2024年12月，理想汽車交付了58513輛新車，全年累計交付量突破了50萬輛，成為新勢力品牌年度銷量冠軍，也是第一家跨過50萬年銷量門檻的造車新勢力。
這一年和以往不同，得益于人工智能，理想汽車同時實現了銷量和質量的提升。2024年2月，理想汽車的AD Max車型交付量占比只有20%左右，但到了下半年，這一比例提升至超過50%。這就意味著智能駕駛對銷量有提振作用，且AD Max車型還會帶動毛利率增長。
理想L6是理想汽車銷量增長的驅動力之一。理想L6于2024年4月18日上市 ，截至9月19日，理想L6僅用時5個月，交付量就突破了10萬輛，占品牌前10個月總交付量約25%，交付量激增的表面是產能爬坡快，更深層次的原因則是人工智能技術對于供應制造端的賦能。
2024年12月25日到27日，理想汽車董事長兼CEO李想和理想汽車自動駕駛研發副總裁郎咸朋、理想汽車智能空間AI負責人陳偉在2024理想AI Talk上談及理想在人工智能上的進展和未來規劃，外界對此解讀為“理想向人工智能轉型”。
但人工智能一直都是理想的基因，流淌在理想的血液里。2015年，李想就在理想汽車創立之初提出“希望15年之后的理想汽車可以在人工智能領域構建完整的體系化能力”的目標。
沿著這一面向人工智能的遠景目標，2018年前后，理想加快了在人工智能的布局。2020年初，理想開始著手構建技術平臺化，主要包括智能駕駛平臺AD和智能座艙平臺SS。2022年9月，理想將人工智能的地位提升至戰略層，將發展人工智能技術確立為戰略核心。次年1月，李想在一封內部信中明確“理想的愿景是成為一家全球領先的人工智能企業。”
他對此的解釋是“我們把人工智能從一個隱藏的戰略變成一個開放的、陽謀的戰略，是為了吸引更多的人才。”理想汽車一年100億的研發投入，有近50%是投入到人工智能相關領域。表面來看，理想汽車被認為是依靠產品定義取得成功，但真正的內核是人工智能技術。
人工智能就是理想的基因
李想在內部建立了四支人工智能相關的團隊，智能商業和智能工業基于智能數據升級組織能力和決策能力，提升企業經營效率；理想同學和智能駕駛則直接面向用戶體驗。
理想L6在上市5個月內就能做到10萬輛交付，除了出色的產品力、銷售能力，理想汽車基于數據智能的智能工業體系，從制造端確保了新車上市后快速度過產能爬坡期，且產品品質穩定可靠。
以理想L6為例，5個月10萬輛的交付規模，意味著這款新車要在上市后5個月就要產能做到月均2萬輛以上。但汽車公司在新車上市后通常采用產能爬坡的方式，逐步增加產能以保證產品品質，降低風險，因此，很多汽車公司幾乎都是需要3-4個月時間才能做到1萬輛月產能。
在2024年11月的廣州車展期間，理想汽車第一產品線總裁湯靖就說，不只是L6，其實L7、8、9都是在上市左右1個月的時間，就可以做到月交付量破萬，背后對應的月產能破萬，其實依靠的就是人工智能技術。
在智能工廠，理想汽車“用數據智能來驅動制造”，換句話來說，就是用數據智能來降低工藝流程的耗時，提升精確度，進而保證產品的可靠性。
汽車工廠都有四大車間，代表汽車生產的四大工藝流程，分別是沖壓、焊接、涂裝和總裝。四大車間對于自動化和人力的要求有很大的不同，前三個工藝流程的自動化率非常高。總裝是最耗人力、耗時間但對精確度要求又非常高的。總裝車間的工人占了工廠大約60%比例，而這些工人大約會有50%的時間用在打螺絲上。
一輛車大約用到3000顆螺絲，在汽車生產流程中，打螺絲實際上是最耗費人力和時間的工藝之一。而打螺絲，最關鍵的一個指標就是“扭矩”，一顆螺絲的扭矩精確度，決定了這輛車在5年甚至10年這樣長時間的行駛中的可靠性和穩定性，如果螺絲扭矩不精確，在用戶層面的感受就是“這輛車在3年左右容易出現異響”或者是“某些零部件的連接松垮”。
