這幾位都是陪著李想起于草莽的功臣。

(資料圖片)

范皓宇的背景是阿里巴巴集團云 OS 事業群產品專家，目前負責理想汽車整個大的產品部，輔助李想從 0 到 1 去規劃理想汽車多個產品線；

張驍是理想汽車第一位整車產品經理，現在是理想 L9 的 PDT（產品研發小組）代表；

勾曉菲主導了理想 ONE 和理想 L 平臺的座艙設計，曾在樂視汽車擔任首席架構師；

郎咸朋的背景是百度的高級技術經理，曾在理想內部發起過 " 衛城計劃 "，帶領團隊第一次完成理想自動駕駛的自研任務。

值得一提的是，這次分享會距離理想汽車推送 AD Max 3.0 早鳥測試只剩下半個月，距離理想汽車年底自動駕駛落地 100 個城市也只剩下半年的時間。

溝通會地點在 160 East Tasman Drive，距離蔚來美國辦公樓很近，離斯坦福大學也只有半小時車程。在被問到為什么要來硅谷、以及是否會在美國設分部，范皓宇給出的答案是 " 硅谷在沸騰，我們既然坐到了這里，意思也很明確，肯定是會往前再推一步。"

以下是溝通會的要點紀要（雷峰網做了不改變原意的整理）。如需查看 150 分鐘宣講會未刪減版的全文紀要，可添加作者微信 ysl10745442629、編輯微信 Gru1993 獲取。

01 范皓宇：未來兩年內，我們會進入 20-30 萬的市場區間

國內車企非常卷，我們現在長期處于國內霸榜階段，已經在公布周銷量了，基本上 40 萬以上我們就已經是 NO.1。現在我已經不看銷量數字了，沒必要，確實一騎絕塵。在 30 萬到 40 萬區間里面的話，我們非常穩健。下一步我們會進入 20- 30 萬的市場區間。

在這個市場里，比亞迪是王者，它從 15 萬區間攻上來，現在走的很穩。去年特斯拉降價，從 30 萬區間直接跳到了 20 萬區間，讓全中國的新能源車企都非常吃驚。理想增程模式，基本上不會受到純電的影響。

5 年前，當時奔馳的董事長帶了 30 多個董事會成員，我們給他們講智能化、中國的發展，他們給我們報以禮貌的微笑，覺得我們還是很年輕。上個月奔馳的董事長又來了，仔細看了我們那幾輛車，問我們奔馳在中國怎么做新能源汽車。5 年時間，前后改變非常劇烈。

這次過來，是因為我們覺得硅谷在沸騰。所有認識的朋友要么在創業，要么在創業路上，都是想要去做跟 AI 和通用人工智能相關的事情。

我想說，在太平洋另一邊也很沸騰，汽車這個戰場非常的激烈，我們理想是想要把全球第一大市場（中國市場大概 2004 萬臺的市場）干成是中國人的品牌。我們相信未來真正驅動發展的，不應該是那些依然使用非常固化的技術去生產不同產品的企業。未來，一定是以技術為驅動，技術的話就是電能和智能的技術。

以前我們做增程，當我們把理想 ONE 做出來的時候，全行業沒有人能相信，市場、政府也不相信。我們跟政府講增程，政府說什么叫增程？我們解釋說，增程就是給一個電車裝了一個燃油充電寶。電車就是每天你背著 300 多公里的續航電池來回跑，但你只跑 60 公里，其實每天你都是電池的搬運工。增程就是每天給你 200、100 多公里的續航，讓你能夠去遠方。

增程是個標準的新能源汽車，我們現在正在挑戰發動機的極限，現在全球很少有人做發動機了，但是我們還在搞，因為我們要挑戰 40% 的熱效率極限。

之前很長一段時間不做純電，是因為我們覺得純電技術還沒準備好，這就像在 2G 時代造了一臺 iPhone，技術和產品不匹配很讓人難受。現在不一樣了，純電相關的技術已經進入了下一階段了。前兩天馬斯克發了一個 Twitter 說，他們自己現在這個純電其實并不是最優解。他們下一代平臺 Model Q 或者 Model 2 以后可能會用 800V 平臺，充電十分鐘完成 80% 的充電，充電速度的話遠超于現在所有平臺。

