2024年12月25日~27日每晚8点，理想推出3期2024理想AI Talk，腾讯新闻科技主笔张小珺，深度对话理想创始人、CEO李想，理想智能驾驶研发副总裁郎咸朋，理想空间AI负责人陈伟。
李想时隔9个月重回公众视野，分享关于AI完整技术与产品观。李想表示，AI对于理想意味着未来全部，将全力以赴迈向成为全球领先AI企业的目标，对内、对外明确传递理想All in AI的决心与气魄。
李想与团队成员，畅谈对AI、自动驾驶最新思考，分享理想智驾、理想同学等最新进展，披露理想为实现AGI的战略路线图，最终将打造硅基家人，推动AI普惠到每个家庭，完成创造移动的家、创造幸福的家使命。
本期长期主义，选择李想3小时对谈完整版、理想AI Talk访谈实录02、03，腾讯科技、理想汽车发布，六合商业研选精校，分享给大家，Enjoy！
2024年12月，张小珺与理想汽车CEO李想有一场对话。此时，他们决定车机助手理想同学推出手机版APP，并于此前做了基座大模型，两者相加约等于Kimi。
这意味着，人们认知中的新能源电动车企业，宣告要进入与字节豆包、月之暗面Kimi、腾讯元宝、百度文心一言等个人助手之战。这场原本已然红海的基座大模型+个人超级助手商战，竞争烈度更大。
很多人脑海中，个人超级助手与智能驾驶，是截然不同的两件事，产品不同，底层架构无法打通。
李想不这么认为，在他看来，OpenAI定义的第三阶段智能体、自动驾驶定义的第四阶段自动驾驶，会在相近时间点交汇，合并到统一架构上。
各异的企业将汇入同一片赛场，基座模型是AI时代的操作系统+编程语言，基座模型所构建出的AI超级产品，会是新一代入口，它会在所有设备之上，在所有服务之上；如今这些企业，都在争夺AGI
L3与自动驾驶L4的门票，这会是双边的iPhone 4时刻。
全球看，对AI的探讨，正从技术认知转向产品构想。对话中，这位非技术背景、被认为在产品上有天赋的创始人，复原这2年理想关于AI完整的技术与产品观。
他首度谈了Mega失利、苹果放弃造车、雷军造车成功、理想会做机器人、怎么管理00后等各种话题。
张小珺：
别人都在做纯电，你在做增程；现在很多人开始转增程，你怎么不想造车、要做AI企业？
李想：
造车肯定是要造的，大家经常讲：电动化是上半场，智能化是下半场。
我认为智能化，讲的不是传统软件智能，而是真正的AI，这是造车往下延续的必经之路。汽车将从工业时代交通工具，进化成为AI时代空间机器人。
张小珺：
我看了一下你第一次对内说，2030年要做全球领先的AI企业，是在2023年1月，此时ChatGPT刚好诞生2个月。你这是跟风吗？
我们每年春季战略发布，起源于上一年9月，在北京雁栖湖开的每年一度内部战略会。
2022年9月，我们已经确定，要把AI包含自动驾驶作为真正重要的方向，这是未来竞争关键。
2023年初，发布战略时，我们做了根本性变化，把AI从隐藏战略，变成开放的阳谋战略。这样，才能吸引足够多人才。
OpenAI发挥了非常大作用，把全新的AI时代打开。我们对AI内心所有想法、所有期盼，不用再藏着，应该拿出来正面讲。
李想：
追溯到这一次创业开始，我脑子里看到很重要的事：如何用全新技术，改变物理世界发生的一切？
我在做汽车之家，在线上，我们成了全球最大汽车网站。汽车之家有很多遗憾，比如我们做的汽车电商类业务，一直没有成功，我们想改造整个物理世界，包括一辆车从制造、仓储、库存、物流到体验。
我们会发现，除了在线上多花一份钱，并没有对物理世界产生有效改造。
我做理想汽车，很重要的一点是，必须借助最新技术，对物理世界进行改造。
张小珺：
你是想做一家AI企业，还是想通过AI赋能电动车？
李想：怎么来讲，汽车是物理世界AI最大的应用，如果看清楚这一点，我们应该是一家AI企业。
团队总问我，我们Logo后边写理想还是理想汽车？我们讲理想汽车是为了方便跟外界沟通与宣传，Logo从来没把汽车加上去。
张小珺：
你可以说，你要做的是一个AI技术驱动的电动车企业，或者一个拥有AI技术的自动驾驶企业，为什么一定要是AI企业，本质区别是什么？
李想：
做汽车之家，有我一生中最大的遗憾，汽车之家是我第二次创业。
第一次创业，泡泡网赶上PC互联网时代，那时我不懂什么是创业，刚高中毕业，就开始做这么一个网站，错失很多好的机会。
做汽车之家，我非常看中汽车这样一个新兴行业。我们当时做过分析，中国1年只能卖200~300万辆车，到今天1年卖接近3,000万辆车。
但汽车之家发展成功一个重要因素是，我们率先做移动互联网应用与业务。我们做了几乎全世界最早Web网站、Windows Mobile版、iOS版、安卓版。
我们非常好抓住移动互联网窗口，很长一段时间，你看身边朋友，尤其男同胞，抱着汽车之家看车、买车，是他们生活重要的一部分。
2013年，汽车之家IPO后，到2015年我决定离开汽车之家，有一个非常大的遗憾。
2009年，汽车网站竞争就结束了，后面几年过得挺轻松的。
我还有更多能量，团队还有更多能量。我们在移动互联网时代，选了一个非常垂直的领域。你做得很好，某种程度，你可能为了一棵树，错过了一个森林，这是我最大的遗憾。
选择第三次创业，很重要一点是：我要选择一个森林，我要做那个森林里最大的。无论多么难，无论需要我经历什么样困难，我绝对不止做一棵树。
张小珺：
你是觉得把它叫AI企业，是更大的故事、更大的梦想？
李想：
不是更大的故事，如果你看我们到底在做什么，你就会相信。
我们是全世界第一个做基座模型的车企；端到端与VLM，从最开始论文，到技术研究，到最后研发与产品交付，也是全世界最早做出来的。
我们不仅在做智能驾驶，还有理想同学、智能商业、智能工业团队。
注：理想AI产品，包括2个C端产品，智能驾驶与理想同学；2个B端产品，智能商业与智能工业。
只是AI，如果是原来规则算法、知识图谱，大家觉着没什么希望。
大家相信AI，但技术是错配的。它用了不是真正符合AI的方式，这都是进展。
我们可能吃到第8个包子，吃饱了，但前面每个包子都有价值。
张小珺：
我还是不能相信，你从创办理想第一天，就想好要做一家AI公司。你确定当时这么想吗？刚创业就觉得AI时代要来了？
我们从最开始，也没有把它当成传统汽车做。为什么理想ONE只有一个车型？是我把它本身看成一个数据与软件的集成。
张小珺：
乔布斯说如果硬件是产品大脑与肌肉，软件是灵魂，你表达的也是这个意思？
我最开始创业，投资人经常问我一个特别有意思的话题：凭什么是你？为什么你能做出来？那时我们还没有产品出来。
我当时讲了一个最重要的观点，我说：我会比传统汽车企业更懂怎么做互联网与大型软件，我会比互联网与大型软件公司更了解怎么制造一辆车。
张小珺：
有人2023年问一些理想员工，你相信理想是家AI企业吗？他们都说不相信。
既然你都不能让你雇的人相信，怎么让更多人相信，怎么让大众相信？
我们做增程时，如果你问我们员工，这辆车成功率有多少，销量有多少？
当时我们员工填最多的是，1个月能卖1,500辆；大部分员工，认为1个月只能卖几百辆。大家并没有体验过新技术，没有看到这个技术能带来的价值。
这可能真的是创业者与大部分人的很大不同：你会相信看着不是明白、不是清晰的事。
张小珺：
你第一次用ChatGPT是什么时？感受是怎么样的？
到今天为止，我跟身边很多人的判断不一样。我认为OpenAI是非常、非常了不起的公司，甚至它了不起来的程度，超过当年谷歌之于互联网了不起的程度。
张小珺：
为什么这么说？OpenAI未来会长成什么样，会超越谷歌吗？
李想：我觉得基本是确定性的，我看一家公司，不会单独从技术看。
第一、我会看这家公司对行业标准的定义，很多时候，大家忽视这是最重要的，谷歌当年在搜索上定义了很多行业标准。
第五、是商业化能力。商业化能力分阶段，今天是不是它一定要获取多少收入，没那么重要。
OpenAI做了当年谷歌做的最重要的事，很多人忽视谷歌当年的成功，是源于谷歌前CEO 施密特Eric Schmidt加入后，在商业上的巨大成功，是谷歌当年拿下AOL首页。
百度当时很重要的成功，也是收购hao123，作为重要入口。
如果当时，美国超过50%的人，上网首页是谷歌，谷歌搜索是排他性竞争。
今天，OpenAI同样很厉害，拿下2个超级巨头：一个微软，一个苹果，这非常了不起。
张小珺：
在你看来，OpenAI一定会成为下一个入口吗？
李想：
我就拿数据看，OpenAI在这些AI的聊天产品里，如果看全球，基本占了80%份额。最新数据1个月有36亿访问量，离最近的是Gemini，应该是2亿~3亿。
张小珺：
如果让你做OpenAI CEO，你会比Sam Altman做得更好吗？
李想：
不会，我觉得Sam Altman做得非常成功。
张小珺：
如果你是OpenAI CEO，你现在会做什么？
李想：
最大一个挑战是，今天还是OpenAI定义的AGI L1阶段，聊天机器人；L2阶段，是他们最近在推广宣传的，包括12天直播，是推理者阶段。
大家相信2025年最重要的是，跑在头部的企业，能某种程度实现L3阶段，Agent智能体。
现在，OpenAI非常好讲明白，按照这个定义做了，聊天机器人最好的产品体验。
L1
聊天机器人Chatbots：
AI具备基本对话与交互能力，能与用户进行流畅对话。
L2
推理者Reasoners：
AI将能解决类似人类博士水平的复杂问题，展现强大推理与问题解决能力。
L3
智能体Agents：
AI能独立采取行动，不仅能思考，还可以在没有人类持续监督情况下执行任务。
L4
创新者InnovaTors：
AI能协助发明创造，推动科技进步，具备创造性与创新能力。
L5
组织者Organizations：
AI将能执行整个人类组织的工作，展现出高度自主性与策略性。
李想：
对。L2阶段不是普通人使用，Pro卖到200美元，要么To B用，要么是大C、专业用户用。
到L3 Agent阶段，才是真正iPhone4时刻。普通老百姓都能用，它能独立、持续完成任务，不用靠密集提示词的方式。这时产品应该是个什么交互，这是所有头部企业都应该认真思考的。
李想：
美国可能更早一些，中国能力足够的Agent，应该在3年之内实现。
张小珺：
我们来谈谈你们2款AI产品，理想同学，它是个人助手；一个是智能汽车。
理想同学以前是车机的个人助手，它现在要走出车门，进入手机变成APP，未来会上更多终端。
这意味着，你们电动车企业，要进入通用个人助手这场红海战役，要跟豆包、Kimi、ChatGPT竞争，是这样吗？
