(相關資料圖)
理想官方介紹，通過AI大模型的幫助，我們將做到接近人類司機的駕駛表現。同時，這也是不依賴高精地圖的城市NOA產品。
理想城市NOA技術架構的特點是：
第一，使用NPN特征和TIN網絡增強BEV大模型，做到不依賴高精地圖，識別萬物。
第二，使用模仿學習讓規控算法做出更加擬人的決策。
第三，全自動、全閉環的訓練平臺支撐大模型持續進化。
從今年3月開始，理想已經在城市NOA的早早鳥和測試車輛上，開始運行NPN網絡，提取和存儲NPN特征。
通過城市NPN覆蓋的研發平臺，可以查看現在NPN的覆蓋情況。綠色代表已經通過測試驗證，是可用狀態；紅色代表有NPN特征但有待驗證；灰色代表沒有NPN特征。
在早早鳥和測試車高頻出現的北京和上海，已經有不少綠色可用的NPN路口；同時全國范圍內已經有很多紅色的NPN特征點。接下來，早鳥用戶加入后，該平臺點的顏色變化速度會越來越快，也就意味著城市開放的就越來越多。
