AI時代，中國企業(yè)聚焦“練內功”

當時間走到2026年，智能汽車正加速向具身智能進化，這場深刻的產業(yè)變革，正如當年新能源汽車浪潮催生電動化、智能化、網聯(lián)化技術一樣，推動著汽車、人工智能、芯片等產業(yè)的深度融合與重構。也正是在這樣的歷史性拐點上，中國企業(yè)擁有了更大的機遇——不再只是在應用層追趕，而是從底層技術開始創(chuàng)新，去定義一個全新的時代。

近期，理想汽車基座模型團隊聯(lián)合國創(chuàng)決策智能技術研究所，正式發(fā)布了端側大模型“軟硬協(xié)同設計定律”。這并不是一款可以直接上車的新功能，也不是一項能夠用通俗語言解釋的新技術，而是一套看似枯燥卻具備重要價值的“數學公式”。正是這套公式，首次在理論層面打通了算法與芯片硬件之間的“任督二脈”，為解決“算力瓶頸”提供了一把通用鑰匙。這一基礎理論突破更深遠的意義在于，以理想汽車為代表的中國企業(yè)，正在完成從工程應用創(chuàng)新向基礎科學研究的跨越，這些先驅者們將帶動更多產業(yè)聚焦“練內功”，而非“練拳腳”。

返璞歸真，用數學公式打破行業(yè)困境

AI發(fā)展到今天，一個不得不面對的現(xiàn)實是：模型越來越聰明，但“養(yǎng)”它的代價也越來越大。

以智能汽車為例，最直觀的做法，就是給車裝上更強、更貴的芯片，用算力去“硬扛”模型不斷膨脹的需求。這條路在早期確實走得通，但走著走著，大家發(fā)現(xiàn)問題逐漸顯現(xiàn)。高算力芯片通常功耗更高，散熱需求也隨之上升，一味堆砌算力在物理層面難以為繼。

與此同時，還有一個藏在研發(fā)層面的麻煩。芯片的更新?lián)Q代是以“年”為單位的，而AI大模型的進化速度卻是以“月”來計算的。一款新芯片千辛萬苦量產上車后，模型可能早已跑到了下一個路口；而當研發(fā)團隊精心打磨好一個模型，回頭一看，手里的芯片又不是最適配的那一塊。就像是一對搭檔，一個走得快、一個走得慢，總也踩不到同一個節(jié)拍上。這種錯位，讓研發(fā)團隊不得不花費大量時間“互相遷就”，極大地拖慢了技術前進的步伐。

怎么辦？行業(yè)不約而同地看向了同一個方向——協(xié)同設計（Co-design）。

這個概念說起來并不復雜：與其讓芯片和算法各走各的、最后再拼湊到一起，不如讓它們從研發(fā)的第一天起就坐在同一張桌子前，商量著一起往前走。目前，蘋果、谷歌等全球科技巨頭都在這條路上積極探索，協(xié)同設計已成為行業(yè)公認的技術焦點。

此次理想汽車基座模型團隊聯(lián)合國創(chuàng)決策智能技術研究所發(fā)布的“軟硬協(xié)同設計定律”，做的正是這件事——只不過，它更進一步，用一套嚴謹的數學框架，把“協(xié)同設計”從一個方向性的理念，變成了一把可以精確計算的標尺。

這把標尺帶來的改變是實實在在的。對于整個行業(yè)來說，它直接回應了前面提到的兩大困境。過去，研發(fā)團隊完成模型設計和選型，往往要摸索好幾個月；而依據這套定律，模型的設計和選型周期理論上可以縮短到一周以內。在硬件成本上，它能夠指導模型充分釋放芯片的潛力，這意味著企業(yè)不必一味追求最昂貴的硬件，也能為用戶帶來出色的智能體驗。在應用開發(fā)上，它還能根據不同的使用場景快速匹配最優(yōu)的模型配置，省去了后期反復調優(yōu)的漫長過程。

而對于理想自身，這項研究的意義更為深遠。“軟硬協(xié)同設計定律”將幫助理想在智能輔助駕駛的技術棧上，實現(xiàn)從上層應用、算法模型到底層芯片架構的完整閉環(huán)。換句話說，理想不僅能把智能輔助駕駛的軟件做好，更具備了從算法需求出發(fā)去“逆向定義”一顆芯片的能力，真正掌握了全棧核心技術的主動權。

