听李想的，错不了

原创超电实验室 2025-01-06 15:31

如何提升高压系统的实时性能? 如何增强能源基础设施的实时控制？

重新认识李想和理想

”

作者｜秦章勇

没有永远的领先，只有不断自我更迭才是常胜之道。

一年前，李想给出一个判断：还在坚持多档PHEV的一些品牌，会在未来一两年都转换成增程式的技术路线。

一年后，这个观点应验了。增程车作为一个热门品类，很多新造车开始效仿跟进。

增程被视为寻找市场增量的秘密武器，企业把增程两个大字印在宣发新车的海报上，在他们看来，这是打赢新能源这场仗的关键。

2024年尾，久未露面的李想再次站到台前，这次他没有固守增程这个城池，而是面向未来描绘了一个更大的蓝图——理想要做一家全球领先的人工智能企业。

在《2024理想AI Talk》中，李想梳理了企业观、行业观和世界观，在其看来，理想是一家人工智能企业，要做的不是汽车的智能化，而是人工智能的汽车化。在这个过程中，汽车也将从工业时代的交通工具，进化成为人工智能时代的空间机器人。理想要通过人工智能将物理世界和数字世界进行融合，让有限的空间实现无限的延伸。

早在2015年，理想汽车创立之初，李想就展望15年后的未来世界，他认为到2030年能够在人工智能领域构建完整的体系化能力，随着人工智能技术突破，他的想象也衍生到了未来人工智能的产品形态。

如果说押注增程路线，是李想作为顶级产品经理的成功案例，那决定All in AI则是李想自我更迭后的思维映射。

理想的“AI观”

搜索关于“人工智能”的关键词，目前的话题基本停留在“AI是否会取代人类”、“AI会给某个行带来哪些神奇效果”等等。

没有人否认人工智能的重要性，但这些讨论大多在理论阶段，具体到战略上，很少人能让AI和行业完美结合。换句话说，大多数企业对AI的想象仍然有些匮乏。

这件事李想考虑得非常通透，和大多数企业只是喊口号不同，李想把Why、How、What都清晰罗列出来，也就是为什么做、如何做、做成什么样。

对AI的兴趣，最早追溯到理想汽车创立之初，当时李想认为很重要的一件事，就是必须借助最新技术，对物理世界进行改造。

眼下车圈有个共识，就是汽车行业已经走过电动化的上半场，下半场比拼的是智能化，所以不少企业都在注重自动驾驶的研发。不过在李想看来，这个智能化并不是传统的软件智能，而是真正的人工智能。

2022年9月，李想在内部战略会上敲定，把人工智能包含自动驾驶作为真正重要的方向，两个月后ChatGPT正式诞生，2023年初，理想正式发布战略愿景，把人工智能从一个隐藏的战略，变成一个开放的阳谋战略，目的是吸引更多的人才。同年，理想发布了全自研多模态认知大模型Mind GPT。

其实眼下这个时代，很多竞争都是开卷考试，大多数人可能意识到了着力点，但因为企业自身或者历史原因，很难在对的时候做出对的选择。

理想的优势在于，既可以毕其功于一役，又能在恰当的时候分阶段推进目标。

早期之所以只有理想ONE一款产品，是因为李想把这款车看成一个数据和软件的集成，很少有创业者能有这种胆识和魄力。

如今面对AI，李想再次倾注资源，理想每年有100亿的研发投入，接近一半都花在了人工智能领域，为了从底层逻辑实现自主创新，理想还是世界上第一个做基座模型的车企。

李想的一句话，可以说明他对人工智能的足够重视——如果我们在未来不做人工智能，我们什么都不是。

目前理想所做的一切战略规划，都在围绕人工智能企业展开。比如基座模型是未来通用人工智能（AGI）的核心，AI 的能力都会由基座大模型产生，其所构建出来的，是人工智能的超级产品，是新一代的入口，它会在所有的设备之上，会在所有的服务之上。

不过训练基座模型不仅需要囤GPU，包括顶尖人才、数据量等都是巨量的投入，对于多数车企来说，重新打造一个模型不是笔划算的买卖，远不如接入其他大模型方便。

李想对团队的要求，就是其基座模型要做国内行业前三。为此，需要什么训练算力，他都愿意投资。之前理想内部曾做过估算，现在每年投在训练上的费用是10亿元，未来还将上涨。

