原内容来自张小珺商业访谈录
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2025年5月7日理想汽车官号播出了1h22min版
2025年10月30日张小珺放出2h43min版
压缩版：
公司规模是战略核心，背后是三个关键变量：1.用户需求 2.技术产品 3.组织能力。
之后会做轿车，更丰富的MPV，同时要对SKU进行有效控制。
自动驾驶实现后，头部车企营收将超过中国所有手机厂收入之和。
人工智能时代终端四个特点：1.360度对物理世界的感知能力 2.认知决策的能力 3.Action的能力 4.可以自我反思反馈。
理想之后做任何一个终端都必须符合以上四个能力。
理想第一阶段组织上主要学丰田工作法/GM的研发流程方式/谷歌OKR，实现理想ONE一共有100亿美金营收。
理想第二阶段学华为，IPD以及财务/流程/人力资源三支柱。实现一年1000亿营收。
第三阶段打算学苹果，核心是学能力（具体指什么没细讲，李想举例苹果从电脑公司变成做映月播放器，后面做手机以及软件服务生态）
理想从人工智能公司到人工智能终端不是变化，是过去没做这个选择，今天做了这个选择。
人工智能终端，软件/硬件/服务都将变得不同。
软件需要三点，非常好的模型能力/非常好的操作系统能力/做好各种各样的工具。
其中操作系统需要是并行且实时的，不能像安卓那样背后是任务排列式，也不能像Autosar是链式的。
硬件核心三点，变化的本体/NPU/制造环节会发生变化，工厂本身变成一个机器人。
其中变化的本体指自研线控系统，整体谋划计算单元之间的关系部署。不是由中央大脑来调度，而不是几个分脑来做，图最少的线束，最好的整体传输效率，既有集中计算又分布计算。NPU侧重本地推理能力非常重要，李想认为大家过于关注云端训练和推理。李想认为人形机器人替代汽车厂工人有两个问题。1.工厂的人成本占比并不高 2.就业还是非常有必要的。李想认为核心是提高生产效率，而不是人的替代。
服务指，没法去写一个传统IT软件去管理AGI或Agent。服务的核心是运营，需要解决Agent运营本身的问题，也要解决Agent和人的连接的问题。
这些问题是必须解决的，不解决没法真正闭环。
李想认可现在大家把理想当作一家汽车公司估值，因为的能力和给用户带来的价值还没有表现出来。给了AI估值反而心里慌。如果能做出L4,可以大幅度提升工作效率（比如5-10万做出一年1000亿营收），那才能证明人工智能的价值。
做操作系统/芯片/基座模型的目的是为了省钱，且认为时机合适，如果规模更小不会去做。
对是否对未来设想太过乐观的回复是始终坚信基本功是最重要的。
如果理想没有把握住用户需求/没有掌握最好的产品和技术/组织能力出现巨大问题这三者出现一个理想都会消失。
更详细文字版：
张小珺： 刚才一直调用你的是CEO大模型的技术专家，接下来调用一下战略专家。前几天你们不是刚开完了2025的雁栖湖战略会，达成了什么新共识？
李想： 我觉得从战略上的一个核心的共识还是继续延续，去年的秋季战略会做的一些判断。但是我们延伸出来一些关键的想象，一些如何往后看三年、往后看六年，大家可以去思考和探索的一些关键的点。
还是我讲的就是说，我们如果来看战略的话，中间的其实是规模，这个圈外边有三个变量，是当规模发生变化以后，这三个变量有没有发生变化。一个其实是用户需求，一个是技术产品，一个是组织能力。这是这里边的一个核心。
所以，我们今天其实今年会有一千大几亿的收入，去年有1450亿的收入。那我们如何往后走，这些对于规模的限制会在哪里？以及我们想获得更大规模，有哪些东西是限制？
比如从用户的需求角度来看，我们会面临什么样的一个限制。比如我们今天主力车型都是SUV，那我们可不可以靠卖SUV然后卖到3000亿、5000亿甚至更高的收入？那这时候就是一个很大的一个挑战，对吧？因为像路虎这样的其实并没有做到。
那也包含我们的用户群。如果我们要做到100万辆以上，我们的用户群的规模就意味着跟BBA是一样大的规模了，那意味着我们用户群要扩大好多倍，那这些用户群里的沟通其实也是不一样的。
这时候我们就想一个很重要的问题，就是说那就会产生两个问题。第一，我们要往更大的规模走，我们要去覆盖哪些过去我们没有覆盖的客户群，对他们应该怎么去沟通。
另外一个从产品的角度而言，家庭定位是个非常好的定位。但如果只做家庭定位的SUV，包含面向全球是不是有问题的？所以我们做了一个分析，说我们有必要其实再面向全球、再面向更大范围群体的时候，我们应该去做轿车。但是我们应该是做好的家庭轿车，不是运动轿车。
