作者｜張婷婷

進入2023年以后，新能源汽車賽道也終于迎來了一個熟悉的詞匯：“卷”。越來越多的大品牌推出純電汽車產(chǎn)品，殺入這一賽道。曾經(jīng)并肩作戰(zhàn)，一同做大新能源汽車蛋糕的造車新勢力們，在前有追兵、后有堵截的戰(zhàn)勢下，也不知不覺開始出現(xiàn)了分化。

(資料圖片)

從第一季度表現(xiàn)來看，理想汽車還算過關(guān)。2023年1-5月，理想汽車累計交付10.65萬輛，在國內(nèi)新能源汽車廠商中排名第三。從財務(wù)數(shù)據(jù)看，根據(jù)2023年Q1財報，理想汽車總營收187.9億元，營收同比大增96.5%?？鄢蓹?quán)激勵，凈利潤為14.1億元，自由現(xiàn)金流達到67億元。

此時，產(chǎn)品層面的競爭，其實是企業(yè)一系列綜合實力所反映的結(jié)果。如果追根溯源，理想汽車創(chuàng)始人、董事長兼CEO李想認為，除了產(chǎn)品和技術(shù)，新勢力更需要關(guān)注的是產(chǎn)品背后的東西，比如組織流程的數(shù)字化建設(shè)。

汽車是個遵循木桶理論的行業(yè)，任何一個方面出現(xiàn)問題，都有可能成為企業(yè)最短的那塊板。因此，除了產(chǎn)品智能化的競爭，組織流程的數(shù)字化建設(shè)，同樣有可能成為未來的勝負手。

李想的思考是，企業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模，需要解決的是“人心”和“人性”的問題。組織流程的數(shù)字化，就是為了用理性的方式去解決人性的問題。

更重要的是，組織流程的數(shù)字化同樣具有成長性。李想認為，組織流程數(shù)字化是BT和IT之和，BT就是業(yè)務(wù)流程，IT就是把業(yè)務(wù)流程數(shù)字化。搭建組織流程就是在給企業(yè)未來的發(fā)展修路，企業(yè)只有先修出來千億規(guī)模的路，才能夠讓團隊在這條路上去運輸價值，實現(xiàn)千億的規(guī)模。

2023年是變局之年，卻未必是決勝之年。李想用智能手機普及的例子來類比新能源汽車行業(yè)，“到2025年的時候，一輛車如果不具備足夠智能化的智能座艙和智能駕駛，客戶可能完全不會考慮買它。”

理想汽車具體是如何進行產(chǎn)品智能化和組織流程數(shù)字化建設(shè)的？為此，虎嗅智庫對理想汽車創(chuàng)始人、董事長兼CEO李想進行了深度對話，希望能通過理想汽車在產(chǎn)品智能化和組織流程數(shù)字化建設(shè)方面的實踐，為汽車行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來一些啟示。

以下為理想汽車創(chuàng)始人、董事長兼CEO李想對話精華部分：

流程是企業(yè)服務(wù)員工的數(shù)字化產(chǎn)品

虎嗅智庫：近半年來理想汽車都在做組織變革，您能談?wù)勀壳爸饕谧瞿男┕ぷ髅矗?/strong>

李想：流程變革是我們最近在做的核心工作。對理想汽車來講，我一直在強調(diào)要做好兩個產(chǎn)品：一個是對內(nèi)的組織流程，這是給內(nèi)部員工的產(chǎn)品；另一個就是對外的汽車產(chǎn)品。這兩個產(chǎn)品都要以服務(wù)用戶為導(dǎo)向，遵循把用戶的價值放在第一位的原則。

流程服務(wù)的用戶是員工，應(yīng)該以激發(fā)員工創(chuàng)造價值為根本，而不是為了大家管理起來更容易。汽車產(chǎn)品面向的是我們的客戶，需要通過產(chǎn)品力的提升來為用戶創(chuàng)造價值最大化。

產(chǎn)品是需要更新迭代的，因此，對內(nèi)的流程需要隨著企業(yè)規(guī)模的發(fā)展進行變革，對外的產(chǎn)品也需要根據(jù)我們價值主張的調(diào)整進行智能化迭代。

