理想汽车在智驾领域如何进行AI探索？

在全球汽车智能化与数字化浪潮不断加速的背景下，理想汽车作为新势力车企之一，早已将人工智能（AI）确立为未来发展的核心战略。理想汽车正通过不断深化智能驾驶、空间智能以及智能拓展等领域，努力实现从辅助驾驶到具备类人智能代理（Agent）的全方位转型。理想汽车以“人工智能的汽车化”为愿景，提出了通过自研大模型及多端生态打通，实现车端AI与空间智能协同演进的战略布局，其AI发展主要经历三个阶段。

1.增强能力阶段——主要聚焦在辅助性工作，初步实现车辆智能化；

2.成为助手阶段——通过多任务处理与结果负责机制，实现更高水平的智能辅助；

3.硅基家人（Agent）阶段——完全摆脱指令约束，实现自主判断与决策。

这种分阶段的战略路径不仅符合技术演进的内在规律，也为企业在未来竞争中抢占先机提供了明确方向。

理想汽车智驾技术演进

1.1端到端大模型与VLM模型的融合

理想汽车采用了端到端大模型与视觉语言模型（VLM）相结合的双系统架构，该架构可以实现L3级的自动驾驶，主要利用车载传感器收集大量实时数据，经由端到端模型进行规划与决策。由于纯端到端模型在面对复杂驾驶场景时难以保证模型学习的准确性，理想汽车引入了VLM模型作为“参考答案”系统，将过去基于规则（rule-based）的成果整合进模型之中，为大模型提供明确的指导。这种设计类似于人类大脑中“快速直觉”与“慢速理性”的协同工作模式，从而有效提升了模型在复杂场景下的安全性与鲁棒性。

端到端+VLM模型

如上图所示，端到端大模型的输入为传感器数据（包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等），经过深层神经网络处理后直接输出路径规划、车速控制等决策信息；VLM模型则利用视觉与语言信息对交通标识、路况环境等进行额外解析，两者结合能够形成更为准确的驾驶决策体系。当前阶段主要采用的是“Learning by Watching”（通过模仿人类驾驶行为进行学习）的方式，但这一方式在面对长尾数据和极端环境时存在局限性，因此未来将逐步向“Learning by Practicing”模式转变，即通过不断训练生成式视觉模型构建世界模型，提高对未来场景的预测能力。

2.2世界模型与MPI优化

在L3向L4的技术跃迁中，关键在于如何提升MPI（Miles Per Intervention，每两次人工干预之间车辆行驶的平均里程数）的指标。现阶段，MPI指标仍处于200公里以下，这说明系统在应对复杂场景时仍需要较多人工介入。为此，理想汽车正探索利用世界模型技术，通过“生成式视觉模型”构建车辆对周围环境的整体认知。世界模型不仅能捕捉静态信息，还能根据历史数据预测未来变化，从而为决策层提供“教材”般的标准答案，利用分解后的世界模型和奖励函数来动态规划、优化数据标签，有望大幅降低长尾数据问题对模型准确性的影响。

通过端到端模型与VLM模型的协同，理想汽车在智能驾驶技术方面正逐步从初级的L3阶段迈向具备部分L4能力的未来车型，这不仅为用户提供更高的驾驶安全性，也为汽车智能化的商业落地奠定坚实基础。

理想汽车空间智能技术演进

2.1从自然语言处理到多模态感知

除了智能驾驶，理想汽车在空间智能领域的探索也同样令人瞩目，理想汽车的Mind GPT则经过多次迭代，目前已累计预训练数据规模达到10万亿Token级别。在第一代Mind GPT 1.0发布后，理想同学迅速通过OTA升级进入车载系统，成为车机系统的重要交互入口；第二代Mind GPT 2.0在模型架构上采用了MoE（混合专家模型）与Transformer相结合的方式，使模型规模大幅翻倍，同时保持了较低的推理成本；第三代Mind GPT 3.0则进一步强化了语言模型的核心能力，未来有望实现语音、视觉、语言等多模态数据的融合，从而在一个模型内完成从感知到认知再到表达的完整闭环。