另外一方面，我们作为家庭用户而言，我们的空间更有优势，那我们其实应该做再丰富一些的MPV的产品，这种大空间的家庭轿车的产品。并让这些产品面向更广泛的用户群，以及面向全球。但也不是出很多的车，能不能把这些整个的这些车的规模，或者说SKU数量，进行一个有效的控制。所以我觉得这是用户需求可能会发生的变化。
从技术的角度发生着变化，可能我们可以看3年到6年的一个距离，那当车实现了全自动驾驶以后，其实车会是人工智能的时代一个营业收入最高的一个终端，他可能能做到其实千亿美金的这样的一个收入。一家企业。是一个营业收入很高的营收终端。可能这个车然后做到千亿的收入的话，你可能会超过中国所有的手机厂商的收入。做到千亿美金的话，那这时候然后我在想，就是为什么它是个人工智能时代的终端？它具备了哪些特点？比如说，我说人工智能时代的一个终端跟移动互联网、跟PC时代的终端，差异是什么呢？我说它有四个特点。
第一个特点是它要有360度对物理世界感知的能力。 第二个，他有这种认知决策的能力。第三个，他必须有Action（执行）的能力。他可以是去操作一个终端上的软件，也可以直接去操作一个机器人。 第四个，他要有自己的反思、反馈的能力，像人是一样的。
具备这四个的，就是AGI时代的终端。汽车从一个智能终端变成了一个人工智能终端，然后这是我们要做的事情。我们还要再想一想，其实在我们的生活范围里，在家里、在工作中、在我们身上，是否还会出现新的、符合刚才我说的四个特点的AGI时代的终端。那我觉得那个可能又会形成我们未来的机会。
因为苹果也并不是只卖Mac，苹果发展一定阶段的时候也做了iPod/iPhone，也都非常的成功，微软也不是只做操作系统，也做了Office，也做了云服务。小米也做了IOT，也做了汽车，当你到了那个规模的时候，比如当你到了5000亿以上规模的时候，你必须得去考虑这样的事情。因为你的用户群会变得更大，因为用户需求也更广泛。我们能不能去满足用户工作生活中那些最主要的场景，推出最有竞争力的AGI的终端产品。这是技术产品的角度而言，可能这是我们要去看六年的事情，一直看到2030年会有哪些可能性？
第三个是组织能力方面的话。我们想做到3000亿收入，我们想做到7000亿收入，这时候你的能力需要哪些提升？你小的时候，你可以招个人就带来能力了。当你变成千亿的规模的时候，很多能力你怎么去选择，其实就变得很关键了。
比如这个阶段的时候，我觉得我们在小的时候没有看明白，没有看懂苹果。那这个阶段的时候，我们可能又去认真研究苹果，发现苹果还有很多能力其实值得我们去学习的。到今天为止，你去看一个苹果，当你做到千亿收入，你再去看这种万亿收入公司的能力的时候，你开始模模糊糊能看懂一些了。我们很小规模的时候，我们看不懂苹果为什么这么做。最后其实是规模。因为规模是一个可以确定衡量的的变化，也会带来的用户规模和用户需求的变化、对技术和产品的变化，也会带来组织和能力的变化。
张小珺： 学习苹果会带来你们什么改变吗？
李想： 我们一直在学习，就是在组织和能力上我们一直在学习。因为组织能力上挺难自己发明的，除非我们大到了一定程度没得可学了。我们最开始的时候，我们认真的学习丰田的工作法，学习GM的整个的研发的流程的方式。也学习了谷歌的OKR，把不同的业务团队对齐的方式。这个帮我们其实很好的完成了第一个阶段，就是理想ONE的这个研发和交付。并且理想ONE也帮我们创造了超过100亿美金的收入，卖了二十多万辆。
我们第二个阶段其实很重要的一点，其实是我们在想我们从一个做到了百亿的收入，怎么往千亿收入去走。我们又认真的说我们这个行业更像什么，我们当时也研究过苹果，我们觉得我们人才密度不够，甚至也没看懂苹果。所以我们当时说，有很多的华为的书，华为非常愿意把这些能力写成书向外去分享，包括IPD。
我们第二阶段其实又向华为学习了组织能力。包括IPD，包括整个的财务、流程和人力资源的这种三支柱。这个对我们帮助很大。所以这就配合着我们的理想L系列的平台化的研发能力，包括后边我们的整个的更大规模的销售团队的管理能力，销售团队背后还有三支柱的这种赋能和约束。所以我们就快速的在新势力里边借助L系列的产品，做到了超过1000亿的收入。这个过程大概就是我们的第二个阶段。我们做到一千多亿收入了，我们也知道靠这个能力还能做到2000亿、3000亿。但3000亿以上怎么办？
张小珺： 这是几年后的事情？
李想： 三年之内的事情吧。他们是否经历过跟我们相同的阶段？这时候我们就发现苹果又是个更好的一个榜样了。
