AI学术圈特点 - AI学术圈会议比期刊重要 因AI发展速度过快 期刊审稿周期无法满足需求 [5] - 顶会论文页数限制严格 优秀AI论文通常仅几页 与其他学科差异显著 [5] - 主要顶会投稿/录用数量暴增 例如AAAI 2014-2023录用数从398增至1721 投稿数从1406增至8777 录用率从28.31%降至19.60% [5][7] 顶会论文含金量现状 - 审稿人数量跟不上投稿增量 审稿质量下降 录用论文含金量参差不齐成为行业共识 [8] - 顶会录用者职业竞争加剧 优质岗位供给速度落后于录用者增长 类比其他学科学历贬值趋势 [8] - 中国机构贡献占比达1/3至1/2 商业公司参与度显著高于其他学科 高校资源处于劣势 [8] 理想汽车学术成果分析 - 自动驾驶团队5篇论文入选ICCV 基座模型团队另有3篇录用 公司强调学术成果重要性 [2][3] - 学术宣传本质是面向用户的辅助驾驶技术营销策略之一 [9] - VLA技术原始创新达到DeepSeek MoE级别 突破尺度介于MLA与Transformer之间 [11] 理想技术路径演进 - V10-11阶段确实跟随特斯拉技术路线 但V12后自主创新比例显著提升 [12] - VLM系统采用快慢双系统架构 快系统借鉴特斯拉 慢系统为完全自主创新 [12] - 技术开发逻辑类比增程车设计理念 通过差异化方案弥补算力/数据资源劣势 [12][13] 行业创新格局 - 中国公司中具备MoE级别原始创新能力的厂商数量远少于能批量产出顶会论文的公司 [1][11] - 商业公司实现顶会多篇论文收录门槛已大幅降低 但核心价值仍取决于实际技术突破 [8][10] - 理想VLA到VLM的技术演进路径已脱离跟随模式 形成自主创新体系 [12][13]