“我要选择一个森林，我要做森林里最大的。无论它多么难，无论它需要我经历什么样的困难，我绝对不只做一棵树了。”

不只是成为一棵树，要成为一片森林。

这是李想对自己的期待，也是对理想的期待。

李想因理想纯电战略失利而逐渐在社交平台收敛起锋芒。现如今，又是什么点燃了李想“重出江湖”的热情呢？

答案之一便是，AI。

AI，李想的新“兴奋剂”

AI，这是当前所有高新技术产业从业者的“兴奋剂”。李想也不例外。

理想以及李想本人，都一直在寻找一个新的“燃点”，以在增程技术路线之外，将理想公司推向崭新的发展阶段。

2023年开年，李想郑重向公司员工发布全员信。

信中提及，理想要在2030年成为“全球领先的人工智能（AI）企业”。

李想在全员信中提到，“具备自动驾驶的智能电动车也将会成为最早的人工智能机器人，以及创造出物理世界人工智能的母生态：从AI的算法到改变生活的AI产品，从AI操作系统到AI推理芯片，从AI训练平台再到AI训练芯片等。”

他还表示，理想希望在人工智能领域（软件 2.0）构建完整的体系化能力，通过在人工智能领域里持续不断地研发投入，以及持续超越用户需求的产品能力，用人工智能机器人去改变物理世界的效率和体验，在2030年成为“全球人工智能行业的领导者”。

图源：理想

时间向前推移，在2021年年初，理想的定位是成为全球第一的智能电动车企业，而到了2023年，这家公司要转变为全球AI企业的领导者。

这一次，李想在2024理想AI Talk上重申理想这一品牌定位：“理想是一家人工智能企业，我们要做的不是汽车的智能化，而是人工智能的汽车化，并将推动人工智能普惠到每一个家庭。”

“我们的LOGO一直没有把汽车两个字写上去，甚至今天我们的运营公司还是叫“北京车和家信息技术有限公司”。但是硬件对我们非常重要，如果讲我们的愿景的话，一个更完整的称呼方式应该是“连接物理世界和数字世界”，从而能够成为领先的人工智能企业。”

在2024年年底重申理想品牌定位，可以窥见李想对AI寄予厚望。

他说到：“在2023年年初发布战略（愿景）的时候，我们做了一个根本性的变化，把人工智能从一个隐藏的战略，变成一个开放的阳谋的战略。”

当李想把自己的“心思”摊在了阳光下，也就意味着，理想的AI战略不能只是纸上谈兵，而是要接受多重维度的考验。

否则，若指摘的声音变多，AI带给理想的或许将变成反噬作用。

那么，理想准备好了吗？

步子不大也不深，“先成家再立业”

理想和人工智能，在很长一段时间里，在众人眼中，这两个名词中间似乎隔着“十万八千里”。

但如若详细考究理想在人工智能方面的努力与积累，上述想法会将不那么极端。

2020年，理想任命伟世通全球首席架构师、高级驾驶辅助系统总监王凯出任理想汽车首席技术官（CTO），全面负责智能汽车相关技术的研发和量产工作，包括电子电气架构、智能座舱、自动驾驶、平台化开发和Li OS实时操作系统等。

据悉，当时理想自动驾驶团队约为60人，至2021年中旬大涨至300人左右，进入2022年达到600人规模。

对比来看，同时期的小鹏自动驾驶团队规模为1200人，蔚来则为800人。显然，理想与后两者仍有一定的差距。

2020年，理想部分车型新增了如自动泊车等简单的辅助驾驶功能，开始在自动驾驶领域进行初步的功能探索和技术积累。

值得注意的是，小鹏汽车在2018年4月就发布了G3全场景自动泊车技术（XPILOT 2.0），利用20个传感器，进行视觉功能，实现自动泊车，主要是实现最后一公里的智能驾驶。  

在理想钻研自动泊车之时，小鹏汽车已经在同期（2020年）推出了全栈自研的NGP高速自动导航驾驶。当时，在自动驾驶领域，小鹏汽车成为继特斯拉后全球第二家、国内首家基于开放计算平台自主研发的车企。  

2022年，理想自动驾驶团队高层领导变动开始变得尤其频繁。

也正是在这一年，如前文所提及，理想开始着重思考自动驾驶对于一家汽车公司的意义。

理想的新认知，也让这家公司的自动驾驶团队发生接连“动荡”。

图源：理想

2022年2月，理想总工程师马东辉接替王凯职务。同年8个月后，有消息称理想智能驾驶AI算法负责人、AI首席科学家王轶伦将离职。据了解，王轶伦主要负责理想智能驾驶感知、地图等AI算法研发工作。

同年12月，理想宣布新的人事架构调整，总工程师兼CTO马东辉接替沈亚楠担任总裁，整体负责研发与供应群组；高级副总裁谢炎出任理想CTO，全权负责系统与计算群组。

于是在2023年，理想自动驾驶进入了无图NOA阶段。

2023年4月，理想宣布年底前完成100个城市的无图NOA落地推送。2024年7月，理想实现了全国无图NOA的全量推送，摆脱了对高精地图的依赖，通过车辆自身的传感器和算法，实时感知道路结构并生成行驶路径，拓展了自动驾驶的应用范围，车辆在城市道路等更多场景下实现智能辅助驾驶。