李想：
如果我们是纯硬件公司，可以符合你说的定义。
苹果不是只卖Mac，才有后面可能性。这个可能性，不是iPhone出来后发生的，是在Mac变成透明壳那一刻就在发生。
华为不只是运营商，后面一切是它从运营商做到相对稳定阶段，就开始产生。
小米不只是手机企业，它有IoT，有自己生态，甚至也有汽车。
这些企业，不能以一个硬件来定义它到底是什么企业。硬件是它支柱业务，是起点。今天每一家企业，都应该是家AI企业。
如果在智能手机时代，最重要的是操作系统、应用商店、云服务。
最开始大家做触屏手机，中国，我印象有非常多家触屏手机，甚至很多品牌也都1年卖几千万台。
但到了操作系统、应用商店、云服务竞争的智能手机时代，这些企业要有庞大的大型软件能力，很多时候硬件能力，供应商就能解决。
我们做硬件，是为了更好控制硬件体系、性能再高点点。
大型软件不一样，不是所有人能做操作系统，不是所有人能做大型云服务，这就变成更大挑战。
回到AI也一样，今天你能看到几百家电动车企业，是中国有非常完善供应链。
李想：
至少我们做了，至少我们一直在做基座模型，无论多么难，非常坚定。
我认为，基座模型是AI时代操作系统+编程语言，你就知道它有多么重要。
基座模型所构建出的AI超级产品，会是新一代入口，它会在所有设备之上，在所有服务之上。
张小珺：
把理想同学+Mind GPT加起来，约等于Kimi，可以这么通俗理解？
张小珺：
理想同学从车机进入手机，这是战略级决定，还是你们只是想试试看？
站得很远看，一个有效大模型产品，尤其你在掌握基座前提下，会在所有设备、所有服务之上，这是我相信的一点，否则它不是AI。它发展到智能体，能自主使用所有设备、服务。
站在近处看，我们很多用户、孩子，一上来接触的AI是理想同学。很自然，我为什么不把这个东西，也同样放在他们日常使用设备上。
很多用户的孩子，在使用完车内理想同学后，拿着手机也喊理想同学，这是真实需求场景。
我们可不可以先把100多万用户、家庭，这300~500万人，让他们用上非常好的，在车上、手机上、电脑上、后面可能出现在眼镜上，体验一致的AI产品，这是必须要做的。
张小珺：
理想同学会存在收集用户数据、用户隐私的问题吗？
李想：
不会。当你真正预训练、后训练，你会发现跟原来互联网不一样，我们并不需要这些东西。比如，预训练更多是从公开数据集收集。
如果未来让用户使用得更好，会建立记忆系统，记忆系统会把用户记忆转成Token。它既不是比特，也不是传统文字或声音记载，大家完全不用担心。
大家今天如果担心AI隐私问题，还是对AI技术本身不够了解。
张小珺：
对话类个人助手，已经非常红海，你怎么看在这片红海市场中战争？
李想：
今天是非常初期阶段，如果讲第一个明确阶段，还是人人可用的To C智能体出现，也是OpenAI定义的L3阶段，今天在尝试中。
今天大家做的所有事情，是为了拿AGI的L3与自动驾驶L4的门票。
张小珺：
在我脑子里，理想同学作为个人助手，与汽车智能驾驶，是两件事，这是2个产品，支持他们的是两种技术架构，为什么给我感觉，在你脑子里，它们是一件事？
李想：
这2个领域都做，我们看到更有意思、让我们更坚定去做的机会。
今天我们做的理想同学与自动驾驶，按行业标准是分割开的，处于早期阶段：
我们在做的Mind GPT理想自研大模型，大家叫LLM、大语言模型，它叫语言智能。
我们在做的自动驾驶，李飞飞定义叫空间智能，我们内部叫行为智能。
只有你真正在这个领域大规模做，才知道这2个，有一天一定会连在一起。
如果一个人只有语言智能，他足够聪明，但不能行动。如果一个人只有行为智能与空间智能，他像一个普通工种。一个人什么呢？是这几个结合。
我们认为，基座模型到一定时刻，一定会变成VLA，Vision Language Action Model，一种结合视觉、语言、动作的多模态模型。
语言模型也要看三维世界，也要通过语言、认知理解三维世界。
三维世界不只有图片，或者用Diffusion、生成方式就可以，它并不能还原真实物理世界，需要向量。
自动驾驶也一样，它真正变得更强，走向L4，是它要有极强认知能力。
当这些东西发生变化，它能够有效理解这个世界，不只是端到端背后的压缩记忆，这是我们看到的一个变化。
我对团队一个要求：至少在中国范围内，未来几年，必须保证大语言模型的基座模型是行业前3。你需要什么样的训练算力，我们愿意投资。要真正跟头部企业PK，去竞争，把能力构建起来，不只是在汽车行业里比一比。
对我们最开始做的端到端+VLM智能驾驶的架构，包含下一代研究工作，我们如何在空间智能里，保证在中国是最领先、第一的地位，这非常之重要。
我相信这个时间点会非常相似，空间智能实现L4，语言智能实现Agent时，一个大概率是，这2个会变成一个模型。
李想：
是视觉Vision、语言Language、行动Action，它跟人一样，变成更大的模型能力。
李想：
智能驾驶所获得的数据，可以为语言模型或者下一步基座模型，构建三维向量空间的能力。
举个例子，我们在VLM使用中，会遇到一些问题，今天VLM是从大语言模型基础上做出来的。
做VLM这些基座模型，它也会喂几亿、甚至几十亿张图片，这些图片是二维的，在三维向量空间里，比如我们做自动驾驶，它可以通过这个画面看到：哪里是公交车道，公交车道提示是什么，什么是潮汐车道；甚至能认出交警，这个交警在干什么；它并不知道具体位置。
是端到端的基座、与VLM基座，是2个不同基座，它俩只能互动，不能通过端到端确定位置。
这也是我们看到说：最终，它应该像人类一样，一套大脑系统，既能处理语言，也能处理图像，处理图像时，人是具备三维向量空间的能力，能调用自己行动。
接下来也能看到我们一些论文，我们如何用三维向量空间，包括用高斯球方式，给语言模型具备三维向量空间的能力。
张小珺：
它最终会合并统一到Mind GPT基座模型上？
我们肯定会往语言模型放三维向量Token，现在已经开始尝试，做预训练。
张小珺：
很多人说你是超级产品经理，能不能从产品角度讲，随着AI能力，从L1到L5，按照OpenAI定义标准演进，你对产品是如何构想的？
李想：
产品是把用户需求、与你背后所有能力进行结合。
好的产品经理是，我对需求了解得足够清楚，我对能力了解清楚，2个交集越大，产品价值越高；交集越小，产品价值越低；或者浪费越多，内耗越多。
今天哪怕我在公司想推动AI，最重要的是，让大家对很多东西理解变容易。
增强我的能力，意味什么？意味着它是我的一个辅助，最后决策权在我这。
我可以拿Midjourney画一幅画，最后还要拿Photoshop修改一下才能出版。
我可以拿理想同学生成一篇文章，这个文章不会直接发到公众号，还要进行文字整理。
包括L3智能驾驶，我们叫有监督智能驾驶，需要我在车上监督，我来进行最后兜底。
如果你能特别好使用AI这方面能力，它让我变得更方便、效率更高。
随着它能力提升，随着人类对它信任，到第二个阶段，是智能体所描述的阶段。
我只要给它发任务，甚至可以发连续任务，它可以独立完成，对结果承担责任。
比如，我可以跟一辆L4车讲，你要帮我接孩子，我不需要坐在车上，它可以到学校帮我接孩子，进行面部识别，打开门，让孩子上车，再完成下个任务，送孩子学游泳、学乐高。
它可以帮我做上周工作总结，发给我所有减一层管理者，这是第二个阶段。
这个阶段，比较好的状况是，它会变成大规模应用，是真正iPhone4阶段。
汽车企业，只有实现按自动驾驶行业标准的L4，才是真正的iPhone4阶段，今天还不是。
L1
辅助驾驶：
系统能持续执行车辆横向或纵向运动控制中一个方面，如自适应巡航控制、车道保持辅助。
L2
部分自动驾驶：
系统能控制车辆横向与纵向运动，驾驶员必须始终监控驾驶环境，准备接管。
L3
自动驾驶：
特定条件下，系统可完成所有驾驶操作，驾驶员需要在系统请求时接管。
L4
高度自动驾：
定义操作区域内，系统可完全独立操作，即使遇到复杂或紧急情况，无需人类介入。
李想：
如果实现L3，更像黑莓阶段。方向盘在上边，就跟键盘在上边一个道理。
第三阶段，是我想的终极阶段。我们要创造移动的家，创造幸福的家，我在内部叫硅基家人。
我不需要再给它任何指示，不需要分配任务，它是家庭成员，甚至是家庭重要组织者。
它不但了解我，还了解我孩子，了解我身边朋友，甚至比我还了解。
它更多记录下的是事实，我很多时记，录的是一种感觉与一些被压缩的记忆。这时它会主动干很多事，可以自主帮我把家管理好。
我作为一个人，很重要的是记忆。我的记忆是我的模型，它也在不停训练，变得更强。
很重要的一点，我的记忆会被它得以延续，可能我肉体不存在，我的记忆会变成它的一部分。我后代想了解我，很容易，只要跟它聊，就像跟我聊，没区别。
如果按照OpenAI定义，到AGI，它本身是组织者。它不是只有能力，必须有智慧，它会是人类优质智慧的汇集之河，不只是人类知识与能力的汇集之河。
张小珺：
产品形态上，硅基家人，是你脑海中构想的最终产品？
李想：
对。我最兴奋的是，我与我们团队，能在有生之年实现第三阶段，我希望是通过我们的手实现。
哪怕最终各种遗憾，没有通过我们手实现，我希望看到有最顶尖企业，把这个阶段在我们有生之年实现。
张小珺：
如果你最终目的是硅基家人，它不适合叫理想同学，会改名吗？
李想：
很快，大家能看到我们允许每个人创造自己的理想同学。
如果它不是家人阶段，不要强努着给它一个家人阶段的名字。
张小珺：
这类对话类产品，已经高度同质化，你们优势是什么？
李想：
今天不能讲同质化，真正大规模To C的关键节点，是在智能体实现阶段，今天大家都有机会。
1
、相比一般创业公司，我们有100万家庭用户的基础，有启动量。
2
、大语言模型产品与基座方面，我们是跟随者，跟随要有目标。
我们从10名开外，先进入第5，再进入第3。这也是我们后边要设定目标，与最好、最优秀的选手，进行对比的有效工作方式，按照这样目标有效投入。
3
、空间方面，包括端到端，今天大家听到各种各样做机器人、具身智能的公司，讲系统1、系统2，大家可以回头看一看这些论文，最早是我们自动驾驶研究团队做的。
在空间智能或行为智能方面，我们对自己要求是必须保持第一。
张小珺：
你刚才说产品是要技术能力匹配产品需求，你今天是对产品需求认知更深，还是对技术能力认知更深？
大模型到来以前阶段，我们通过编程、甚至规则算法做硬件，本质上我们提供的产品是功能，这个功能有体验。比如这是冰箱，它是功能，冰箱放在不同地方，体验是不一样的。