虎嗅智庫：流程在公司組織管理過程中扮演什么樣的角色，是如何為組織管理賦能的？

李想：本質(zhì)上而言，流程就是這家企業(yè)服務(wù)員工的產(chǎn)品，建立流程就相當(dāng)于是在給企業(yè)的未來發(fā)展修路。

當(dāng)企業(yè)的發(fā)展速度起不來的時候，首先應(yīng)該反思是不是自己沒有把路修好，或者根本就沒有修這個路。企業(yè)只有先修出來千億規(guī)模的路，才能夠讓團隊在這條路上運輸價值，實現(xiàn)千億的規(guī)模。

流程同樣有自己的價值觀。同樣遵循把用戶的價值放在第一位，以讓員工創(chuàng)造價值為根本，而不是為了大家管理起來更容易。通過流程，讓大家用協(xié)作的方式解決所有的問題，相當(dāng)于是把協(xié)作直接放在流程里，讓每一位員工都經(jīng)歷完整的訓(xùn)練過程，如果大家都是經(jīng)驗主義上來就干，那就亂套了。

虎嗅智庫：修好路之后，車輛在行駛過程中需要遵守紅綠燈等交通規(guī)則，那么在流程管理當(dāng)中是否也需要通過一些數(shù)字化工具進行節(jié)點的管理？

李想：數(shù)字化是我們的血液，流程是BT和IT之和，BT就是業(yè)務(wù)流程，IT就是把業(yè)務(wù)流程數(shù)字化，只有流程設(shè)計好了，血液才能流暢的運行。我經(jīng)常跟大家講一句話：有系統(tǒng)、有數(shù)字化才能運營，無系統(tǒng)不運營。

數(shù)字化的本質(zhì)就是在BT流轉(zhuǎn)的過程中，在IT系統(tǒng)里產(chǎn)生的所有指標。只要把業(yè)務(wù)流程設(shè)計出來，這些數(shù)字自然就產(chǎn)生了。很多的公司并不知道怎樣開發(fā)IT，是因為沒有BT。只有讓很專業(yè)的人把BT畫出來，把關(guān)鍵的節(jié)點梳理出來，IT才能有效的開發(fā)出來，否則如果讓IT直接去開發(fā)BT，IT怎么可能懂業(yè)務(wù)？這是很多企業(yè)招一堆人也做不好數(shù)字化的根本原因。

虎嗅智庫：從設(shè)計研發(fā)制造到整個供應(yīng)鏈，再到產(chǎn)品交付、OTA等，我們?nèi)绾谓柚鷶?shù)字化的手段進行這種長鏈條流程管理，閉環(huán)控制所有質(zhì)量的？

李想：數(shù)字化對我們而言不是新的概念，因為我做汽車之家的時候就解決了。數(shù)字化是最底層的，是像空氣一樣的存在。

在理想成立之初，我就提出一個要求：把所有能裝的傳感器全裝上，把所有能夠獲得的原子級和質(zhì)子級的數(shù)據(jù)都保存，這是我們和別的車企不太一樣的地方，理想不是需要什么才保存什么，而是要把所有數(shù)據(jù)全部保存，比如我們的整車質(zhì)量檢驗，不是抽檢，而是全部要過系統(tǒng)，實現(xiàn)“一車一庫”，這樣能精準地保障每臺車的產(chǎn)品質(zhì)量。

我們構(gòu)建流程分為三個階段：第一個階段是構(gòu)建流程，是從0~0.1的過程；第二個階段是構(gòu)建訓(xùn)練體系，是從0.1~1的過程；第三個階段，是從1~10的過程，讓大家能夠在流程中高速跑起來。

第一個階段是構(gòu)建流程。我們?yōu)槭裁磿苤匾晿?gòu)建流程，是因為在最初構(gòu)建理想汽車的時候，我們團隊的人來自于各行各業(yè)，語言也不相通，沒有辦法協(xié)同工作，所以首先要統(tǒng)一工作的方法論和流程，不是有什么先見之明，是因為真沒法管。

我講一個例子，同樣一個流程的字母叫sop，就是量產(chǎn)交付，你會發(fā)現(xiàn)通用、大眾和國內(nèi)品牌的定義都是不一樣的，每個人都覺得自己是對的別人是錯的，所以我覺得流程在第一個階段是幫我們統(tǒng)一語言。

