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李想定調(diào)理想新航向:押注 AI 到底 全力研發(fā)人形機器人

2026-01-27 19:05:15

1月26日,理想汽車董事長李想召開線上全員會,分享AI趨勢判斷,稱公司將進化為具身智能企業(yè),明確要打造人形機器人并盡快落地。此前官網(wǎng)已發(fā)布多個機器人相關(guān)急招崗位。會上李想還表示要持續(xù)研發(fā)通用Agent。不過,會后有員工吐槽“聽不懂”,并質(zhì)疑是否能靠AI能解決公司全部難題等。專家稱企業(yè)應(yīng)清晰傳達愿景并給予員工支持。

每經(jīng)記者|孫磊    每經(jīng)編輯|余婷婷    

1月26日,有媒體報道,理想汽車董事長李想在當(dāng)日上午召開了一場線上全員會。近兩個小時的會議中,大部分內(nèi)容都是李想分享自己對于AI(人工智能)的趨勢判斷。

對此,《每日經(jīng)濟新聞》記者向理想汽車方面求證,對方表示:“不方便回應(yīng)。”而記者從接近理想汽車的人士處了解到,當(dāng)日確實召開了線上全員會議,重點內(nèi)容正是AI。

明確要打造人形機器人

事實上,李想對于AI有這樣的態(tài)度并不意外。早在2024年底的一檔對話欄目中,李想就分享了理想汽車在人工智能、智能駕駛、機器人等領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局和未來愿景。李想將人工智能視為“未來的全部”,認為大模型的出現(xiàn)會讓人類發(fā)生根本性的改變。在此之后,李想在多個場合也分享了其對AI的看法及理解。

圖片來源:理想汽車官網(wǎng)

在1月26日的這場線上全員會議中,李想表示,公司要進化為具身智能企業(yè),在具身感知、基座模型、推理芯片、操作系統(tǒng)方面要實現(xiàn)既定計劃。

理想汽車高級副總裁范皓宇此前在接受記者采訪時表示,理想汽車的AI戰(zhàn)略是圍繞基座模型,打造汽車、AI眼鏡以及未來的AI終端,而這些對基座模型、推理芯片、操作系統(tǒng)都有著較高的要求。

值得一提的是,在理想汽車圍繞基座模型打造的AI終端中就包括機器人。李想在此次會中也談到:“在汽車之外,理想一定會做人形機器人,并會盡快落地亮相,去招聘最好的人,把原來由于沒有(做)機器人,看到了很多機器人創(chuàng)業(yè)公司(后離職)的一些人再招回來。”

上周,記者查閱理想汽車官網(wǎng)發(fā)現(xiàn),網(wǎng)站上已發(fā)布了多個招聘崗位,其中就包括嵌入式軟件工程師、機械設(shè)計工程師,這些崗位涉及靈巧手、雙足、關(guān)節(jié)模組等方向,且崗位名稱后均標(biāo)注了“急”字。記者獲悉,在業(yè)務(wù)布局狀況改變的情況下,理想汽車會對技術(shù)和研發(fā)團隊進行大調(diào)整。

值得一提的是,李想對AI的觀點得到了不少業(yè)內(nèi)人士的理解和認可。地平線創(chuàng)始人兼CEO余凱更是在一檔播客欄目中表示,“以我這樣做AI做了30年的人看,覺得想哥(李想)的思考是很到位的”。

對于理想汽車的這一轉(zhuǎn)變,有投資人從行業(yè)層面進行了解釋。不少投資人對記者說,“造車算不上一門好生意”,不僅面臨著高投入、長周期、復(fù)雜的供應(yīng)鏈和快速更新的技術(shù)等挑戰(zhàn),近兩年還遭遇了同質(zhì)化競爭嚴重、智駕功能難以形成持久壁壘等困境。

相比之下,AI企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化,能夠?qū)崿F(xiàn)較高的利潤率。例如,海國圖智研究院指出,DeepSeek采用低成本的訓(xùn)練方法和高效的模型架構(gòu),實現(xiàn)了545%的利潤率。從利潤角度來看,AI企業(yè)要勝過造車企業(yè)。

“持續(xù)開發(fā)系統(tǒng)級通用Agent”

在當(dāng)下的AI浪潮中,Agent(智能體)正逐漸嶄露頭角,其能夠自主感知環(huán)境信息,根據(jù)預(yù)設(shè)目標(biāo)和實時反饋動態(tài)調(diào)整策略,作出智能決策并執(zhí)行任務(wù)。相較于傳統(tǒng)AI工具的被動響應(yīng)模式,Agent能更主動地為用戶解決問題。

當(dāng)下,國內(nèi)外不少企業(yè)也都在打造自己的通用Agent,以期在激烈的市場競爭中占據(jù)一席之地。在此次會議中,李想也表示要圍繞用戶完整軟件生態(tài),持續(xù)研發(fā)和訓(xùn)練系統(tǒng)級的通用Agent,“Agent核心是可以主動行動,像一個數(shù)字化的手”。

李想此前還曾表示:“判斷Agent是否真正智能,關(guān)鍵在于它是否成為生產(chǎn)工具。只有當(dāng)人工智能變成生產(chǎn)工具,才是其真正爆發(fā)的時刻。就像人類會雇用司機,人工智能技術(shù)最終也會承擔(dān)類似職責(zé),成為真正的生產(chǎn)工具。”

不過,需要注意的是,阿里巴巴代碼平臺負責(zé)人向邦宇、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)助理教授蒂姆·德特等人都表達了打造通用Agent面臨眾多難題,包括技術(shù)復(fù)雜性與研發(fā)難度高、自主決策能力的局限性、多模態(tài)理解的不完整性等。同時,即便企業(yè)打造出了通用Agent,但用戶在實際使用中也可能遇到問題。例如,在豆包手機助手中,某些API接口后期無法正常調(diào)用,系統(tǒng)權(quán)限管理限制了Agent的功能。

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