这时企业很重要的竞争是，你提供什么样功能，这个功能带来的体验，再加上品牌。
无论你是互联网产品，还是硬件产品，或者智能硬件产品，你提供软件功能，又提供硬件功能，这是这个时代的竞争。
无论是你通过买不同产品获得体验，还是在供应商那看到新东西，或者自己研发，可以通过体验判断功能价值。只要你愿意做，获得功能与体验没那么难。
我们为什么率先出理想汽车iOS APP，是我从iPhone1开始没有短信，要通过贴东西才能用SIM卡。那时很多人嘲笑，李想你小白鼠，为什么要用这些东西？
可能大家不知道，我是中国第一辆雪佛兰Volt，这个通用增程电动车的使用者。很贵，那时40多万买了一辆车。大家会觉得我是小白鼠，小白鼠一个好处是，能获得优先选择权。
我会比所有没体验过Volt的人，更了解增程到底什么样，还有做的不成功的增程，为什么不成功。它的小电瓶与大电池，没有连接在一起。你只有体验，能获得这样一个认知。我说这是功能时代。
从AI开始，这些头部AI企业必须搞研究。研究工作不是技术本身，还包含比如它跟人类记忆的关系，这样才能对技术方向有效判断。
有点像月之暗面创始人、CEO杨植麟讲的那句话，屎上雕花。
如果你想做AI助手，想做基座模型，想做L4自动驾驶，就不一样。
张小珺：你怎么看杨植麟说的模型即应用，也就是好的产品是在模型能力提升过程中沿途下蛋，你认可他的这种产品观吗？
大家最开始说：OpenAI做聊天工具，我们可以做搜索。你今天看，OpenAI在做搜索，OpenAI会进入一个个细分领域。
原来讲功能，今天是能力。能力有了，任何能力所能解决的问题，都能实现。
张小珺：
很多人认知你，觉得你是非常实用主义的人。
大家在追求做电车的时，你在做增程，为什么今天对AI技术这么激进，李想有理想吗？
我第一次创业，泡泡网做的不成功，起了大早、赶了晚集。
我后来真正明白一点，是中国古人讲天时、地利、人和，非常之重要，这三个有清晰顺序。
排第一是天时，商业社会什么是天时，天时是技术，是我们对技术有效使用。
作为创业者，如果我做一辆燃油车，还做10挡变速箱，我仍然卖不到奔驰、宝马任何一个品牌在中国1/10的销量。
我如果做增程车，赋予非常好的软件体验与部分AI体验，我可以在很短时间追上奔驰、宝马、奥迪销量，甚至在可见的未来1~2年，超越他们，这是重要技术变革点。
人类跟我们相关最重要的技术变革：一是能源，二是信息。
天时、地利、人和，第一重要是技术，第二重要是地利，在哪创业。
你不是主流语种，没有足够庞大市场，没有足够多人才与这方面投入，包括人才是否经历上一个时代能力的积淀。
技术第一重要。进入汽车行业，很多人说，巨头们都厉害，几十年没有真正大厂出现，为什么觉得你有戏？
还是我说的，我比汽车厂商更知道怎么做大型软件，比互联网公司更了解汽车，做了10年汽车之家。
拿汽车行业举例，这是我相信的东西：时代演进方向BT—IT—DT—AI。
奔驰发明汽车，真正汽车行业进入老百姓家是福特开始。
福特跟其他作坊型汽车厂一个根本差异在于，建立流水线与生产线。它用了几分之一的价钱，可以让普通美国老百姓拥有福特T型车。
我们内部把流程的简称叫BT，是流程，这是第一阶段。
后来丰田又把流程发挥更加极致，美国到20世纪70年代还成立流程协会，流程协会诞生了后边大量软件公司。
到第二个阶段，是IT出现，是软件，是以控制为目的的软件出现。
我们在建常州第一个工厂时，没有精力自己写工厂软件，我们当时选择是SAP、还是Oracle工厂软件？
当时我问顾问公司：SAP与Oracle有什么不同？他讲，SAP比较反人性，比较死，什么都不能改，好处是所有人不要指望从这边任何一个流程绕过去；Oracle，有比较好灵活定制的能力。
我做互联网出身，肯定觉得Oracle好。当时又问了一句：如果从汽车行业最佳实践看，是什么样？他说，至少在中国，大部分用Oracle，最后都切回SAP。
我当时就明白，这些软件能力，与我们互联网公司构建的软件能力不一样，最主要目的是控制。
包含银行上IT系统，包括制造体系、销售体系上软件系统，都是为了控制。
今天跑在软件里，汽车上万个零部件可以标准化生产出来，甚至汽车跑在路上的质量比手机还要好，是BT与IT发挥巨大作用。
第三阶段非常有意思，这个时代描述最好的是，从IT时代进入到DT时代，DT指Data Technology数据技术。
我们做互联网，做汽车之家，所有网站服务用户的软件是自己写的，所有面向客户的软件是自己写的，包括所有数据分析、流量分析的软件都是自己写的。
这是中国成规模的互联网公司必须要有的能力，每个月要服务上亿访问者。
第一、它必须是面向一个客户提供闭环服务。传统公司喜欢叫端到端，互联网公司叫闭环。
包括他从进入一个店，到把这个车买走，这是一个端到端。
第二、我要获得原子级数据，而不是控制点的数据。它能反映出所有起因、过程、结果，反映任何一个客户在这里发生业务的全貌。
第三、如果是面向一个用户，它是一个端到端或闭环，大概率会跨业务，甚至跨公司。
第三个重要点是，要把财务放进去，获取用户过程是成本，变现过程是收入。只有把财务放进去，才能避免每个专业只看自己一亩三分地。他有看全貌能力，就有使用整体数据的能力。
第一个结果是，我们最开始做理想汽车，很多人跟我们推荐一些老专家。
我们当时把专家招进来，我还是互联网思维说：你能不能把你知道的know how写出来，发现他写不出来。
这个模型在他脑子里，他写不出来，只有遇到问题，帮你诊断才能解决问题，当时不知道怎么使用老专家。
当我们有了DT以后，当我们写大型软件能获得完整数据，意味着什么？
只要是高成功率、低成本完成一个业务，它是个最佳实践，是藏在老专家脑子里。
哪怕我们遇到问题，这个问题怎么被有效解决，也是最佳实践，这些经验、知识，从老专家脑子里变到我们系统里，这是巨大收益。
这给我们带来非常大一个好处。我们常州第二个厂房，产能不够时，生产L7、L8这2个产品。我们这个工厂，从开始生产到产能爬满，只用了15天。我们团队有来自传统汽车厂商的人，他们说如果在原来企业，需要6~12个月，相当于我们可以把最佳实践有效复制。
开一家店很难，很多店，从0开始，要养很长时间。我们店里人员是集中来北京或常州培训，我们只要一个店选址没问题，它从开始营业到最后达到1个月超过100辆，大概是3~6个月。会比正常一家新店启动速度快得多，甚至比你找加盟速度还要快。
就跟我们原来做汽车之家一样，虽说我们了解用户，了解用户，不是跟用户聊，而是认真看用户访问行为，他为什么走，为什么来？
他从不同渠道来了以后，是什么轨迹？他最后出现问题走时，那是真因，我们怎么让他顺畅浏览下去？
比如他看一个帖子页面，10张图片就翻一页，翻着翻着没意思就走了，翻着太累。当我们把1个页面变成50张图1页，他就非常有耐心一直往下看。
我们用这种方式，一方面驱动我们怎么获取用户，让用户停留时间更长，让用户一直留存下来；另一方面驱动我们收入，甚至包括收入怎么定价，都是拿数据决定。
汽车之家，我们涨价，广告客户会抱怨，也没什么可说的。我们完全能通过数据评估，他一个店，我们到底给他带来多少收入、多少利润。
它比较像什么强化学习RL，Reinforcement Learning，它是给每个使用者一个有效反馈机制。
看我们销售团队，他们是1个月卖20~30辆车的王牌销售，还是卖10辆、卖几辆的？
影响因素排在最靠前的，是他对信息、数据、工具的使用，而不是她是不是美女，或者是内向、还是外向。
第三是最重要的一点，数据里的最佳实践，是AI后训练的全部。
很多基座模型，在解决一些通用能力很好，进入专业时发现，完全没有能力。这些数据不可能放在互联网公开，都是企业独有，是头部企业才懂得怎么获得。
本身你得是卖智能车最好的企业，才能做自动驾驶的训练，否则你过去连传感器都没有，这些数据都没获得。
同样，用户这些驾驶数据，我们肯定也按模型看。驾驶效率最高的，与安全性最高的进行权重，这3%的人，他们clips数据样本怎么放入模型里训练，就形成了端到端模型。
张小珺：
听起来，预训练Scaling Law规模效应到达瓶颈，进入后训练Scaling
Law，对你们是好事？
张小珺：
你没有回答我刚才问题，你觉得李想是实用主义的人吗？李想有理想吗？
李想：
实现硅基家人那一刻，我真的相信，无比坚定，就连我都可以被它去延续，这算不算有理想？
李想：
任何技术一定要赋予一个意义，增程是技术，城市用电、长途发电，是它的意义，这是根本。
张小珺：
我们聊聊你们另一个产品智能驾驶，你现在开车百分之多少，会用辅助驾驶？
李想：
我自己目标是3年，3年时间，我们能推出把方向盘摘掉的产品。
张小珺：
什么时候，能看到理想第一个为自动驾驶L4定义的车？现在已经在定义了吗？
李想：
给我3年时间，它需要技术与产品到位，需要环境与政策到位，需要消费者对AI信任到位。
张小珺：
你既然说AI这么重要，在你创业之初，就已经决定要做，为什么你们开始智驾是同行里最晚的？
李想：
我是连续创业者，最大好处是知道企业发展节奏。
当你有了收入，从1到10要做什么，这是我跟新进入创业者一个根本性不同。
理想汽车早期融资能力最差，融的钱最少。那么多钱情况下，第一个步骤是想着如何把产品做好。我们获得市场认可，有了自己收入，也包含2020年与2021年分别在美国与中国香港IPO，有了更多资金。
2020年初开始，我们开始做技术平台化。类似智能驾驶平台，大家看到的AD Max、AD Pro，座舱平台SS，也开始做整车域控制器XCU，我们在研发有了很大进步。
过去传统供应商我们不再需要，我们自己成为这几个关键零部件、车内控制器的一级供应商。再往后，也包含我们做模型，做电机的碳化硅。
它是一个创业公司往上成长，在你资源有限与资源增长以后，分别投资什么的演进。
张小珺：
听说你们之前被供应商欺负的很惨，他们铁了心觉得你们做不出来。
李想：
我们经常发出一个邮件，尤其疫情期间，2周以后才有人回复。我们没办法，决定要自己做自动驾驶所有研发，从域控制器开始做。
张小珺：
自动驾驶上，你们做了2个相对激进的决策：第一、是用只有一个模型的端到端，其他中国车企可能还在用2个模型；第二、你们是第一个取消角毫米波雷达的中国车企，走了以纯视觉为主的技术路线。这2个决策当时是怎么做的，是你拍的板吗？
李想：
我经常跟团队说，我们相比特斯拉不缺胳膊少腿，为什么它能做的，你做不到？
