看了理想汽车AI Talk的三期节目，外加张小珺的3万字访谈，猛然发现理想这次要动真格All in AI了。

一个千亿营收的大公司，发生如此重大的战略转变，几乎所有人都想搞明白三个问题：Why？What？How？

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在《技术的本质》一书里，作者一针见血地指出，技术是现代社会的纽带和桥梁，一头连接着社会需求，一头连接着技术背后的现象具备的能力。

英雄所见略同，理想汽车掌门人李想表示，作为一个产品经理，必须同时精准洞察产品需求和深刻理解技术能力，两者的交集越大，产品经理产生的价值就越大。

看来，顶级大佬都非常善于用短短的几句话描述事物的本质。

从产品需求和技术能力的角度可以很好地理解为什么理想汽车要All In人工智能。

从产品需求的角度，经过多年的发展，汽车产品的形态发生了巨大的转变，正由传统、单一的交通出行工具向可自主移动的智能第三生活空间演变。

从技术的角度，可自主移动对应自动驾驶，智能第三空间对应的是智能座舱和智能底盘，到了今天这个时间点上，自动驾驶、智能座舱、智能底盘背后的主要技术驱动力便是人工智能。

先说自动驾驶，从端到端范式大火的现状来看，只有完全神经网络形式、百分百数据驱动的端到端AI模型架构才可以解决层出不穷的长尾场景。

再说智能座舱，只有具备多模态理解能力和交互能力的端侧感知大模型、端云结合的GPT类认知大模型、可调用各种模型和API的Agent执行体才能满足人与汽车之间自然交互的需求。

智能底盘同样正在向AI底盘进化。

除了产品需求和技术能力，还有一个视角可以解释理想汽车为什么要All In AI。

观察一下特斯拉股价最近的表现就会发现，从10月10日的We Robot发布会之后，特斯拉公司的市值在短短两个月内从1万亿美金增长到了1.4万亿美金，羡煞一众友商车企。

其背后的主要驱动力来自于投资者终于意识到，特斯拉不是一家汽车公司，而是一家人工智能和机器人公司。

理想汽车大张旗鼓的宣发也有向资本市场喊话之意，毕竟，和人工智能需要的巨大投入相比，理想汽车目前强敌环饲，自我造血能力相对不足，迫切需要从资本市场获得炮火的支持。

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最近两年赚得盆满钵满的英伟达掌门人黄仁勋曾经说过，在大模型时代，最重要的能力并非解决问题的能力，而是正确提出问题的能力。

马斯克也经常在各类访访谈中提到《银河系搭车客指南》，借用书中观点表示“如果能正确地提出问题，那么找到答案就容易多了。

”同样，对一家正处于关键爬坡期的公司来说，做什么要比怎么做处于更高的优先级。

根据李想在AI Talk里的表态，结合理想汽车当前的发展状态，可以认为它在人工智能领域设定了一个短期目标和一个长期目标。

短期内，分兵而进，完善基于语言智能的理想同学，继续增强它的多模态感知和交互能力、上下文能力和推理能力。

同时，继续打磨基于行为智能或空间智能的自动驾驶，将平均接管里程从目前的四五十公里提升到500公里左右。

长期内，顺从语言智能、空间智能正在相向而行、互相融合的趋势，以视觉-语言-动作VLA模型或者更高级别的模型把语言智能和空间智能真正融合成一体。

具体到智能等级上看，理想自动驾驶力争在2025年实现L3，争取在三年内实现L4。

理想同学要在目前L1级别的聊天机器人的基础上慢慢建立推理能力，进化到L2，再进化到可以消除各种复杂提示词的L3级Agent。

正如自动驾驶存在L1到L5的5大分级一样，大模型赛道执牛耳者OpenAI定义了大模型的五大智能等级。

当前的大模型基本上都处于L1聊天机器人阶段，到了L2阶段，推理和解决问题能力达到人类水平，OpenAI最近连续12天召开的发布会标志着GPT已经初步进化到了L2的阶段。

到了L3，便可以进化到智能体Agent。从自动执行任务这个角度来看，自动驾驶领域的L4正好等价于大模型领域的L3。

有了智能等级的分类和刻度尺，大家是不是对理想汽车的目标就更加清晰了？

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老子说，治大国如烹小鲜，把做产品比作做饭，理想汽车要完成做出融合空间智能和语言智能的基座模型的既定目标，该怎么做好这道菜呢？

第一重要的当然是控制好火候，把握好从研究、技术到产品、商业化的节奏；第二重要的是在一路攻关克难的过程中准备好所有必备的食材和要素。

虽说理想汽车是电动车业务盈利的少数几个本土车企之一，而且具有上千亿的现金储备，但是，相较于其雄心勃勃的远景目标，理想汽车目前在财力、人力、算力的储备上还是过于单薄了。

在现阶段，单从商业的角度来看，具身机器人实在是特斯拉、华为、比亚迪这类顶尖级的企业才应该介入的领域。

和那些至今尚未盈利且营收规模远不及理想汽车的车企出于市值管理的角度急霍霍地进入具身机器人领域不同的是，理想汽车极大概率还是会保持非常难得的克制，在实现L4级自动驾驶之前，不会分兵去研究具身机器人。

在现阶段，理想汽车会把主要精力放在及时扩充产品矩阵并打磨自动驾驶和理想同学上。

通过自动驾驶能力、理想空间的进步吸引用户下单，高筑墙、广积粮，多多卖车，积累现金的同时，通过穿行在广袤的中国大地上的几百万辆车队源源不断地获得高质量的数据。

在驱动人工智能产品进步的数据、算法、算力三要素里，虽然为人津津乐道的算力数字最容易引起数学能力已经退化到只能比大小的人们的关注。

但是，分出胜负手的关键在于算法，真正重要的护城河是数据。

可以认为，在预训练范式逐渐走到头的情况下，高质量的数据和领先的算法才是一家自动驾驶企业真正的护城河。

不知是有意还是无意，理想在产品矩阵上采取的套娃策略非常有利于它获得高质量的驾驶数据，凭借统一的传感器布局方式、相近的安装位置、高度，理想汽车可以收集非常高质量的驾驶数据，这种优势鲜有本土车企能比。

至于进阶版的理想同学，理想极大概率采取联合自研的方式，毕竟，这个世界已经有太多出色的大模型了。

在这次访谈里，理想汽车制定了一个雄心万丈的目标：在自动驾驶/空间智能领域跻身本土第一，在语言智能领域杀入本土前三！

很多人都认为李想过于飘了，其实不然，取法乎上，方能得乎其中。

再说了，雷总说了，梦想还是要有的，万一实现了呢？