文章核心观点 - 文章提出一个核心论点：当“稳定加塞”能力成为智能驾驶系统的标准功能时，全域城区智能驾驶将从“早期采用者”阶段跨越鸿沟，进入“早期大众”市场 [1] - 该论点的核心逻辑链是：具备“稳定加塞”能力意味着系统具备工具属性，而工具属性是跨越鸿沟到早期大众的充分条件 [1] 关于“稳定加塞”能力的定义与重要性 - “稳定加塞”能力被定义为：任意随机用户，在城区任意道路时段，当面临必须通过博弈变道才能维持导航路径时，99%情况下可以成功加塞并且舒适度安心感符合用户预期 [1] - 该能力是智能驾驶具备“工具性”的关键，而工具性定义为：人群里前40%驾驶员，经过3天以内的刻意练习，可以掌握95%以上的智驾能力边界，并对其在符合边界时的表现有95%以上信心 [1] - 判断认为，如果“稳定加塞”能力做不到，将影响系统的工具性，而其他难点如无保护左转、窄路相逢、非标施工改道等，即使做得不好也不影响工具性 [2] 当前行业技术现状与挑战 - 包括理想汽车在内的国内车企，目前均未在宣传中展示过具备“稳定加塞”的能力 [2] - 理想汽车当前的加塞能力水平是：中高速具备一定的博弈加塞能力，但在低速拥堵工况下的强交互变道能力非常一般 [2] - 目前自动驾驶从感知到执行的完整链路响应时间约为550毫秒，比人类驾驶员最快的450毫秒响应要慢，导致驾驶体验像“老年人在开车” [4] - 现有最好的计算平台，运行一个40亿参数的模型帧率只有10赫兹，而执行系统需要60赫兹，模型运行帧率若能快两三倍，可有效解决当前辅助驾驶的舒适性和反应迟钝问题 [4] 未来技术发展方向与预期 - 公司认为，通过专有的线控体系等技术改造，可以将自动驾驶系统的响应速度从550毫秒提升至350毫秒，这200毫秒的差距预计可将事故率下降50%以上，并带来更好的安全感和驾驶体验 [4] - 公司正在研发M100芯片，旨在解决具身智能的本质问题，为提升模型运行帧率和系统响应速度提供底层算力支持 [4] - 文章推测，随着技术架构、算力和操作系统的深度改造与定制完成，公司未来或将具备一定程度的“稳定加塞”能力雏形 [5] 早期采用者与早期大众的行为差异 - 早期采用者具备“游戏心态”，对于智驾能力不足的场景，他们或选择提前接管，或通过手动干预（如波动滚轮、提前打灯）来辅助系统，从而减少刹车性接管 [2] - 上述早期采用者的行为模式，对于追求“工具心态”的早期大众用户而言是难以接受的，他们需要系统本身具备稳定可靠的能力 [2]