我们为什么保留前面毫米波雷达、前面激光雷达？毫米波雷达与激光雷达与做端到端关系不大，端到端是纯视觉。包含我们交互，大家再看到我们下个大版本更新，可以看到端到端、VLM视觉语言模型怎么工作。
很多人不太理解，你为什么要保留激光雷达，是不是你技术不好？
不是，中国与美国不一样。如果你经常在中国夜路开车，你会看到，有尾灯坏了的大货车，甚至大货车直接停在主路，也有不标准的半夜道路施工。一个前面的激光雷达，是为了安全。
我们使用端到端，包括通过Transformer做BEV架构，至少今天摄像头在深夜没有光线下看到的距离只有100米出头，激光雷达在任何没有光线情况下可以看到200米，这就帮助我们实现130公里时速的AEB自动紧急制动系统。
我们是面向家庭的车，每个人生命安全非常重要。这是我们继续保留激光雷达根本原因所在，后面车型会持续保留，激光雷达相当于安全带，帮车主解决重大事故。
我相信如果马斯克在中国，在深夜，在不同高速开过车，他也会选择把前面一颗激光雷达保留下来。特斯拉对安全同样重视，只是他要在这个环境看到。
激光雷达与视觉的配合，安全上有2个作用：一方面，最容易出的事故是钻到大车底下，产生追尾。尤其光线不好，甚至没有光线情况下，如果可以做到，能减少90%以上重大伤亡事故。
甚至我们研发AES自动紧急避让，哪怕他超速，刹不住，我怎么躲避？包括AES的两段式，是第一次躲避以后，遇到问题，怎么做第二次躲避，都是为了让车辆变得足够安全。
我们想办法消除90%以上，甚至最终目标是消除所有重大伤亡事故。
另一方面，是对其他交通参与者的安全。他可能踩的是滑板车，骑的是单板车，也可能喝醉了坐在路上，更好的传感器对安全有巨大帮助。
张小珺：
刚才说到那2个，你相对激进的决定，为什么其他中国车企没有马上这么做？
李想：
可能跟我们有一些比较好的外脑有关，像王兴、陆奇博士，给我们带来很多启发。
比如，用规则算法，用解决corner
case极端情况的方法，能不能解决自动驾驶？解决不了。
我说服理想汽车智能驾驶研发副总裁郎咸朋很重要的一点：你们经常解决1个corner case，又出现3个corner case，你是基于这个场景解决这个corner case，场景一变化，又出现新的corner case，你们一辈子都在解决corner case，解决不完。
一次战略会，陆奇博士给我们讲，你们应该思考一下人是怎么工作的，这对我们帮助很大。
我说服郎博，是拿我爱人举例。我爱人也是正常驾校学开车，拿到驾本。她最开始开车经常刮蹭，我给她买了一辆宝马X6，她开起来刮蹭，觉得车是不是太大，X6接近5米长。我又给她换了4米2、4米3的高尔夫GTI，还是刮蹭。你坐在车里说，你不要刮蹭、不要刮蹭，还是会蹭。她会蹭别的车，进小区会蹭门。
怎么解决？当时，我想了一个特别有意思的方式，我家有X6、X5M，我就说，你应该学一学宝马驾驶培训学校，学初级班就可以，一天时间。
宝马驾驶学校的初级班是什么，很重要的是解决你的能力问题，不是解决corner case。
一天下来只学两件事：你开车应该看哪里，教你怎么踩刹车。
我老婆后面基本跟刮蹭告别，开车开得非常之好。她只学了一天，学的是能力。
端到端最后体现出来的是能力，而不是去解决功能、解决corner case。
张小珺：
在你看来，端到端是自动驾驶的终极手段吗？
端到端+VLM可以解决L3，比如实现500公里~1,000公里一次接管，让你在车上相对轻松。但它想实现L4，泛化能力远远不够。
张小珺：
你们会像马斯克一样做Robotaxi吗？
李想：
我不想做，我们使命是创造移动的家，创造幸福的家。
张小珺：
会不会Robotaxi到来以后，就没人开车了？
李想：
今天租房比买房便宜得多。你拿出存款利息，就可以租到很好的房子，钱都在你手里，但我们仍然买房。
我们为什么要买房、要构建家，我们需要高质量陪伴。我们需要为家人创造稳定、安全、舒适的环境。
车也这样，实现L4自动驾驶，家庭用车更便宜、成本更低。我相信，愿意拥有一辆车的人会更多。
可能5年、10年后，大家重新看，到底Robotaxi是未来主流，还是更多人拥有一辆自动驾驶的车，它使用率很高，能为家人、朋友享用？可能未来几年是分水岭。
我相信，当一个空间变得更好、效率更高、体验更好，我更应该拥有这个空间。
张小珺：
你怎么看特斯拉与Waymo路线之争？做L4的派系，如Waymo会说，你们L2辅助驾驶做得越好，就离L4自动驾驶越远。
李想：
L2等于规则算法，也有拿规则算法直接做L4的，但在限定场景。
很多过去做L4的公司，也一定在做端到端，在端到端上再做一些迭代与创新。
我相信真正具备广泛性、通用性、而不是特定区域的L4，一定是VLA。
所有想通往L4的企业可能都是VLA，或者比VLA更好的方式。
大家不会拒绝这件事，就跟大家今天都用Transformer，都用大语言模型一样。
李想：特斯拉与我们比较好的一点是，没有达到L4之前，只要能力提升，就会带来卖车的商业优势。
比如我的MPI接管率，从50公里到500公里，如果别人只有200公里，我的车就会好卖很多；不是非得到L4那一刻，才产生商业模式。
AI
领域，经济反馈模型对汽车企业比较友好。汽车本身在内卷，这个反馈方式挺友好，你能力的提升，会直接带来变现与竞争力。
Waymo
做得很好，在努力商业化，在旧金山打车占比越来越高。都是一帮足够聪明的人，不用为他们担心。
张小珺：
很多人在问，理想会做机器人吗，特别是人形机器人，既然你要创造硅基家人。
我们如果连L4级别自动驾驶汽车，都解决不了，怎么去解决更复杂的？
车是无接触机器人，包括道路提示、参与者都是标准化的，每个人都受交通规则训练，这已经是最简单的AI机器人。如果车没法实现，其他AI机器人非常有限。
李想：
如果世界上有做得好的，我们会合作。如果没有，会自己做。
理想同学，可不可以在手机上使用？可以啊，手机厂商做得非常好，不需要我再去做手机。
理想同学，可不可以接电脑？那也很好，整个浏览器模式是标准化的，你可以把理想同学做成浏览器插件，让浏览器体验变得更好，都是公开的。
你可以在Chrome上做，可以在Safari上做。
核心是，如果我们看到一个特别重要的事，没有人解决这个硬件，我们就必须得去做，好的硬件是软件的必要条件。
张小珺：
你说你从来不认为电动车是创业终点，现在电动车这场仗还没打赢。
李想：
我觉得分2个阶段，第一阶段是看到一些更表面或者眼前能解决的问题；后面，我们看到的是当时一些选择带来不可改变的东西。
L9发挥了这样作用，既能抢轿车，又能抢MPV，还能抢SUV。
我们抢了很多豪华MPV用户，普遍都是长期MPV使用者买Mega，非常满意。
并没有从太多其他轿车、SUV人群，抢到属于Mega的用户。
他们自己开的时，更愿意开SUV与轿车，这个尺寸停车更方便，倒不是造型。
这意味着我们只能在50万MPV里抢市场。50万以上MPV，1个月4,000辆，我们今天做到1,000辆，25%市场份额，可能还会再大。哪怕我们吃掉50%，也是1个月2,000辆市场份额。
第二个问题，是我们对纯电理解还是不够，尤其对充电桩怎么建。
我们开始认为，只要在高速建充电桩就可以，不需要在城市建。
我们忽视一个问题，车主交际圈，比如他在二线城市居住，他去一线城市交际，除了路上要充电，这些城市也要能充到电。
他的时间很值钱，他不愿意跟网约车司机挤在那里，等1个多小时充电，我们充电桩建的数量远远不够。
充电桩流程体验非常差，早期，Mega关于充电站的NPS净推荐值只有30多分。我们一直优化，开足够多站点，优化每个细节，包括站位，包括软件做得顺畅。
我认识非常多北京Mega车主，家里有多辆车，过去去阿那亚、北京周边开燃油车，今天他们开Mega。
也因为我们对充电的理解与充电体系的建设，包括充电从APP上如何给大家构建安全感，也包括我们除了自建，还把大量、高质量充电桩认证以后加入这个体系，用户只需要花积分就可以使用。作为高端纯电车体验，我们应该是非常领先了。
如果再往外站出来看，很重要的是，我们经历了一个重要阶段。
我最开始创办这家公司，招的最多的人，是创造好产品，以这样的人为主。
包括理想汽车产品线总裁刘杰、理想汽车产品部高级副总裁范皓宇，这些最优秀管理人才是这么锻炼出来的。我们做了理想ONE，并把L系列做得非常成功，L9各方面都是天花板。
L9在2022年9月出来，这些天花板是我们从2019年就开始构建平台化能力，从2020年开始坚定投资，这么多年把这些东西做出来，才出来L9这样产品。
包括从全世界招募设计团队，最开始设计团队都是中国人，后来有了理想汽车高级设计总监Benjamin Baum这些顶级设计师加入，把能力提升。
L9
出来是一个震撼世界的产品，L8、L7、L6享受到这个好处。
相当于，我们有收入开始从2020年，大概用了3年多，就做到1年超过1,000亿收入。
L9出来，我们遇到一个很大问题：运营能力完全跟不上。当时运营能力，还是我当年做汽车之家那几十亿、接近100亿规模的运营能力，没有大几百亿、甚至上千亿的运营能力。
我举例，我们招了很多大公司同事来了以后，他们说这件事怎么做？有没有什么流程？我应该怎么入手？这些人后来都变成我们流程建设者。
但他给我讲，咱们公司原来在管这些业务运营时怎么管？是要想到达那个地方怎么走？瞄准方式是：你记住，前面第4棵树左转，遇到一个井盖右转。
他讲完，我就知道了，我们要想把运营体系支撑一个千亿规模，我要建立体系。
我们很多同事在千亿收入公司工作过，但没有建立过这个体系，没有修过路。
我得先把路修好，车才能跑顺，而不能靠大家背井盖、背树，那这个公司没法运作。
最好的方式是什么？让过去这些做产品、做业务最优秀的人来主导变革，去修研发领域的路，修销售领域的路，修管理领域的路。
这段时间，我们把最重要的人才，范皓宇、刘杰都调去提升运营能力。
我们产品创造领域缺少一些大将军，虽然后来长出来一些将军，但当时那些将军是最强的一帮将军。
李想：
对我一个很大挑战是，我在开L9产品定义会、产品评审会的时，我身边是刘杰、范皓宇、理想汽车第一产品线总裁汤靖，是公司的VP。
我们做Mega遇到一个问题，我开评审会时，是总监，是高级经理。他们没有经历过为什么成功的阶段，少数人经历过，多数人没有经历过。
现阶段，我们用了2年，把千亿体系能力构建起来。我们回头看，这个课是必须得补。
像皓宇、郎博、刘杰这样，他慢慢具备2个能力，一是，怎么构建产品、创造价值的能力，把屋顶拉得越来越高；二是，他知道怎么运营好的能力。
