當(dāng)時間走到2026年，智能汽車正加速向具身智能進(jìn)化，這場深刻的產(chǎn)業(yè)變革，正如當(dāng)年新能源汽車?yán)顺贝呱妱踊?、智能化、網(wǎng)聯(lián)化技術(shù)一樣，推動著汽車、人工智能、芯片等產(chǎn)業(yè)的深度融合與重構(gòu)。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(jī)遇——不再只是在應(yīng)用層追趕，而是從底層技術(shù)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(tuán)隊聯(lián)合國創(chuàng)決策智能技術(shù)研究所，正式發(fā)布了端側(cè)大模型“軟硬協(xié)同設(shè)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(shù)，而是一套看似枯燥卻具備重要價值的“數(shù)學(xué)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(chǔ)理論突破更深遠(yuǎn)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(yīng)用創(chuàng)新向基礎(chǔ)科學(xué)研究的跨越，這些先驅(qū)者們將帶動更多產(chǎn)業(yè)聚焦“練內(nèi)功”，而非“練拳腳”。

返璞歸真，用數(shù)學(xué)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(jìn)化速度卻是以“月”來計算的。一款新芯片千辛萬苦量產(chǎn)上車后，模型可能早已跑到了下一個路口；而當(dāng)研發(fā)團(tuán)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(tuán)隊不得不花費大量時間“互相遷就”，極大地拖慢了技術(shù)前進(jìn)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(shè)計（Co-design）。

這個概念說起來并不復(fù)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(shè)計已成為行業(yè)公認(rèn)的技術(shù)焦點。

此次理想汽車基座模型團(tuán)隊聯(lián)合國創(chuàng)決策智能技術(shù)研究所發(fā)布的“軟硬協(xié)同設(shè)計定律”，做的正是這件事——只不過，它更進(jìn)一步，用一套嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)框架，把“協(xié)同設(shè)計”從一個方向性的理念，變成了一把可以精確計算的標(biāo)尺。

這把標(biāo)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(yīng)了前面提到的兩大困境。過去，研發(fā)團(tuán)隊完成模型設(shè)計和選型，往往要摸索好幾個月；而依據(jù)這套定律，模型的設(shè)計和選型周期理論上可以縮短到一周以內(nèi)。在硬件成本上，它能夠指導(dǎo)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(yīng)用開發(fā)上，它還能根據(jù)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(fù)調(diào)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(yuǎn)?！败浻矃f(xié)同設(shè)計定律”將幫助理想在智能輔助駕駛的技術(shù)棧上，實現(xiàn)從上層應(yīng)用、算法模型到底層芯片架構(gòu)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(shù)的主動權(quán)。

而這份主動權(quán)的背后，是一段遠(yuǎn)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(shè)計定律”是樹上的果實，那么理想在過去十年里對基礎(chǔ)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(chǎn)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(chǔ)研究領(lǐng)域進(jìn)行長征。

為什么要從最基礎(chǔ)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(rèn)為，提升能力的第一步就是研究，“研究－研發(fā)－表達(dá)能力－轉(zhuǎn)化成業(yè)務(wù)價值”這四個步驟是人類最佳實踐。放在當(dāng)下的時代背景中，他再次強調(diào)了研究作為基本功的重要性。他表示，在內(nèi)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(chǔ)研究這條路并不好走，周期長、投入大，短期內(nèi)很難直接轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品賣點或財務(wù)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(lǐng)域。這筆賬在短期的財務(wù)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(chǔ)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(xué)習(xí)等前沿方向，在CVPR、ICCV等全球頂級學(xué)術(shù)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(yuǎn)的學(xué)術(shù)積累，恰恰是理想技術(shù)能力持續(xù)躍遷的底層燃料。

而這些“燃料”一旦注入技術(shù)研發(fā)，釋放出的能量是驚人的?；乜蠢硐胫悄茌o助駕駛的技術(shù)演進(jìn)，幾乎每一次關(guān)鍵躍遷的背后，都是基礎(chǔ)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(shù)架構(gòu)，推動行業(yè)從規(guī)則驅(qū)動迭代邁入AI驅(qū)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(nèi)率先交付了自研VLA司機(jī)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(rèn)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(jī)大模型，兩次重大技術(shù)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(nèi)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(lǐng)域，理想同樣邁出了關(guān)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(gòu)，打破了行業(yè)長期以來“重復(fù)造輪子”的低效研發(fā)困局。截至2025年9月，已有超過30家產(chǎn)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(shè)。從自研到開源，理想展現(xiàn)出的不僅是技術(shù)自信，更是一家中國企業(yè)希望以開放姿態(tài)帶動整個產(chǎn)業(yè)共同進(jìn)步的胸懷與擔(dān)當(dāng)。

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(yīng)鏈的極致整合；那么未來十年，決勝的關(guān)鍵將回歸到最硬核的技術(shù)底層——誰能設(shè)計原生架構(gòu)，誰能構(gòu)建開源生態(tài)。

從一套數(shù)學(xué)公式出發(fā)，理想正在以扎實的基礎(chǔ)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(shè)計定律”不僅僅是一項學(xué)術(shù)成果，它更像是一個信號：在AI重構(gòu)世界的浪潮中，中國企業(yè)已經(jīng)不再滿足于做技術(shù)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。

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