8 月 28 日，理想汽车发布了 2025 年第二季度财报。季度销量超过 11.1 万辆，位居 20 万元以上新能源汽车中国品牌 *。季度营收达到 302 亿元，环比增长 16.7%。季度净利润和经营利润均实现环比提升，其中净利润达到 11 亿元，连续 11 个季度盈利，经营利润相较一季度实现翻倍增长，足见理想的核心业务盈利能力之强。值得注意的是，理想预计全年研发投入达到 120 亿元，其中 AI 投入超 60 亿元，占比超过 50%，相较于 2024 年在 AI 领域的研发投入进一步提升。

8 月 19 日，理想汽车董事长兼 CEO 李想在访谈中透露，成功企业家有三大共性：选得准、选得长、迭代快。" 选得准 " 指的是选准自己的赛道；" 选得长 " 是要接受自己选择的赛道要经过一段时间才能有结果；" 迭代快 " 则是反人性的，这要求企业家、企业和产品能在长周期中以极高的频率迭代。这不但揭示了理想汽车在过去十年高速成长的秘诀，同时也潜藏着企业未来发展的底层逻辑。李想说：" 未来我们就盯着一件事：AI 硬件终端做出像 iPhone 那样颠覆性的产品。"

研发成果高速转化为用户价值

AI 正是理想选定的下一条赛道。早在 2022 年 9 月，理想就已经确定了要把人工智能作为真正重要的一个方向，并认为这将是未来竞争的关键所在。得益于前瞻性的布局，" 选的长 " 让理想在 AI 领域持续取得实质性的突破，既形成了用户能与之交互的辅助驾驶、理想同学两大产品，又形成了用户看不见、摸不着的智能工业和智能商业两大 AI 团队。

在 AI 的赋能下，用户感知最直观的就是辅助驾驶和智能座舱迭代速度提升。2024 年，理想正式向 AD Max 用户推送了端到端 +VLM（Vision Language Model，视觉语言模型）辅助驾驶，这是理想首次使用 AI 的方式做辅助驾驶，数据驱动性能提升。过去一年，端到端 +VLM 辅助驾驶训练数据从 100 万个视频片段增长至 1000 万个视频片段，直接反映辅助驾驶性能的指标—— MPI 接管里程同步从 12 公里提升至 120 公里，翻十倍增长。随着性能提升，端到端 +VLM 辅助驾驶衍生出车位到车位、全国 ETC 自主通行等能力。AI 加持下的辅助驾驶直接拉动理想汽车销量结构的转化，截至去年年底，30 万以上 AD Max 车型销量大涨至 75%，辅助驾驶带来的智能体验成为用户重要的购车决策。

今年 9 月，理想辅助驾驶即将再次进化，正式推送 VLA（Vision Language Action Model，视觉语言行动模型）司机大模型。按照李想在 "AI Talk 第二季 " 中的说法，VLA 司机大模型将是符合人类智能的 AI 生产工具。在理想 i8 发布会上，VLA 司机大模型相关内容占比近一半，理想汽车自动驾驶研发副总裁郎咸朋详细剖析了 VLA 司机大模型的技术架构和体验升级。尽管不少人认为其内容枯燥无聊，但不可否认的是理想汽车的 AI 技术的确 * 行业，将 AI 投入高效转化为了用户体验。据悉，理想汽车自研芯片 M100 已经于今年一季度样片回片，距离量产越来越近。1 颗 M100 芯片在运行大语言模型的计算任务时，提供的有效算力约等于 2 颗英伟达 Thor-U 芯片，这将为理想辅助驾驶提供更强的车端算力。

同时，理想同学也将进化为智能体，具备自主使用工具、完成复杂任务和连接记忆三大亮点能力。据理想汽车产品部高级副总裁范皓宇介绍，理想同学智能体是一个面向用户的产品、设计、研发团队，将带来行业 *AI 代码生成工具，实现个性化、多样化的用户体验。用户仅用一句话就能通过 " 桌面大师 " 功能创造专属应用，还可以调用车外摄像头，实现自动停车缴费。

AI 赋能经营全链路提质增效

李想曾说，我们比传统车企更懂软件，比互联网公司更懂造车。理想汽车这一优势，让 2024 年上市的理想 L6 仅上市几个月就将产能爬坡至每个月超过 2.5 万辆，背后正是 AI 驱动下的智能工业实力。理想汽车自研的 Li-Mos 智能制造操作系统、连山质量预警平台等智能软件，实现了对每一辆理想汽车从排产开始到下线的制造过程全周期管理，包括计划、物流、冲压、焊装、涂装、总装 6 大业务领域的端到端全流程闭环。Li- Mos 更是像人一样拥有思考能力和判断能力，能对大大小小的事务统一管理，在关键节点给出合理的规划和建议；它还像一个 24 小时工作永不休息的助理，让产线上让每个人的工作都变得高效、简单。AI 和数据驱动下的生产，能够保障未来理想汽车新产品持续实现 " 上市即上量，上量即高质量 "。

在智能商业方面，理想通过大模型技术与商业领域数据和知识的深度结合，构建了一批具备零售、营销、客服、金融反欺诈、财经分析等能力的 AI 助手。AI 模型通过对金牌零售专家在沟通技巧等能力维度上的学习，赋能更多零售人员。同时，AI 模型学习了车辆使用中的各类知识，通过智能多轮问答能力有效解决了大量用户进线问题，释放了呼叫中心的座席压力等。

理想汽车的长期主义，是在 " 选得准 " 的战略定力之下，以 " 迭代快 " 的敏捷姿态，将技术投入高效转化为用户价值与组织效能。从 AI 驱动产品体验革新，到智能制造与商业运营的全链路赋能，其背后正是对一条正确赛道的长期坚守和持续进化。这不仅构筑了理想穿越周期的核心竞争力，更印证了一个判断：长期主义，本质上是一场高效而精准的马拉松。

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