按任正非讲的是，这些合格的管理者，要具备2个能力：一个是建黑土地的能力，一个是打粮食的能力，或者他知道怎么跟别人协作这个能力，这是我们过去用2年所做的重要变化。
补这个能力不后悔，但多少它对现阶段产品能力，有一定耽误。Mega不是所有方面都是天花板，但L9是。
重要挑战是，当我们出SUV系列，我们推出的产品是不是这个价位、这个级别方方面面的天花板？这是很公平的，对所有企业是一样的挑战。
我们意识到这个问题，我又重新把刘杰、皓宇、汤靖这些做产品能力最强的人，角色进行调整，重新成立产品线，让这些人主导产品。
让这些可以跟李想一吵架，能吵1个月、2个月，跟我吵得特别开心笑，结果特别好的这帮人，来真正变成大将军，主导我们后面产品。
张小珺：
他们跟你为什么吵架？为什么会吵1个月、2个月？
汤靖、理想汽车第二产品线总裁张骁，理想汽车第三产品线总裁李昕旸，从历史而言，吵架总是能赢我。
李想：
比如针对L7、L8，是否应该用一个车型做五座版与六座版，我们在过去几个月就吵过。
我认为用一个车型提供五座版、六座版就可以，把上下车做好。做出来以后，不是我们满意的，还得2个车型，上下车也不是最好的，造型不是最好的。我们不想做任何一个错误的产品，又分成2个。
我当时坚持要做一个，最后我妥协了，做2个。我妥协是他们真的对，验证出来体验不一样，我们不能做凑活的产品。
张小珺：
一般大家普遍畏惧沟通、畏惧冲突，作为CEO是喜欢高管与自己吵架？
特别像乔布斯讲的那个故事，他认识一个邻居，一个大爷拿着一堆普通石头放到一个机器里，几天以后拿出来，都是漂亮的球。
真正顶级团队在做产品，做研究，做创造时，就应该是这样，我喜欢看到大家在吵架。
李想：没什么绝招。在这个价位，用户最在意的一些价值，你是不是天花板？就这么件事。
它是综合之战，你的技术到产品，产品到商业的一个完整作战体系。
张小珺：
电动车这场仗，什么时候能分出胜负手？现在中国汽车非常内卷。
李想：
电动化与智能化是两场仗，电动化相当于没有资源企业的一张门票。
三星到了智能手机，还是拿到了门票。它是传统手机厂商，之前也跟诺基亚时代竞争，它一直手里拿着这张门票。它的手机，经历从传统功能机、到触屏机、再到智能机的阶段。
也有别的领域非常强的人，到进入那一刻竞争时，他有门票。只是它的门票，不是硬件本身，是已经掌握另外一个能力的门票。比如它有操作系统的能力，有大型软件的能力，苹果它就可以过来拿这张门票，谷歌可以过来拿这张进入决赛的门票。
电动车本身，L4会分出来真正胜负。我们今天在做的所有事，是为了L4拿门票，L4所需要花的资金、所需要拥有的能力、所需要的数据量，是今天不具备的，今天大家要靠这个东西拿L4的门票。
第三、要足够多的资金，招募最顶级的人才，拥有足够算力。
张小珺：
当都满足了这些条件，做到足够卓越，能做出一家类似苹果这样的公司吗？
汽车企业发展多年，跟传统汽车厂的竞争结束，又有很多外来者。
我读苹果流传出来的内容，当时曾任苹果首席设计师、资深副总裁乔纳森Jony Ive说了很重要的一点：苹果没必要设计一个带方向盘的车。
这是我印象最深的一句话，如果没有方向盘，苹果会不会进入这一项领域？
最开始大家看到，新势力、特斯拉，跟传统汽车的竞争。后来华为进来，再后来小米又进来。大家发现这个竞争又发生新的变化，这是世界的精彩与丰富之处。
第一个挑战，是如果做汽车，苹果组织模式必须发生变化。
汽车比手机更复杂，这是真实存在的。苹果过去公司治理模式，太完美了。这时要产生变化，如果没有特别明确、清晰的愿景，或者强大吸引力，很难说服苹果内部的人改变现在组织与工作方式。
苹果决定放弃造车时，特斯拉几千亿美元市值，苹果是2万亿美元。
组织内会说，我们2万亿美元市值的公司，为什么要学一个几千亿的，甚至它的估值是被高估的，它享受高PE。这对最成功、成功到完美的公司，是巨大挑战。
如果你做到了大模型阶段，它变成Token，跟隐私什么关系都没有。相反，它是解决隐私最好的方式。
这些厉害的企业，都是一帮足够聪明的人。当他看明白，当他拥抱AI，可能比大家想象的进步速度快得多。
李想：
雷军做硬件能力非常强，没什么可质疑。他不只是做车做好了，电视机、空调做得也非常好，各个东西做得都非常好。
我们作为一个家庭用户，不会在意的东西，在小米SU7做出来，又会吸引非常大的人群去喜欢功能，比如2秒多的加速。
他经常会找我聊一下，有时电话，有时让我去他们公司，一聊时间很长。
他经常跟我聊，我对特斯拉看法、对比亚迪看法、对华为看法，我会如实跟他讲。
有一次他聊完，他说我对这3家看法，跟他是比较接近的。
他最后问了个问题：如果我们做汽车，你给我一个建议，只要一个，是什么？
我说：小米车要想成功，你必须All
in，没有什么其他的，只要做到这一点，小米汽车就会成功。
我们跟小米关系不错，Mega遇到问题，他们团队还来帮我们。
我们对恶性公关没有经验，小米常年遇到这样问题，都在帮我们。
包括我们Mega后面，L6很艰难，雷军来帮我们站台。
张小珺：
你为什么买法拉利？它又不AI，又不自动驾驶。
李想：
体验对我来说很重要，体验就像我做预训练的一部分。
大家今天看到L9是面向家庭最好的5座产品，很重要是我长期是宝马X7、奔驰GLX、特斯拉Model X的用户，这些体验不可替代。
买法拉利一个重要原因是，身边很多朋友，包含股东，对理想汽车提出下一阶段挑战：品牌如何做升级？
这包含汽车行业做得最好的品牌，我最喜欢的，一个是宝马，一个是法拉利。
法拉利我还没体验过，只有通过体验，才能变成我的认知与能力。
李想：
不冲突。做好功能与体验，做好能力与训练，更好的品牌，给用户提供更高陪伴与情绪价值，都不冲突。
李想：
如果我没买法拉利之前，我会说永远不会上法拉利。
那一刻，各种各样方盒子出现，里面有非常好的空间，谁来满足乐趣？
如果能有一辆想自动驾驶就自动驾驶、想自己开就自己开，但又非常好的AI的车，为什么不可以？科幻电影里有这样的体现。
就跟穿鞋一样，穿运动鞋最舒服，为什么女生还要穿高跟鞋，是一定有它的价值存在。
我今天一个想法是，可能到2030年，我们甚至有50%概率会做一辆非常有趣的超级跑车，它一定是AI的。
张小珺：
在你看来，法拉利这样的车企，应该拥抱AI吗？
李想：
可能跟很多人想象的不一样，法拉利也可能因为乔纳森去当独立董事，法拉利对CarPlay的使用非常好，包括CarPlay里面的交互与连接关系，甚至比很多普通企业做得要好。
欧洲奢侈品品牌，最重要的还是延续稀有与设计，那个价值是它独有的。
哪怕到了下一个时代，还是应该变成一个更好的法拉利，而不是变成一个科技企业，只是科技企业里可能出现有意思的车型。
李想：
我是理想产品的天花板。从0到1，产品是我来主导。
我带有2个原因：一个原因是我对X7、GLS、Model X，对3排座椅的车，有非常深的体验。中国可能没有任何一个CEO，比我对3排座椅的车，体验得更全面、深刻。
我从来没有司机，哪怕去机场，都是我自己开着车去，司机再把车开回来。
体验的能力、范围、深度，是你做产品的预训练，是你的基座模型。
没有这些，后面都是白搭，东拼西凑一些东西凑不上去。
今天汤靖也是，他有L9，有Mega，对这些体验非常深，也长时间开问界M9，这就对了。
李昕旸也一样，他还有别的牌子电动车，做深度体验，任何一个新品出来以后，要开很长时间，这就对了。
只要他有这些体验，就能做出好的产品，按照我们这套方法论体系。
我怎么把这个东西变成一个能力，让他们拥有？怎么建立培养他们的体系？
我是一个从来没工作的人出来创业，我行，他们一定行，他们受的教育比我更好。
张小珺：
怎么选拔产品的大将军？怎么样是一个好的产品经理？
李想：第一、是他的向外感知、向外体验、跨领域的感知能力特别强。
我们增程的想法，并不来自雪佛兰Volt，来自苹果MAC的Fusion Drive。
我们当时就发现苹果在解决这个问题，用Fusion
Drive解决。SSD硬盘太贵，速度很快；HD硬盘很慢，容量很大。它就让程序跑在SSD上，把存储放在HD上，SSD能存基础的所有东西。
我们做的增程结构，跟之前增程完全不一样，甚至可以讲重新发明了增程。
雪佛兰Volt只是为了做而做一个产品，没有想明白真正用户价值在哪，一定要跨领域感受、体验、获取知识。
第二、要特别敏感，不能随随便便凑合，不能无所谓，这个东西歪了就是歪了。
我坐L9第一次下车，它蹭腿了就是蹭腿了，你不要再解释什么奔驰蹭腿，宝马蹭腿。蹭腿是不对，就得改。
他要非常之敏感。Mega最开始那个版本，悬架是晃。他就讲别的MPV晃，我说不能，我们要解决问题，我们不能晃。
今天大家觉得Mega几乎是电动车悬挂天花板，那是我们特别敏感、苛刻，不放过任何一个影响到我们体验的细节。
这些人敏感，我觉得不是坏事，哪怕这些人带些情绪，都是好事。
怎么体验，怎么验证，怎么定义，怎么验证定义，定义出现问题、又怎么修正，他一定要走这个体系，不能拍脑袋。
他很敏感，但他的敏感只是启发，仍然要走产品专业体系。
这三个组合了，这个人自然就训练出来。这三个条件挺反差，产品的人最难培养，上学也没有这个专业。
张小珺：
今天距离你当时录产品实战课时，产品经验有迭代吗？
大家今天得有一个新的理解：它是能力，能力是不一样了，包含整个工作方式也不一样。当我们做AI，研发方式会发生根本性变化。
它相当于把人类知识，任何形式表达的知识，汇集在一起，相当于我读了好多专业，拿了好多学位，后边变成MoE以后，更类似这样一个状况。
它要有非常强的BT、IT、DT能力，才能用AI的能力。
他得了解业务，才能知道怎么做好数据收集，后面的训练，什么是高质量数据。
这类角色，包含原来写代码的，企业产品经理，还有业务专家，如何通过自己学习变成AI教练。
如果我们想把AI产品做得更好，我们进入做自动驾驶的最好核心，是驾驶DT的数据；如果是我们想做To C产品，最重要的是人类对话记忆DT的数据，这本身也是AI教练必须要做好的一部分。
这是我们看到的全新三大工种，今天各种专业的人，要往这三个工种找自己未来之路。
张小珺：
你现在怎么学习AI？你不是技术型创业者，学AI，对你来说难吗？
李想：第一、学AI一个重要方式，是我们有研究团队。
我每周会参加4~5次AI的会，会讲两方面内容：一是最新论文，二是不同团队关于AI的最佳实践，哪怕一个很小的亮点都可以分享，它会对其他团队有相互启发。
