王传福说的智能下半场，理想汽车先开始了 ｜PowerOn焦点

         文 | 李安琪

编辑 | 李勤

封面来源 | 官方

“别把自己当成车企人员，当作AI从业者，考虑能在车内做些什么。”

理想汽车CEO李想曾向公司高管表示。这句话正代表了理想汽车顶层设计的转向，即成为AI车企。

这不是一句空话，新能源车销量之王比亚迪的掌舵人王传福曾发出明确论断，新能源车的“上半场是电动，下半场是智能”。

遗憾的是，比亚迪的新能源车销量节节走高，但智能化却没有太多起色。此前主导智能化研发的规划院，从去年底至今调整不断，如今，智能驾驶业务的出口在第五部、第十五部和规划院等部门之间盘桓，仍未统一出口。

而在销量市场增长不停的理想汽车，则迅速切入到了智能化战场。持续稳定的产品实现、高效的组织运转和稳健的产供销配合，这显然是理想汽车的底气。

6月17日家庭科技日上，理想汽车在常州工厂，大肆宣讲了公司在大模型、城市领航驾驶NOA等领域的投入、思考以及落地进展。借助数字制造的底色，这家公司清晰地揭示了下一阶段的发展版图。

#01

座舱：从冰箱、彩电到AI

年初，李想用一封全员信，宣贯了其成为人工智能公司的其远大理想。

这改变了理想部分业务的思考模式。家庭科技日上，理想汽车也试图告诉行业，其将如何成为一家AI公司。

以座舱为例，理想汽车将在舱内打造一个认知大模型Mind GPT。据智能空间算法科学家陈伟介绍，该模型采用了1.3万亿个token进行模型训练，经过训练后，Mind GPT包括对话生成、语言理解、知识问答、逻辑推理等在内的各项能力。

做个对比，Open AI的GPT-3是在3000亿token上进行训练的，谷歌PaLM 2大模型的训练则用到了3.6万亿个token。但大模型的效果不完全取决于token的数量，还要看模型内嵌的参数大小，这部分理想暂时没有透露。

此外，智能空间还提升了语音助手“理想同学”的多模态感知能力，这背后是理想新的视觉感知技术、人声分离算法和语音感知算法。用理想的话来说就是，看得懂、听得清舱内每一个成员的指令。

可见，理想汽车正在摒弃直接将冰箱、多屏彩电等搬到车内的座舱模式，而是从人机深度交互出发打磨座舱体验。这也是AI大模型风起时，理想的新尝试。不难看出，理想还将继续追击AI。

#02

城市NOA，大模型的渗透

但最能体现理想的AI追求，恐怕还是其积极的城市智能驾驶扩张速度。

近日小鹏也宣布，其城市NGP在北京正式开放。但理想汽车在城市NOA领域也攻势凶猛，其将在本月向北京和上海的内测用户交付不依赖高精地图的城市NOA功能。

据理想汽车智能驾驶副总裁郎咸朋介绍，之所以能够不依赖高清地图，核心是采用了BEV大模型来感知和理解城市道路结构信息。

不过随着研发深入，理想汽车发现城市复杂路口，仅通过BEV大模型来进行感知，依然不够稳定的。“城市道路入口跨度很大、且通行车辆很多，传感器的视野容易被遮挡，导致车端感知结果会丢失一些局部信息。”

针对这种情况，理想的做法是使用自研的神经先验网络，简称为NPN网络（NeuralPriorNet，神经先验网络）。

有业内人士告诉PowerOn，理想所说的NPN网络，是当下行业火热的BEV算法的一种升级，“行业基本都在转向这个方向。”

郎咸朋也表示，通过该网络，可以复杂路口提前进行NPN特征提取和存储。当车辆再次行驶到路口时，可以将之前提取的NPN特征拿出来，与车端感知大模型BEV特征层融合，得到更加好的感知结果，随着NPN特征在云端大模型持续自动化生成，城市NOA的可用范围也将不断扩展。

此外，理想汽车还在红绿灯信号识别、通行规划控制等方面引入大模型算法，让汽车学会像人类司机一样应对城市道路。

“无论是感知还是规控，我们都是用大模型来做的，尽量减少规则化的使用。而大模型的进化需要一个强大的基础训练平台，才能完成快速高效的训练和迭代。”

郎咸朋透露，理想很早就开始了训练平台的建设，目前其自动驾驶训练集群算力达到1200 PFLOPS算力（每秒120亿亿次浮点运算），自动驾驶训练里程也已经突破6亿公里。