理想Mind GPT经历多次升级

这一系列的技术迭代表明，理想汽车不仅在智能驾驶硬件与算法方面领先，在智能座舱和语音交互领域也在积极布局。通过整合自然语言处理与图像识别技术，车载系统可以更精准地理解用户指令、提供信息查询、实现车机系统与手机APP的无缝互联，这对于提高用户体验、扩大数据采集来源以及构建完善的语料库都有着至关重要的意义。

2.2多端应用与生态构建

理想汽车的智能助手“理想同学”不仅仅局限于车机系统，其应用已扩展至手机端以及其他智能终端，实现了跨平台的无缝对接。基于大模型的自然语言交互系统，可以在语音指令、知识问答、情感交互等多个方面满足用户需求。通过不断优化模型参数和扩充语料库，理想同学在面对市场上华为、小米等竞争对手时也具备一定优势，凭借“具备GPT能力”的优势，理想正逐步缩小与头部手机厂商在自然语言处理领域的差距。

理想Mind GPT 3.0架构

理想汽车通过自主研发的AI平台，打造了一个以车辆为核心、涵盖车载、手机、家居等多终端的生态系统。这种生态系统不仅能够实现数据的高效互通，也为未来的跨场景应用提供了坚实基础。无论是在车辆行驶过程中的实时交互，还是在车外智能家居场景下的智能控制，均有望借助大模型的强大感知与处理能力实现更为流畅的用户体验。

理想汽车智能工业与智能商业拓展

3.1全栈自研智能工厂的构建

在智能制造领域，理想汽车凭借全栈自研的智能制造系统，已经走出了一条与传统整车制造截然不同的数字化转型之路。理想汽车通过Li-MOS系统实现了生产系统与销售系统的紧密集成。当销售端下达整车订单后，系统能够自动生成精确到工位和排序的生产计划，并通过LI-SCM系统自动向供应商发送物料采购计划，整个过程实现了无人干预的自动化作业。这种从需求预测到订单排产、再到物料采购的全流程数字化管理，不仅大幅提升了生产效率，还保证了生产与销售的高效对接，为企业降低成本、提升产品质量提供了有力支撑。

智能工厂的核心在于数据采集与实时监控，以及基于大数据和机器学习算法的动态调度。理想汽车通过对生产线上的各个环节进行精准监控，实时分析设备状态、物料供应和工位调度，最终实现生产流程的最优化。借助高精度传感器和边缘计算设备，智能工厂还可以在极短时间内响应异常情况，并通过大数据分析预测设备故障，实现预防性维护。这种智能制造系统无疑是汽车产业迈向数字化转型的重要一步，也是企业在激烈市场竞争中保持竞争优势的重要支柱。

3.2 AI助力智能商业模式转型

在智能商业领域，理想汽车正通过大模型技术与商业数据、知识图谱的深度融合，构建起零售、营销、客服、金融反欺诈、财经分析等多个方面的AI助手。这些AI助手不仅能够帮助企业实现精准营销、提升用户粘性，还能在售后服务、投诉处理等方面提供智能化支持，大幅降低人工成本和运营风险。通过将AI技术嵌入商业流程中，理想汽车未来有望形成从产品设计、生产制造到市场销售全链条的智能化运营模式。

理想汽车通过构建智能商业平台需要解决数据整合、实时分析与跨系统协同等一系列难题。依托庞大的用户数据和车联网平台，通过自然语言处理、大数据分析和机器学习等技术手段，能够实现对用户行为的深度洞察，从而为产品优化、市场推广和售后服务提供数据支持。如在客户服务方面，通过构建智能问答系统和语音交互平台，企业可以实时解答用户疑问，快速响应突发事件，提升客户满意度；在营销环节，通过对用户数据的精准分析，企业能够实现个性化推荐和精准广告投放，极大地提高转化率。

智能商业平台还为企业搭建了一个开放式生态系统，吸引外部合作伙伴和上下游企业共同参与。通过共享数据和技术资源，理想汽车不仅可以形成规模效应，还能够在跨界合作中不断拓宽业务边界，实现商业模式的多元化发展。

总体来看，理想汽车在AI布局上采取了全方位、多维度的战略布局。从智能驾驶领域的端到端大模型与VLM模型融合，到空间智能领域中Mind GPT系列的不断迭代，再到智能工业和智能商业的全面拓展，理想汽车正通过数据、算力与模型能力三大核心要素的协同提升，实现从传统汽车制造向数字化、智能化生态系统的跨越。

审核编辑 黄宇