理想L9 Ultra的智能駕駛輔助系統達到了L2級。作為理想汽車AD Max系統的高階載體，它依托英偉達Drive Thor-U芯片的700TOPS算力與禾賽ATL激光雷達、11顆車外攝像頭等硬件組合，實現了高速與城市全場景導航輔助覆蓋，既能應對復雜城市路況中的路口轉彎、跟車啟停，也能滿足長途高速巡航的需求，同時配備記憶泊車、遙控泊車等高階功能，精準貼合家庭用戶的出行痛點，將高算力硬件轉化為實用的智能駕駛體驗。

在硬件層面，理想L9 Ultra的智能駕駛系統構建了一套多維度融合感知網絡。車頂布局的禾賽ATL激光雷達可精準探測周邊環境的三維信息，配合1顆毫米波雷達、12顆超聲波雷達以及11顆車外攝像頭，能對障礙物、交通標識、信號燈等進行全方位識別，即便是狹窄路段的行人穿行、路口的非機動車搶行等復雜場景，也能通過多傳感器的數據交叉驗證，確保感知的準確性。3顆車內攝像頭則可監測駕駛員狀態，當系統檢測到駕駛員注意力分散時，會及時發出提醒，進一步提升輔助駕駛過程中的安全性。

從用戶實際使用場景來看，這套系統的功能設計緊密圍繞家庭出行需求展開。高速導航駕駛輔助功能可實現自動跟車、車道保持與自主變道，在長途出行中大幅降低駕駛疲勞；城市導航駕駛輔助則能應對路口轉彎、避讓行人、識別紅綠燈啟停等日常通勤場景，即便是早晚高峰的擁堵路段，也能通過跟車啟停功能減少頻繁操作。高階泊車功能中，記憶泊車可存儲固定車位的路線信息，車輛能自主完成從下車點到車位的行駛與停車動作；遙控泊車/駛出則支持用戶通過手機APP遠程控制車輛進出狹窄車位，解決了家庭用戶常遇到的“停車后打不開車門”的難題。

理想汽車的“E2E端到端+VLM視覺語言模型”技術方案，進一步提升了系統的場景適應性。端到端技術可覆蓋95%的普通駕駛場景，實現從感知到控制的直接決策；VLM視覺語言模型則針對剩余5%的特殊場景（如復雜環島、臨時施工路段）進行實時分析，通過整合行駛數據調整車輛策略，例如在環島場景中自動降低車速，確保行駛穩定性。此外，全自動AES和全方位低速AEB功能的加入，為行車安全提供了雙重保障，即便是突發的低速障礙物，系統也能及時觸發制動。

綜合來看，理想L9 Ultra的L2級智能駕駛輔助系統，通過高算力硬件與實用功能的結合，將智能科技轉化為貼合家庭用戶需求的出行體驗。無論是長途高速的輕松巡航，還是城市通勤的復雜路況應對，亦或是停車場景的便捷操作，都展現出其在智能駕駛領域的技術實力，為用戶帶來更省心、安全的出行選擇。