第二個階段，是構(gòu)建流程的訓(xùn)練體系。這套訓(xùn)練體系跟自動駕駛和AI的訓(xùn)練是完全一樣的，也要經(jīng)歷4個過程。第一個過程是向外做全面的感知，比如做自動駕駛，就需要感知各行各業(yè)的自動駕駛都怎么做，技術(shù)路徑和人才體系是怎樣的，有好的感知，才有好的認知，通過這種方式為每個人建立訓(xùn)戰(zhàn)的能力。第二個過程是制定目標并進行規(guī)劃，比如做一個發(fā)布會，首先要明確目標是什么，我要獲得多少百度指數(shù)及曝光量，針對這個目標需要制定怎樣的計劃，就像是自動駕駛的規(guī)控。第三個過程是執(zhí)行和優(yōu)化，預(yù)測結(jié)果，跟目標的差異點在哪里，需要如何調(diào)整。第四個過程是復(fù)盤，需要把前面完整的過程進行記憶和沉淀，對執(zhí)行的結(jié)果進行衡量，做得好就強化，做的不好我就要進行調(diào)整，直到解決這個問題。我們所有流程都是這樣在訓(xùn)練。

第三個階段，升級和擴建流程。當(dāng)業(yè)務(wù)規(guī)模變大后，每個人在流程中運輸?shù)膬r值也變大了。過去規(guī)模小的時候，相當(dāng)于每個人是在小區(qū)里運輸價值，規(guī)模變大后，相當(dāng)于是在市區(qū)運輸價值，規(guī)模更大時，就需要在全國運輸價值，這個時候不修出高速路，是有問題的。

我不能只給他一個小區(qū)的路，卻找他要高速的行駛速度。所以這時候，我們需要將流程升級到一個更高的維度，建立經(jīng)營的流程，將DSTE、IPD，管理產(chǎn)品研發(fā)，管理供應(yīng)鏈，管理銷售服務(wù)，然后管理流程、管理hr、管理財經(jīng)，然后是戰(zhàn)略管理，都納入流程內(nèi)，遵守流程規(guī)則，讓整個團隊的行駛速度變得更快。

閉環(huán)數(shù)字化流程幫助我們實現(xiàn)精準交付

虎嗅智庫：理想汽車從月銷幾千輛到今天的近3萬輛，隨著規(guī)模變大，對于供應(yīng)鏈的管理有沒有遇到一些棘手的問題？數(shù)字化在供應(yīng)鏈的不同階段都起到哪些作用？

李想：我覺得供應(yīng)鏈前后會銜接兩個部分，向前銜接需求，就是到底能賣出多少輛車，向后銜接交付，最后能造出來交付多少車，供應(yīng)鏈是中間的一個環(huán)節(jié)。對于供應(yīng)鏈的管理可以分為三個階段。

第一個階段，是選擇好的供應(yīng)商進行合作。我們想要造一輛好車，獲得更好的質(zhì)量，離不開好的供應(yīng)商，一個好的供應(yīng)商可能會幫我們解決70%-80%的問題。這個階段成本是非常高的，但卻是我們能夠活下來、樹立品牌和產(chǎn)品力的關(guān)鍵。

第二個階段，實現(xiàn)了兩個升級，第一個是一些頂級供應(yīng)商愿意為我們做獨立開發(fā)，比如采埃孚為我們研發(fā)了國內(nèi)第一個帶安全冗余的轉(zhuǎn)向，博世為我們做了中國第一個帶安全冗余的剎車；另一個是我們有很多創(chuàng)新東西是國際上的一些廠商沒辦法滿足的，我們就會選擇一些合作伙伴共同研發(fā)，這些伙伴必須是細分領(lǐng)域的領(lǐng)先者，并且創(chuàng)始人自己還在公司里干活，最好還要是一個準上市公司或上市公司，比如像地平線、禾賽、德賽西威這樣的企業(yè)，因為我們基本處于相同的狀態(tài)，大家都想再進一步。

