产品线核心策略 - 25款升级主线为强化主销车型竞争力与拉大L6/L78/L9档次感差异 几乎所有改动均围绕此目标展开 [1] - 24款主销车型占比：L6 Pro(70%) L78 Max(50%+) L9 Ultra(90%) 定位分别为性价比(L6) 平衡档次与性价比(L78) 旗舰档次感(L9) [2] - 25款产品线逻辑：提升L6 Pro性价比含金量 扩大L78 Max与L6的档次差距及与L78 Ultra/L9的性价比差距 强化L9 Ultra与L78的档次差并向MEGA配置靠拢 [2] 档次感差异化设计 - 通过11个维度(220V/电吸门/按摩/副驾老板键等)划分车型档次 L6缺失多项配置以维持30万以下定位 [3] - L78标配双腔空悬(24款为单腔)及电池扩容 进一步拉开与L6差距 L9通过配置与MEGA看齐营造双旗舰感 [3][4] - 25款L9新增MEGA Home独有热石按摩 二排电视升级至21.4寸(与MEGA同规格) 新增流媒体后视镜 较24款显著提升与L78差距 [4][5] - 专属颜色与L9镀铬条设计增强车型外观辨识度 解决24款车型区分度不足问题 [6] 主销车型竞争力升级 - L6 Pro：主动安全能力与Max版拉平 首销期赠送冰箱 开放铂金音响选配(24款需Max版) 性价比显著提升 [7] - L78 Max：电池容量与续航差距扩大(WLTC多8km→明显增加) 充电时间缩短5分钟 但取消铂金音响以保留Ultra版价值空间 [8][9] - L9 Ultra：维持与Pro版2.8万价差(电动踏板+智驾) 通过空悬/按摩/屏幕等硬件升级巩固旗舰地位 [9] 车型销售结构数据 - 24款车型比例：L6 Pro/Max=7:3 L7 Pro/Max/Ultra=22:54:24 L8 Pro/Max/Ultra=37:52:11 L9 Pro/Ultra=19:81 [10]

产品理念与定位 - 公司将最高配置命名为Home版而非行业通用的Ultra，源于其"创造移动家，创造幸福的家"的企业使命，Mega Home版是迄今最接近该使命的产品[2] - 产品价值主张优先级明确：安全>舒适>便捷，所有与安全相关的投入无需审批[8] - 公司从互联网跨界进入汽车工业领域，核心愿景是通过人工智能技术连接数字世界与物理世界，改造传统汽车被动安全为主动安全[3] 技术战略与创新 - 公司自研的智能汽车操作系统"理想星环OS"已全面开源，包含车控、辅助驾驶、通讯和工具链等模块，技术团队认为其水平全球领先[10] - 开源策略受DeepSeek彻底开源启发，旨在推动中国智能汽车操作系统技术全球领先，已吸引国内外芯片厂商和汽车供应链关注[10][12] - 人工智能技术被深度应用于产品功能开发，如主动安全系统（AEB/AES）等[3] 企业管理哲学 - 公司强调成长和迭代速度才是技术时代真正的护城河，而非固守某项技术[1][11] - 预算审批极其严格（创始人需审批2万元级别预算），源于创业初期融资困难形成的节俭文化，但安全相关投入例外[6][7][8] - 决策标准强调用户价值驱动，避免被竞争恐惧或扩张欲望左右，需聚焦解决用户核心问题[5] 人工智能发展观 - 创始人将人工智能发展分为三阶段：能力增强→工作协作→家庭陪伴，公司将在该领域长期投入[4] - 重视技术传播的严谨性，曾主动纠正有影响力博主在辅助驾驶技术方面的逻辑错误并提供学习资料[9] - 认为人工智能不应局限于数字世界，而应改造物理世界，这是公司重要的创新动力[3]

高清流媒体后视镜屏幕可以理解， 但为啥不继续复用AD摄像头作为信号源呢？ 以下文章来源于老汤哥Tango ，作者老汤哥 老汤哥Tango . 理想汽车第一产品线负责人，汽车行业，但更爱徒手健身！半年时间体重从180+变成138斤，体脂15% 以内，脂肪肝也没有了，还练出了6块腹肌！人生真的没有什么不可能 其实22款的L9 就可以在中控屏幕调用AD摄像头当流媒体后视镜使用了，（我自己就是22款车主）这 真不需要啥技术，好吧，智驾团队不开心了，需要很大的技术，但22款理想L9就有了，给我们智驾 团队加 但智能焕新版L9为啥不继续这么做呢？ 因为22款的复用仅仅是作为一个辅助和补充，22款本身是有 物理后视镜的，但是21.4寸屏幕引入，流媒体内后视镜成为的主要的后方显示屏了，所以就得有一块 单独的高清屏幕。 几个原因 第一：AD基本是60度FOV，也有80度的， 视野太窄，同样距离，60度的AD摄像头可以看到3根车 道，120度可以看到5根车道。 第二： 120度和人眼的主视野角度相似，从前方玻璃切换到流媒体内后视镜，再切换到前方玻璃不容 易眩晕。 主流FPS游戏都是120度视角…（此观点来自于深度游戏爱好者 李厂 ...

