在技术、产品、环境政策，以及消费者对人工智能信任度到位的前提下，理想汽车有望在三年后推出首款为L4级自动驾驶定义的汽车。在此之前，企业也必须满足3个条件：500万辆以上规模的车队、掌握VLA基础模型的能力、有足够多的钱去招募最顶级的人才以及足够的算力。

　　应用AI技术，推动快速成长

　　目前，理想汽车超100亿的年研发投入已有接近一半聚焦于人工智能，并建立了四支AI团队，分别解决不同问题。

　　在智能驾驶领域，凭借充足的训练里程和先进的训练算法，加之利用世界模型创建的模拟环境，理想汽车推出了行业首创的端到端+VLM双系统方案。该方案自7月底启动早鸟计划以来，以每周两次的频率迭代更新，在10月底正式全量推送，11月底新增“车位到车位”功能，并将在12月底推出“高速端到端”功能。随着数据规模的扩大和数据质量的提升，理想汽车已经成功验证了Scaling Law在提高自动驾驶性能方面的作用。截至12月25日，理想汽车智驾总里程已达29亿公里，训练算力提升至8.1EFLOPS。

　　在理想同学方面，其搭载了自研的行业首个车载认知大模型Mind GPT。截至目前，该模型已积累10万亿Token的预训练数据，覆盖自动驾驶、对话等场景中特有的多模态数据。自2023年12月发布以来，Mind GPT已迭代30多次，将伴随OTA 7.0进入到第三阶段，即Mind GPT-3o，进一步发展任务助手、认知成长和情感陪伴能力。与前两代侧重语言模型不同，Mind GPT-3o将通过构建融合感知和认知的多模态端到端大模型能力，大幅降低人机交互延迟。