關于出海，我們內部基本上已經討論過 4 年了，每年都會聊好幾遍。這個問題很像大模型，它里面有很多參數。如果剝離到政治因素的話，我們肯定是想來美國的。

我們很深刻地探討過增程要不要來美國，因為我覺得在美國遼闊大地上非常適合增程這款車，它的電池能夠讓你城際出行非常舒適，同時也讓你沒有任何的里程焦慮，可以去任何你想去的地方。每次來硅谷都感覺回老家一樣。我們總部在順義，順義那邊跟洛杉磯差不多，又大又空，沒車沒法活，路子又寬又大，地鐵距離又遠。

對我們來說，目前要做的事情是要先把中國做得很深刻，因為中國是全球第一大市場，而且是高速成長的市場。

02 張驍：一場仗打不贏，就不要去打第二場仗

剛才皓宇提到出海的問題，因為我們一直把商業效率管理放在第一位，大家可以看到的是我們專注在中國，我們一直還有一個理念，如果一場仗打不贏，就不要去打第二場仗，多線作戰對資源消耗非常大。中國如果拿不下，我們沒臉出去。我肯定先把大本營安營扎寨，打得足夠好。所以，我們覺得在 2030 年拿下 30% 的市占率，才是達到比較穩妥的水平。

馬太效應會導致你的市占率只會越來越高，集中度也會越來越高，所以也會面臨更殘酷的淘汰。比如說最近的起亞，它在美國、歐洲表現非常好，在中國已經沒有了市場。技術變革有些無情，有一些人轉不過身來就會被碾壓。這些企業沒有在中國真正去投入足夠多的重視度，就很難在中國市場有回報。

我們一直說理想是豪華品牌，外邊不一定認。過去一個季度，理想汽車的平均成交價是 38 萬多，這個比蔚來要高，蔚來的平均成交價是 37 萬。很多用戶看到我們的店覺得沒有那么氣派，因為我們效率很高，會考慮 ROI ，得保證投入的每一塊物料都要賺錢，要保證能夠自負盈虧才行，燒錢是燒不起的，造車太貴。我們以后還是會專注在豪華品牌領域里，進行更多的產品覆蓋，兩條腿一起走。

關于誰在買車這個問題，大家如果要創業，定位你的用戶是誰很重要，如果你的用戶沒有搞清楚，你很難給他們提供所謂超越用戶需求的產品。我們的目標用戶是有孩子的家庭用戶，中國基本上 80% 的新車都賣給了有孩子的家庭用戶。

市場有很多細分的方法，我們對市場判斷方法其實特別簡單，畫個坐標軸。

縱軸是消費能力，即價格，經濟是第一性的，有多少錢辦多少事。

橫軸就是人生階段（上學、畢業、單身、戀愛、成家、有孩子）哪個階段是必須要買車，想來想去只有生孩子必須要買車，其他環節都有替代方案，一旦有孩子，你會發現有小孩之后你不得不買一個車，因為你要保證它完全的可靠和自由。

接著是關于經濟結構的劃分，這是根據人生階段的橫軸推出來的。

用戶的需求不分高低貴賤，無論有錢沒錢，需要的東西都是一樣好的。只是礙于經濟能力，會適當的讓步一些，我的需求并不是不想要它，只是負擔不起。所以我們的產品從第一天起就堅持一個配置一個價格，沒有高低配，我們堅持不做跟傳統市場高低配的方式，我們的價格也是跟蘋果學習，都是透明的，采用直營方式，沒有折扣，不用去勾心斗角談價格。我們自己買車都原價，沒有任何的內部折扣，頂多就送你一個水杯。用戶有一個心理是：用不用是我的事，給不給我是你的問題。

你可以給我，我可以永遠都不用，但你不能不給我。自從我們這么干之后，這個其他市場的 BOM 成本就控制不下來了，因為他們也得跟吶，一跟他們就很貴，他們效率很低，他們就不掙錢。只有我們這樣效率才可以支撐我們這樣的商業模式。

這是我們所說的這個 20 萬以上的市場，對應美國就是 2.5 萬美金的市場。中美市場不太一樣，美國的汽車市場非常成熟，新車市場價格是一個橄欖型，中間大，兩邊小。在美國買車，你會發現便宜的車不便宜，貴的車就不太貴，但是所有車都集中在 2 萬到 5 萬美金中間。

