近日，国际计算机视觉大会ICCV 2025公布论文录用结果，理想汽车共有8篇高质量研究成果成功入选，其中5篇来自自动驾驶团队，3篇来自基座模型研究团队。作为与CVPR、ECCV齐名的三大计算机视觉顶级会议之一，ICCV 2025共收到投稿11239篇，最终仅录用2698篇，录用率仅为24%。

　　此次理想汽车入选的论文覆盖端到端规划模型、世界模型、机器人仿真、三维数据集构建、aiGC等多个前沿领域。

　　在自动驾驶领域，理想汽车与中国科学院合作的《World4Drive》提出业界首个基于自监督学习的无感知标注端到端规划模型，为实现真正意义上的无人驾驶奠定理论基础；与浙江大学合作的《HierarchyUGP》则推出了首个大尺度自动驾驶重建模型。

　　此外，理想汽车独立完成的《HiNeus》论文提出统一的3D复杂场景渲染框架，性能达到当前最优水平；与悉尼科技大学合作发布的《3DRealCar》则是业界首个大规模真实三维车辆数据集，将极大推动三维识别与重建技术发展。

　　在生成模型与基座模型方面，理想汽车同样表现突出。与哈尔滨工业大学合作的《QR-LoRA》提出高效的图像定制化微调方法，训练参数减少一半；与杭州电子科技大学联合研发的《Twig》项目，则实现了视觉语言模型推理效率的大幅提升。