“我要選擇一個森林，我要做森林里最大的。無論它多么難，無論它需要我經歷什么樣的困難，我絕對不只做一棵樹了。”

不只是成為一棵樹，要成為一片森林。

這是李想對自己的期待，也是對理想的期待。

李想因理想純電戰略失利而逐漸在社交平臺收斂起鋒芒。現如今，又是什么點燃了李想“重出江湖”的熱情呢？

答案之一便是，AI。

AI，李想的新“興奮劑”

AI，這是當前所有高新技術產業從業者的“興奮劑”。李想也不例外。

理想以及李想本人，都一直在尋找一個新的“燃點”，以在增程技術路線之外，將理想公司推向嶄新的發展階段。

2023年開年，李想鄭重向公司員工發布全員信。

信中提及，理想要在2030年成為“全球領先的人工智能（AI）企業”。

李想在全員信中提到，“具備自動駕駛的智能電動車也將會成為最早的人工智能機器人，以及創造出物理世界人工智能的母生態：從AI的算法到改變生活的AI產品，從AI操作系統到AI推理芯片，從AI訓練平臺再到AI訓練芯片等。”

他還表示，理想希望在人工智能領域（軟件 2.0）構建完整的體系化能力，通過在人工智能領域里持續不斷地研發投入，以及持續超越用戶需求的產品能力，用人工智能機器人去改變物理世界的效率和體驗，在2030年成為“全球人工智能行業的領導者”。

圖源：理想

時間向前推移，在2021年年初，理想的定位是成為全球第一的智能電動車企業，而到了2023年，這家公司要轉變為全球AI企業的領導者。

這一次，李想在2024理想AI Talk上重申理想這一品牌定位：“理想是一家人工智能企業，我們要做的不是汽車的智能化，而是人工智能的汽車化，并將推動人工智能普惠到每一個家庭。”

“我們的LOGO一直沒有把汽車兩個字寫上去，甚至今天我們的運營公司還是叫“北京車和家信息技術有限公司”。但是硬件對我們非常重要，如果講我們的愿景的話，一個更完整的稱呼方式應該是“連接物理世界和數字世界”，從而能夠成為領先的人工智能企業。”

在2024年年底重申理想品牌定位，可以窺見李想對AI寄予厚望。

他說到：“在2023年年初發布戰略（愿景）的時候，我們做了一個根本性的變化，把人工智能從一個隱藏的戰略，變成一個開放的陽謀的戰略。”

當李想把自己的“心思”攤在了陽光下，也就意味著，理想的AI戰略不能只是紙上談兵，而是要接受多重維度的考驗。

否則，若指摘的聲音變多，AI帶給理想的或許將變成反噬作用。

那么，理想準備好了嗎？

步子不大也不深，“先成家再立業”

理想和人工智能，在很長一段時間里，在眾人眼中，這兩個名詞中間似乎隔著“十萬八千里”。

但如若詳細考究理想在人工智能方面的努力與積累，上述想法會將不那么極端。

2020年，理想任命偉世通全球首席架構師、高級駕駛輔助系統總監王凱出任理想汽車首席技術官（CTO），全面負責智能汽車相關技術的研發和量產工作，包括電子電氣架構、智能座艙、自動駕駛、平臺化開發和Li OS實時操作系統等。

據悉，當時理想自動駕駛團隊約為60人，至2021年中旬大漲至300人左右，進入2022年達到600人規模。

對比來看，同時期的小鵬自動駕駛團隊規模為1200人，蔚來則為800人。顯然，理想與后兩者仍有一定的差距。

2020年，理想部分車型新增了如自動泊車等簡單的輔助駕駛功能，開始在自動駕駛領域進行初步的功能探索和技術積累。

值得注意的是，小鵬汽車在2018年4月就發布了G3全場景自動泊車技術（XPILOT 2.0），利用20個傳感器，進行視覺功能，實現自動泊車，主要是實現最后一公里的智能駕駛。  

在理想鉆研自動泊車之時，小鵬汽車已經在同期（2020年）推出了全棧自研的NGP高速自動導航駕駛。當時，在自動駕駛領域，小鵬汽車成為繼特斯拉后全球第二家、國內首家基于開放計算平臺自主研發的車企。  

2022年，理想自動駕駛團隊高層領導變動開始變得尤其頻繁。

也正是在這一年，如前文所提及，理想開始著重思考自動駕駛對于一家汽車公司的意義。

理想的新認知，也讓這家公司的自動駕駛團隊發生接連“動蕩”。

圖源：理想

2022年2月，理想總工程師馬東輝接替王凱職務。同年8個月后，有消息稱理想智能駕駛AI算法負責人、AI首席科學家王軼倫將離職。據了解，王軼倫主要負責理想智能駕駛感知、地圖等AI算法研發工作。

同年12月，理想宣布新的人事架構調整，總工程師兼CTO馬東輝接替沈亞楠擔任總裁，整體負責研發與供應群組；高級副總裁謝炎出任理想CTO，全權負責系統與計算群組。

于是在2023年，理想自動駕駛進入了無圖NOA階段。

2023年4月，理想宣布年底前完成100個城市的無圖NOA落地推送。2024年7月，理想實現了全國無圖NOA的全量推送，擺脫了對高精地圖的依賴，通過車輛自身的傳感器和算法，實時感知道路結構并生成行駛路徑，拓展了自動駕駛的應用范圍，車輛在城市道路等更多場景下實現智能輔助駕駛。