这种破釜沉舟的魄力在于，理想不仅仅是在汽车行业竞争，而是面向行业真正和头部的人工智能企业去掰手腕。

规划理想中长期的人工智能AGI战略时，李想清晰划分了三个阶段：

第一个阶段是“增强我的能力”，这一时期AI只是辅助，类似于L3级自动驾驶，责任仍在人。

第二阶段是“成为我的助手”，此时AI可独立完成任务，且能够达到L4级自动驾驶，现在显然还不到。

第三阶段升级为“成为我的硅基家人”，也就是AGI的终极形态，比你还要了解你自己。

按照这个节奏，理想也将打造人形机器人，到那个时候“硅基家人”也将真正具象化，这一时刻并不远，“我认为我和我们的团队能够在有生之年实现第三个阶段。”李想说。

有仰望星空，也会脚踏实地

从历史进程来看，人工智能处于初级繁荣阶段，行业内拥有成百上千家大模型公司，但可以预见的是，几年后这个数字会大大减少。

这是由市场规律决定的，数据、算力、算法以及AI应用等，每一个关键要素都有可能制约大模型的发展，毕竟再前卫的技术，也需要交给市场检验。

好在理想对AI的投入，已经看到了成果，并且优势还在持续扩大。

目前理想面向AI有4个团队，每个团队各负责自己的产品，面向C端市场是智能驾驶和理想同学，面向B端的AI产品，则是智能商业和智能工业。

12月27日，理想同学App正式上线，这是基于Mind GPT 大模型打造的AI智能助手。截至目前，Mind GPT迭代已有30多次，即将进入第三阶段，即Mind GPT-3o。

Mind GPT-3o，是一个多模态端到端大模型，响应速度可以达到百毫秒级别，能够理解不同的模态，所带来直接的效果就是，人和机器、人和Al之间的交互更快了，就能像人与人交流一样自然。

理想同学App上线后，也让理想开始和月之暗面、字节跳动，甚至是OpenAI正面竞争。

当竞争对手不再局限于汽车，理想的跨界优势也显现出来，就像李想说的，他比传统车企更懂怎么做互联网和大型软件，同时比这些互联网和大型软件公司，更懂怎么去造一辆车。

目前理想的Mind GPT的预训练数据规模量，已经达到10万亿Token的规模，相比其他大模型，还有不少特色数据，比如多模态的数据，既有自动驾驶的，也有理想同学的对话模态，以及用户在产品里自己使用的数据，和其它大模型相比都是独有的数据。

智能驾驶属于理想在AI领域的基本盘，其技术路线是端到端+VLM，属于真正意义上One Model结构的端到端，这也意味着人工智能将真正主导自动驾驶。

目前“车位到车位”已经随着OTA 6.5版本，正式全量推送给AD Max用户，11月底推送时，理想汽车也是全球首个做到“车位到车位”全量推送的车企。从实际体验来看，理想的智能驾驶可以丝滑通过小区道路、环岛、掉头和复杂施工场景。和其他新选手相比，理想在智能驾驶方面的投入或许不是最早的，但一定是最快的。

而理想在人工智能领域的其它两款产品均是面向B端，分别是智能商业和智能工业，虽然我们平时接触的比较少，但在理想手里是核心优势。

以特斯拉为例，我们都知道Model 3和Model Y是特斯拉的销售主力，不过特斯拉最具优势的产品不是车，而是超级工厂，其最大优势在于垂直整合能力，追求“极致效率”是超级工厂的第一要义。马斯克甚至曾开玩笑说：“最好是把工厂开到矿井里，然后开出一辆车。”

而理想同样坚持自造工厂以及技术自研，比如其智能工业，就是通过自研的智能制造系统、视觉算法、设备、质量预测模型等，迭代生产技术。理想位于北京、以数据模型赋能的新能源汽车智能工厂，已成功入选工信部卓越级智能工厂名单。

而理想的智能商业，则是通过大模型技术与商业领域数据和知识的深度结合，构建了一批具备零售、营销、财经分析等能力的AI助手。具体在零售场景，可以通过对金牌零售专家在沟通技巧等能力维度上的学习，赋能更多零售伙伴，当然也赋能了客户服务团队。

“成长”是第一驱动力

自我革新，向来是螺旋式成长的重要指标，作为一家头部新造车的掌舵人，李想的进化速度堪称神速。

复盘李想的创业之路，他有着有种这个时代缺少的“草莽”精神。

他有着超过20年的创业史，先后一手创办泡泡网和汽车之家网站。在这两盘棋中，李想没有在实现财务自由后躺平，而是投身自己认为前景更大的蓝海继续创业。