第三個階段，要實現(xiàn)精準交付，我們向全世界最好的企業(yè)學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)這些優(yōu)秀企業(yè)都是通過升級流程來實現(xiàn)精準交付的，我們引入了IC，就是集成供應(yīng)鏈的管理，也會邀請像艾森哲等頂級咨詢機構(gòu)介入，建立整個供應(yīng)鏈的預(yù)測采購分析等流程，建立產(chǎn)品從銷售到供應(yīng)的完善的聯(lián)合計劃體系，在這個體系下去優(yōu)化所有的工作，最終實現(xiàn)精準預(yù)測，所以我們在供應(yīng)商中口碑也就比較好，因為我們的預(yù)測基本都是精準的。

虎嗅智庫：您剛才提到埃森哲等機構(gòu)會幫我們做一些供應(yīng)鏈管理的流程設(shè)計，但其他車企可能也會請埃森哲幫助他們做供應(yīng)鏈管理，為什么我們能夠做到預(yù)測更準確，您認為差異點有哪些？

李想：第一，我們不做局部流程，從最開始就做最小的閉環(huán)流程，包括我們的IPD產(chǎn)品研發(fā)管理、我們的IPMS、銷售服務(wù)管理和我們的整個工藝制造管理，包括我們的戰(zhàn)略管理是一起推進的，所以不會出現(xiàn)解決了這個問題，卻存在別的短板，可能恰好就是這個短板影響了全局。所以我們要科學(xué)的去看流程變革，它不是簡單的頭疼醫(yī)頭腳疼醫(yī)腳，而是要全面的去看待問題。

第二，我們會把流程變革當(dāng)成一個一把手工程去推進，由我?guī)е鱾€業(yè)務(wù)線的一號位來解決這個問題，而不是我們找一幫這方面專家，讓他們自己去做。每一個關(guān)鍵點我都要參與討論和跟進的。因為沒有人愿意變革，但是當(dāng)我拉著所有的業(yè)務(wù)一號位共同推進，他就不得不變革。

虎嗅智庫：理想汽車的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都經(jīng)歷了哪些過程？

李想：我們經(jīng)歷了5個階段。

第一個階段，我們覺得自己跟別人不一樣，一些小的流程我們員工自己來發(fā)明，比如PEA，包括我們早期的戰(zhàn)略分析法，我在湖畔大學(xué)跟曾教授學(xué)完以后就變成自己的了。這個階段會覺得自己挺強的，不愿意向外看向外學(xué)習(xí)。

第二個階段，我們發(fā)現(xiàn)很多問題自己解決不了，就會選擇向外看，向先進的企業(yè)學(xué)習(xí)。在電動車領(lǐng)域，我們在學(xué)習(xí)特斯拉和比亞迪，在汽車品牌塑造方面，我們學(xué)習(xí)寶馬和奔馳，此外，在一些更長遠的創(chuàng)新方面，我們比較關(guān)注蘋果和華為這兩家企業(yè)，學(xué)到一些簡單的流程，但是也有很多流程我們看不懂，比如蘋果團隊、三星團隊是怎么管理的，我們都看不懂，就會困在原地。

第三個階段，我們會找一些咨詢公司來做我們的顧問，幫助我們?nèi)タ刺O果是怎么管理的，三星是怎么管理的，他們在不同階段遇到什么問題，如何解決，他們是怎么培訓(xùn)、怎么做激勵的，我們慢慢看懂了這些東西了。

到了第四個階段，當(dāng)遇到一些問題，我們認為自己能自己干，就會選擇自己去干，但其實這幫人過去是做業(yè)務(wù)的，做業(yè)務(wù)的都是開車的，不是修路的，開車人并不知道怎么修路，包括我們自己也都是開車的，強行讓開車的人去修路，所以把自己折騰的一團糟。

進入第五個階段就徹底通透了，明白不能又開車又修路，這是不現(xiàn)實的，要借助外部力量。尋找一些專業(yè)修路的人、為頂級企業(yè)修過路的咨詢公司，比如BCG、埃森哲，讓他們來幫助我們修路，也會從一些成熟企業(yè)邀請一些真正在修路和運營路的人加入這家企業(yè)，然后慢慢步入正軌，開始產(chǎn)生良性循環(huán)。

當(dāng)把流程想明白后，所有分工也就清楚了，大家就能訓(xùn)練起來了。

數(shù)字化就是用理性的方式解決“人性”的問題

虎嗅智庫：在學(xué)習(xí)的過程中，不同學(xué)習(xí)對象可能在特定領(lǐng)域有一個比較先進的認知，理想汽車如何將從不同企業(yè)學(xué)習(xí)到的東西融會貫通，并能夠不產(chǎn)生自我矛盾的推行下去？

