理想汽车主动安全核心成果入选机器人领域两大顶会，技术创新实现学术与量产双突破。

近日，理想汽车主动安全领域两项核心技术成果成功入选机器人与自动驾驶领域两大顶级国际学术会议。其中，车端主动安全模型论文《Scaling Learning-based AEB with Massive Unlabeled Data》被IROS 2026（智能机器人与系统国际会议）录用，AEB云端智能标注框架论文《Learning to Annotate Delayed and False AEB Events: A Practical System for Extreme Class Imbalance and Asymmetric Label Noise》被ICRA 2026（国际机器人与自动化会议）录用。两项成果分别聚焦“车端决策模型”与“云端数据标注”两大关键环节，展现理想汽车在主动安全算法创新、工程化落地及量产运营体系建设方面的最新进展。

AEB（自动紧急制动）是主动安全的核心功能。针对传统AEB方案复杂场景泛化差、标注成本高的行业痛点，理想汽车的技术成果实现了关键突破：理想汽车首创的SL-AEB模型（理想汽车主动安全模型），将Scaling Law引入主动安全领域，依托数亿级无标签真实路测数据，通过半监督机制迭代优化，突破了传统方案的能力瓶颈，目前已实现量产上车；自研的AEB云端智能标注框架解决了标注类别不平衡、标签噪声高等痛点，整体标注自动化率达95%，大幅提效降本。

截至目前，理想汽车主动安全模型已累积完成超80亿公里真实道路工况验证，有效制动与误制动触发比例超100:1，累计帮助车主避免复杂非标场景下的潜在事故超20万次，安全性能得到充分验证。

未来，#理想汽车#将继续深耕主动安全技术创新，以硬核技术积累兑现“给车和家赋予生命”的品牌使命，守护用户出行安全。 http://t.cn/AXSJdHlI