他表示，從能源角度來看，新能源汽車行業面臨著充電難、電池成本高的挑戰。有三條解決路徑：換電，體驗無限接近于加油體驗，但成本高;增程，用更少的電池減少車身重量，解決長途出行的充電問題;充電樁，但充電時間長，單量少，翻臺率低。
理想汽車選擇了增程電動、高壓純電兩個解決方案。在從 0 到 1 階段，理想依靠增程站穩了腳跟;而高壓純電路線，通過降低零部件成本，可以做到跟增程相同的成本。
他認為，智能電動車面臨著人工智能革命。人工智能時代來臨，軟件 1.0 走向軟件 2.0.現階段的輔助駕駛，還是人類制定規則，智能要依靠人工;而具備認知學習的軟件 2.0 階段，車開始像人一樣觀察世界，并做出決策。
在他看來，自動駕駛的競爭焦點是：降低車端計算平臺和傳感器的成本;賣的車足夠多，端到端閉環的數據足夠多;大模型的訓練。AI 操作系統，AI BPU(推理)，AI TPU(訓練)，這些會是未來競爭的關鍵。
他指出，終端智能并不是真正的智能，只是實現了安卓手機的功能;實現不了城市 NOA(不依賴高精地圖的導航輔助駕駛)，車企就只能賣電動車，而不是智能電動車。智能電動車何時能實現真正的智能?他預測會出現在 2024 年，至少在高端車型上實現城市 NOA，城市上下班 60%-80% 的場景可以交給自動駕駛。
在此前的理想 L7 發布會上，理想也公布了城市 NOA 的進展，會在今年第四季度，在理想 AD Max 上開放城市 NOA 的早鳥用戶內測。