这位群友是MEGA保时捷992路虎卫士90车主，本身是一位非常喜欢车，也非常喜欢研究各类产品细节的人（等下看其分享的细致程度可以更充分的体会 到这点），原本是不打算买MEGA的，但看24年3月MEGA被黑得太惨了，决定支持一下MEGA。 虽然一开始是抱着支持的心态购买，但实际使用下来对MEGA是赞不绝口，在出国了几个月的情况下，已经开了4万公里MEGA，也将MEGA开到了中国 最西北端，对MEGA高速补能体验评价很高。 在此期间高频向身边朋友宣传MEGA的好处，主流的担心点（不好开不好停一个开浪费等）都是多余的，即使是两个月前，在向身边人传递MEGA好处 上，挫败感挺强的，得出理想的很多东西需要长期体验下来才能知道非常好，售前很难传达的结论。但最近两个月正反馈越来越多，他线上线下认识的 人里已经买MEGA，考虑买MEGA，种草MEGA的人越来越多。 因为678尺寸本身小操控上已经比9强了，9在本身已经有尺寸的情况下补了大短板。 就像新卡宴上这套东西只是锦上添花，因为卡宴本身操控就是强项，但尺寸空间是无法升级的。 L9这次试驾完感觉是大换代级别,第一悬挂是国产首发连MEGA都没有的，第二是后排21.4寸电视，2 ...

理想超充建设进度 - 超充建成总数从2283座增至2286座，新增3座[1] - 基于i8发布目标的2500+座目标，当前完成进度从72.06%提升至72.32%[1] - 距离i8发布剩余81天，时间进度为61.61%，需每日新增2.64座才能达成目标[1] - 基于2025年底4000+座目标，今年新增进度从24.51%提升至24.59%[1] - 今年剩余234天，时间进度35.89%，需每日新增7.32座才能达成年底目标[1] 新增超充站点详情 - 四川省成都市新增2座城市4C站：成都新华宾馆(4C×6)、成都杉板桥南三路(4C×)[1] - 四川省绵阳市新增1座城市4C站：绵阳创新中心(4C×6)[1] 目标设定 - 公司设定两个关键时间节点目标：i8发布会(2500+座)和2025年底(4000+座)[1]

每场均为8人以内星巴克理想交流局 6月6日(周五) 19:00 北京金融街 6月7日(周六) 14:00 北京望京 6月8日(周天) 14:00 北京望京 6月9日(周一) 19:00 上海陆家嘴 6月10日(周二) 19:00 上海陆家嘴 6月11日(周三) 19:00 杭州浙大紫金港 6月12日(周四) 19:00 深圳市民广场 6月13日(周五) 19:00 深圳市民广场 6月15日(周天) 14:00 成都天府二街 第二轮:对理想不断强调自己是AI公司是什么看法？ 第三轮:认为理想1年期，3年期，5年及以上周期下限上限分别是什么？ 有意加TOP2微信。 流程: 三轮每人讲述3min以内（计时）三轮讲完后，自由交流 第一轮:对i8i6是什么预期 ？ 大家自费饮品。 ...

禾赛ATL激光雷达参数与特性 - 采用第四代芯片架构和双核MCU设计 [2] - 相比禾赛AT128体积和重量均减少60% [2] - 外露最小视窗高度为25毫米 [2] ATL与ATX的核心差异 - 最佳角分辨率提升至0.08°(H)×0.1°(V)，优于ATX的0.1°×0.1° [3] - 水平分辨率更高，点云密度更大 [3] - 支持30°收缩视野下的光学变焦，测距达200米且分辨率提升一倍 [4] 理想汽车定制化功能 - ATL为理想独家定制智能变焦功能，强化AD Pro和AD Max的主动安全能力 [4] - AEB能力支持雨夜120公里/小时刹停，AES能力实现黑夜130公里/小时连续躲避两台事故车 [4] - 全系车型（L6 Pro至MEGA Home）主动安全能力统一 [5] 行业技术应用 - 禾赛ATX最高支持7倍光学变焦，但ATL的智能变焦为理想专属配置 [4] - 激光雷达性能提升直接服务于高速场景下的识别需求 [4]

