该成果实现AI基础理论的突破，为车载芯片与大模型算法难以协同的核心矛盾提供了解决方案，让有限的芯片资源发挥出最大的智能效能，使得整车的辅助驾驶体验实现质的提升。
作为新能源行业的领军企业之一，此次从技术应用走向理论定义，为自身产品竞争力加码的同时，也为行业端侧大模型的规模化落地提供了通用科学方法论。
当前，大模型已成为智能从工具向智能伙伴进化的核心标志，端侧原生大模型上车更是成为高端智能汽车的新门槛。但行业面临着模型高算力需求与车规级硬件算力供给、功耗控制之间难以调和的矛盾，云端依赖带来的延迟、隐私问题也让用户体验大打折扣，端侧大模型落地陷入“能用不好用”的困境。
投入大量研发力量做基础理论研究，就是要让大模型真正扎根车端，而不是停留在实验室的演示阶段。理想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变化。
理想汽车持续加大研发投入，近8年研发总费用将近500亿元，研发费用位居新势力车企领先水平。其中，2025年公司预计研发投入达120亿元，人工智能领域投入占比过半至60亿元。
此次发布的“软硬协同设计定律”，正是从基础理论层面构建了算法与硬件的协同设计体系，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，让车载大模型实现毫秒级响应，彻底摆脱对云端的依赖。
理想汽车构建的产学研深度融合模式，成为此次端侧大模型理论突破的核心支撑。公司与中科院自动化研究所、浙江大学等顶尖科研机构深度联动，将车载场景的海量真实数据与端侧部署工程经验反哺学术研究，形成“研究—应用—迭代”的良性循环，为端侧大模型“软硬协同设计定律”等原创理论成果提供了坚实的实践与学术基础。
从产业发展来看，端侧大模型的规模化落地正在重构智能汽车的竞争格局。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。以理想汽车为代表的中国车企，立足底层理论创新、模型架构自研、车规级工程化与软硬件协同设计，依托产学研深度融合，在端侧大模型领域实现自主可控、源头级的技术突破，走出了一条立足本土、面向前沿的底层技术创新路径。
理想汽车坚持智能驾驶技术“标配、不收费、做数据闭环”的策略，让端侧大模型技术成果真正惠及消费者，搭载其智能驾驶系统的车型销量持续走高，海量的用户使用数据形成技术迭代闭环，让技术创新始终围绕用户需求展开。
当前，智能汽车行业竞争已从产品层面转向核心技术层面，大模型作为智能汽车的核心算力支撑，成为行业竞争的关键环节。理想汽车此次在端侧大模型底层技术上的成果，为自身产品技术布局奠定了基础，也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。随着更多国内企业加大核心技术研发投入，产学研融合不断深化，中国汽车产业在智能化转型中有望持续提升技术实力，为行业发展提供实践参考。