自动驾驶只是起点，理想汽车正在把AI推向物理世界

“龙虾”热潮还在扩散，AI带来的焦虑也随之升温。很多人担心自己跟不上技术变化，但理想汽车董事长兼CEO李想在与詹银的对谈中给出的判断，并不是“AI要替代多少人”，而是如何让更多人借助AI放大创造力。

他举了一个很有冲击力的例子：理想汽车目前有3万多人，未来能不能不只是做出1000多亿元收入，而是借助AI的能力，去创造1万亿元收入。这里的重点，不是简单增加人手，而是让同样的组织拥有更高的效率和更大的产出空间。

 

从会生成内容，到能够理解现实

理想汽车基座模型负责人詹银，带着即将发布的MindVLA-o1模型出席英伟达GTC 2026大会，并展示了感知、决策、控制等方向的五项技术创新。

这套思路和普通的文字、图片生成模型不一样。AI不仅要理解语言和画面，还要理解一个真实的三维世界：物体在哪里、空间如何变化、动作会带来什么结果，以及下一步应该怎样执行。

对车辆来说，感知只是第一步。系统还要根据道路环境作出决策，再把决策转化成转向、制动和加速等控制动作。也正因为如此，自动驾驶被称为物理AI的起点，而不是终点。

 

同一套能力，可能跨出汽车边界

詹银提到，让AI构建三维世界，计算量相比二维场景会扩大10倍。这个变化意味着，模型面对的已经不只是“看懂一张图”或“回答一个问题”，而是持续理解环境，并在现实世界中完成动作。

对于理想汽车而言，这条路线的意义在于，企业未来关注的可能不只是车辆本身，而是能够在物理环境中运行的AI能力。同一套模型，如果具备足够的感知、判断和控制能力，理论上既可以服务汽车，也可能延伸到机器人等具身智能设备。

但从“模型能够展示”到“产品稳定落地”，中间仍然有工程验证、使用边界和安全责任等问题。现阶段能够确认的是，自动驾驶正在成为训练物理AI的重要入口；至于它最终能覆盖哪些设备，还要看模型能力和实际应用进展。

 

普通人需要追赶这场技术竞赛吗

不一定每个人都要成为AI专家，但理解AI正在改变什么，已经比单纯追逐热点更重要。它真正可能带来的变化，是让人从重复执行中抽离出来，把时间投入到判断、创造和需要人类直觉的工作上。

汽车只是一个容易被看见的应用场景。未来的竞争，也许不再只是车辆搭载了多少智能功能，而是谁能让AI更可靠地理解现实、执行任务，并在不同设备之间形成协同。

 

你更期待AI先改变汽车驾驶，还是先进入机器人等日常设备？