理想AI Talk

2025年5月7日20:00，理想AI Talk 震撼来袭！更多精彩内容尽在此话题~

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逗爸逗爸
2025-05-09

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【不懂就问系列】为何理想次次都一样……？

又到了理想焕新季，这次理想L系列的升级还是很大的，不止是上了THOR-U芯片，关键还升级了52度大电池，还有双腔（双阀）空悬。

老车主背刺是如今几乎已是行业铁律，但像理想这样信誓旦旦然后“打脸自己”的，实在不多见，因为实际上换代之前只要保持沉默就可以了，但为了“某些原因”还要出来“承诺”，就显得有点不够厚道了，难怪五一节前刚入的“老”车主们要怒了。

不过，想通透就能释然了……理想几乎次次焕新都这样，习惯就好。再说，最近买到老款的，也是有真金白银优惠了的，既然老款已经降价了，也没啥喷点吧？

再说，人刘杰是管销售的，又不是管产品的嘛{:狗头02:}……算了，看在李想行权，哲伦大婚的份上，别喷了，就说新款产品力够不够强嘛，如今就直接买新款吧？



@阿平同学 @小白同学 @阿鑫 @木子阿 @小马

理想 理想L系列智能焕新版发布 理想探店 理想AI Talk

飞机先生
2025-05-08

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李想在思考什么？聊聊对理想 VLA 的看法 ...

1、李想对于 VLA（视觉语言行为） 的预判，比很多人坚决且大胆。

甚至可以追溯理想对这次改款的信心，不在车本身，而是更注重主动安全和基于 VLA 的 Thor-U 智能版的换新。

研读了李想昨天的对话，发现李想本人对于 AI 的理解，并不是浅知识性，而是从知识储备、公司策略到组织上的一系列构建。对 AI 内部从讨论、研究再到开发，最后看到产品价值点到推进上市。所以今晚 L 系列的发布也是一个重要的拐点。

昨天李想聊到的 VLA ，很多理论也跟当时周光跟我分享判断基本一致。我惊讶于李想对于非常强的学习能力外，还有他对整个组织的影响。

从 DS 春节出来后，李想就开始讨论如何在 DS 开源基础上优化上自己的 VLA，就是端到端的多模态化。无论是理想 CTO 谢炎、理想基座模型负责人陈伟等都在春节的讨论中，甚至让原本计划 9 月发布的 VLA ，比预期还要更快。

其次在 VLA 训练中，理想的基座模型并不是做通用模型，所以是把 VL 也就是视觉、语言一起训练，这里面的视觉（V）需要特殊的基于行车环境的 3D 以及高清 2D 图像，车端上的行为（A）也要有更专业的汽车领域的数据和知识，这也是理想做基座模型的原因，因为不可替代。

2、行业并不会存在通用的智能体。

这个逻辑和周光当时聊天的观点基本一致。

周光认为 AI 从一开始的初级专才（L2）到通才，最后会到高级专才（L5）转变。而这个专才就是能够针对自动驾驶开发的智能体，也无可替代。

因为整个行业不会出现一个通用的 Agent（智能体），啥都懂啥都干还都干得好。因为不同行业里的 VLA ，里面的 V、L 和 A （视觉、语言和行为）都不一样。

而元戎除了部署 L2 也尝试在做上了 RoadAGI，也就是不仅在道路上的汽车，而是开发外卖、小车等移动机器人，这是未来通向高级专才的渠道之一。

而理想要做的改变是怎么让 AI 真在实现用户价值。这个能力的核心，是从一个信息工具变成一个生产工具的转变，这是和用户构建信任的基础，也称之为司机大模型的原因。

3、VLA 会变成一个竞争围墙。

两个人的判断出奇一致，规则时代做不好的人就做不好端到端，端到端做不好的人更做不了 VLA 。所以 VLA 的出现不是一个技术切换，或者能迅速追平的技术。

因为 VLA 要有一个更强大定义的基座模型、数据理解、又有预训练能力，强化学习各系列能力，还要如何把蒸馏后的模型塞进不富裕的算力芯片里。研发上是一个体系，而不是一套算法。同时研发上也变成一个组织协同，而不是某位算法大佬主导一整个革命的时代。

其次是体验的围墙，VLA 核心体验就是拟人化。VLA 大家开始普及后，其中的 A 带来的体验也会有巨大的差异。 其次通过强化学习等手段，VLA 的安全模型也能够对应的提升。

最后是持久战，VLA 更重视积累。第一阶段大家拼的场景，从高速、城区、车位到车位等场景，但 VLA 拼的都是 AI 体系、技术积累，组织协同和长期投入。


这里和大家分享一段李想的回答：

什么是智慧呢？智慧就是我们跟万物的接触。

如果你没有去过森林，没有在森林里，认真地玩儿、住过几天，那你可能觉得木头就是做筷子的，就是做纸的，就是做桌子的，而并不是意味着它是一个生命，它是跟我们不同的生命，对吧？你没有跟孩子在一起长时间的生活体验，没有跟他们一起去玩，你就没法真正地去理解孩子。那什么是智慧？我觉得智慧就是我们和万物的关系。

但是怎么去提升我跟万物的关系？首先要有足够的时间跟万物去接触。所以我在讲的一个很重要的一个问题，就是今天我们很卷，但这是恰恰是真正的人工智能的意义...

