理想AI：在造车与造梦间的生死竞速

2024 年 12 月，理想汽车 CEO 李想在一场公开采访中，抛出了一个令人震撼的命题：" 理想不是一家汽车公司，而是一家人工智能企业。"

这一宣言，不仅颠覆了外界对这家新势力车企的固有认知，更将中国汽车产业的竞争推向了新的维度——从 " 电动化 " 到 " 智能化 "，从 " 产品制造 " 到 "AI 生态 "。

在这场长达数小时的对话中，李想首次系统阐述了理想汽车的 AI 战略：基座大模型（Mind GPT）、端到端自动驾驶、跨终端智能助手（理想同学）、以及终极愿景 " 硅基家人 "。

这一蓝图看似宏大，却也暗藏隐忧：当一家车企试图成为 AI 时代的操作系统，它究竟是在追逐未来，还是在制造泡沫？

理想汽车的 AI 野心，折射出中国汽车工业的第三次跃迁。而这场跃迁的终局，或许将决定未来十年全球科技与制造业的权力分配。

理想 AI 的 " 四重奏 "：从造车到造梦

李想将基座大模型（Mind GPT）视为理想 AI 战略的核心。

在他看来，基座模型是 " 人工智能时代的操作系统 + 编程语言 "，其重要性不亚于 Windows 之于 PC、iOS 之于手机。理想的基座模型不仅服务于车机系统，还将支撑智能驾驶、工业制造、家庭服务等多场景应用。

这一布局的商业逻辑在于：数据与场景的闭环。理想汽车目前拥有超过 100 万家庭用户，每年产生数十亿公里的驾驶数据。

这些数据为基座模型的训练提供了独特的物理世界认知能力，而基座模型又能反哺智能驾驶和用户服务的优化。例如，通过分析用户驾驶习惯和车内交互数据，理想同学可以主动调整座椅、空调、音乐等设置，实现 " 无感服务 "。

汽车作为物理世界的重要终端，天然具备多模态数据（视觉、语音、行为）的采集能力，这是纯互联网企业难以复制的优势。与 OpenAI 依赖资本输血不同，理想汽车的 AI 研发可通过卖车收入实现 " 自造血 "，形成技术迭代与商业回报的正循环。

大家最关注的理想汽车的智能驾驶路线，则被李想概括为 " 端到端 +VLM → VLA" 的三步走：

L3 阶段（2025 年前后）：通过端到端模型和视觉语言模型（VLM），实现高速场景下 500 公里一次接管的 " 有监督自动驾驶 "。

L4 阶段（2028 年前后）：引入视觉 - 语言 - 行动模型（VLA），让车辆具备三维空间认知和自主决策能力，最终摘掉方向盘。

这一路径的底层逻辑是从 " 功能驱动 " 到 " 能力驱动 "。

传统车企依赖规则算法处理极端场景，而理想试图通过大模型直接赋予车辆 " 人类直觉 "。例如，面对深夜无灯光的高速公路上突然出现的故障车，VLA 模型可通过激光雷达与视觉融合，提前 200 米识别并自动避让。

理想汽车目前押注的 VLA 模型融合了语言、视觉与行动，符合多模态 AI 的发展趋势。作为安全冗余，理想汽车了保留激光雷达作为 " 安全带 "，在纯视觉方案尚未成熟的阶段，兼顾技术创新与用户安全。

我们再来看正在发生质变的理想同学的角色，从最初的车载语音助手，到即将推出的手机 App，再到未来的跨终端智能体，其目标是成为 " 所有设备和服务之上的新一代入口 "。李想甚至预言，终极形态的理想同学将是 " 硅基家人 " ——一个能主动管理家庭事务、延续用户记忆的 AI 生命体。

这一愿景的支撑点是场景穿透力。理想汽车的用户以家庭为单位，其需求天然具备连续性（车内→家中→办公）。例如，用户在车内通过理想同学预订餐厅，到家后可通过同一账号控制智能家居，外出时则通过手机 App 获取行程建议。这种跨场景的连贯体验，是通用型 AI 助手（如 Siri、小爱同学）难以企及的。

李想的战略具有一定的合理性：理想汽车 100 万家庭用户构成初始流量池，降低了冷启动难度，并通过 " 记忆 Token 化 " 技术，理想同学可逐步构建用户情感画像，提供更具个性化的服务。

最后，我们来看李想对组织的改革。为实现 AI 战略，理想汽车内部正在进行一场 " 换脑手术 "：

首先是研发投入，每年 100 亿元研发费用中，近一半投向 AI 领域。

其次是人才结构，智驾团队从 2022 年的 100 人扩张至 4000 人，与华为、特斯拉规模相当。

最后是引入 " 预训练 - 后训练 - 强化学习 " 的 AI 思维，要求产品经理兼具技术敏感与用户体验洞察。

李想直言：" 过去我们擅长造车，但 AI 需要的是算力、算法和数据的全新基因。"

理想 AI 的 " 合理性 "：三个底层逻辑

在笔者看来，李想的战略有大三合理性。

首先，汽车是 "AI 最佳试验场 "。

燃油车时代，车企的核心竞争力是发动机、变速箱与底盘；电动车时代，三电系统与续航能力成为焦点；而到了 AI 时代，汽车的价值锚点转向 " 数据采集器 + 算力终端 + 服务入口 "。