训练平台是消化海量智能驾驶数据的关键。行业中，特斯拉的超级计算机Dojo是行业首创，基于Dojo 的计算集群峰值算力达到百亿亿次浮点运算；小鹏汽车的“扶摇”智算中心也是类似存在，算力达 60亿亿次浮点运算。

不过，在智能驾驶底层技术升级之后，最重要的，还是如何将其变成消费者愿意买单的产品。

为此理想选择从城市通勤NOA开始。据理想介绍，用户可以自己设定一条通勤路线，通过自车学习NPN特征，学成之后就可以在上下班路线上使用NOA功能了。

关键的是，如此一来，用户就不用等着整个城市NPN特征训练好，才能开放使用。“设定好自己的通勤路线后，只要天天开这条路，相对简单的路线基本1周以内可以激活，较为复杂的路线，2-3周也足以完成训练。”理想表示，通勤NOA功能将在下半年开放。

这也是城市NOA规模经受市场考验的重要一步。此前特斯拉已经通过这种模式，将FSD开放给早鸟用户，其智能驾驶能力也获得了不断迭代的机会。

#03

纯电和制造， 不留销量死角

此前依靠增程方案，理想汽车在销量上已经独树一帜。据李想透露，5座SUV车型L7已经单日突破1000台销量。但纯电市场的角逐同样激烈，比亚迪超180万台的年销量样本显示，纯电销量接近一半。对于“寸土寸金”的汽车市场规模来说，纯电必然不可忽视。

理想汽车也将推出首款MPV纯电车型，计划用“800V高压+5C”超充方案来解决补能问题。公司将该纯电车命名为MEGA，意“Make EV great again”，以此凸显其补能效率之快。据36氪PowerOn了解，理想内部同样还有5款纯电车型在研发。

但纯电市场一向受到地域、气温和补能条件限制，能否成为销量主力，至少目前除了特斯拉，并未看到第二家依靠纯电产品独立生存的公司。理想的销量底盘或许还是增程产品。

而为保障销量顺利爬升，生产和供应是隐形的第二战场，理想汽车再次揭示了这个战场的重要性。

“将制造车辆的工厂当成一个可进化的产品来对待。”理想汽车毫不掩饰对特斯拉的效仿。

在常州西太湖7公里不远处，常州制造基地是目前理想汽车唯一在生产的基地，总占地750亩，相当于70个标准足球场大小，年产能10万辆。

比起同行，理想汽车常州工厂的面积不算大，但却是理想多款爆款车型的诞生地。6月17日，理想第40万台车也在这里正式下线。

据理想汽车透露，常州工厂有两条产线，一条生产理想L9和理想L8，双班制，每月产能在2万-2.5万台；另一条产线则是生产理想L7和理想L8，单班生产，每月产能在1万-1.2万台。两条产线可以满足今年三款车型的交付需求。

常州工厂拥有冲压、焊接、涂装、总装四大车间。忙碌不停的机械臂与顶吊，夹杂着机器的轰鸣声与生产播报，以及来来往往的工人，撑起了理想常州工厂的运作。

这里有理想汽车采用国产零部件的尝试，比如冲压车间国产的济南二机床以15冲次/分钟的速度在运作；5.3万平方的焊装车间高度自动化，具备21条自动化产线与600多个机械臂焊，焊接时火星四溅；总装车间则是理想汽车白车身经过加装底盘、座椅、电池、玻璃天窗等部件后，正式下线的地方。

除制造以外，数字与智能是理想常州工厂被频繁提及的关键词。

生产过程中的零部件的状态参数尤为重要。以焊接为例，理想整车车身焊点有7000多个。据理想车间人士介绍，行业传统方法是记录焊接点的开始与结果数据，但过程状态数据往往是缺失的。如果对焊点质量把握不准确，可能会影响车身结构强度

为此，理想自研了一套制造数据算法系统——连山平台。通过实时数据采集，理想能对焊接过程中电流电压状态进行监测，以此确保焊点质量。

此外连山平台还能对对车身精度、焊点质量、漆膜厚度、扭矩质量等关键制造工艺及设备进行实时监控及智能预警，类似的数据，理想的车间每天能够上传分析上亿条。用理想车间负责人的话来说就是：“将生产质量的抽检，变成实时的监测。

智能出行是新造车浪潮革新传统汽车制造产业的美丽图景，但如何推进、落地以及进行实际的商业运营，至今仍是空白。机遇和风险并存，这就要求车企们做好充足的筹备，从这一点上看，理想汽车展示了信心，并迈出了一大步。

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