我自己读论文能力很差，通过有效讲解与分析，我对各领域AI前沿论文，会有了解。
这些东西，你一定要使用。使用过程中，会有自己真正感受与感悟。
第三、特别重要，包括为什么一定请你来当主持人，我特别喜欢看今天的对话。
包含Sam Altman、黄仁勋观点，都是通过对话方式看到。
一个人如果单独演讲，有什么问题？他表达的内容包含why、what、how，他讲的每句话有自己认知，但听的人很难收到。
尤其他想表达全新、复杂的东西，对话方式特别好，提问者在提问时已经结构化，并把意图明确，甚至把意义明确。对话过程中，其他聆听者接收效率会特别高。
张小珺：
听起来你要做的事情好多，又是理想同学，又是大模型Mind GPT，又是智能驾驶，又是车，时间怎么分配？
李想：我们已经是千亿收入规模企业里，做减法做得最厉害的。车型很克制，车型的平台化程度非常高。
我要确保，在AI方面，我们给自己与团队出的题是对的，做这些题的人与组织是对的。
第三是为这2个提供足够资源，是计算，资源是相对理性的资源，也不是拍脑袋，资源是足够能实现我们目标。
李想：郎博是自己出的题，他们更早会用到BLM这套工具Business Leading Model。他们给自己出的题是：大概2025年实现500公里一次接管，把MPI提升到500公里，比今天大概提升10倍。
张小珺：如果资源有限，理想同学与智能驾驶必须二选一，你放弃哪个？
张小珺：我看了你的日程，这周不算我们访谈，一共只有9个会，这里面，2个会2小时，3个会1小时，3个会不到1小时，你没有早会要开、晚上不安排日程，这对一个管理着3万人的CEO，相当清闲。
无论招聘、培训，还是一些组织与人力资源的制度，都是我的优先级。
甚至广州车展，跟我们重要的员工文化培训冲突，我选择不去广州车展，做员工文化培训。
任何18级及18级以上，还包含少部分17级员工，我都会面试。
很长时间，在产品层面，我还能给团队贡献很多价值，包括让他们怎么构建产品体系，包括把这一拨人带着把产品能力变得更高。
我们资本团队与技术团队，会大量帮我们邀请各行业最优秀的人沟通与交流。
张小珺：
你描述的是时间分配，你能纵向跟我讲讲你的一天吗？你是家与公司两点一线吗？
中午左右，是人相关的工作，包含校招团队培训沟通什么的，都会放中午、下午。
大家会这么来排序，这么着，大家时间比较好凑在一起。
我们最重要决策，放在周六。战略委员会的团队，都是周六工作。
周六，做任何决策时间可以很长，他也不用担心别的工作，大部分员工不上班。
我们不用受别的工作影响，不用受客户、合作伙伴影响。
李想：
好在我们这帮人承受力很强，大家该爆粗口、爆粗口，都会有。
张小珺：
如果作为一家AI公司CEO，你的优势与劣势是什么？
小时我在老家长大，上小学回石家庄，上初中开始接触电脑，自己家里没有电脑。
我通过把所有零花钱，买各种各样电脑杂志与书籍学习电脑。
初中，我面对的所有东西都是质疑，父母担心我学习不好，是不是可以考虑上一些职业学校，有一个稳定工作与饭碗。
李想：
如果按分位，大概属于70~80分位，中等偏好。
中等偏好，在班里一般不太受欢迎，老师要么关注学习好的，要么关注学习不好的。
那个时代，很多人不知道什么是电脑，只觉得电脑是游戏机，是坏东西。
也会反对说：你这么学是不对的，你这个孩子天天研究，是不是有自闭症？那是我的初中时代。
初中升高中，我拥有电脑。有了电脑，我还印象特别深，我跟班里电脑水平最高的同学聊，他跟我说：我有电脑时，你还没见过电脑，你没资格跟我聊。
后边发展就完全不一样了，我1个月电脑水平就超过他。
我过去3年获取的信息，到真正去实践，提供巨大帮助。
我就找到一个有效模式，几年前，很多人说理想汽车核心驱动力是什么？我觉得是成长。
但成长是完整模式，是通过学习，再验证，最后形成成长。
我在高中就有效找到一个方式，我的成长速度比身边同学快。
第一、我在解决什么问题时，会广泛阅读各种各样信息，尤其有了互联网，非常有帮助。
甚至在没有互联网之前，我还用Telnet获取大量信息。如果我是AI，非常像我的预训练。包括跟各种各样人聊，让我对这个领域有了解。
当问题解决以后，我会复盘，把它变成自己能力，是成长。
我自己经历模式，是学习、验证、成长的过程。非常像AI中预训练、后训练，包括强化学习这一套体系。
张小珺：
你想做AI，是觉得跟它有亲切感，是吗，并不是你相信这个技术本身？
李想：
我的一个最大感觉是，尤其当大模型出现，人类会发生根本性改变，会变得更好。
互联网实现信息平权，AI开始帮助大家实现知识、认知、能力平权。
张小珺：
你是一个敏感的人，这对做产品很好，对做一个CEO呢？
CEO有不同类型，我们一直在讨论，人的性格、特质，甚至原生家庭，跟他创业有没有直接关联？我跟很多顶级投资人聊，他们都讲投的是人，判断人非常难。
我问过一个顶级投资人，你投资所有成功案例，这些人具备什么共性？
这是非常有意思的话题，他当时想了想，说：我们不知道怎么有一套方法选到准的人，共性是有的。
共性是，这个人无论你觉得他气场特别大，还是气场特别小；是善于表达，还是不善于表达的人，每当最艰难与最关键的时刻，他总能看透本质，做出选择。
跟他的背景、学历、经历没关系，是他具备这个特质，这个特质可以延续，他会多次做出这样的选择。
最重要的是，每当关键时刻，每当在一个最艰难的十字路口，这个创始人能不能看透本质、做出对团队最好选择，通过未来可以验证，这是最重要的能力。
张小珺：
回顾过去10年，2019年是你最困难的时刻吗？
我最困难的是2008年5月，几个小股东要把我与汽车之家联合创始人、副总裁樊铮赶出公司。
融钱融不到，现金流断掉，股东也在挑战我们，甚至认为我们不适合，应该离开公司。
那是我至今最困难的一次，那是真的会自己伤心到会哭的那个程度，很多事，你自己想着想着情绪就会掉眼泪，后边没有我自己会伤心到会哭的。
那也是我至今成长最大的一次，要把我们赶出公司的引领人是邵震，他是三个合伙人之一，把我们引入北京，并把商业体系构建起来。
我们当时来北京，在林业大学租了40平米房子，一室一厅，白天在工作，晚上甚至在一张床上睡觉。
这么着，大概有1年多，才搬到中关村租的写字楼。他的贡献是巨大的，当时出现这么一个问题。
后来我们和解了，和解的重要原因，他帮我获得最大一次成长。
他说：最难受的一点是，当公司融资困难，你一个人在死扛，你不告诉我们。
你每天工作十几个小时，把钱都拿出来，但你自己在死扛，我们帮不上忙。
他说：如果你当时把这些困难跟大家说出来，现金流遇到问题说出来，我们愿意把房子抵押来支持公司，我们每个人都愿意。
你并不给我们机会，你选择自己死扛，公司变得越来越差，他说时，你从他眼睛里看到绝对说的是真话。
我们曾经挣到钱，他们买的都是宝马5系，我开Polo；他们在北京买一两百万房子，我买几十万房子；我一天最少工作14小时，甚至16小时，从来不休假。
我从小受到的教育是，你要对自己特别严格，甚至苛刻，你不需要对自己好。
这至少是80年代，那帮人训练的一个体系，尤其你想很自立。
我选择创业很难，再去找一份工作，你学历什么都不行，对自己很苛刻。
第一要对自己好，要接受自己的优点，也能接纳自己的不足，很多不足是优点造成的。
比如我有点懒，往往懒的人，能做出特别好的产品，懒的人更能做出好的决策。
如果我很勤奋，运营就会变得非常好，但我运营能力很差，我从不碰运营的工作，我知道自己这方面不行，我要找到最好的人跟我配合。
就像刚才我说的问题，已经严重影响到身边的人，也影响到自己，我要变得对自己好。
我当时一个说法是，如果从来没吃过糖，我怎么给别人甜头，这是我很重要的一个改变。
这个问题解决后，我当时给自己很大方买了宝马X6，我从来没买过贵的车。
汽车之家上市，我还给自己买了辆迈凯伦MP4-12C，一个超跑；我也去买了大一点房子。
包括当时同事说：你开POLO，你让我们开什么？我们开什么都不合适。
自那以后，我也会去休假。包括我跟原来女朋友的问题，大部分都来自于我无视人家。
2008年，我认识的女朋友，变成我今天老婆，家庭很幸福。
我们过程中融资都很难，我不是等到没钱，再去找经纬中国创始管理合伙人张颖说：张颖，我们没钱了。
李想：
还有十几个亿，汽车后边要量产，供应链投资也要投几十个亿，包括你要开店。
我们现金还够6个月，我就会找到张颖，我会跟他讲2个。
一个是如果我们今天不融资，到明年再融很难，资本市场不好，公司还得降低估值，甚至融不到钱。
今天融，明年4月，我们就可以在上海车展收真正的订单。
2018年10月发布时，很受用户欢迎，后边就会进入一个上升阶段。我会把这些困难跟张颖讲，张颖很快帮我们又融了19亿。
张小珺：
这个过程，没有媒体写的艰难是吗？我记得当时你生病了。
那时特斯拉也遇到问题，又遇到疫情，蔚来当时跌到很便宜的价格，融资是最难的，比上一次还难。
我们见了150多个投资人，我当时得病了，免疫力都不行，浑身过敏，连呼吸道都长。
当时找了字节跳动创始人张一鸣，美团创始人、CEO王兴，他们都投了。
后来，我遇到很多困难，我会跟团队讲，甚至把我看到、团队没看到的困难跟团队讲，大家一起解决。
2019年初，钱很困难，我跟团队讲，我们接下来如果按这个花钱速度，没办法做到车交付，大家要节省钱，都是自己主动砍。
这帮人是今天主力，包括范皓宇，刘杰，理想汽车总裁、总工程师马东辉，理想汽车CFO李铁。我们都是一起决定，比我最开始预期还要好，也形成凝聚力。
那一次对我是最痛苦，也是改变最大的，甚至让我后边人生更幸福。
张小珺：
看得出来你是一个喜欢研究人的CEO，最近对人性有多一层认知吗？
2024年，在人的方面，最大收获来自3,000多人校招团队。
2023年，开始的校招人才，规模与质量非常好，很多大厂不招校招，给了我们更多机会。
我说，正常我们把他招进来放在这，像普通员工一样用，肯定不行，我们能不能通过更深刻的方式构建认知？
除了1~2周培训，我们让大家到工厂工作，包含电机厂、制造厂、工厂，他才了解工业领域的AI做到什么程度。
他要去店面工作，看我们怎么服务客户，这些客户是不是我们讲的家庭客户，怎么决策买一辆车，再有两周这样的。
这方面投入比一般企业要高得多，我们配最好的管理者陪着去，这一波校招产出非常之好。
我一个很大感触是，大家老觉得什么年轻人有问题，我说这比我们那代人优秀10倍以上，最优秀的人来了。他们受最好的教育，心智很成熟，我发现对他们管理方式不一样，我们很意外打通一套新的管理方式。
我们在面对这些90年代末，00初校招生，我们使用的方式：
