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更新时间:2025-12-02 18:54:25 浏览: 次
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另一方面,理想汽车业务布局中也有亮色。三季度,公司首次推出了纯电动SUV产品线两款新车接连上市,并迅速赢得市场关注。据悉,两款车型累计订单已破10万台,为后续交付奠定了旺盛需求基础。这意味着理想成功迈入“增程式+纯电动”双线并行的新阶段,不再局限于此前单一的增程式技术路线。同时,公司顶尖的智能驾驶功能正在得到验证:搭载在理想i8上的“理想VLA司机大模型”表现出高粘性的用户使用率,10月份VLA功能的月度使用率达到91%,用户渗透率居行业领先。这表明,尽管财报数字冷峻,理想在产品和技术上的战略投入仍然可圈可点,为未来反弹埋下伏笔。

据披露,M100在不同AI任务下展现出惊人的算力:运行大语言模型(LLM)推理时,单颗芯片性能相当于两颗英伟达Thor-U;处理视觉感知的卷积神经网络任务时,单颗相当于三颗Thor-U芯片。这意味着一辆搭载M100的理想汽车,将具备远超当前主流的算力冗余。有了强大的“心脏”,理想的智能驾驶系统便有望运行更复杂的模型。更重要的是,理想同步自研了模型编译器与配套软件,使M100的硬件潜能将得到充分释放,预计其性能成本比能达到当下高端芯片的三倍以上。

这套模型在2023年实现端到端自动驾驶能力的迭代,今年又通过“超级对齐”等技术优化,成功大规模装载于量产车型理想i8,并OTA升级推送给旗舰用户。高达91%的使用率显示出用户对这套AI驾驶助手的接受度和信任度——它不仅能协助驾驶,还在持续学习进化。理想透露,公司正开发更通用的“车辆基础模型”,聚焦提升机器的感知、理解和响应能力。这可以视作自动驾驶乃至机器人领域的基础大模型,一旦成功,或将成为理想在物理AI时代最为核心竞争力。

一个关键动作是由李想亲自收拢人力资源大权。11月的一则公告显示,原属CFO体系的组织部与人力资源部被合并,改组成人力资源部门并入产品与战略群组,由“老人”杨海山负责直接向李想汇报。这是李想首次亲管HR,他希望以此打通人才引进、绩效激励等关键流程,避免繁冗审批拖慢了招募顶尖AI人才的节奏。一位接近理想的人士透露,李想认为构建面向AI的组织不能照搬华为那套强调流程节奏的模式,而要更加注重效率与灵活度。此前理想曾在2022年底喊出“全面向华为学习”,引入过华为系高管打造矩阵式架构。但实践证明,这种复杂的双线汇报和流程拆分在内部造成一定内耗——例如招聘流程过长导致人才错失等问题。

而郎咸朋在内部信中也阐明此举目的:要以更快速度、更高质量实现技术突破和产品落地,使自动驾驶组织向AI组织持续演进。过去一年里,理想自动驾驶团队尝试了端到端算法开发、“超级对齐”等新方法,也暴露出跨团队协作不畅、异地开发沟通成本高等问题。因此现在改为更细分的专业小团队,各自冲刺关键技术节点,同时加强协同“像一个球队一样为共同目标努力”。这番调整表明理想意识到:欲驾驭AI时代的研发模式,组织形态本身也要像AI一样敏捷进化,拒绝大而慢,追求小而快。
自研高性能芯片和训练大模型,都是目前连科技巨头都在探索的前沿领域。英伟达、特斯拉投入多年才分别打造出业界领先的车载芯片和自动驾驶网络,理想的M100和VLA想要后来居上绝非易事。虽然目前披露的数据令人振奋(如M100算力对标多颗Thor芯片),但商业化落地往往需要突破实验室成果到规模量产的最后“一公里”难关。汽车芯片要面临车规可靠性、成本控制、生态兼容等挑战;大模型应用在自动驾驶,还需解决海量真实世界角落案例的学习和验证。理想将宝押在软硬件协同上,试图以系统工程优势实现超车,但能否真正替代成熟的英伟达方案、在功能和安全上获得监管和市场认可,仍有待时间检验。
理想汽车押注的AI无疑是最烧钱、也最具颠覆性的方向。这场豪赌能否带来绝处逢生的结局?取决于技术突破的速度、组织变革的效率,更取决于理想能否在阵痛期稳住阵脚、平衡好短期生存与长期理想的关系。正如李想所言,如今的理想汽车正重新拥抱创业者的心态,在至暗时刻鼓起二次创业的勇气。押上百亿家底攻坚未来科技,这一幕让人想到特斯拉、苹果在历史转折关头的孤注一掷。从这个意义上说,理想汽车的故事已不单是财报上的起伏,更是关于一家企业赌上命运走向下一个十年的抉择。