李想：我們內(nèi)部經(jīng)常說一句話：吃羊肉，吃牛肉，要長自己的肉。（學(xué)來的）所有東西，不管從創(chuàng)新、技術(shù)、還是各種服務(wù)產(chǎn)品的角度，可以分成兩個層面，一個是如何圍繞用戶構(gòu)建價值，另一個是如何圍繞員工構(gòu)建價值。

我們需要考慮學(xué)來的東西能不能結(jié)合我們的用戶和用戶價值主張去創(chuàng)造價值，我覺得這是背后的核心。比如我們分析特斯拉使用BEV和transformer大模型這種端到端的方式，能夠更好地實現(xiàn)智能駕駛更多場景覆蓋和提高安全性，我們就會果斷的選擇這種路徑，因為這對用戶是有價值的；再比如說我們認為蘋果的CEO辦公室管理方式，是一種非常有效的企業(yè)組織戰(zhàn)略的決策方式，我們就會學(xué)習(xí)并構(gòu)建這種方式，還有像華為經(jīng)常對外講的大戰(zhàn)略和研發(fā)，也有很多研究華為的書，我們就會學(xué)過來。

學(xué)習(xí)不是簡單的只看表象，而是要看完整的、不同階段遇到的不同問題，以及對應(yīng)的解決方法，避免跟我們自身出現(xiàn)節(jié)奏和類型上的錯配，我們也會進行有效的取舍和階段的選擇來為我們所用。

總之，一方面是能不能幫助我們創(chuàng)造用戶價值，另外一方面是能不能解決我們發(fā)展中的問題，跟我們自身要結(jié)合在一起。但是我們對自己是有一個要求的，就是無論學(xué)什么東西，我希望最后還能做得更好，并不只是簡單學(xué)過來就可以。

虎嗅智庫：在推進數(shù)字化變革的過程中，遇到過哪些困難？

李想：最難的是說服團隊來相信流程的重要性。說白了，企業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模的時候，需要解決的其實是人性和人心的問題。很多企業(yè)會犯的一個錯誤，就是拿人心去解決人性的問題。我們?nèi)タ慈澜缢袀ゴ蟮钠髽I(yè)，其實都是在用理性的方式去解決人性的問題，用感性的方式解決人心的問題。

數(shù)字化的作用就是用理性的方式去解決人性的問題，對內(nèi)就是建立組織流程，對外就是做好產(chǎn)品。流程是契約制的，大家在一個透明的流程里，使用共同的語言，進行透明的訓(xùn)練，得到公平的待遇，形成好的信用，不斷地吸引更多優(yōu)秀的員工。做產(chǎn)品也是同樣的道理，好的產(chǎn)品能夠獲得好的nps，就會有更多的用戶來買我們產(chǎn)品。

回到人心的層面，就需要我們打造好的企業(yè)文化和品牌，樹立好的價值觀，大家都在這個價值觀下面去做事情就會產(chǎn)生信任。用品牌和文化來解決人心的問題，這是一種感性的方式。

理性和感性需要同時存在，二者是相輔相成的。好的流程會助長好的文化，好的文化又會反哺好的流程，流程是為了把業(yè)務(wù)和用戶服務(wù)好，讓價值創(chuàng)造最大化，而不是為了私利。二者都做好，企業(yè)發(fā)展就會螺旋上升，有一個產(chǎn)生問題的時候，就需要專業(yè)去解決，然后繼續(xù)前進，當(dāng)二者都出現(xiàn)問題的時候，這家公司就會快速的衰落。

很多時候，痛苦來源于我們用錯誤的方式去解決問題。假如今天我們業(yè)務(wù)上遇到很多問題，規(guī)模上遇到了挑戰(zhàn)，我們只能用流程去解決，并不是好心好意就能解決。

虎嗅智庫：剛才您提到流程變革是您作為一把手親自去推動的，除了這部分工作之外，還有哪些業(yè)務(wù)是您作為一把手去推動的？

李想：你看我管的團隊就行了，我管的團隊有戰(zhàn)略團隊、品牌團隊、產(chǎn)品團隊、商業(yè)團隊、還有供應(yīng)團隊?？梢韵氤墒莻€2+3的結(jié)構(gòu)，用戰(zhàn)略去解決理性的問題，戰(zhàn)略是最重要的，然后用品牌去解決人心的問題，還有三個最主要的業(yè)務(wù)，即產(chǎn)品研發(fā)、銷售服務(wù)和供應(yīng)制造。