真的重视他们，发自内心的在意，听他们需求是第一重要的。
当你认真听他们，这些年纪轻轻的人，都有自己做解决方案的能力。
我们原来认为一个员工，要到16、17级，才能做完整项目解决方案，他们今天每个都具备，有自己完整想法，对AI的使用是与生俱来的。
我们前2天，一个研发团队技术展示会，AI相关产品有一半以上是校招团队做的，非常之惊讶。
我延伸出另一个重点，这是我们2024年，面向2025年一个更重要的机会。
我们这些80后、70后，包括一部分90后初期的，在一个新的时代，是否需要被在意？被认可？被支持？
我们读的中国很多书经常讲，你要对事、不对人，我读了《高效能人士的7个习惯》，读的所有美国最顶级著作，乔布斯最根本的变化都是：学会了先对人、再做事。
包含我2008年最根本改变，也是先对人，甚至是先对自己。
我们相信，无论是我们这家企业想变得更好，还是中国如果从发展中国家走向发达国家，对待人的模式，都要发生根本变化。
一个时代过去了，一个新的时代开始，一个新的时代会变得更好。
张小珺：
你的一个00后员工想问你，在当前不利的外部环境，特别是地缘环境下，怎么成为全球领先的AI企业？
今天哪怕我们做汽车不涉及AI，也没办法讲，我会成为全球领先的汽车企业，我得先在中国市场第一，在受美国限制以外的市场，下一步能不能做成第一？AI也一样。
我给团队提的要求是，到2025年目标，是在中国空间智能领域能不能第一？在大语言模型方面、它所提供的服务方面，能不能前三？
团队按照这方面制定目标、构建能力、确定组织与投资，是最重要的，节奏非常重要。
再往后，我们看到的机会是，如何把语言模型与空间合成更大的VLA模型，去解决到AGI第三个阶段Agent，到L4自动驾驶阶段，你所具备的能力？站在今天还要看，我们搞什么样的研究，匹配什么样组织，怎么提前准备一些投资？
张小珺：
理想汽车未来还会叫理想汽车吗，如果它要变成AI企业？
李想：理想是一家AI企业，我们要做的不是汽车智能化，而是AI汽车化，将推动AI普惠到每一个家庭。我们通过AI，将物理世界与数字世界进行融合，让有限的空间实现无限的延伸。
20
世纪90年代之前，最好的处理器都是日本企业推出的，后来美国获得胜利。
过去我们认为全世界最好的汽车，是德国人制造的，今天，中国企业与一家特斯拉提供了全世界最好的智能汽车。
AI
方面也一样，只要我们不放弃，所有人每天努力，把所有心思与精力用在改变这些能力上面，去投入，结果一定会变得非常的好。
张小珺：
如果理想没有成功的成为全球领先的AI企业，会是什么？
李想：一定是刚才讲的几个综合能力，我们有缺失，包含研究、技术研发、产品、商业能力，也包含我们自身造血能力，这是综合体现。它是一个非常大的仗，甚至美国人把AI形容成曼哈顿计划，这是非常大的挑战。
我会全力以赴确保我们，有能力实现全球领先的AI企业，做好每一个环节。
如果在我有生之年，我没办法实现，或者我们犯了巨大错误没法实现，我非常乐于看到有中国顶尖企业能够在AI方面做得非常的好，实现AI的第五个阶段。
理想AI Talk访谈实录02、理想汽车到底谁懂智驾
2024年10月23日，理想汽车宣布行业首创全新一代双系统智驾方案端到端+VLM全量推送；11月28日，理想车位到车位智能驾驶率先推送。
不到1个月的时间，2024理想AI Talk预告：高速城市全场景升级端到端+VLM，将于12月31日全量推送AD Max用户。
2024年，理想智能驾驶发生了什么变化？关键节点上为何总能领先一步？
张小珺：
听说李想对智驾发了很大的火，你怎么还能留在这？
郎咸朋：
当时想哥说了一句很狠的话，他说郎博下半年如果我还看不到变化，我们还是拿不到头部位置，你这个负责人可以不用干了。
郎咸朋：
我觉得大家就回归的是体验与用户价值，重新把大家思路聚拢。
我们是给用户做有更好体验、更安全、更便捷的产品，而不是做一大堆什么从指标上看起来挺好的产品。那次所有人心里边又重新回到从产品出发，做智能驾驶，这是我觉得印象最深的一点。
郎咸朋：
想哥发火之前，我们内部这个端到端的预研，已经在开展。
郎咸朋：
我第一次试到这个车，从中关村开到北京交通大学。开了几公里，我问旁边的贾鹏，这是规则，还是怎么做的？怎么我觉得开得这么好？
贾鹏说一句规则都没写，全都是系统按照我们给它的数据，自己训练出来的。
我们开车都知道，如果前面有个车刹停，它是要缓慢减速，甚至还再抬起一点刹车，有这样非常舒适的刹车过程。
这个过程，我们团队在规则阶段，写了很长时间代码，都没有达到完全拟人、解决所有场景的表现。
我第一次试驾端到端，它的纵向就已经比之前试过所有的都要好的状态，这才用了短短不到15天。
我觉得那时建立一个信心，端到端一定能做出来。一旦它做出来，一定会比现在所有智能驾驶软件都要好。
张小珺：
端到端是灵丹妙药，为什么2023年不上？特斯拉2023年就上了，你2023年在干嘛？
郎咸朋：
我们在等，等足够数据与算力，等到了，我们就能上。
端到端VLM大模型最终的本质，是用AI来做自动驾驶。AI三个要素：算法、数据、算力，这三个要素必须全都齐备。我们2024年准备好，所以我们能做这个事。
理想AD Max车型销量，2023年起来了之后，到2024年初，高质量训练数据量达到10亿公里左右规模，这是一个基础。
第二是算力基础，2024年初，我们算力到5EFLOPS。
再加上第三步，端到端一些预研也有一定成果，到2024年初，是天时地利人和，可以做这个事，2023年我们还在补课的过程。
张小珺：
为什么很多企业端到端是两个模型，不是One Model？
我们要做端到端时，给自己定了一个目标，一定要用纯数据驱动的方式来做这件事，不是结合之前规则来做，所以说它性能上限非常高。
张小珺：
为什么理想是端到端+VLM，不像特斯拉只用端到端？你们对自己端到端不够自信？
郎咸朋：
不能这么讲，我们在做技术方案时，充分参考世界上所有先进方案，始终无法解决一个问题是，当一套自动驾驶或智能驾驶系统，它工作时，如果遇到之前没有见过的场景，应该怎么处理？我们认为是端到端+VLM，就是系统1+系统2，很好模仿人类大脑工作方式。
张小珺：
如果智驾一号位想要推动智能驾驶投入，老板会成为阻力吗？
郎咸朋：
没有，反而李想一直在催促我：郎博，我们自动驾驶怎么还是慢了？赶紧加快速度。
张小珺：
其他人不转，是他们Corner Case解决得比你们好？
李想：
有些企业Corner Case解决得比我们好，他会招很多的人，5倍、10倍的人，一个路口一个路口解决。不但解决规则算法Corner Case，甚至还自己有地图，修地图的Corner Case。
张小珺：
过去2年在AI上，你有什么哇塞Moment吗？
李想：
ChatGPT肯定是，我们内部还是有很多哇塞。
一个印象最深的是，我们决定启动端到端，并匹配好资源，准备好200人团队，他们训练了几十版模型，第一版放到车上，当时郎博让我们来试，我跟经纬中国合伙人张颖在北京研发总部正好就一起试。
张颖坐主驾、我坐副驾，当时我就很惊讶：这一个月的训练，比过去3年做的东西，进步速度要快。
张颖之前试过无图NOA，当他试到端到端时，发现这跟人很相似，甚至在一个路口，旁边有辆车为了躲行人，往我们这边躲时，这个车也适时避让。
他问为什么能躲那么快？我说端到端响应速度，快了好几倍，他是One Model，而不是经过4个步骤。
我们下一个大版本更新时，用户可以在车上直接很清楚看到端到端工作方式是什么样，视觉语言模型工作方式是什么样，AI到底是怎么工作。
张小珺：
大家都说理想做智驾，是投入最晚、最慢的，你怎么看？
郎咸朋：
2018年1月，我加入理想时，跟李想讨论过这个问题。
什么才是决定最终智能驾驶或自动驾驶实现的最关键因素？我们当时聊的是数据。
人才可以流动、算法可以提升、算力非常重要，但是只要有健康资金、合理资金使用，也是能买得到。
最重要是数据，数据它是买不到的，必须自己有这样一个非常高质量、规模非常大的数据，才可以做好自动驾驶。
我们要按照节奏来做自动驾驶，刚开始我们要先把车造好、把车卖好，积累更多的资金、人才、数据，到了一定时间点，再大量投入，达到更好自动驾驶的效果。
现在结果上，也是能看出这一点：我们自动驾驶的节奏，是非常好的。
张小珺：
什么时候，理想意识到，智驾对于卖车是有帮助的？
郎咸朋：
实际表现看，是从2024年开始，2024年智能驾驶对销量有非常好促进作用。
我们2月AD Max交付量占比，只到20%左右，到2024年下半年，超过50%，这是实打实的业绩。
早期大家认为自动驾驶是一个功能，它跟座椅加热没有大的区别，没有解决用户日常出行的舒适性。
直到现在我们用AI做自动驾驶，端到端+VLM真正解放用户长时间驾驶疲劳。
当我们能达到综合城市+高速综合接管里程MPI 100公里、几百公里时，大家就真正愿意为自动驾驶买单。
张小珺：
理想提出有监督智能驾驶，跟自动驾驶L1~L5传统分级，有什么区别？
郎咸朋：
这里面体现我们对自动驾驶研发的思路差别。
之前很多人认为L3自动驾驶是L2辅助驾驶延续，只要把L2辅助驾驶的场景越做越多，总有一天能无限趋近L3，甚至可能就能够做到L3。
我们看来，L3或者有监督智能驾驶，并不是L2延续，而是L4或者自动驾驶的先导程序。
我们是锚着未来自动驾驶能力去研发、成长、迭代，而不是沿着过去一套用L2思路，做现在的自动驾驶。
张小珺：你说自动驾驶是能力、辅助驾驶是功能，两者本质区别是什么？
郎咸朋：功能是预设条件，能力是应对所有条件，你不可能穷尽所有预设。
功能的话，还是用上一代软件1.0方案做自动驾驶。最大问题是在研发之初，就要清晰设定所有条件、所有边界，以及最终确定性的结果，这在自动驾驶里非常困难。
能力的话，是用AI方式做自动驾驶。当我们把自动驾驶当成能力开发，从最本质思考人是怎么学会开车的。
最开始人去驾校学习，掌握基本驾驶技能，再考试。考完掌握基本能力后，作为实习司机，一边实践、一边提升能力，慢慢成长为老司机。
我们系统1+系统2的方案，让自动驾驶系统，拥有这种能力去迭代与成长，随着数据量增长，它会慢慢让性能随之提升，这个是大家经常说的规模效应。
郎咸朋：我们已经验证出来。这不是我们发明的，所有大模型应用都符合这种规律，也就是说数据规模与数据质量增长，会带动性能增长。性能增长是接近于线性，这就是我们用大模型最本质的好处。
张小珺：
有监督智能驾驶阶段，理想交付给用户的产品长什么样？
