影響理想智駕水平進一步提升的因素涵蓋技術戰略、產品迭代、激光雷達應用等多個方面。在技術戰略上，需依靠端到端（E2E）+VLM的技術框架實現快速迭代；產品迭代方面，不同階段有不同要求，從有監督駕駛到L3、L4階段，要逐步實現全場景覆蓋、模型優化等。此外，激光雷達應用要平衡成本與競爭，同時數據積累、算力擴展與人才儲備也需要持續投入，多方協同才能助力理想智駕水平更上一層樓 。

在技術戰略層面，端到端（E2E）+VLM的技術框架雖能帶來快速迭代與規模效應，可VLM對未見場景適應能力的提升并非一蹴而就。要想讓智駕系統在各種復雜且陌生的場景中應對自如，就需要不斷優化這一技術框架，投入大量精力進行研發測試，深入挖掘其潛力，才能更好地應對未來多樣化的路況和駕駛情境。

產品迭代環節同樣挑戰重重。有監督駕駛階段實現全場景覆蓋只是基礎，進入L3階段，模型持續優化與全場景覆蓋產品形態成為關鍵。不僅要確保智駕系統在常見場景下穩定可靠，更要在特殊場景、極端工況下也能準確決策。而邁向L4階段，大規模車輛部署、核心算法能力以及巨量的資源投入缺一不可。這需要理想汽車在人力、物力、財力上全面統籌，穩步推進產品的升級迭代。

激光雷達應用方面，理想汽車需要在成本與市場競爭之間找到精妙的平衡。一方面，增加激光雷達數量、提升性能有助于提高智駕系統的感知精度，但這必然帶來成本的上升，影響產品市場競爭力；另一方面，若為控制成本而降低激光雷達配置，又可能導致智駕水平受限。同時，數據積累如逆水行舟，不進則退。海量且高質量的數據是優化智駕算法的基石，算力擴展為智駕系統的高效運行提供保障，而專業人才則是推動智駕技術創新的核心力量。

總之，理想智駕水平的進一步提升，是一個牽一發而動全身的系統工程。技術戰略、產品迭代、激光雷達應用等各方面因素相互關聯、相互影響。只有協同推進各個環節的發展，持續投入資源，不斷優化改進，理想汽車才能在智能駕駛領域實現質的飛躍，為用戶帶來更卓越、更安全的駕駛體驗。