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　　作為一家初創(chuàng)企業(yè)，2020年下半年以來，理想汽車曾在芯片供應(yīng)鏈的產(chǎn)能分配中處于劣勢(shì)，能夠拿到的芯片供應(yīng)量也極為有限。于是，我們決定自主研發(fā)汽車操作系統(tǒng)。

　　今年3月18日，通過對(duì)已經(jīng)積累的大量數(shù)據(jù)開展訓(xùn)練，我們發(fā)布了自動(dòng)駕駛架構(gòu)MindVLA機(jī)器人大模型，以進(jìn)一步提升自研的汽車操作系統(tǒng)理想星環(huán)OS在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的能力。

　　我認(rèn)為，一個(gè)能夠以高效率、強(qiáng)性能管理全車資源的汽車操作系統(tǒng)，是汽車行業(yè)下半場(chǎng)智能化的中樞，也是通往高階智能體的基座。4月底，理想的汽車操作系統(tǒng)將進(jìn)行全面開源。

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　　目前，在全球智能駕駛市場(chǎng)，中國(guó)占據(jù)了很大的份額。中國(guó)的車企大多從L2級(jí)的自動(dòng)駕駛開始做起。搭載L2級(jí)智能駕駛輔助系統(tǒng)的車輛具備部分自動(dòng)駕駛功能，讓駕駛者可以短暫休息，但仍需集中精力注意道路的交通情況，時(shí)刻準(zhǔn)備人工駕駛。未來，人工智能（AI）在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用將是車企持續(xù)投入的一個(gè)核心方面。

　　這樣的持續(xù)投入也是不斷發(fā)生變化的過程，相當(dāng)于我們要把一個(gè)又一個(gè)的模塊做成規(guī)則，包括感知、決策、規(guī)劃、執(zhí)行等。打個(gè)比方，如果我們要教昆蟲這樣的低等動(dòng)物開車，就必須給它們?cè)O(shè)定一些簡(jiǎn)單的規(guī)則。

　　2023年，特斯拉在美國(guó)推出端到端智能駕駛系統(tǒng)后，國(guó)內(nèi)的車企紛紛跟進(jìn)。端到端系統(tǒng)就好像教一只高等動(dòng)物猴子開車，雖然猴子的反應(yīng)速度很快，也可以學(xué)會(huì)很多東西，但一旦進(jìn)入特別復(fù)雜的場(chǎng)景或者面臨非常煩瑣的邏輯決策，比如前方在修路需要改變車道和道路引導(dǎo)的時(shí)候，端到端的效果就比較差。自動(dòng)駕駛涉及生命安全，一點(diǎn)兒錯(cuò)都不能犯，因此端到端系統(tǒng)表現(xiàn)還不夠完美。

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　　我們?cè)谘邪l(fā)智能駕駛時(shí)，從最開始的規(guī)則算法到后面端到端系統(tǒng)的開放，都處于一個(gè)模仿學(xué)習(xí)的過程。在這個(gè)過程中，雖然自身能力在提升，但我們也發(fā)現(xiàn)了存在的問題，比如對(duì)整個(gè)物理世界的理解還不夠。

　　圍繞如何讓AI大模型更好地理解物理世界，我們開展了相關(guān)研究工作。2024年，我們與北京市政府合作成立了北京市自然科學(xué)基金-智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新聯(lián)合基金，與高?？蒲袌F(tuán)隊(duì)深入合作，重點(diǎn)突破新能源智能汽車與AI關(guān)鍵技術(shù)，并發(fā)表了一系列論文。

　　今年3月，我們發(fā)布了自主研發(fā)的大模型MindVLA，這里的VLA指視覺、語言和行動(dòng)。MindVLA將把汽車從單純的運(yùn)輸工具轉(zhuǎn)變?yōu)橘N心的專職司機(jī)。我們希望MindVLA能為汽車賦予類似人類的認(rèn)知和適應(yīng)能力，將其轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蛩伎嫉闹悄荏w。

　　現(xiàn)階段，多數(shù)車企在汽車上裝配的硬件以及配置的一些關(guān)鍵能力基本上為L(zhǎng)3級(jí)別的自動(dòng)駕駛做好了準(zhǔn)備，即可以在限制條件下執(zhí)行部分功能決策的自動(dòng)駕駛模式。

　　盡管如此，我認(rèn)為圍繞L3級(jí)別的自動(dòng)駕駛還需要出臺(tái)一些比較謹(jǐn)慎的法規(guī)和政策，以對(duì)其進(jìn)行約束，才可以上路，同時(shí)也要確保出廠的汽車能滿足L3級(jí)別自動(dòng)駕駛的需要和要求。

　　從2024年開始，我國(guó)新能源汽車國(guó)內(nèi)銷量占比已超50%，可以說我們的新能源車已經(jīng)完成了上半場(chǎng)的電動(dòng)化任務(wù)，正在開展下半場(chǎng)的智能化任務(wù)，而智能化任務(wù)的核心就是AI和自動(dòng)駕駛。