要想实现有监督智能驾驶，一个前提是实现车位到车位，也就是解决最前面100米与最后面100米。以前智驾是从干道开始，现在可以从小区车位开始，包括园区道路、泊车、城市道路，还有高速与收费站ETC都会全部打通。
高速城市全场景升级端到端+VLM，以及创新的AI推理可视化的交互，将在近期随OTA全量推送给所有的AD Max用户。
郎咸朋：
按照现在的端到端+VLM这套体系，能力继续迭代的话，我们是有希望在2025年实现L3。
张小珺：
面对李想年初对智驾发火，你的职业危机是什么时候解除的？
我们目标是2024年，综合MPI（城市+高速综合接管里程）做到100公里接管一次的能力。
这个接管不是安全接管，不是说你要撞车了才接管，是用户觉得车开得不符合体验、不舒服的接管。
到2025年、2026年，我们会逐渐提升至500公里、甚至1,000公里以上。
慢慢让大家对智驾越来越自信、越来越依赖。
张小珺：
要实现这样的目标，需要储备多少算力与数据？
郎咸朋：要达到500公里的综合MPI（城市+高速综合接管里程），预计需要2,000万视频片段Clips水平。如果2,000万Clips，从不到5%的老司机筛选，这里隐含的数据量，要达到50亿公里、甚至上百亿公里水平。
理想AI Talk访谈实录03、李想从天花板到瓶颈？
张小珺：
为什么车企要自研大模型？这个决策是怎么做出的？
陈伟：
这个事情也是逐渐达成共识，我们当时已经把线上关于自然语言处理的技术，切换到预训练模式下，任务型对话，能够在车里面，做车控、媒体、导航这样非常多垂域的覆盖，上面用预训练模式能够快速高效、高质量完成这样能力。
2022年底，ChatGPT发布，我们看到大模型带来的认知智能与语言智能突飞猛进的变化，这件事对我们有非常大震撼。
我们内部也在想，为什么我们没有快速考虑把这个模型架做得那么高、那么大。
后来想哥提了一个话题，他说现在我们应该回归用户体验，核心问题在认知智能上。
认知智能这件事，我们需要考虑怎么把技术做升维，能够用更厉害、更先进技术，把理想同学认知快速拉上来，把天花板拉高。这件事，对我们后面做基座模型，我觉得是指引性的状态。
我们必须要从基座，从底层开始建设，这样未来我们在做更多技术创新时，产品与研发才能有更快速迭代，体验才能持续做创新，而不是只做行业的平均水平。
张小珺：
作为后来者，你们准备怎么追赶ChatGPT？
陈伟：
我觉得OpenAl现在是整个行业标杆，除了目前OpenAl宣称进入L2推理者以外，绝大部分团队现在停留在L1聊天机器人阶段。
在这样一个状态下，技术处于早期，我们在做无限游戏。探索边界不清晰的情况下，我们最重要的事，是把握住目前第一性原理规模效应Scaling Law。
我们迭代非常快，2023年底12月，OTA 5.0之后一直到现在，Mind
GPT云端大模型已经迭代30多次。
陈伟：
Mind GPT到现在为止，一共经历3代。
2023年4月，Mind GPT 1.0第一版模型出来，到2023年底时，我们车机OTA 5.0发布这个大模型的上车，是行业第一家把大模型推动上车的公司，也是汽车行业首家通过国家大模型备案的。
2024年中，我们完成 Mind GPT 2.0变化，对我们算法团队来说，除了关注模型效果的提升，还要关注整个训练效率与推理效率。
Mind GPT未来模型架构，肯定会是混合专家模型MoE+Transformer结构，会持续往前迭代，我们在MoE模型上线时，相较Mind GPT 1.0大概翻了一倍，但是推理成本跟Mind GPT 1.0基本保持一致。
Mind GPT 2.0重点在语言理解与知识上，另外一块是在长上下文上有比较大突破，也就是在逻辑推理能力上做了进一步强化。
2024年底，我们会上线 Mind GPT 3.0，这是我们第三代 Mind GPT的能力。
Mind GPT 3.0，相较前面两代核心不同在于，以前我们重点放在语言模型上，但是我们认为未来在人机交互过程中，它应该是多模态的端到端大模型，应该融合整个人机交互的体系里，像语音、视觉、语言这样模态进去，能够理解不同模态，能够在一个模型内完成从感知、到认知、再到表达的完整能力。
这样的好处，是它能够让人机交互的延迟，从以前比如说几秒钟，变成可能500毫秒以内，这样人与机器、人与Al之间的交互，就能像人与人交互一样自然。
陈伟：
我们现在预训练数据规模量，已经到10万亿Token规模，有了高质量的课本知识以外，我们还需要给大模型提供由简单到复杂、由粗到精的过程，让它逐渐一步一步学习。
我们在预训练后训练阶段，也要构建一套分段学习的逻辑，在数据构建上，我们要考虑怎么能给它建立一套好的学习逻辑，现在重要的是要尽快把强化学习后训练的事情做好。
陈伟：
第一个，是多模态数据，有自动驾驶的，也有理想同学对话模态，这些数据是独有的。
第二个，是用户在产品里自己使用的数据，代表你的场景或产品本身场景的一些特性，这也是自己独有的，我们也在构建自己数据飞轮，争取能够把这些数据能力，进一步发挥出来。
张小珺：
理想同学跨越到L3智能体的点，会是什么？
陈伟：
对于逻辑推理，更重要的是做好子任务分解以后，还要让它针对自己思考方式做更多发散性思考，在每一个思考路径上，做出自己反思，做到自我纠错。
甚至忽然间碰到死胡同时，还能回溯回来，我觉得这是非常强的思考能力。
我们重心，是希望能够实现从L1 聊天机器人ChatBot、到L2推理者的变化。
我们定义L1，有两个核心特点，第一个是能够实现多模态，人就是能听会看，我们认为语音与视觉加入到大模型，是非常关键的。
第二个是指令遵循的能力，能够听得懂人在跟它讲什么，再复杂的命令，也能听得懂，能够比较准确地执行。
支撑理想同学的技术，是Mind
GPT的多模态智能体技术，理想同学走到L3时，Mind GPT应该长成的样子，是多模态智能体。
张小珺：
现在大家都觉得预训练规模效应Scaling Law达到天花板，这对中国团队影响是什么？
陈伟：
如果我们想做好后训练，我们依然需要有好的基座模型，我们需要具有自己预训练的规模效应Scaling Law。
这件事情短期内会出现，会传出来有些公司在模型做得更大以后，效果可能没有想象中明显，我认为这个可能还是一个从AI算法到Al infra之间，目前有些要待攻克的问题。
第二个点，我觉得规模效应Scaling
Law本身在解决的问题，是模型的效果，与数据、模型规模之间的关系。
我们越来越觉得数据不只是规模的，需要有高质量的数据，才能把规模做上去，才真正有价值。
这个过程中可能大家对规模效应Scaling
Law的看法，也会有一个粗到精的过程，理解才能更深刻，我认为这个肯定会是大模型时代的第一性原理。
张小珺：
第一次听李想说，他要做一个AI企业时，你在想什么？
陈伟：
大家有一个充分共识，AI技术是未来最大机会。
我们内部做了非常长时间关于AI战略讨论，最后做决策，主要基于几点，对用户的理解，对行业发展趋势的判断，对市场，对竞争，还有对自身的分析。
当我听到这个消息时，我觉得是自然而然，必将发生的事情。
想哥是非常坚决的，他说，如果我们要是在未来不做AI，我们什么都不是。
张小珺：
你觉得理想汽车有这样技术基因吗？你们创始人不是有技术背景的人。
陈伟：
理想汽车创造爆品背后的这种逻辑，是我们推出的产品，都是之前行业没有见过，有我们非常多背后的技术创新，这些都是李想带领团队做出来的。
大模型时代来了之后，AI从业者，大家对技术这块认知与想法，可能都需要重构，包括技术栈也需要重新迭代。
我觉得大家对于这件事的认知，都在同一个起跑线上，那就取决于学习速度，李想恰恰又是学习速度非常快的人。
在几个月前，OpenAl o1推出之前，他当时跟我们说我们的重心，不要只放在基座模型训练上，要花更多精力放在模型的后训练这件事上。
OpenAl o1发布之后，整个大模型训练范式，跟他几个月前判断非常一致。
我觉得还是要思考一些本应属于用户的价值，这些价值今天没有实现，影响它实现的障碍到底是什么？这是最重要的。
比如大家都觉得电动车很好，充电很难，这是全行业难题，我们怎么解决？我们有了增程，有了5C，有了自建充电网络。
它是个取舍，你得知道自己想要什么。能够像谷歌克制变成一个搜索框，像OpenAl克制变成一个对话框，这需要巨大能力，简单所以丰富，不是复杂所以丰富，复杂就僵化，这是我们解决问题的方式。
张小珺：
你对产品了解更深，还是对技术能力认知更深？
李想：
过去我们提供的东西叫功能，功能最主要获取方式是体验，通过不同产品，获得不同体验，判断功能价值。
AI时代看能力，必须得搞研究，对技术方向进行有效判断，再搞技术研发，再产品化。
张小珺：
没有上过大学，会让你在社会中遇到更多挫折吗？
李想：
本质上没有什么挫折，它不影响我学习，不影响我获取知识。
唯一遗憾可能是，我人生中，缺少这么一段大家都有的体验，在这方面，跟大家没有共同的语言。
张小珺：
你现在欲望是什么，要做1万亿市值的企业吗？
李想：
1万亿市值，不是我的欲望，只有成长是我的欲望。
经营公司，有两件事情是最重要的，一是推出长远有价值、有意义的产品与服务，要做判断、要出题、要训练、要投资。
二是设定好有向往感、有意义的目标，目标是特别有效的管理方式，1万亿反映对用户的价值，也反映行业地位，它不是空洞的，背后还有很多东西要做。
李想：如果不能实现L4自动驾驶，我们肯定不能迈入万亿俱乐部。
一定要采用完全不同商业模式，还有非常好的能力来支撑。
技术、产品、用户三个层面的高速增长，是最顶级的企业都具备的特质。
科技说：马斯克、贝索斯、拉里·佩奇/谢尔盖·布林、扎克伯格、黄仁勋、Vitalik Buterin、Brian Armstorng、Jack Dorsey、孙正义、华为、马化腾、张小龙、张一鸣、王兴等
投资说：巴菲特、芒格、Baillie Giffrod、霍华德·马克斯、彼得·蒂尔、马克·安德森、凯瑟琳·伍德等
元宇宙说：Meta/Facebk、苹果、微软、英伟达、迪士尼、腾讯、字节跳动、EpicGames、Roblox、哔哩哔哩/B站等
星际说：中国国家航天局、NASA、历年国际宇航大会，SpaceX、Starlink、蓝色起源、维珍银河等
消费说：亚马逊、沃尔玛、阿里、京东、拼多多、美团、东方甄选等
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