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AI時(shí)代,中國(guó)企業(yè)聚焦“練內(nèi)功”

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當(dāng)時(shí)間走到2026年,智能汽車正加速向具身智能進(jìn)化,這場(chǎng)深刻的產(chǎn)業(yè)變革,正如當(dāng)年新能源汽車?yán)顺贝呱妱?dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化技術(shù)一樣,推動(dòng)著汽車、人工智能、芯片等產(chǎn)業(yè)的深度融合與重構(gòu)。也正是在這樣的歷史性拐點(diǎn)上,中國(guó)企業(yè)擁有了更大的機(jī)遇——不再只是在應(yīng)用層追趕,而是從底層技術(shù)開始創(chuàng)新,去定義一個(gè)全新的時(shí)代。

近期,理想汽車基座模型團(tuán)隊(duì)聯(lián)合國(guó)創(chuàng)決策智能技術(shù)研究所,正式發(fā)布了端側(cè)大模型“軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)定律”。這并不是一款可以直接上車的新功能,也不是一項(xiàng)能夠用通俗語言解釋的新技術(shù),而是一套看似枯燥卻具備重要價(jià)值的“數(shù)學(xué)公式”。正是這套公式,首次在理論層面打通了算法與芯片硬件之間的“任督二脈”,為解決“算力瓶頸”提供了一把通用鑰匙。這一基礎(chǔ)理論突破更深遠(yuǎn)的意義在于,以理想汽車為代表的中國(guó)企業(yè),正在完成從工程應(yīng)用創(chuàng)新向基礎(chǔ)科學(xué)研究的跨越,這些先驅(qū)者們將帶動(dòng)更多產(chǎn)業(yè)聚焦“練內(nèi)功”,而非“練拳腳”。



返璞歸真,用數(shù)學(xué)公式打破行業(yè)困境

AI發(fā)展到今天,一個(gè)不得不面對(duì)的現(xiàn)實(shí)是:模型越來越聰明,但“養(yǎng)”它的代價(jià)也越來越大。

以智能汽車為例,最直觀的做法,就是給車裝上更強(qiáng)、更貴的芯片,用算力去“硬扛”模型不斷膨脹的需求。這條路在早期確實(shí)走得通,但走著走著,大家發(fā)現(xiàn)問題逐漸顯現(xiàn)。高算力芯片通常功耗更高,散熱需求也隨之上升,一味堆砌算力在物理層面難以為繼。

與此同時(shí),還有一個(gè)藏在研發(fā)層面的麻煩。芯片的更新?lián)Q代是以“年”為單位的,而AI大模型的進(jìn)化速度卻是以“月”來計(jì)算的。一款新芯片千辛萬苦量產(chǎn)上車后,模型可能早已跑到了下一個(gè)路口;而當(dāng)研發(fā)團(tuán)隊(duì)精心打磨好一個(gè)模型,回頭一看,手里的芯片又不是最適配的那一塊。就像是一對(duì)搭檔,一個(gè)走得快、一個(gè)走得慢,總也踩不到同一個(gè)節(jié)拍上。這種錯(cuò)位,讓研發(fā)團(tuán)隊(duì)不得不花費(fèi)大量時(shí)間“互相遷就”,極大地拖慢了技術(shù)前進(jìn)的步伐。

怎么辦?行業(yè)不約而同地看向了同一個(gè)方向——協(xié)同設(shè)計(jì)(Co-design)。

這個(gè)概念說起來并不復(fù)雜:與其讓芯片和算法各走各的、最后再拼湊到一起,不如讓它們從研發(fā)的第一天起就坐在同一張桌子前,商量著一起往前走。目前,蘋果、谷歌等全球科技巨頭都在這條路上積極探索,協(xié)同設(shè)計(jì)已成為行業(yè)公認(rèn)的技術(shù)焦點(diǎn)。

此次理想汽車基座模型團(tuán)隊(duì)聯(lián)合國(guó)創(chuàng)決策智能技術(shù)研究所發(fā)布的“軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)定律”,做的正是這件事——只不過,它更進(jìn)一步,用一套嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)框架,把“協(xié)同設(shè)計(jì)”從一個(gè)方向性的理念,變成了一把可以精確計(jì)算的標(biāo)尺。


這把標(biāo)尺帶來的改變是實(shí)實(shí)在在的。對(duì)于整個(gè)行業(yè)來說,它直接回應(yīng)了前面提到的兩大困境。過去,研發(fā)團(tuán)隊(duì)完成模型設(shè)計(jì)和選型,往往要摸索好幾個(gè)月;而依據(jù)這套定律,模型的設(shè)計(jì)和選型周期理論上可以縮短到一周以內(nèi)。在硬件成本上,它能夠指導(dǎo)模型充分釋放芯片的潛力,這意味著企業(yè)不必一味追求最昂貴的硬件,也能為用戶帶來出色的智能體驗(yàn)。在應(yīng)用開發(fā)上,它還能根據(jù)不同的使用場(chǎng)景快速匹配最優(yōu)的模型配置,省去了后期反復(fù)調(diào)優(yōu)的漫長(zhǎng)過程。

而對(duì)于理想自身,這項(xiàng)研究的意義更為深遠(yuǎn)。“軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)定律”將幫助理想在智能輔助駕駛的技術(shù)棧上,實(shí)現(xiàn)從上層應(yīng)用、算法模型到底層芯片架構(gòu)的完整閉環(huán)。換句話說,理想不僅能把智能輔助駕駛的軟件做好,更具備了從算法需求出發(fā)去“逆向定義”一顆芯片的能力,真正掌握了全棧核心技術(shù)的主動(dòng)權(quán)。