與此同時，理想算法從傳統模塊化架構演進至分段式端到端，并向OneModel演進。

進入2024年，理想引入端到端+VLM技術（Vision Language Model視覺語言模型）。今年7月，理想發布了基于端到端模型、VLM視覺語言模型和世界模型的全新自動駕駛技術架構， 并于10月23日完成了全球首家全量推送端到端+VLM雙系統智能駕駛，使自動駕駛具備了應對未知場景的邏輯思考能力。

但實際應用效果究竟如何，目前尚不得知。

花最多的錢，辦最快的事兒

在車企陣營中，在自動駕駛以及人工智能方面，理想似乎總是“慢人一步”。

當然，這主要是因為，當小鵬和蔚來在“花錢”的時候，理想在“賺錢”。

每個企業的發展戰略和節奏都有差異，對于理想而言，李想認為：“作為一個連續創業者，一個最大的好處是知道整個企業發展的節奏，就是從0到1先解決什么問題，有了收入以后，從1到10要做什么事情，這個其實是我跟新進入行業的創業者，一個根本性的不同。”

他表示：“理想汽車在早期的時候融資能力是最差的，在我們只有很少的錢的情況下，第一個步驟是想著如何把產品做好，我們也獲得了非常好的市場的認可，在2020年和2021年，我們分別在美國和香港進行了IPO，有了更多的錢，所以我們從2020年初開始，就開始來做整個技術的平臺化，像我們的自動駕駛的平臺AD Max和AD Pro ，包括我們的座艙平臺SS，也包含我們整車的域控制器XCU 。再往后，我們還會去做模型和電機的碳化硅，這是我們演進的過程。”

也就是說，理想的戰略是，先賺錢，再琢磨花錢。

根據李想受訪內容，當前理想一年有“超過100億的研發投入，有接近一半是投在了人工智能方面。”

這個錢算不算多呢？

算多。

據何小鵬透露，小鵬汽車每年以自動駕駛為核心的AI研發投入達到35億元。

如此對比，上述問題的答案自然明晰。

縱使相對而言理想花了更多的錢，取得了更小的研發進展。但不可否認的是，理想確實是“財大氣粗”的，這也成為理想在接下來的日子里加重發力人工智能的底氣。

李想在采訪中表示，他對理想團隊的要求是，未來幾年必須得保證，至少在中國的范圍之內，理想大語言模型的基座模型，要做行業前三。

他表示：“根據這樣的要求，需要什么的訓練算力，我們都愿意來投資，我們要真正去跟頭部企業去PK，去競爭。核心還是說，我們得把這個能力真正構建起來，而不只是在汽車行業里比一比。”

那么，目前理想的算力在車企范圍內是何種水平呢？

圖源：理想

蓋世汽車查閱相關資料了解到，目前行業較為領先的特斯拉算力已經達到了100 EFLOPS，約相當于30萬張A100的水平，其自研的AI芯片已達到7000 TOPS，或將于2026年量產。

余承東在今年4月的北京車展華為乾崑發布會上表示，華為的云端訓練算力已經達到了3.5 EFLOPS 。華為通過昇騰芯片等為自動駕駛提供算力支持，車BU儲備算力達到 7.5E。

據環球網消息，理想整體算力目前已達到6.83 EFLOPS，預計年底將超過10 EFLOPS。小鵬汽車計劃年底前達到7000 張H100的算力水平，約合4.2 EFLOPS；蔚來則是1.5E。

算力水平對于一家立志要發展自動駕駛和人工智能的企業而言，意義不言自明。

算力資源的拼搶，也是智能駕駛和人工智能發展新的決勝規則。

曾有知情人士在受訪中表示：“下半年開始，理想幾乎把渠道商手里的卡都買了。”

理想智能駕駛副總裁朗咸鵬也在接受媒體采訪時說到：“李想經常問我，算力資源夠不夠，不夠再去買。”

“有錢好辦事”，理想的算力進展似乎正在按照李想“先成家再立業”的邏輯演進。

據悉，今年7月，理想的云端算力為2.4 EFLOPS ，到8月底，理想算力已經陡增至5.39 EFLOPS。幾乎一個月時間，理想的云端算力增加了近3 EFLOPS。

此外，蓋世汽車還注意到，根據多位智駕行業人士對媒體的表述，目前車企和智駕公司獲取數據主要有兩種方式：一在存量數據中挖掘數據；二是從量產車上挖掘。

就后者而言，理想新車銷量已然為該公司算力資源打下較好的基礎。

今年11月，理想共交付新車48,740輛，同比增長18.8%，為連續第6個月交付量突破4.5萬輛；至此今年前11個月，理想汽車累計交付量達441,995輛。

而自開啟交付以來，理想汽車歷史交付總量為1,075,359輛。

李想說：“做一個創業者，很重要一點是我們要看不同的階段。”

按照他的規劃，當前階段，正是理想發力人工智能的重要時機。

他給團隊提出的要求是：“到明年的時候，目標是要在中國的空間智能領域成為第一，在語言智能、大語言模型方面，以及所提供的服務方面進入到前三。”

2025年就在眼前，理想能否完成階段性目標，答案很快就會揭曉。

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