中國不太成熟，因為中國新車市場才發展了二三十年，中國的價格是貴的車特別貴，便宜的車特別便宜，拿 1 萬美金也可以買到一些很好的車。

我們現在做的事情和 iPhone 當年做的事是一樣的。 iPhone 當年也不便宜，整體手機的平均成交價是比當年諾基亞時代高很多，但 iPhone 提供了非常好的產品來支撐它的價格。技術變現需要這些引領的企業。

03 郎咸朋：自動駕駛里程數據超過 5 億，2023 年底將達到 10 億公里

我說一下自動駕駛。

人工智能的三要素，算法、算力和數據。2017 年李想找我聊，問我自動駕駛什么要素是最關鍵的。我的回答是數據。如果沒有數據做區分的話，再好的算力、再好的算法也發揮不出來。

在算力方面來說的話，大家最終是趨同的，任何一個人能拿到的，其他的兩家也都會有。然后如果說拿不到，大家都拿不到。算法方面的話，我覺得沒有什么意義，大家都差不太多。最后最主要的還是看大家在數據方面的積累如何。這個數據不單單是數據本身，它其實是暗含的是一套這種獲取數據、處理數據以及應用數據的一套系統。我們把它叫做數據閉環系統，或者說數據驅動系統等等。

我們現在擁有中國最多的自動駕駛數據，這個數據是從 2019 年的 Q4 交付第一天開始通過實際銷售的車去做數據的采集和收集。每一輛用戶車輛都是數據采集車，也是我們產品的使用車輛。不管是訓練的里程數，還是這個車內測試，數量在中國都是最多的。

我們在 2017、2018 年就定了自動駕駛的戰略，理想汽車是最堅定地去執行規模化量產自動駕駛戰略的公司。

從第一天開始我們所有自動駕駛的軟件、硬件都是標配的，因為有了這個基礎，它才能讓我們的每輛車都擁有數據收集、采集能力，也擁有這樣自動駕駛功能的應用能力。除了特斯拉和理想之外，其他的車廠都不是這么做的，都是有一些額外的訂閱費用。

目前里程數據已經超過 5 億了，這是上個月的事情，到今年年底給我們估計一下，會有 10 億公里以上的數據。

這個數據是怎么采集的？不是說很簡單的每隔多少秒收集一下數據，他其實跟特斯拉做得非常像。我們是通過 trigger （觸發的規則和條件）來進行數據的采集和回傳。比如發生接管、急剎之類的被認為是重要場景，因此需要觸發這一段數據的采集和回傳。我們在車上的 trigger 有 100 - 200 個。云端還有一個高度自動化的 pipeline（數據自動處理的流程）去處理、挖掘里面的有用信息。比方說它會把這些數據傳來之后自動地切分成一個小的數據段，把里邊的關鍵幀抽出來，再去做里邊云端的大模型。

在云端用大模型，把很多相關數據的信息可以自動化地再挖掘出來。現在這里面我們有了四五億公里的數據里程，這 5 億公里實際上包括了超過 10 億的數據段，整個訓練時長是 1000 多萬小時，相當于一輛車自己跑一兩千年的水平。

我們整個 AD 的發展實際上是從 2019 年開始默默地做，其實從 2021 年開始才有對外的全能自研的產品出來。今年第一季度，我們把整個算法進行了再次升級。

我們也有一套高效迭代的數據系統、閉環系統運營。這個系統的運營，2018 年就開始研發了，到現在已經五年了，這個優勢和能力是其他競對公司學不來、也趕不上。

年底之前會在中國 100 個城市覆蓋自動駕駛，能這么做的原因是因為理想已有的技術棧是不依賴于高精度地圖的。這是我們今年年底的規劃，這個規劃如果一旦真的做到了，不管是中國還是全球都會認為理想的自動駕駛絕對是第一。

我們這套東西還是免費的，因為我們有個理念，自動駕駛的系統和產品是用戶的資產，你買我的車，你就能獲得這個資產，這就跟買房一樣。買了一個房子，房子里邊的每一樣東西都是你的，當你出售房子的時候，所有東西你都可以把它轉讓給其他人。買你房子的人，他也可以用你的資產。

車也是，買了理想二手車的人，他仍然可以繼續使用車上的自動駕駛的產品，而不是花錢去買上面的服務。如果是收費的話，用的人就會越來越少。很多人自動駕駛還沒做，就想開始收費。

