重量问题，从手机的发展我们也可以一窥端倪，在行业的初级阶段，重量、体积问题是绕不开的，眼镜是更小的单元，同样绕不开随着VLA模型在产品上的落地，我们观察到算力的提升能够比以往更好地转化为ADAS性能的提升，这就意味着，算力越高，性能越好并且理想汽车强大的品牌影响力和良
但是在世界模型中，我们可以把这些坑变成数据资产，生成无数个车辆掉坑的数据，从而通过强化训练，让智能体可以轻松地解决这类问题在渠道端，我们会针对一、二、三线城市优化门店的组合，提升获客和转化，核心是做存量门店的优化。相比之前，我们可能需要10倍起的推理算力，用于解决RL
以下为本次电话会议分析师问答环节主要内容：高盛分析师TinaHou：我的第一个问题与销量相关理想汽车已经搭建并启用了支撑强化学习的仿真环境，核心是依托世界模型来实现场景和数据的重建和生成。我的第二个问题是关于公司最新的出海规划，不知道管理层是否有新想法与我们分享。更重
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