我不會直接掌握團隊，而是配合這幾個業(yè)務(wù)的負責(zé)人進行管理，這就需要業(yè)務(wù)負責(zé)人具備兩個條件。第一，他們在掌握流程，因為流程決定了行為的必要性，另外他們成為一個作戰(zhàn)指揮部，能夠調(diào)用我們商業(yè)體系里的所有能力，包括銷售服務(wù)、零售交付服務(wù)、充電網(wǎng)絡(luò)，然后包含研發(fā)的環(huán)節(jié)，包含造型設(shè)計、電動平臺研發(fā)，自動駕駛平臺研發(fā)、操作系統(tǒng)研發(fā)，到了供應(yīng)環(huán)節(jié)也是一樣的，他要具備調(diào)用采購、供應(yīng)鏈、制造、質(zhì)量、包括我們零部件廠商所有的這些能力。

所以我管理公司的方式，就是我掌握主流程和作戰(zhàn)指揮部，不直接管龐大的團隊，而是由群組的負責(zé)人把相關(guān)類型的業(yè)務(wù)都管起來。群組負責(zé)人需要樹立兩個重要的目標，一個是真正的參與作戰(zhàn)，第二個是要持續(xù)構(gòu)建自己的專業(yè)能力，內(nèi)部要不停地去創(chuàng)新，讓供應(yīng)鏈能力越來越強，讓制造能力越來越強，讓研發(fā)能力越來越強，讓AI能力很強等。

大模型為汽車智能化帶來新機遇

虎嗅智庫：新能源汽車進入智能化下半場，智能駕駛和智能座艙對于產(chǎn)品競爭力的影響是怎么樣的？

李想：當(dāng)前階段，智能駕駛和智能座艙對于產(chǎn)品競爭力的影響，就好比新能源汽車發(fā)展初期，電動化相較于燃油汽車的地位。在汽車電動化階段，最早只有3%的嘗鮮者，后面隨著BEV（Blade Electric Vehicles, 純電動車）市占率的提升，電動化技術(shù)不斷被驗證，才開始慢慢普及開來。

我認為自動駕駛和智能座艙也會經(jīng)歷類似的過程，從早期的嘗鮮者，到早期的試用者，再到大眾普及。比如我們即將推出的城市NOA功能，也會先推行早鳥計劃，先讓嘗鮮者使用，然后再向外推廣。

在早期的時候，智能駕駛和智能座艙不會成為客戶選車的決定性因素，大家甚至覺得它沒什么用，但到2025年的時候，一輛車如果不足夠智能化，客戶可能完全不會考慮買它。類似早期的手機，大家只要求能打電話就行。

虎嗅智庫：基于大模型的智能駕駛可以分為哪幾個階段？

李想：我覺得基于大模型的智能駕駛可以分成三個階段。

第一個階段是賦能。今天我們依然叫它智能輔助駕駛，賦能駕駛員，讓駕駛變得更安全和便捷。跟ChatGPT類似，是人機共駕的一個狀態(tài)，也正是通過人機共駕的過程去訓(xùn)練大模型。這一階段的價值會變得越來越高。

第二個階段，它會形成半機器人。當(dāng)我們越來越多地使用輔助駕駛，它可能不會完全比人開得好，但是能解決一些酒駕、疲勞駕駛的問題，實現(xiàn)比人類駕駛安全5到10倍，相當(dāng)于產(chǎn)生了一個垂直領(lǐng)域的專家，并且它可以直接輸出了，在自動駕駛里就相當(dāng)于出現(xiàn)了真正免費的司機。

到了第三個階段是AGI（通用人工智能），就是行為學(xué)習(xí)和認知學(xué)習(xí)會二合為一，大腦和小腦同時具備，這樣，機器能夠獨立獲取信息，形成自主迭代，我并不能預(yù)言這個階段何時到來，但是我們對這個階段是可以有預(yù)期的。