因此，如果在生產端不解決好打螺絲這個問題，不提高這四大車間60%的工人的效率和精確度，是不可能做到新車上市第一個月生產1萬輛汽車的。為了提高這個環節的效率和精確度，理想汽車利用智能數據——毫秒級的內置的扭矩曲線，把打螺絲的過程和原來的過程進行對比，通過深層的計算邏輯智能判斷這個螺絲是否真的連好了。如果沒有連接好，系統會發出警報，工程師和質量人員會跟進處理。
在四大車間，理想汽車都是利用數據智能來提升每個環節的效率，并確保生產質量。2023年7月，理想全棧自研的智能制造操作系統Li-MOS上線，實現了每一輛理想汽車從排產開始到下線的制造過程全周期管理，包括計劃、物流和四大車間的端到端全流程閉環。
比如，在沖壓車間，理想汽車會利用所有沖壓相關的參數——有1000多個，自動根據沖壓車間的原材料的狀態去匹配最優的沖壓參數，這樣就可以快速上量而不是慢慢嘗試。焊裝車間的自動化率已經接近100%，但抽檢無法保證質檢全面覆蓋，成本也相對高，所以理想汽車會采集焊點焊接中電流、電壓、電阻的參數，并利用參數的變化建模，對焊點的可靠性進行預測或者分析，如果焊點數據發生偏移，系統很快就能檢測出來，方便后續針對性檢查。
Li-MOS生產操作系統高效調度計劃、物流和四大車間的同時，也產生了海量的高質量數據，而這些數據提供了人工智能在汽車行業落地的可能性。基于用戶車脫敏數據以及基地制造過程數據，理想汽車全自研了一套AI工具系統，實現了端到端的數據AI應用。
AI智能模型的應用其實還覆蓋到了汽車服務環節。比如，傳統的售后服務從發現問題、建立工單、診斷問題、進店維修全流程至少需要3天時間，但借助AI模型，只需要5秒鐘就能完成車輛診斷、方案生成和零件準備，直接去除中間環節，大幅縮短了售后維修技師到客戶的鏈路。得益于數據智能的應用，理想汽車北京工廠于近期入選了工信部發布的卓越級智能工廠名單。
過去一年，理想汽車的智能駕駛也取得了關鍵進展。李想本人就是智能駕駛的資深用戶，他沒有司機，都是自己開車——80%的時間他都是依靠智能駕駛系統在開車，只是因為另外20%是他需要趕時間，更注重效率。
在2023年底已經推送全場景NOA的情況下，李想仍然把智能駕駛團隊不少人趕到了美國，讓他們在不同的城市體驗特斯拉FSD V12。去年4月，理想開始全力轉向端到端。理想汽車AD團隊200多人集中在中關村進行封閉開發。1個月后，李想就在北京研發總部體驗到了采用端到端技術的測試車輛。
他給的評價很高：“過去1個月的訓練比過去3年做的東西進步速度要更快。”為了加快數據訓練，李想非常支持AD團隊在算力端的投入，每年在訓練算力上投入超過10億元，把算力從2023年中的2.4ELOPS增加至2024年底的8EFLOPS。
2024年10月和11月，理想汽車分別全量推送了端到端+VLM（視覺語言模型）和車位到車位的智能駕駛能力。 理想的端到端模型全部由一個模型來實現，中間沒有任何規則。安全、舒適和效率也因此大幅度提升，駕駛方式更擬人化。隨著模型訓練數量的提升，理想汽車未來也將跨入更高級別的自動駕駛。
基于理想自研的車載認知大模型Mind GPT打造的理想同學也在快速進化。這個模型的迭代速度非常快。2023年4月，Mind GPT 1.0的第一版模型完成；2023年年底，理想汽車推送了OTA 5.0，大模型上車。去年年中，理想的Mind GPT 迭代到了2.0。除了車端，手機端的理想同學App也應用了這個模型，并在各大應用商店上線了。
面向未來，Mind GPT 的模型架構采用的是MoE（混合專家模型）和Transformer結合，持續往前迭代。“我們是希望能夠實現從L1 ChatBot（聊天機器人）到L2（推理者）的變化。在L1，它能實現多模態，擁有指令遵循的能力。當理想同學走到L3的時候，Mind GPT 應該是一個多模態智能體。”理想智能空間AI負責人陳偉說。
“智能體”，這就是李想心中人工智能的“iPhone 4時刻”——普通老百姓都能用，能獨立、連續、持續的完成任務，而不再需要密集的提示詞。