与此同时，理想算法从传统模块化架构演进至分段式端到端，并向OneModel演进。

进入2024年，理想引入端到端+VLM技术（Vision Language Model视觉语言模型）。今年7月，理想发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构， 并于10月23日完成了全球首家全量推送端到端+VLM双系统智能驾驶，使自动驾驶具备了应对未知场景的逻辑思考能力。

但实际应用效果究竟如何，目前尚不得知。

花最多的钱，办最快的事儿

在车企阵营中，在自动驾驶以及人工智能方面，理想似乎总是“慢人一步”。

当然，这主要是因为，当小鹏和蔚来在“花钱”的时候，理想在“赚钱”。

每个企业的发展战略和节奏都有差异，对于理想而言，李想认为：“作为一个连续创业者，一个最大的好处是知道整个企业发展的节奏，就是从0到1先解决什么问题，有了收入以后，从1到10要做什么事情，这个其实是我跟新进入行业的创业者，一个根本性的不同。”

他表示：“理想汽车在早期的时候融资能力是最差的，在我们只有很少的钱的情况下，第一个步骤是想着如何把产品做好，我们也获得了非常好的市场的认可，在2020年和2021年，我们分别在美国和香港进行了IPO，有了更多的钱，所以我们从2020年初开始，就开始来做整个技术的平台化，像我们的自动驾驶的平台AD Max和AD Pro ，包括我们的座舱平台SS，也包含我们整车的域控制器XCU 。再往后，我们还会去做模型和电机的碳化硅，这是我们演进的过程。”

也就是说，理想的战略是，先赚钱，再琢磨花钱。

根据李想受访内容，当前理想一年有“超过100亿的研发投入，有接近一半是投在了人工智能方面。”

这个钱算不算多呢？

算多。

据何小鹏透露，小鹏汽车每年以自动驾驶为核心的AI研发投入达到35亿元。

如此对比，上述问题的答案自然明晰。

纵使相对而言理想花了更多的钱，取得了更小的研发进展。但不可否认的是，理想确实是“财大气粗”的，这也成为理想在接下来的日子里加重发力人工智能的底气。

李想在采访中表示，他对理想团队的要求是，未来几年必须得保证，至少在中国的范围之内，理想大语言模型的基座模型，要做行业前三。

他表示：“根据这样的要求，需要什么的训练算力，我们都愿意来投资，我们要真正去跟头部企业去PK，去竞争。核心还是说，我们得把这个能力真正构建起来，而不只是在汽车行业里比一比。”

那么，目前理想的算力在车企范围内是何种水平呢？

图源：理想

盖世汽车查阅相关资料了解到，目前行业较为领先的特斯拉算力已经达到了100 EFLOPS，约相当于30万张A100的水平，其自研的AI芯片已达到7000 TOPS，或将于2026年量产。

余承东在今年4月的北京车展华为乾崑发布会上表示，华为的云端训练算力已经达到了3.5 EFLOPS 。华为通过昇腾芯片等为自动驾驶提供算力支持，车BU储备算力达到 7.5E。

据环球网消息，理想整体算力目前已达到6.83 EFLOPS，预计年底将超过10 EFLOPS。小鹏汽车计划年底前达到7000 张H100的算力水平，约合4.2 EFLOPS；蔚来则是1.5E。

算力水平对于一家立志要发展自动驾驶和人工智能的企业而言，意义不言自明。

算力资源的拼抢，也是智能驾驶和人工智能发展新的决胜规则。

曾有知情人士在受访中表示：“下半年开始，理想几乎把渠道商手里的卡都买了。”

理想智能驾驶副总裁朗咸鹏也在接受媒体采访时说到：“李想经常问我，算力资源够不够，不够再去买。”

“有钱好办事”，理想的算力进展似乎正在按照李想“先成家再立业”的逻辑演进。

据悉，今年7月，理想的云端算力为2.4 EFLOPS ，到8月底，理想算力已经陡增至5.39 EFLOPS。几乎一个月时间，理想的云端算力增加了近3 EFLOPS。

此外，盖世汽车还注意到，根据多位智驾行业人士对媒体的表述，目前车企和智驾公司获取数据主要有两种方式：一在存量数据中挖掘数据；二是从量产车上挖掘。

就后者而言，理想新车销量已然为该公司算力资源打下较好的基础。

今年11月，理想共交付新车48,740辆，同比增长18.8%，为连续第6个月交付量突破4.5万辆；至此今年前11个月，理想汽车累计交付量达441,995辆。

而自开启交付以来，理想汽车历史交付总量为1,075,359辆。

李想说：“做一个创业者，很重要一点是我们要看不同的阶段。”

按照他的规划，当前阶段，正是理想发力人工智能的重要时机。

他给团队提出的要求是：“到明年的时候，目标是要在中国的空间智能领域成为第一，在语言智能、大语言模型方面，以及所提供的服务方面进入到前三。”

2025年就在眼前，理想能否完成阶段性目标，答案很快就会揭晓。