大模型的這一整套算法本質(zhì)就是把人的能力賦予自動駕駛。在一個城市中，使用NOA功能的人越多，大模型在這個城市所擁有能力就越強，尤其是規(guī)控能力，就相當(dāng)于是把這個城市所有駕駛員的能力匯集到了一起，當(dāng)這個能力足夠強大的時候，就不再是原來編程制和規(guī)則制的方式了，真正進入到一種類似于人類學(xué)習(xí)訓(xùn)練的方式。

虎嗅智庫：隨著對城市駕駛員能力的不斷匯集，您認為自動駕駛大模型的涌現(xiàn)能力會在什么時間凸顯出來，會不會產(chǎn)生一些極端駕駛情況或分歧點？

李想：所以我們使用大模型時候，不能完全放掉規(guī)則。規(guī)則制還是有的，但更多是為了遵守法律和倫理，作為一種約束，告訴自動駕駛不應(yīng)該做什么。

我覺得在物理世界里技術(shù)并不存在完美。現(xiàn)階段智能駕駛?cè)匀惶幱谫x能階段，大家應(yīng)該想明白一件事情，就是這個階段根本不可能跳過去的。

大模型的涌現(xiàn)能力取決于模型大小，而模型大小取決于學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。自動駕駛的模型，大概是3億左右的規(guī)模。

虎嗅智庫：大模型時代的AI在企業(yè)發(fā)展中扮演著越來越重要的角色，為此，我們在AI人員的團隊配置上做了哪些工作？

李想：我們目前有4支AI研究團隊，來自不同的專業(yè)，負責(zé)解決不同領(lǐng)域的問題。一支團隊在做自動駕駛，相當(dāng)于在做行為學(xué)習(xí)，一支團隊負責(zé)智能座艙，相當(dāng)于在做認知學(xué)習(xí)，第三個團隊在研究借助AI來解決制造領(lǐng)域的問題，以及店面的一些問題，比如人流的統(tǒng)計，以及用戶試駕的過程中遇到的一些問題，解決整個生產(chǎn)環(huán)節(jié)的問題。還有一個團隊在解決質(zhì)量問題，利用車輛的數(shù)據(jù)來建立各種模型算法，解決車的質(zhì)量的問題，這比靠人的經(jīng)驗去解決更有效。

虎嗅智庫：汽車產(chǎn)業(yè)對于自動駕駛的態(tài)度由熱到冷，但理想一直在按照自己的節(jié)奏去推進，不快也不慢，這個過程中對于自動駕駛有沒有一些認知上的變化，未來是如何規(guī)劃的？

李想：我們致力于成為一家全球領(lǐng)先的人工智能企業(yè)，所以我們沒有被外界影響。

第一個階段，我們的融資能力有限，所以并沒有自己去開發(fā)自動駕駛，選擇了投資一家企業(yè)來做自動駕駛，但是用的過程中發(fā)現(xiàn)，它沒有辦法滿足我們成長迭代的需求。

進入第二個階段，我們開始構(gòu)建自研體系，采用地平線的芯片，成為中國第一家用國產(chǎn)芯片做智能駕駛的企業(yè)。這個路徑特斯拉和我們的選擇是一樣的，也是從供應(yīng)商采購到逐漸自研。這一階段還是用2.5d的思維方式去構(gòu)建基礎(chǔ)的訓(xùn)練體系，接下來我們開始構(gòu)建能力體系，交付一些基礎(chǔ)的產(chǎn)品功能，比如高速NOA。

到了第三個階段，我們開始用大模型、BEV（Birds Eye View）來開發(fā)智能駕駛，但也是剛開始，同樣需要經(jīng)歷從0~1和從1~10的過程。首先是機器向人類學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)人類的行為、感知和判斷，然后是機器根據(jù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，自己制定規(guī)則和編程，最終形成一個司機。我們認為只有這種方式才能解決物理世界的問題，這是我們的一個判斷。

最大的認知變化，是我很早就明白的一個東西，我認為 AI 和過去傳統(tǒng)計算機的技術(shù)架構(gòu)是完全不一樣的。首先是機器向人類學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)人類的行為、感知和判斷，然后是機器根據(jù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，自己制定規(guī)則和編程，最終形成一個司機。我們認為只有這種方式才能解決物理世界的問題，這是我們的一個判斷。