　　真正實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的汽車就是一個(gè)開放空間的機(jī)器人，雖然這個(gè)機(jī)器人長(zhǎng)得不像人，但它可以像人一樣對(duì)物理世界有真正的三維感知能力。一是它必須有對(duì)物理世界的感知能力，二是它必須有決策能力，三是它必須有執(zhí)行能力，四是它必須有反饋和對(duì)齊的能力，即它要向人類的價(jià)值觀和人類的行為習(xí)慣對(duì)齊。因此，我覺得自動(dòng)駕駛車是一個(gè)機(jī)器人，是AI時(shí)代的一個(gè)終端。

　　這個(gè)終端的硬件需要三個(gè)層面支持，第一是設(shè)計(jì)好一個(gè)汽車的本體，第二是承載算力的芯片，第三是生產(chǎn)汽車的工廠會(huì)發(fā)生根本性變化，其可能就是個(gè)超級(jí)機(jī)器人。

　　除了硬件，自動(dòng)駕駛還必須有好的基座模型?；秃孟袢说拇竽X，自動(dòng)駕駛也需要一套特別好的操作系統(tǒng)，來控制車身本體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。另外，自動(dòng)駕駛還需要一套完整的軟件。

　　如何運(yùn)營(yíng)這樣的終端對(duì)車企來說將面臨兩個(gè)挑戰(zhàn)，一是如何運(yùn)營(yíng)通用人工智能（AGI），比如我們做的世界模型，不是寫一套IT軟件就能夠去運(yùn)營(yíng)機(jī)器人。世界模型早期是用于給AI考試的，中期是能夠生成數(shù)據(jù)給AI做訓(xùn)練的，成熟期的世界模型本身就是一個(gè)AGI，由這個(gè)AGI來運(yùn)營(yíng)所有終端的AGI。

　　另外一個(gè)挑戰(zhàn)是人類的工作也會(huì)因此發(fā)生變化。并不是說有了AI，人就會(huì)失業(yè)，而是需要協(xié)調(diào)多個(gè)AGI或者多個(gè)AI Agent（智能體）的工作，打通不同鏈路，利用不同終端管理自身的組織。

　　換言之，AI會(huì)讓人類的能力變得越來越強(qiáng)，讓我們的工作和生活變得更好，讓我們能夠更有效地管理先進(jìn)的生產(chǎn)力。無論AI多么強(qiáng)大，人類還是領(lǐng)導(dǎo)者。未來，除了汽車這類機(jī)器人，我們還將擁有各種各樣的專用機(jī)器人。

　　近年來，我國(guó)無論是企業(yè)還是高校、科研院所都建立起一個(gè)完整的鏈條先搞基礎(chǔ)研究，等研究到一定程度的時(shí)候再做技術(shù)或者成果的轉(zhuǎn)化，然后讓技術(shù)或者成果參與商業(yè)應(yīng)用，發(fā)揮其價(jià)值。

　　理想汽車早期使用的是閉源AUTOSAR操作系統(tǒng)，該系統(tǒng)在行業(yè)內(nèi)占據(jù)著絕對(duì)主導(dǎo)地位。如果需要更換短缺的微控制單元芯片，操作系統(tǒng)和全新芯片的適配、驗(yàn)證周期一般需要6個(gè)月以上，這樣的周期會(huì)給我們帶來上百億元的損失。

　　面對(duì)這樣巨大的不可控風(fēng)險(xiǎn)，我們不得不考慮自己研發(fā)操作系統(tǒng)。2021年，我們啟動(dòng)了汽車操作系統(tǒng)自主研發(fā)項(xiàng)目，從零開始，完成了方案選型、架構(gòu)設(shè)計(jì)和落地，迭代了上百份技術(shù)方案設(shè)計(jì)文檔。

　　在此過程中，我們投入了200人的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，累計(jì)投入超過10億元的研發(fā)費(fèi)用，并在2024年首次實(shí)現(xiàn)這套自主研發(fā)的操作系統(tǒng)上車。通過以上自研操作系統(tǒng)的創(chuàng)新，我們每年整體降低了幾十億元成本，軟件的迭代更新也變得更高效。

　　我在創(chuàng)辦理想這家企業(yè)的時(shí)候就意識(shí)到，理想汽車會(huì)是較大規(guī)模的企業(yè)。因此，在創(chuàng)業(yè)初期我就認(rèn)為，理想公司會(huì)有兩個(gè)產(chǎn)品：一個(gè)產(chǎn)品是賣給消費(fèi)者的汽車，另一個(gè)產(chǎn)品則是可以讓員工安心工作的好組織。這個(gè)好組織必須具備兩個(gè)特點(diǎn)：一是高效的溝通，二是出眾的成果。

　　在AI時(shí)代，我們年輕的員工可以調(diào)用、訓(xùn)練AI模型，在理解AI的同時(shí)知道AI是如何工作的，讓AI服務(wù)于人類的生產(chǎn)實(shí)踐。對(duì)于年輕的創(chuàng)業(yè)者來說也需要大膽使用AI，甚至創(chuàng)造可以為自己服務(wù)的AI，通過訓(xùn)練AI，讓其變得越來越強(qiáng)大，成為可以協(xié)助人類工作的智能體。

　　總而言之，年輕人只學(xué)習(xí)不工作是不行的，只工作不學(xué)習(xí)也是不行的。一方面我們要管理好自己，讓自己的工作效率更高；另一方面我們也要更好地學(xué)習(xí)和使用AI，提升自身能力。如今的年輕人大多是“AI原住民”，需要大膽擁抱人工智能，創(chuàng)造更多的價(jià)值。

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