李想“消失”在公眾視野9個月之后，通過一場AI Talk回來了，并且，回歸帶著“王炸”。

在這場訪談直播中，李想大談AI，帶著最新的企業愿景：連接物理世界和數字世界，成為一家全球領先的人工智能企業。

而翻看李想汽車使命愿景價值觀，我們發現早在2023年1月，理想汽車就正式在企業愿景中，加入了“成為全球領先的人工智能企業”這句話。

吊詭的是，這件事為什么在兩年后引發了如此大的關注？李想在沉寂許久之后，為什么要把這件事率先拎到臺面上來？是需要新的故事，還是取得了重要進展？

理想戰略愿景背后
藏了多大決心？

李想第一次公開提出“成為全球領先的人工智能企業”愿景，是在2023年開年的“全體信”中。當時，OpenAI發布的ChatGPT剛剛席卷全球，中國人工智能行業投資數額與數量，剛剛達到頂峰期。在這股熱潮中，沒人知道李想在全新愿景背后，藏了有多少決心。

2023年6月，理想汽車在“家庭科技日”上，發布了自研認知大模型Mind GPT，并且透露，理想用了差不多一年的時間，完成了大模型全鏈路自研體系的切換。理想在人工智能上，早有“預謀”。

2024年7月，理想汽車在“智能駕駛夏季發布會”上，發布端到端+VLM全新自動駕駛技術架構，成為業界首個在車端部署雙系統的自動駕駛方案。同年，理想汽車的智駕能力飛速發展。

李想在AI Talk中透露，理想汽車已經在智能工業、智能商業等多個領域，應用人工智能進行研發、生產和管理。從提出愿景到現在的兩年時間里，回看理想在人工智能領域的成果，才能看出當年提出這一愿景背后的決心和投入。

理想汽車，確實在以愿景布局自己的能力。

對于千億市值，上萬員工的大企業來說，通過使命愿景來布局企業能力不僅是理所當然，甚至要恪守不渝。真正的難點在于，怎么布局？什么節奏？能達到什么效果？

訪談中，主持人犀利發問：既然在創業之初就已經決定要做人工智能了，為什么理想開始做智駕是同行里最晚的？

李想的回答有一個詞讓人印象深刻，就是節奏。他說，“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。”理想汽車早期融資情況不是那么好，而作為創業公司在成長中，要知道從0到1先解決什么問題。隨后企業上市、破百萬的交付里程碑，在有了收入以后，著手于從1到10要做什么事情。這是一個企業家，擁有對企業發展節奏強把控能力的體現。

關于人工智能的未來形態，李想也給出了自己認知的，實現通用人工智能要經歷的戰略節奏：第一，是增強能力；第二，是成為助手；第三，是硅基家人。而理想當下，正處在第一階段，有監督的智能。

領先的算法實力
人工智能實力的“牛刀小試”

算法，數據和算力，是人工智能的三個核心。理想汽車要成為全球領先的人工智能企業，任何一項，都不能存在短板。

在理想率先提出端到端+VLM的雙系統智能駕駛解決方案之后，有多家汽車企業的智駕方案也采用了“理想模式”，融入了多模態語言模型。

理想汽車率先布局的意義，就是實際體驗率先落地。

理想汽車即將發布的OTA版本，將會推送“高速端到端”，實現全場景一體化端到端+VLM的智能駕駛，并且行業首創AI推理可視化交互。AI推理可視化重要的意義不止在于告訴用戶理想汽車的算法如何，更在于可以增強用戶信任度，推動智能駕駛在用戶層面的推廣和發展。

端到端+VLM架構的背后，還有理想布局的世界模型。世界模型，是真題庫，也是模擬題庫，為端到端+VLM雙系統的學習和訓練，創造了優秀的虛擬環境。

就是這樣的實力，讓理想汽車在2024年年底，擁有了智能駕駛的絕對頭部表現：全球首家全量推送的車位到車位智駕。有效應對了小區道路、環島、掉頭和復雜施工的場景，將自動駕駛服務從干道提前到小區車位，解決最先100米和最后100米的挑戰。

除了端到端+VLM的雙系統，理想汽車還在布局面向未來的終極模型。理想回歸底層邏輯，研發像人類大腦一樣能夠自主學習、訓練的基座模型——VLA視覺語言行動模型。

李想認為，要實現L4級自動駕駛，要讓汽車變成空間機器人，一定要自己掌握VLA。VLA是自動駕駛業界普遍認可的，下一代的端到端技術。

理想汽車獲得的學術成果與國際獎項

理想汽車的前瞻性就體現在，目前就在考慮為了實現VLA，需要匹配什么樣的組織，提前準備哪些投資了。

正向閉環
用戶量正在成為理想的護城河

數據是人工智能的土壤，有效數據就是有肥力的黑土地，而理想汽車，具有持續增長的有效數據。

理想汽車目前有超過100萬用戶，其中2024年新增的用戶數量，就超過50萬，2025年的增長趨勢，也是非常樂觀的。而持續增長的用戶，就是理想要做人工智能企業最好的啟動資源。

截止到2024年12月，理想汽車用戶智駕總里程達到了29億公里，在這座數據礦山中，理想正在充分挖掘寶藏。

理想今年智駕的目標是綜合MPI（城市+高速平均接管里程）達到100km，明年，后年要逐步提升到500km，甚至1000km以上。而達到500km的MPI目標，預計需要2000萬Clips，這些片段只能從不到5%的老司機去篩選。這意味著，企業要擁有50億公里甚至上百億的智駕數據，才能提取。

這個門檻，只有車企把車賣得足夠好，有足夠的規模，才能做到，用戶量，正在成為理想在人工智能領域的護城河。

算力之爭
理想走在中國車企頭部

甲骨文創始人Larry Ellison曾說，未來三年，想要打造最先進的 AI 模型，至少要花 1000 億美元！

這場燒錢大戰，很重要的一部分投入，就是在算力上。

如今，全球的人工智能大廠都在進行“搶卡大戰”，在算力產能充分釋放之前，人工智能企業的能力上限，很可能會卡在“算力”上。

理想目前在算力上的部署，屬于國內的頭部水準。截止到2024年底，理想已經至少擁有8EFLOPS的云端算力，其中有5.6EFLOPS都是新增算力。這個算力水平，在國內布局自動駕駛的企業中，理想汽車位居頭部。

理想AI Talk，讓我感觸最深的兩個字是“成長”。

這種感觸一方面來自于理想汽車，自2015年成立以來，理想汽車在黑暗森林中摸索著“成長”，以前要做中國最大的智能電動車品牌，現在要做全球領先的人工智能企業。另一方面來自于人工智能的高速發展，海量的數據投喂，讓各種模型遍地開花，人工智能正在以超乎想象的速度改變著世界。

而還有一方面，來自于李想本人。一個成功的連續創業者，市值千億企業的領頭人，依然能清晰的傳達出：萬億市值不是我的欲望，只有成長是我的欲望。

在理想汽車進入全新維度之后，渴望進步，保持成長，也許就是戰勝更大困難的重要鑰匙。

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