理想汽车的 AI 战略，本质上是对这一趋势的精准卡位：

从硬件载体来看，车辆搭载的激光雷达、摄像头、传感器，构成物理世界的数据触角。

从算力网络来看，理想汽车通过自建超算中心（类似特斯拉 Dojo），实现本地与云端算力的协同。

最后是商业闭环，卖车收入支撑 AI 研发，AI 能力反哺产品溢价，完全能形成 " 技术 - 市场 " 双轮驱动。

其次，是家庭场景的 " 护城河 "。

理想汽车的用户画像高度聚焦——中国广大的中产家庭，追求安全、舒适与科技感。这一群体对 AI 的需求具有鲜明特点。

第一，家庭用车的平均持有周期为 5-8 年，远超手机等消费电子品。

第二，多角色服务：需同时满足驾驶者、乘客（尤其是儿童与老人）的差异化需求。

第三，是情感连接：车辆不仅是工具，更是 " 第三空间 "，为 AI 的情感化交互提供天然场景。

李想将这一优势总结为：" 家庭用户的数据，是训练‘硅基家人’的最佳燃料。"

最后，是中国市场的 " 加速度 "。

全球 AI 竞赛中，中国企业的独特优势有三。

第一，政策包容性：政府对自动驾驶路测、数据本地化等领域的监管逐步开放。

第二，强大的供应链效率，从芯片（如地平线）到传感器（如速腾聚创），本土供应链可快速响应车企需求。

第三，是用户接受度：中国消费者对智能化的付费意愿显著高于欧美市场。

根据中汽协数据，2024 年中国市场 L2+ 级智能驾驶渗透率已达 15%，且用户对 AI 功能的 NPS（净推荐值）同比提升 40%。

理想 AI 的 " 三重门 "：困难与挑战

理想很丰满，但现实同样骨感，理想 AI 仍然要面对三大难题。

首先，是 VLA 模型的 " 黑箱困境 "。

尽管李想对 VLA 模型充满信心，但其落地仍面临三大难题：

数据融合：如何将语言模型的语义理解、视觉模型的空间感知、行为模型的决策逻辑统一到同一框架？

算力成本：训练 VLA 模型需要千亿级参数和万卡级算力，理想目前的投入（年均 50 亿元）仅为特斯拉的 1/5。

安全伦理：若 AI 决策导致事故，责任如何界定？李想提出 " 记忆 Token 化 " 保护隐私，但未回答算法透明性问题。

其次，是市场巨头的竞争。

理想 AI 的对手不仅是车企，更是华为、小米等 " 跨界巨头 "。

如今，华为已经通过 " 鸿蒙座舱 +ADS 智驾 + 手机生态 "，构建全场景 AI 闭环。2024 年，华为智驾系统 ADS 搭载量已突破 50 万套。

而小米则凭借 " 人车家生态 " 和性价比优势，首款车型 SU7 上市三个月销量破 10 万辆，直接威胁理想的中端市场。

更致命的是，这些企业拥有更大的用户基数，如小米手机全球用户超 5 亿、更开放的生态，如华为鸿蒙接入 3000 家合作伙伴，以及更灵活的组织模式，如小米的互联网基因。

最后，是最关键的组织转型，也就是从 " 造车铁军 " 到 "AI 军团 " 的转型阵痛。

当下，理想汽车的组织能力，正在经历三重考验：

人才断层：AI 研发需要顶尖算法工程师，但传统车企背景的高管难以驾驭技术路线之争。

资源分配：2024 年 MEGA 的失利暴露了产品定义能力的短板，如何在 AI 与造车间平衡资源？

文化冲突：互联网式的敏捷开发与汽车行业的严谨流程如何兼容？一位理想员工透露：" 自动驾驶团队每周迭代模型，但整车验证周期仍需要 18 个月。"

李想对此的解法是 " 分阶段革命 " ——先通过现有业务造血，再逐步向 AI 倾斜资源。但这一策略的风险在于：窗口期稍纵即逝。

尾声

我们不难发现，理想汽车的 AI 战略，是一场豪赌。赌的是 " 汽车作为 AI 终极载体 " 的未来，赌的是 " 家庭场景数据 " 的金矿，赌的是中国企业在全球 AI 竞赛中的后发优势。

然而，历史从未偏袒赌徒。诺基亚曾以 " 科技以人为本 " 定义功能机时代，却倒在智能手机的黎明前；谷歌曾以 AlphaGo 惊艳世界，却在生成式 AI 的赛道上被 OpenAI 反超。

对于理想汽车而言，真正的考验或许不是技术突破，而是在狂热与务实间找到平衡——既要做 AI 时代的 " 造梦者 "，又要做商业世界的 " 现实主义者 "。

李想在接受采访时说：" 只要所有的中国企业不放弃，一切皆有可能。" 这句话，既是对理想的期许，亦是对中国制造业的宣言。当比亚迪用 " 智驾平权 " 改写规则，当华为用 " 生态化反 " 重构价值链，理想能否以 AI 为支点，撬动下一个十年？让我们拭目以待。