專題：聚焦2025年第二季度美股財報

　　理想汽車高管解讀2025年Q2財報

　　財報發布后，理想理想汽車管理層召開電話會議，汽車理想汽車董事長兼CEO李想、高管CFO李鐵、解讀駕駛總裁馬東輝以及CTO謝炎參加會議并回答了分析師提問。通過

　　以下為本次電話會議分析師問答環節主要內容：

　　高盛分析師Tina Hou：我的輔助第一個問題與銷量相關。我們看到今年理想L系列的深度煥銷量還是有一定下滑。我想請問管理層，新強今年設定的化產整體銷量目標將如何達成？管理層計劃如何通過產品營銷、渠道等方面的品競調整來實現這個目標？

　　我的第二個問題有關公司的的自研芯片。能否請管理層為我們介紹一下最新的爭力進展？

　　馬東輝：我來回答你的第一個問題。大家都比較關注我們的理想銷量。在產品側，汽車大家也都知道，高管我們既有增程車型，解讀駕駛還有純電車型。對于正常車型，我們會以智能來鞏固基本盤。理想汽車作為增程技術的引領者，我們將主要通過智能輔助駕駛的深度煥新來強化產品的競爭力。

　　在今年九月，我們增程全系AD Max車型將會升級VLA智能輔助駕駛。目前，VLA Preview版本已經隨著理想i8開始向用戶交付，其駕駛性能的提升是非常顯著的。如果打個比方的話，就好比ChatGPT 4.0相比ChatGPT 3.5之間的代際突破。新版的模型參數規模將達到40億，較之前的端到端模型提升超過10倍，相當于腦容量大幅的擴容。這直接帶來了兩個核心體驗升級：在行車端，平順性和舒適性得到了顯著優化，根據我們的用戶反饋，大家已經很難區分是輔助駕駛還是人類駕駛；在泊車端，VLA的遠程召喚和VLA的自動泊車功能也收獲了用戶的高度認可，既可以解決用戶實際用車的痛點，也能夠獲得更好的使用體驗。從行業的視角來看，VLA架構高度契合人類智能進化的邏輯，并且現在更多的同行認可也加入了VLA的研發陣營。

　　接下來，我們認為輔助駕駛的競爭核心是迭代速度，關鍵在于強化學習。理想汽車已經搭建并啟用了支撐強化學習的仿真環境，核心是依托世界模型來實現場景和數據的重建和生成。后續我們將通過這一體系來推動VLA模型的快速迭代，保持行業領先。

　　在純電車型方面，今年理想汽車的純電產品線將形成“梯次發力”的格局，打開新的增長空間。理想MEGA月銷已經穩定在3000臺以上，持續貢獻純電銷量的基本盤。在理想i8上市后，店端的試駕反饋很好，目前我們正在推進產能爬坡，力爭在九月底累計交付8000至1萬臺。

　　今年九月，我們還將發布理想i6。i6的設計很好看，開起來既舒適又運動，空間體驗也很好，精準匹配年輕用戶的需求，有望成為純電車型的走量主力。

　　在營銷端，我們強調“區域化”，即根據不同區域的市場競爭來精準制定政策。我們的銷售體系已經調整為總部直管23個區域，核心邏輯就是因地制宜定政策。在北方區域，我們聚焦增程車型的推廣，重點傳遞“冬季續航里程穩定”等優勢；在南方區域，我們側重純電車型，強化節能、空間、智能的賣點，貼合當地用戶的消費偏好。此外，我們會加大營銷，打破“酒香不怕巷子深”，核心做透數字化運營，通過搭建精細化的數字化營銷平臺，對客群定位、線索獲取、商機轉化等全鏈條進行最終優化，精準判斷線上營銷的投入方向以及投入資金的有效性。

　　在渠道端，我們會針對一、二、三線城市優化門店的組合，提升獲客和轉化，核心是做存量門店的優化；調整門店選址，對位置不佳、客流量不足的門店進行及時遷移，確保門店的觸達效率。同時，我們會平衡門店的類型，梳理商場店和中心店的數量比例，利用商場店“高獲客”的優勢吸引客流，依托中心店“高轉化”的能力去承接需求，形成“獲客-轉化”的閉環，提升線下的運營效率。

　　另外，我們會加快低線城市的覆蓋，采用“繁星店”的輕量化模式挖掘增量。相比傳統門店，繁星店的投資更少、開店的周期更短，能夠快速進入四、五線城市的核心場景。通過增加門店密度來提升品牌的曝光度，充分挖掘下沉市場的潛力，為整體銷量增加注入新動能。

　　謝炎：我來回答有關自研芯片的問題。

　　理想汽車的自研芯片于今年年初成功流片，目前正在進行車規級測試，一切進展順利。我們預計會在明年將芯片正式部署到部分車型上，交付用戶。從項目的立項到最終交付，我們大約用了三年的時間。據我所知，我們的芯片是同類產品中最快的，它的性能也非常優越。相比目前市面上最強大的芯片，我們的自研芯片在運行大型語言模型時可以提供2倍的性能；在運行CNN（卷積神經網絡）等視覺模型時可以提供3倍的性能。我們的芯片采用了新穎的數據流架構，模型主要由數據驅動，而不是像其他架構那樣由指令驅動。通過這種架構，芯片能夠實現更高的并行度，我們也相信它更適合大型神經網絡。

　　這種“由數據驅動”的邏輯由我們自主設計的編譯器進行編排，能夠讓硬件運行更高效、運行頻率更高。我相信，我們的芯片會是市場上最具競爭力的芯片。與市面上其他AI芯片研發不同的是，我們的研發采用了“軟硬件協同設計”的思路，即芯片、編譯器、運行時系統和Halo操作系統從一開始就是一起設計的。如此一來，我們可以更輕松地將這些軟硬件模塊垂直集成到更強大的AI推理系統中，并在未來持續擴展。隨著VLA模型在產品上的落地，我們觀察到算力的提升能夠比以往更好地轉化為ADAS性能的提升，這就意味著，算力越高，性能越好。

　　總而言之，我們對一切都非常有信心。我們相信，理想汽車的創新架構以及全棧開發能力將成為我們長期的差異化能力，幫助我們在未來變得更加強大。

　　（持續更新中。。。）