在智能驾驶方面，AD Max和AD Pro两个平台，基于理想汽车拥有的全国超大的智能驾驶车队，进行了大规模「训练里程」的积累。

基于此，算法模型进行了重新架构，从AD 2.0全面升级到AD 3.0。从原先的多个小模型和人工规则为主的模块化算法架构，提升为大模型为主的端到端算法架构。

AD Max 3.0在感知算法上，采用视觉领域更领先的BEV大模型和Occupancy占用网络；规划算法逐步切换为时空联合规划算法，在毫秒间就能规划出最优的驾驶轨迹；同时，也更新了MPC模型预测控制算法，做到低时延、高准确的转向、加速和制动，极致地平衡了安全、舒适度和通行效率。

AD Pro 3.0也将在明年上半年完成以上全部算法架构的切换。