公司核心技术与研发 - 理想汽车联合科研机构发布端侧大模型“软硬协同设计定律”，实现了AI基础理论的突破 [1] - 该定律解决了车载芯片与大模型算法难以协同的核心矛盾，旨在让有限芯片资源发挥最大智能效能，提升整车辅助驾驶体验 [1] - 公司近8年研发总费用近500亿元，研发费用位居新势力车企领先水平 [2] - 2025年公司预计研发投入达120亿元，其中人工智能领域投入占比过半，达60亿元 [2] - 公司坚持核心技术自研战略，旨在以更快的技术迭代速度满足用户需求 [2] - 公司构建了产学研深度融合模式，与中科院自动化研究所、浙江大学等顶尖机构联动，形成“研究—应用—迭代”的良性循环 [3] 技术突破与产品应用 - “软硬协同设计定律”从基础理论层面构建了算法与硬件的协同设计体系 [2] - 该技术通过优化模型架构与硬件算力的匹配逻辑，有效降低端侧大模型的算力消耗与运行功耗，同时提升推理效率 [2] - 技术目标是让车载大模型实现毫秒级响应，彻底摆脱对云端的依赖 [2] - 公司坚持智能驾驶技术“标配、不收费、做数据闭环”的策略，让技术成果惠及消费者 [4] - 搭载其智能驾驶系统的车型销量持续走高，海量用户使用数据形成技术迭代闭环 [4] 行业趋势与竞争格局 - 大模型已成为智能汽车从工具向智能伙伴进化的核心标志，端侧原生大模型上车成为高端智能汽车的新门槛 [2] - 行业面临模型高算力需求与车规级硬件算力供给、功耗控制之间的矛盾，以及云端依赖带来的延迟和隐私问题 [2] - 2025年，支持端侧大模型高效运行已成为高端车型的重要技术门槛 [4] - 智能汽车行业竞争已从产品层面转向核心技术层面，大模型成为行业竞争的关键环节 [4] - 端侧大模型的规模化落地正在重构智能汽车的竞争格局 [4] 行业影响与产业路径 - 理想汽车从技术应用走向理论定义，为行业端侧大模型的规模化落地提供了通用科学方法论 [1] - 以理想汽车为代表的中国车企，在端侧大模型领域实现自主可控、源头级的技术突破 [4] - 公司走出了一条立足本土、面向前沿的底层技术创新路径 [4] - 公司此次在端侧大模型底层技术上的成果，为中国汽车产业在全球智能汽车技术领域的发展提供了支撑 [4] - 随着更多国内企业加大核心技术研发投入及产学研融合深化，中国汽车产业在智能化转型中有望持续提升技术实力 [4]