云端大模型蒸馏技术路线 - 公司采用云端72B参数VLA大模型蒸馏到车端小模型的技术路线 相比直接训练车端小模型具有更高上限 [1] - 优势1：规模效应更强 云端大模型数据量更大 参数利用率更高 涌现效应更显著 蒸馏后小模型表现更优 [1] - 优势2：解决多模态困境 大模型能统一处理驾驶员不同决策路径 避免数据量增大导致的模态坍塌问题 [1][2] - 优势3：强化学习效果更佳 云端大模型后训练能力更强 蒸馏结果优于车端小模型直接训练 [2] 车端VLA部署必要性 - VLA必须部署在车端 云端方案存在300毫秒以上延迟风险 地库/高速等场景网络不稳定可能导致严重安全事故 [3] - 云端VLA仅适用于无实时性要求的脱困场景（如L4靠边停车） 允许2-3秒延迟 [3] - 本地VLA体系具备全球化适用性 不受海外网络条件限制 [3] 车端芯片核心价值 - 自研芯片是AI企业模型落地的分水岭 特斯拉/苹果/华为/小米均布局芯片领域 [4] - 公司研发图灵芯片 算力达主流车端芯片3倍 通过芯片-模型联合设计实现协同效果最大化 [4] - 芯片算力提升需配合模型蒸馏/剪枝/量化等软件优化 全栈自研才能实现全链路效能突破 [4] 轻雷达+重算力方案优势 - 去除激光雷达节省20%感知算力 视觉响应速度达激光雷达2倍 端到端延迟减半 [5] - 视觉处理帧率达行业激光雷达方案12倍 城市辅助驾驶安全性显著提升 [5] - 自研芯片算力为行业Pro车型4-5倍 配合720亿参数云端大模型实现系统上限突破 [5] - 800万像素鹰眼视觉摄像头+Lofic技术 在夜间/逆光/雨雪等场景超越人眼识别能力 [5]

山东省 东营市 东营永晖大厦 为城市5C站，规格：2C × 3 5C × 1 山东省 菏泽市 菏泽牡丹天安商务中心 为城市5C站，规格：2C × 3 5C × 1 来源： 北北自律机 25年05月09日星期五 理想超充 6 新增。 超充建成数：2277→2283座 基于i8发布日期 2500+座目标 新增数进度值：71.15%→71.93% i8发布剩余83天（按7月31假设） i8发布剩余时间进度值：60.66% 需每日 2.61 座，达到 i8发布 目标值 基于2025年底4000+座目标 今年新增数进度值：24.20%→24.46% 今年剩余236天 今年时间进度值：35.34% 需每日 7.28 座，达到年底目标值 【附】6 座新增建成 江苏省 常州 常州510碧乐时光 为城市4C站，规格：4C × 6 江苏省 泰州 泰州大卫茂未来城 为城市4C站，规格：4C × 4 江苏省 无锡市 无锡长广溪旭天科技园 为城市4C站，规格：4C × 6 江苏省 无锡市 无锡艾迪花园酒店 为城市4C站，规格：4C × 6 ———————————————————— 泰州大卫茂未来城 × 9 江苏省泰州市海陵区城南街道青 ...

VLA司机模型架构分析 - 端云一体化产品是最终落地形态 车端采用4B参量的VLA模型 云端部署32B VL基座模型 通过COT方式实现复杂场景分析上云 车端完成Token输出后经扩散模型转换为控制指令 [1] - 车端算力限制决定模型参量 需平衡时延与性能 OrinX/Thor芯片算力有限 大模型无法本地高效运行 [1] - 原生预训练必要性凸显 第三方LLM蒸馏会引入驾驶无关知识 占用宝贵车端算力 降低能力上限 原生驾驶场景基座模型开发虽难但必要 [1][2] VLA技术优势 - 多模态信息首次实现全面对齐 实时视觉感知 语义信息 导航数据 驾驶员需求等均转化为Token输入 消除传统E2E+VLM双系统协同问题 [1][3] - 导航理解能力质变 可真实匹配路口场景与轨迹预期 超越简单播报指令理解 实现"看懂地图"而非"听地图" [2][4] - 3D场景表达突破 采用2D ViT与3D表征并行输入 解决3DGS难以处理文字信息的问题 提升构架透明度 [2] 模型迭代效率 - 数据利用率显著提升 VL基座模型版本迭代无需完全重新训练 32B模型蒸馏强化学习即可升级 相比E2E模型500W→800W clips需全量训练大幅优化 [2] - 参量规模优势明显 E2E模型1000W clips参量小于1B VLA司机模型达4B(3.2+0.8) 云端增强模型32B 支撑复杂场景推理与长时序处理 [2] 技术收敛趋势 - LLM作为核心主干网络 多头注意力机制实现超长上下文处理 但内存占用问题突出 需稀疏注意力优化 [3] - 算力瓶颈催生专用芯片需求 通用计算芯片(如OrinX)运行LLM效率低下 自研芯片可提升车端模型参量上限 [4] 传感器技术路线 - 激光雷达应用存分歧 点云数据刷新率低于视觉感知 但可提供真值矫正 企业需根据资源偏好选择纯视觉或融合方案 [5] - 图像数据语义信息更丰富 但点云仍具价值 技术路线选择非二元对立 [5]