出人意料的是，在理想这次公布的所有技术中，几乎都引发了外界的质疑。不少人对此发难，此处也不再一一详述。大致来看，之所以这些新技术会引发争议，在于技术含金量和原创性问题。其中，800V高压纯电、5C超充网络等都是当前提升补能速度，解决纯电车型续航焦虑的技术，但都算不上理想“独创”的新鲜技术。
比如800V高压涉及到的是三电系统的升压，目前不采用换电方案的车企基本上都已经普及该技术。5C超充网络技术，指的是理想将快充技术提升到了5C，且将加大超快充设施网络的建设。虽然目前多数车企普遍发布的是4C快充，但是也有部分车企已经做到了8C，比如巨湾技研在今年6月发布的凤凰电池已经可以实现在全天候（高低温）条件下均如常运行，并在300-1000伏不同电压平台上均可实现最高8C极速充电（0-80%充电仅需6分钟）的能力。
而且这本质上是电池的核心技术，但理想目前并不自研电池电芯，其采购的是宁德时代的麒麟电池。至于快充网络的建设上，需要投入大量的时间和资金，理想已经落后于其他新能源车企。所以这两项与其说是理想的创新，不如说是在补齐理想告别烧油之后，向真正的新能源车企转型的技术补缺。
在这些技术中，城市NOA辅助驾驶功能无疑是最重要的技术。按照理想的规划，其城市NOA本月在北京上海开启内测，通勤NOA下半年开放。并且强调理想的智能驾驶技术是“中国首个不依赖高精地图的NOA系统”，主要是通过三项技术迭代实现：第一，使用NPN特征和TIN网络增强BEV大模型，做到不依赖高精地图，识别万物；第二，使用模仿学习让规控算法做出更加拟人的决策；第三，全自动、全闭环的训练平台支撑大模型持续进化。
理想汽车在智能驾驶技术的宣传上再次强调了“中国首次”以及“不依赖”高精度地图的概念，从营销的角度确实是一次技术上的加分，但是从目前媒体试驾的体验上来看，技术的体验上还是存在场景上的缺陷；比如在避让行人和电动车时经常出现重刹，导致用户体验不好；甚至经常出现跨越实线或者压线避让，在发布会当晚的演示视频中也出现过压双黄线的演示，拿交通违规来做宣传卖点的车企，理想应该是行业首家；还比如在环形路口没有及时躲避越线出环岛的车辆，差点引发事故等。
有人戏言，类人驾驶就是会和人一样违规驾驶。另外，当前汽车行业对于智能驾驶技术在感知层面似乎已经达成了“重感知、轻地图”的共识，“无图”成为智驾体验越好的潜台词，但大多数车企们也仅仅只是宣传“不依赖”高精度地图，而不是完全不用高精度地图，也不是所谓的无图方案。目前国内厂商普遍采用的方案是“有高精地图就用，没有高精地图就用视觉，但是会限制部分功能”。国内城市智驾体验相对较好的华为和小鹏基本都是采用这种策略。
从目前的技术角度来看，完全不使用高精度地图来覆盖各种驾驶场景，技术难度与资源开销奇高，一个复杂的十字路口就足以让大多数智驾团队挠破头。
智驾车辆靠实时感知顺利通行十字路口需要付出多大代价？去年AI Day上，特斯拉给出了答案——特斯拉团队专门训练了一个参数量达到7,500万的神经网络“Lanes Network”，这个模型在运行时大约会占用计算平台峰值算力的10%，其作用只是“让车辆弄明白面前每条车道到底通向哪里”。
而且纯视觉方案还需要排除路口各种灯源的干扰，顺利识别到红绿灯的信号，如果是在雨雾或者下雪天气，难度则进一步提升，消耗的算力资源更大。而有高精度地图的辅助，会简单很多。从技术角度来看，目前国内各大厂家的智能驾驶技术都没有完全做到无图，区别都是在依赖地图的轻重程度，使用搭载成本更低的“轻量化”高精度地图或许是当前车企提升智能驾驶技术体验的更好解决方案，无图会让应用场景大大受限。
至于李想在微博反复提到且引以为傲的NPN（神经先验网络）技术，只能说是“进可攻退可守”的话术。暂且不说是不是升维打击了以依赖高精度地图为基础的自动驾驶技术，但就理想汽车当前自动技术实际的测试来看，在感知层面它既没有表现得比依赖高精度地图的技术更可靠，功能性上更好。所以现阶段不好用李想可以说成是模型训练还不成熟，但是它是未来的方向，毕竟特斯拉的神经网络“Lanes Network”珠玉在前。
另外这一点我们可以参考国内AI的开发环境，以及当前各种ChapGT的模仿热，国内科技圈和互联网圈在大模型领域的发展尚且都还不够成熟和且没有达成明确的共识，对于一家没有相关底蕴的汽车企业又能有多少期待？尽管理想反复强调它在这个领域的优势是拥有几十万车主的行驶数据作为大模型的基础，且未来会更多，但是我们知道这依赖的是AI行业的整体发展水平，并且要投入巨量的资金来反复训练和升级。