如果想做更好的自動駕駛，理想這邊我們堅信的還是要有擁有足夠多的基礎，這個基礎包括海量的數據，包括數據閉環系統，也包括大量的車在不斷地給我們提供產品的反饋和數據的上傳。

在蔚來、小鵬、理想三家里，一兩年之前，大家肯定都會把理想排在最后面，覺得理想在自動駕駛的投入、研發的進展不如其他兩家，但是從今年開始，這種聲音會慢慢會有一些變化。

04 勾曉菲：基于觸控的交互方式不一定適合車

前段時間大家聊天說到了一個挺有意思的話——特斯拉用它的銷量向大家證明了只有把自動駕駛做好，車才能賣得好；比亞迪用它的銷量向大家證明了自動駕駛做不好，車照樣能賣得好。

換位思考一下，比亞迪大概花了 10 年的時間，投了大概 500 多億在電池技術上，他們在做的一件事叫重新定義新能源汽車。特斯拉也做了一件一樣的事，他是在重新定義智能汽車。如果我們要以終為始的去看待這件事的話，那么最后用戶買車買的是什么？

買車和買房的邏輯很類似，無非是買多大面積、是買裝修的還是簡裝修的，這輛車能夠給我帶來什么樣的服務體驗？重新定義智能汽車，新能源、智能駕駛是必要條件，同時還有智能座艙，座艙最終才是能夠給用戶提供所有服務的載體。

座艙會給大家提供什么樣的服務，最核心的點就是它能夠承載什么樣的交互形式。汽車的交互，一直都在學習消費電子。消費電子的交互方式是從命令行、到圖形界面的交互，再到以觸控為主的交互。汽車也是一樣。

我們回過頭來去想，這樣的交互形式到底適不適合汽車？觸控這樣的交互使用最普遍的設備是手機，其次就是 Pad，但這樣的設備有一個最明顯的特點，是設備可以跟著人走，人在哪設備就在哪，它很適合交互。但是車上的這塊屏它并不具備這樣的特點，相反，車是屏在哪人就得在哪，你得挨到他邊上去操控他。

車更像是家里的電視，很難想象今天我在客廳里坐著看電視，我想要去換一個頻道的時候，需要走過去，觸碰它，可以看到電視沒有引入觸碰這個技術，因為電視特點決定了它就不適合這個技術，汽車和電視也是一樣的。

手機、 pad 、電腦這些終端基本上是一對一的服務關系，永遠都是一個人在用手機。但是車不一樣，車是一對多，就是車需要服務車里邊的每一個人。而且車是一個三維的空間，手機或者 pad 是一個二維的空間，車需要擁有一個獨特的、更適合自己這種產品形態的交互方式。

我們和物理世界做交互，主要靠五感，每一種感知其實都有數據帶寬的，視覺占到 83% ，聽覺占 11%，嗅覺 4%，其他兩個是 1%。也就是說我們和世界做交互，主要是通過看獲取到的。

我們把交互過程簡單分成三步——感知、理解、表達。

感知，就是通過視覺、聽覺拿到的信息；理解，就是要根據自己的一些知識儲備或者價值觀去做一個邏輯推理和判斷；表達就是用各種方式去表達自己的認知和判斷。

傳統的手機或者電腦是二維的終端，感知物理世界的核心方式是觸覺，之前預埋了一個什么樣的控件，人點到了那個控件，手機 / 電腦就會執行一個預埋好或者預設好的程序。這是傳統的判斷，以前所有的機器、所有功能，所有能力都是程序員預埋好的，這個時候他也不需要很大的算力以及很強的理解力，因為所有東西都是預設好的，我只要把預設的能力執行好就行了。

在手機 / 電腦里，表達主要是通過顯示屏、揚聲器，從聽覺和視覺兩個層面上去給大家輸出能力。基于這一套邏輯，我們以前用電腦或者用手機主要用來獲取信息，我們沒辦法給他輸入大量的信息，讓他去學習，我們主要是從這些終端上去獲取一些信息。

但是汽車不一樣。在感知的維度上，艙內有 3D 的相機，他能看到艙內所有景象。還有多音區的麥克風，可以通過聲源定位的技術，聽到來自車里不同位置的聲音，再去判斷這個聲音是從哪個區域來的，甚至是哪個角色發出的聲音，同時它還保留了數控。