而這份主動權的背后，是一段遠比外界想象更漫長的積累。

做“難而正確”的事

如果說“軟硬協(xié)同設計定律”是樹上的果實，那么理想在過去十年里對基礎研究的執(zhí)著投入，則是深埋地下的根系。

在外界看來，理想是一家擅長定義產品的公司。但鮮為人知的是，這家公司一直在看起來“不賺錢”的基礎研究領域進行長征。

為什么要從最基礎的研究做起？理想汽車董事長兼CEO李想曾揭示過背后的原因，他認為，提升能力的第一步就是研究，“研究－研發(fā)－表達能力－轉化成業(yè)務價值”這四個步驟是人類最佳實踐。放在當下的時代背景中，他再次強調了研究作為基本功的重要性。他表示，在內卷環(huán)境下，包括外部不確定的環(huán)境下，這是每個企業(yè)扎扎實實練基本功的最好時候，而且到了人工智能時代，基本功就更是不可逾越的。

但基礎研究這條路并不好走，周期長、投入大，短期內很難直接轉化為產品賣點或財務回報。在行業(yè)普遍追求快速上量、爭搶市場份額的節(jié)奏下，把真金白銀投向短期“看不見成果”的底層創(chuàng)新，需要的不只是資源，更是一種戰(zhàn)略定力。理想每年超過百億的研發(fā)投入中，有近一半投向了人工智能領域。這筆賬在短期的財務報表上或許并不“好看”，但理想選擇相信：正確的事，值得用時間去等待答案。

基于李想的判斷，理想近些年在基礎研究上持續(xù)深耕，并且交出了一份扎實的成績單。2021年至2025年，理想圍繞BEV感知、端到端模型、世界模型、VLA大模型、強化學習等前沿方向，在CVPR、ICCV等全球頂級學術會議上發(fā)表了近50篇高水平論文，累計被引用超過2500次。這些看似離消費者很遠的學術積累，恰恰是理想技術能力持續(xù)躍遷的底層燃料。

而這些“燃料”一旦注入技術研發(fā)，釋放出的能量是驚人的。回看理想智能輔助駕駛的技術演進，幾乎每一次關鍵躍遷的背后，都是基礎理論研究作為基石。2024年，理想發(fā)布了行業(yè)首創(chuàng)的“端到端+VLM視覺語言模型”雙系統(tǒng)智能輔助駕駛技術架構，推動行業(yè)從規(guī)則驅動迭代邁入AI驅動迭代的新階段。僅僅一年后的2025年8月，理想又在全球范圍內率先交付了自研VLA司機大模型，讓智能輔助駕駛擁有了接近人類的“看、想、做”一體化認知和思考能力，并在9月將這一能力全量推送至超過50萬名用戶。推送后，理想輔助駕駛的試駕好評率從2024年底的92%躍升至98%。從規(guī)則算法到雙系統(tǒng)，再到VLA司機大模型，兩次重大技術躍遷僅用了2年時間，這種令人驚嘆的迭代速度，正是李想所說的“研究跑通后，研發(fā)效率變得非常高”的生動注腳。

值得一提的是，理想的“內功”并不僅限于智能輔助駕駛。在支撐智能汽車運行的底層操作系統(tǒng)領域，理想同樣邁出了關鍵一步。2025年，理想將自研的智能汽車操作系統(tǒng)“星環(huán)OS”正式面向全行業(yè)開源。這套涵蓋AI計算、智能實時系統(tǒng)、通信中間件和安全系統(tǒng)的全車統(tǒng)一軟件架構，打破了行業(yè)長期以來“重復造輪子”的低效研發(fā)困局。截至2025年9月，已有超過30家產業(yè)鏈上下游企業(yè)加入星環(huán)OS社區(qū)，共同推動生態(tài)建設。從自研到開源，理想展現(xiàn)出的不僅是技術自信，更是一家中國企業(yè)希望以開放姿態(tài)帶動整個產業(yè)共同進步的胸懷與擔當。

如果說過去十年，中國企業(yè)靠的是對用戶需求的敏銳洞察和供應鏈的極致整合；那么未來十年，決勝的關鍵將回歸到最硬核的技術底層——誰能設計原生架構，誰能構建開源生態(tài)。

從一套數學公式出發(fā)，理想正在以扎實的基礎研究和開放的行業(yè)胸懷，向全球展示中國智慧。 “軟硬協(xié)同設計定律”不僅僅是一項學術成果，它更像是一個信號：在AI重構世界的浪潮中，中國企業(yè)已經不再滿足于做技術的搬運工，而是選擇在具身智能這一人類科技的全新疆域中，堅定地立下屬于自己的燈塔。

本文來自和訊財經，更多精彩資訊請下載“和訊財經”APP