1月26日，有媒體報(bào)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(huì)。近兩個(gè)小時(shí)的會(huì)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(jì)新聞》記者向理想汽車方面求證，對方表示：“不方便回應(yīng)?！倍浾邚慕咏硐肫嚨娜耸刻幜私獾?，當(dāng)日確實(shí)召開了線上全員會(huì)議，重點(diǎn)內(nèi)容正是AI。

明確要打造人形機(jī)器人

事實(shí)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(jī)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(rèn)為大模型的出現(xiàn)會(huì)讓人類發(fā)生根本性的改變。在此之后，李想在多個(gè)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(huì)議中，李想表示，公司要進(jìn)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(shí)現(xiàn)既定計(jì)劃。

理想汽車高級副總裁范皓宇此前在接受記者采訪時(shí)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(jī)器人。李想在此次會(huì)中也談到：“在汽車之外，理想一定會(huì)做人形機(jī)器人，并會(huì)盡快落地亮相，去招聘最好的人，把原來由于沒有（做）機(jī)器人，看到了很多機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司（后離職）的一些人再招回來?！?/p>

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(gè)招聘崗位，其中就包括嵌入式軟件工程師、機(jī)械設(shè)計(jì)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(huì)對技術(shù)和研發(fā)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行大調(diào)整。

值得一提的是，李想對AI的觀點(diǎn)得到了不少業(yè)內(nèi)人士的理解和認(rèn)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(jìn)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(yán)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(shí)現(xiàn)了545%的利潤率。從利潤角度來看，AI企業(yè)要?jiǎng)龠^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(shí)時(shí)反饋動(dòng)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(dòng)響應(yīng)模式，Agent能更主動(dòng)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(huì)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(dòng)行動(dòng)，像一個(gè)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(shí)刻。就像人類會(huì)雇用司機(jī)，人工智能技術(shù)最終也會(huì)承擔(dān)類似職責(zé)，成為真正的生產(chǎn)工具?！?/p>

不過，需要注意的是，阿里巴巴代碼平臺負(fù)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(dá)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(shí)，即便企業(yè)打造出了通用Agent，但用戶在實(shí)際使用中也可能遇到問題。例如，在豆包手機(jī)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。