AI产业规模与代际演进 - 新一代人工智能是原子、分子和比特的融合，是信息智能、物理智能和生物智能的融合 [1] - 移动互联时代产业规模比PC互联时代至少大10倍，人工智能时代产业规模将比前一代至少大100倍 [1] AI产业发展五大新趋势 - 第一大趋势是从鉴别式AI到生成式AI，并走向智能体AI，过去7个月智能体AI的任务长度翻倍、准确度超过50% [3] - 第二大趋势是预训练阶段的规模定律（Scaling Law）放缓，更多工作转移至训练后阶段如推理和智能体应用，推理成本降低10倍，但智能体复杂性使算力上涨10倍 [3] - 第三大趋势是物理智能和生物智能快速发展，如VLA模型规模化落地智能驾驶，预计2030年10%的车辆将具备L4功能 [3] - 第四大趋势是AI风险快速上升，智能体出现后让AI风险至少增加一倍 [4] - 第五大趋势是AI呈现新的产业格局，形成基础大模型+垂直模型+边缘模型局面，未来更大发展在于垂直模型和边缘模型 [4] AI模型产业格局与预测 - 预计2026年全球基础大模型约有8至10个，其中中国有3至4个，美国有3至4个 [4] - 中国在发展大模型方面呈现独特性，表现为更快的算法、更高效率、更低的价格 [4] - 未来开源模型将成为主流，开源与闭源模型之间的比例预计约为4:1 [4] 具身智能发展预测 - 具身智能将快速爆发，预计到2035年机器人数量有望超过人类数量 [4]

理想汽车OTA8.0系统升级 - 理想汽车推送OTA8.0版本车机系统 辅助驾驶、智能座舱和智能电动迎来升级 [1][3] - 自研VLA司机大模型向理想MEGA和理想L系列AD Max车型全量推送 [3] - VLA是第三代辅助驾驶技术 具备"看得懂道路状况 听得懂人类指挥 记得住车主习惯"特性 [3] VLA技术特性与功能 - VLA司机大模型具备环境理解和推理能力 在复杂路口选路更精准 [6] - 拥有车速记忆功能 可记住用户特定道路车速偏好并通过对话设定 [6] - VLA泊车实现自主寻路、漫游找车位、导航终点靠边停车等功能 [6] - 9月10日开始向AD Max车型推送 但初期为缺少某功能的"残血版" [4][6] VLA技术优势与行业地位 - VLA可被视为端到端的"智能增强版" 引入思维链实现可解释性决策 [7][8] - 解决传统模型长尾场景挑战 泛化能力更强 下限超过端到端上限 [7][8][11] - 多模态大模型驱动 语言模型作为"中台"转译感知内容为执行决策 [8] - 理想汽车、元戎启行、小鹏汽车等多家车企竞相布局VLA领域 [7] 行业技术路线对比 - 华为采用WA世界行为模型 直接通过Vision信息输入控车 [12] - 世界模型通过感知数据构建物理世界内部模拟 实现预测和推理 [12] - VLA与世界模型并不矛盾 VLA强化学习阶段需在世界模型闭环学习 [13] - 技术路线选择取决于企业目标 智驾行业预计2028年收敛至稳定状态 [13]