理想的无图NOA在感知、理解和道路结构构建能力方面有了全面提升，在全国范围内有导航覆盖的城市范围内均可使用NOA，甚至可以在更特殊的胡同窄路和乡村小路开启功能。它还有依据时序关系对路况进行阅读理解能力，从而找出最快速通过的解决方案，绕行障碍物不犹豫。
对于城市NOA而言，路口的通行是一大核心挑战。理想无图NOA的BEV视觉模型可以融合导航匹配算法，实时感知变化的路沿、路面箭头标识和路口特征，并将车道结构和导航特征充分融合，从而确保在路口“超远距离”选择正确道路。
理想还表示，其无图NOA各项感知精准度也大幅提高，对其他交通参与者的行为可以实现更早、更准确的预判，因此在加减速时机以及与障碍物或其他交通参与者的距离控制上，也会给驾驶者内心以更充足的安全感。
在主动安全功能方面，理想用户的场景库进一步丰富，不仅对复杂路口和夜间弱光环境下的主动紧急制动能力有所提升，还引入了低速AEB功能。在复杂的地库停车环境中，理想可以避免与车辆周围立柱、行人、车辆剐蹭的风险。
对于相对速度过大，AEB无法完全制动避免碰撞的场景，新引入的AES自动紧急转向功能可以帮助驾驶者自动紧急转向，避让前方目标。
理想对实现无图NOA背后的算法原理，也做出了进一步的阐释。目前，理想的无图NOA在车端有两套“思考系统”。
绝大多数场景下，理想NOA会采用端到端的快速反应系统，将摄像头、激光雷达等多传感器的信号投影至BEV（鸟瞰视图）空间，并加入了车辆状态信息和导航信息，经过Transformer模型的编码，与BEV空间特征共同解码出动态障碍物、道路结构和通用障碍物，并规划出行车轨迹。
而针对一些复杂的、未经历过的自动驾驶场景，更复杂庞大的决策系统——VLM视觉语言模型将会起到辅助作用。VLM模型可以识别路面平整度、光线等环境信息，提示端到端系统控制车速，确保驾驶安全舒适。VLM模型也具备更强的导航地图理解能力，可以配合车机系统修正导航，预防驾驶时走错路线。同时，VLM模型可以理解公交车道、潮汐车道和分时段限行等特殊交通规则，在驾驶中作出合理决策。