在這些二維終端里，數控基本數據帶寬是 1%，加上視覺和聽覺，交互帶寬基本可以達到 95%，我們可以認為是一個接近百倍的數據感知的差距。也就是說，未來汽車能夠實時感知這個物理世界的信息量，是原來智能終端的近 100 倍。這么大的數據量需要我們有更強大的理解能力去處理這些信息，更多、更準地去命中用戶的意圖。

汽車未來需要具備一套全新的三維輸入輸出的交互能力。感知這一部分就不多說了，不管是在傳感器上還是在算法上，都已經相對成熟。

在 " 理解 " 環節，我們認為，基于觸控的交互方式不一定會適合車的這種載體，基于對話的交互方式顯然更適合車。在車里邊通過語音的方式去做交互，已經提了很多年了。很多車企都在打這張牌，為什么打得不好？直到今天為止，語音的這種交互方式其實都是可用不好用。從可用到好用它會有多么大的差異，我們可以簡單舉個例子，在 iPhone 提出這個多點觸控技術之前，觸控技術已經存在很多年了，只不過那個時候是基于電阻屏的單點數控，需要一根筆點來點，不靈敏，也不方便，這相當于觸碰技術的 " 可用但不好用 "。

隨著 iOS 的多點觸控技術的落地，它讓觸控的這種交互方式從可用直接跨入到好用里。這個時候多點觸控會被大眾快速地接受和認知，技術快速、全面地普及。

語音也是一樣的，之前語音更多主打感知能力，是怎么把這句話聽完整，怎么把這句話聽清楚。但到了理解這一部分的話，做得一直都不是很好，大家都會覺得語音很傻，他只是會單純地執行我的命令，沒辦法去更深層次地理解我的意圖。

ChatGPT 的出現，讓我們對話的交互形式從可用跨度到好用。

如果我們在車里的主要交互形式從以觸控為主、對話為輔，逐漸地切換到以對話為主、以觸控為輔的話，那它會有一個什么樣的變化？

以前的交互框架，比如設置屏幕亮度，這條命令執行的過程分好幾個層級，一般是通過 " 通用—顯示—亮度 " 的層級來執行。這相當于語音通過命令喚醒出來的是一個觸控的 UI。

未來如果變成以對話為主，路徑應該是，通過語音的命令喚出的 UI 應該是一個生成式的 UI，是完全根據我這句話生成的、和我這句話強相關的 UI。

我們在過去的終端（電腦 / 手機）上去獲取服務的時候，第一個想到的是我先開哪個應用，再去找到相應的功能、節目。未來我覺得基于對話也好，或者是基于大模型的這一套全新的解決問題的思路也好，應用有可能會完全被打破，應用的邊界不會存在了。

說一個我自己的個人判斷，未來到底是 AI 給應用賦能，還是說 AI 的能力會越來越強，涵蓋更多的服務能力，這是一個非常值得思考的問題。

我們認為，觸控一定不是座艙最主要的交互方式，把觸控做得再好，生態做得再好，它不適合在這個終端里，因此，基于觸控生態的車機系統，就是在用正確的方式回答了一個錯誤的問題。

大模型的契機，真的會給行業帶來顛覆性的變化。以前所謂的生態都是軟件生態、應用生態，以后這種生態的局面會被打破。回看手機從 PC 機 到手機的生態過渡的過程，我們也能夠發現一個規律，就是 PC 機 有一部分能力其實過渡到手機上了，但是有一部分能力還留在 PC 機上，手機上只是過渡了一部分能力，同時也孵化出一些核心的能力。

每一個終端都有特殊性，交互形態不一樣，電腦更多的是在家里、在公司，他解決的是辦公類的問題。手機解決的是我們日常生活的所有問題。汽車是我們出行會使用的終端，在汽車上會長出來一種有別于其他終端的特殊的場景和能力。我們比較堅定地認為，永遠也不會存在這種情況，即汽車做得再好，上車之后就不會再用手機了。

汽車、手機、電腦所有的這些東西其實都是對人類數字生活的補充，它讓人類的數字生活變得越來越完整，他們之間是互補的關系，絕對不是說有你沒我，手機沒有把電腦干死，電腦也沒有把手機干死，各方其實是一個補充的關系。（我們長期關注主機廠，讀者可添加作者微信 ysl1075442629、編輯微信 Gru1993 進行交流）

注：文章頭圖來源于范皓宇朋友圈

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