【眼觀】轉型具身智能AI企業(yè)，理想汽車的底氣何在？

打造人工智能企業(yè)，理想汽車除了汽車還有什么？

以智能AI眼鏡Livis發(fā)布為契機，理想汽車向“具身智能企業(yè)”轉型終于有了新的故事。

智能眼鏡是理想在汽車業(yè)務之外新的嘗試，不過鑒于目前該賽道選手眾多（除了華為、小米、OPPO、榮耀等手機廠商，還有Meta、阿里、百度等互聯(lián)網大廠，蘋果的智能眼鏡Apple Glasses也將在2026年發(fā)布），并且就體驗而言，當下的產品很難滿足絕大部分消費者的需求。因此，即便智能眼鏡是公認的新風口，但尚沒人能成為那只風口上的“豬”。小米如此，理想亦然。

早在2024年底的理想AI Talk活動上，理想汽車CEO李想便提出，將全力轉型“全球領先的人工智能企業(yè)”的宏大目標。

他認為，智能化將是汽車圈的下半場，AI對于理想意味著未來的全部。

該表述在引發(fā)廣泛關注的同時，理想汽車內部也開啟了相應變革：穿戴機器人項目于去年底籌備，今年初立項啟動。

借用理想高管的說法：“智能眼鏡不是理想轉型AI企業(yè)的開山之作，車才是目前面向人工智能最重要的產品。”

理想汽車AI首席科學家陳偉表示：“我們擁有汽車機器人、空間智能體、充電及穿戴機器人等不同形態(tài)的產品。我們將所有產品，包括理想同學、Livis眼鏡及具備自動駕駛功能的汽車，都看作機器人。在我們的表述中，眼鏡被稱為‘本體’，這體現(xiàn)了具身智能的概念，即面向物理世界的機器人。”

李想此前也明確提到，未來五到十年，具身機器人核心將有兩種形態(tài)：汽車類的具身機器人、人形類的具身機器人。

可以看到，理想對人工智能、具身智能機器人的看法，跟外界的理解存在不少偏差。

對于車企而言，要想說服市場及消費者“我們是一家AI公司或具身智能科技公司，而非單純的汽車企業(yè)”，除了在概念上做重新詮釋，更需要拿出更具說服力的產品形態(tài)，比如機器人、智能芯片、飛行汽車或者其他智能產品。

在這方面，特斯拉和小鵬無疑走在了行業(yè)前列。而國內一些跟風造機器人或飛行汽車的車企，顯然還不足以說自己是一家AI企業(yè)或具體智能企業(yè)（起碼目前還稱不上）。

理想汽車方面，有了本次智能眼鏡Livis的加持，也向AI企業(yè)轉型邁進了實質性的一小步。

李想表示，智能眼鏡Livis是理想“用自然方式與汽車甚至將來的機器人準確互動的一種嘗試”。

而除了智能硬件方面的嘗試，理想也在進一步完善自身的技術底座。

“具身智能系統(tǒng)包括感知(眼睛)、模型(大腦)、操作系統(tǒng)(神經)、芯片(心臟)、本體(身體)。需要做到全棧自研，不僅僅是軟件棧，而是整體軟硬全棧。理想的自動駕駛團隊與基座模型、芯片、底盤團隊協(xié)同打造了整個自動駕駛系統(tǒng)。”

前幾天，理想汽車自動駕駛研發(fā)高級副總裁郎咸朋發(fā)長文，回應了宇樹科技創(chuàng)始人王興興8月份對VLA模型的質疑。

王興興認為VLA是"相對傻瓜式的架構"：在真實世界交互時，數(shù)據質量和采集量不足，難以應對復雜環(huán)境的不確定性，并對其發(fā)展持"比較懷疑的態(tài)度"。

而郎咸朋則表示：第一，VLA是自動駕駛最好的模型方案；第二，具身智能最終拼的是整體的系統(tǒng)能力。他認為，模型的關鍵是要與整個具身智能系統(tǒng)適配，在此基礎上，數(shù)據是起決定意義的；而在自動駕駛領域，數(shù)據閉環(huán)能力對車企并不是大問題。

這場爭論看似是對VLA大模型的意見切磋，實際是對未來整個具身智能產業(yè)基礎架構的分歧。

對理想而言，VLA不僅是技術路線，更是實現(xiàn)"具身智能AI企業(yè)"愿景的核心引擎，將重新定義人與車與產品的關系，讓理想汽車的產品從工具進化為"智能伙伴"。

本次智能眼鏡Livis的發(fā)布，顯然也不是單純的“車載附件”那么簡單。

盡管其集成了不少車機交互功能，極大拓展了出行邊界，提升了智能出行體驗，但Livis想要實現(xiàn)的目標遠不止如此。理想想要占住的不僅僅是汽車用戶這一類群體，而是汽車之外更廣泛的用戶群，因為汽車之外的應用場景無限廣闊。

對理想汽車而言，成為用戶生活的一部分，而不僅僅是出行生活的一部分，才是一家AI企業(yè)應該有的“格局”。

結語：

盡管當下理想汽車面臨不少困境，銷量下滑，業(yè)績承壓，基盤不穩(wěn)，何談夢想？

不過，對理想來說，眼下的煩惱其實跟成為AI企業(yè)的目標并不沖突。AI企業(yè)是一個遠期目標，只要照著這個目標一步一個腳印前進就可以了。

汽車業(yè)務雖面臨挑戰(zhàn)，但“蔚小理”們誰沒有過低谷呢。

在造車業(yè)務長跑上，一時慢下來不要緊，要緊的是，知道如何追趕，并且真得可以追趕上去。而發(fā)展汽車業(yè)務之外的AI增量業(yè)務，有望成為理想汽車的加速器。至于能提供多少動能，就看接下來新業(yè)務的表現(xiàn)了。