理想成立之初，人工智能就已經是長遠發展目標的核心。第一輛理想汽車下線、交付，人工智能在理想的產品體系內擁有了落地場景。圍繞人工智能，理想汽車在智能工業、智能商業、智能駕駛和智能空間初步建立了體系能力，既覆蓋廣度，也進入深度。人工智能就是理想汽車天生的基因。
硅基家人，李想的AI新思考
成為一家人工智能企業是李想和理想汽車和終極目標，基于這個定位，理想汽車做的不是汽車的智能化，而是人工智能的汽車化。李想認為，汽車只是人工智能的一個入口，一種呈現方式，終極的人工智能也并非只有一種形態。
在人工智能時代，汽車將會從交通工具進化為智能空間機器人，而理想要做的就是通過人工智能技術將物理世界和數字世界進行融合，讓有限的空間實現無限的延伸，推動人工智能普惠到每一個家庭。
為了實現這個終極目標，理想汽車將經歷三個階段，也代表著AGI（通用人工智能）發展的三個階段：
第一階段是“增強我的能力”。人工智能只是輔助角色，最后的決策權仍在用戶，但人工智能給用戶帶來便捷、高效的體驗。人工智能的使用者是最終的責任人。
第二階段是“成為我的助手“，意味著人工智能可以完成任務并承擔結果，比如L4自動駕駛，車輛可以獨立完成行駛任務，并對任務的全流程負責。
比如，用戶可以指示一輛L4級別的汽車去接孩子，無需親自在場。車輛抵達學校后憑借面部識別技術讓孩子安全上車。在這個階段，理想同學代表認知智能，與L4自動駕駛代表的空間智能將會結合成一個VLA模型（視覺語言行動模型）。
第三階段就是“硅基家人”，人工智能已經不需要任何指示，成為了家庭的一員，或者一位可信賴的朋友，對所有相關成員都有深入了解，融入了生活的方方面面。最重要的是，使用者的記憶會成為人工智能的一部分并得以延續。
理想計劃分三步走實現終極目標：首先是在中國市場爭取成為第一，然后考慮在受美國限制以外的市場做到第一；2025年，理想的目標是要在中國成為智能駕駛的第一，在語言智能、大語言模型以及所提供的服務方面進入到前三；再往后，要把語言模型和智能駕駛合成一個更大的VLA模型（視覺語言行動模型），全面進入智能體階段。
李想關于人工智能的終極目標，來源于理想汽車，但又高于理想汽車。他承認，理想在未來一定會做人形機器人，讓人工智能具備更多的產品形態，也可能會推出一輛人工智能跑車。
從“產品”的角度去思考問題，一方面是李想堅定回歸用戶體驗，一方面則是他對產品背后的技術變革保持足夠的敏銳度。
2023年初，超級人工智能產品ChatGPT橫空出世，李想在第一時間就體驗了這款產品，他對此的評價只有一句話，“這就是人工智能應該的樣子”。
也是在那一年春節，他召集理想汽車的高層舉行了戰略會，會議的核心議題只有一個，那就是人工智能。他向所有人傳達了加速發展人工智能技術的緊迫性。陳偉就說：“如果沒有人工智能，我們（指理想汽車）什么也不是。”
李想為了保持對人工智能技術足夠專業的輸入，他仍然從一線管理中抽身出來，每周參加4-5次人工智能會議、看論文，聽取每個團隊關于落地實踐的匯報。
理想汽車的第一個十年，是中國汽車工業變革，全面向新能源、智能化轉型的十年。理想汽車抓住了這個機遇，只用了58個月，就交付了第100萬輛汽車，創造了造車新勢力的第一個100萬輛記錄。
下一個10年，甚至50年，是人工智能的時代。李想決定集合理想汽車在過去九年積累的所有技術優勢，推動理想汽車成為一家真正的人工智能企業并取得領先，把人工智能普惠到每一個家庭。“只要所有的中國企業不放棄，就有可能成為全球領先的人工智能企業，一切皆有可能。希望我有生之年可以做到。”李想說。
在年輕人身上，李想看到了人工智能的未來。在2024年，理想迎來了3000人的校招新成員，在李想的眼里，這些人比他們那一代人優秀10倍以上，受到了最好的教育，心智成熟，更重要的是他們已經拿出了結果。理想的技術展示會上AI相關產品有一半以上都是校招團隊做出來的，這令他非常驚訝。
“我們常說一個時代已經過去了，但我在他們身上看到一個時代已經開始了。”李想說。