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不是郑小康
2025-05-08

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关于昨晚理想的 AI Talk，写到哪算哪吧：

- 印象最深刻的是张珺的一个提问：「你之前对内说过一句话，说理想的智驾原创性超过了增程」。

对理想的智驾确实有一种蓦然回首越过山丘的感觉有没有？底层的芯片（舒马赫，这个官方不说咱总可以说吧）、OS、编译器、上层全栈的算法，以及云端训练集群。这是一个非常全栈、非常深的研发和运营强度了。

全面的软硬一体——不是那种打擦边球的软硬一体，也是辅助驾驶终局的参赛资格。

- 在这个背景下，我就非常期待理想的 VLA。原因除了现在他们兵强马壮，能把 Thor 用好，还包括我在很多次直播的时候说过，从体感上来讲，似乎理想的端到端从 300 万 Clips 到 1000 万 Clips，体验有小的优化，但不再有质的变化了。

我不认为这是辅助驾驶的 Scaling law 失效了，而是算力算法和数据三驾马车，在数据集规模继续扩大的同时，算法架构没有大改，算力平台已经是瓶颈，所以理想是最急需 Thor 来大显身手的品牌。

理想急用 Thor，也能用好 Thor，就这么个事。

- 我对理想 VLA 最根本的期待是，100 多人的超级对齐团队能把 AD Max 的下限拉上来，不乱变道、行为可预期、消灭安全接管，这是我最大的期待。

理想针对 VLA 做了一些传播，大概是说人可以和模型沟通了，比如发出指令「停到 B3」、「去星巴克旁边」、「慢点开」、「赶时间」等等，这里的技术基础是 VLA 的 L 是语言，输入的语料当中有文本、有语言，所以你可以通过自然语言和模型交互。

这个不是说不重要，但我觉得是理想太过陷入到传播的惯性里了，我所谓传播的惯性就是每发一代新产品，一定要总结出带来了哪些新功能，一定要具象化，要告诉用户，不然传播没事干了。对传播有非常重的考核，团队就会自然形成这种惯性。

其实从 GPT-4o 到 GPT-4.1，你能说出 4.1 相比 4o 带来了哪些新功能吗？新模型的性能是全方位提升的。我对理想 VLA 的期待也是如此，我不急着过渡到和模型对话，先把下限提上来，把各个场景下的综合性能都提上来，虽然传播无从下手，用户和媒体知道好在哪，会免费帮你自来水的。

- 掌声送给朗博、贾鹏、王佳佳、夏中谱，詹锟…这帮人真不是一般的牛。因为华为能做好 ADS，这是大家预期之中的，但大家对的预期理想不是「不一定能做好」，而是既成事实——理想做不好辅助驾驶——这帮人把这个事实推翻了。

这是怎么办到的，过去一年朗博也出来接受采访，但我觉得可能还是没有接近真相。看过好多写华为的书，等理想辅助驾驶真越过了山丘，我觉得这个部门也值得出本书。

当然现在说这个有点半场开香槟了，朗博还在挠头，同志继续努力吧。

理想 理想AI Talk

不是郑小康
2025-05-08

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再来发两个理想 AI Talk 的疑惑吧算。

一是下面这张 PPT。这个第三阶段的强化学习，其实只是后训练的方法之一，后训练可能包括监督微调、强化学习这些的，但总之强化学习应该是后训练下面的一个部分，而不应该是和预训练、后训练平行的一个阶段。

二是李想说他们判断特斯拉 FSD 在中国是 FSD v12.5 之前的模型，距离特斯拉的真实能力还有巨大的差距。

我这儿只是说我的判断，我开过中美两地的中控上显示 FSD v13.2.x 的模型，版本只有小数点后两位的区别。我的感觉是中美两地用的是同一个模型，就是 FSD v13.2。

FSD v13.2.6 在中国有没有规则？当然有了，最简单一个，FSD v13.2.6 为了合规不支持倒车，也就没了原地脱困、窄路掉头这些能力，你觉得这是特斯拉直接加一条规则完全锁掉了倒车，还是重新训练了一个没有倒车能力的模型？这个问题简直不需要讨论的。

但李想那段话语境里的「 12.5 之前的半规则算法的能力」，听起来是说 rule-based 和 NN 规划器融合的一个规控网络。

我天天开 FSD，感受不出来。我觉得完全是纯端到端，没有 rule-based 的路径规划和预测算法，一点儿都没有。

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