而這份主動(dòng)權(quán)的背后,是一段遠(yuǎn)比外界想象更漫長(zhǎng)的積累。

做“難而正確”的事

如果說“軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)定律”是樹上的果實(shí),那么理想在過去十年里對(duì)基礎(chǔ)研究的執(zhí)著投入,則是深埋地下的根系。

在外界看來,理想是一家擅長(zhǎng)定義產(chǎn)品的公司。但鮮為人知的是,這家公司一直在看起來“不賺錢”的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域進(jìn)行長(zhǎng)征。

為什么要從最基礎(chǔ)的研究做起?理想汽車董事長(zhǎng)兼CEO李想曾揭示過背后的原因,他認(rèn)為,提升能力的第一步就是研究,“研究-研發(fā)-表達(dá)能力-轉(zhuǎn)化成業(yè)務(wù)價(jià)值”這四個(gè)步驟是人類最佳實(shí)踐。放在當(dāng)下的時(shí)代背景中,他再次強(qiáng)調(diào)了研究作為基本功的重要性。他表示,在內(nèi)卷環(huán)境下,包括外部不確定的環(huán)境下,這是每個(gè)企業(yè)扎扎實(shí)實(shí)練基本功的最好時(shí)候,而且到了人工智能時(shí)代,基本功就更是不可逾越的。


但基礎(chǔ)研究這條路并不好走,周期長(zhǎng)、投入大,短期內(nèi)很難直接轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品賣點(diǎn)或財(cái)務(wù)回報(bào)。在行業(yè)普遍追求快速上量、爭(zhēng)搶市場(chǎng)份額的節(jié)奏下,把真金白銀投向短期“看不見成果”的底層創(chuàng)新,需要的不只是資源,更是一種戰(zhàn)略定力。理想每年超過百億的研發(fā)投入中,有近一半投向了人工智能領(lǐng)域。這筆賬在短期的財(cái)務(wù)報(bào)表上或許并不“好看”,但理想選擇相信:正確的事,值得用時(shí)間去等待答案。

基于李想的判斷,理想近些年在基礎(chǔ)研究上持續(xù)深耕,并且交出了一份扎實(shí)的成績(jī)單。2021年至2025年,理想圍繞BEV感知、端到端模型、世界模型、VLA大模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等前沿方向,在CVPR、ICCV等全球頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表了近50篇高水平論文,累計(jì)被引用超過2500次。這些看似離消費(fèi)者很遠(yuǎn)的學(xué)術(shù)積累,恰恰是理想技術(shù)能力持續(xù)躍遷的底層燃料。

而這些“燃料”一旦注入技術(shù)研發(fā),釋放出的能量是驚人的。回看理想智能輔助駕駛的技術(shù)演進(jìn),幾乎每一次關(guān)鍵躍遷的背后,都是基礎(chǔ)理論研究作為基石。2024年,理想發(fā)布了行業(yè)首創(chuàng)的“端到端+VLM視覺語言模型”雙系統(tǒng)智能輔助駕駛技術(shù)架構(gòu),推動(dòng)行業(yè)從規(guī)則驅(qū)動(dòng)迭代邁入AI驅(qū)動(dòng)迭代的新階段。僅僅一年后的2025年8月,理想又在全球范圍內(nèi)率先交付了自研VLA司機(jī)大模型,讓智能輔助駕駛擁有了接近人類的“看、想、做”一體化認(rèn)知和思考能力,并在9月將這一能力全量推送至超過50萬名用戶。推送后,理想輔助駕駛的試駕好評(píng)率從2024年底的92%躍升至98%。從規(guī)則算法到雙系統(tǒng),再到VLA司機(jī)大模型,兩次重大技術(shù)躍遷僅用了2年時(shí)間,這種令人驚嘆的迭代速度,正是李想所說的“研究跑通后,研發(fā)效率變得非常高”的生動(dòng)注腳。


值得一提的是,理想的“內(nèi)功”并不僅限于智能輔助駕駛。在支撐智能汽車運(yùn)行的底層操作系統(tǒng)領(lǐng)域,理想同樣邁出了關(guān)鍵一步。2025年,理想將自研的智能汽車操作系統(tǒng)“星環(huán)OS”正式面向全行業(yè)開源。這套涵蓋AI計(jì)算、智能實(shí)時(shí)系統(tǒng)、通信中間件和安全系統(tǒng)的全車統(tǒng)一軟件架構(gòu),打破了行業(yè)長(zhǎng)期以來“重復(fù)造輪子”的低效研發(fā)困局。截至2025年9月,已有超過30家產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)加入星環(huán)OS社區(qū),共同推動(dòng)生態(tài)建設(shè)。從自研到開源,理想展現(xiàn)出的不僅是技術(shù)自信,更是一家中國(guó)企業(yè)希望以開放姿態(tài)帶動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)共同進(jìn)步的胸懷與擔(dān)當(dāng)。


如果說過去十年,中國(guó)企業(yè)靠的是對(duì)用戶需求的敏銳洞察和供應(yīng)鏈的極致整合;那么未來十年,決勝的關(guān)鍵將回歸到最硬核的技術(shù)底層——誰能設(shè)計(jì)原生架構(gòu),誰能構(gòu)建開源生態(tài)。

從一套數(shù)學(xué)公式出發(fā),理想正在以扎實(shí)的基礎(chǔ)研究和開放的行業(yè)胸懷,向全球展示中國(guó)智慧。 “軟硬協(xié)同設(shè)計(jì)定律”不僅僅是一項(xiàng)學(xué)術(shù)成果,它更像是一個(gè)信號(hào):在AI重構(gòu)世界的浪潮中,中國(guó)企業(yè)已經(jīng)不再滿足于做技術(shù)的搬運(yùn)工,而是選擇在具身智能這一人類科技的全新疆域中,堅(jiān)定地立下屬于自己的燈塔。

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