张小珺： 为什么是学苹果呢？它也不是一家AI公司。
李想： 我觉得最重要的是学能力。苹果最开始也不是个手机公司，苹果也不是一个MP3播放器的公司，苹果就是个电脑公司。那其实他能从一个电脑公司变成一个做音乐播放器的，到后边儿其实变成一个手机公司，变成一个软件的服务生态的公司。他也在不停地变化。
张小珺： 理想是谁啊？
李想： 如果往后讲的话，我们其实在人工智能上会越来越清楚。看到2030年的话，我觉得一个比较好的回答是，我们希望能够成为全球领先的人工智能终端企业。
张小珺： 这现在加了终端，这是一个变化。相比去年我们聊的时候。
李想： 它不是个变化，是因为过去没做这个选择，但是今天这个选择很清楚了。我也跟团队讲明白说，因为团队也要知道为什么做这样的选择。
张小珺： 这是今年的选择吗？
李想： 去年年底今年初开始来做的选择，也是相互碰撞出来，我们到底是谁？因为我们希望知道我们要成为谁，但是更重要的要回答我们是谁。
我跟团队讲的就是说，其实1975年出现了Apple II，后边又出现了 Mac，所以这是苹果这家公司，他在做终端，他做的是软硬件结合，那同一时期也会出现微软，他先做了DOS，后来又出现了Windows，他做的实际是操作系统和一个软件生态。这是两种完全不同的取向，没有什么对错之分。但是在那个阶段的时候，很显然，微软赢了。苹果遇到了很多的挑战，苹果至少活了下来了。因为它是有自己独特的价值的。
2007年同样出现了iPhone，这是苹果做的，苹果又想到了做终端。只是这次除了软件和硬件以外，还加了整个的服务的结合。除了有软件，有硬件，还有服务。所以苹果的服务做的非常之好，它的服务利润收入也占比非常之高。所以它变成三个能力的一个结合，所以它的定义还是终端。
那这时候紧接着又出现了安卓，但是不是微软，是谷歌的角色了。安卓又做了手机操作系统，也做了整个服务的生态。操作系统是开源的，但服务属于他自己的，无论是Google的Map、Gmail这一切的东西。也包括谷歌商店模仿的这个App Store这样的一个体系。如果拿整个移动互联网时代来看的话，苹果和谷歌基本上是不相上下的。因为这是全世界唯二的、每年的净利润接近1000亿美金的公司。这个非常成功，他仍然做了两个完全不同的选择。
所以回到我们今天在人工智能时代也是一样的。今天我们能看到很多问题是因为没有Action，那你需要Action的时候就需要终端。你不能只知不行，得知行合一才是更大的价值。但是同样会有企业像OpenAI这样的，他会做模型，后面他甚至也会做模型的Agent OS。他会做一个这样的一个生态，开放API这样的，也需要其实有这个时代的终端的公司。
我们为什么先切入自动驾驶？自动驾驶足够大，=汽车是个足够大的一个市场。我们可能不会限于这一个终端。当这个终端做成以后，我们的能力其实能不能覆盖到用户，让他生活的更好，工作的更好，更多的、但是是属于AGI时代的终端。我们不会再做上个时代的终端。
但是我们一旦要进入到任何一个终端，它必须得符合我刚才说的四个特点：有物理世界的360度感知能力；有认知决策能力；有真正的Action的执行能力，无论是控制机器还是执行软件；第四个，有真正的反思和反馈的能力。
只不过到了整个的AGI时代的终端的话，同样它对于整个的能力要求变得不一样了。也包含它有软件的部分，他有硬件的部分，他也有服务的部分。他会变得不同了。
比如说软件的部分。第一，我要有非常好的模型能力。尤其是我要对物理世界理解，我要在物理世界工作，我要横跨物理世界和数字世界。不仅要能看清道路上的车，理解这个修路，胡同小巷，我还得能看懂导航地图，能看懂所有的软件，所以我需要我有非常好的模型能力。
第二个，我要有非常好的操作系统的能力。而且这些端，包括人工智能的端，它要是是个实时的。它不能像安卓那样的是一个背后的一个任务排列式的，也不能像传统Autosar是一个链式的。他既要并行，你的操作系统对你的整个计算上的NPU、MCU这些内核怎么有效的去占用，来确保它的实时性，它准确的去执行。所以你的操作系统能力要求也不一样，你要很高的性能，要符合整个人工智能在物理世界的运行、在数据的世界运行的这样的。包括我们能不能做出来更好的虚拟机，用户的本地电脑工具不够的时候，我们能不能做出来更好的、更高性能的虚拟机，因为这也是操作系统的能力。
第三个还是要做好各种各样的工具，但是符合我们所需要的这些常用的工具。因为工具也会根据人工智能产品，变得其实更有效、更高效。Agent也要去调用工具，所以这个其实是我看到的软件的能力，然后这三个其实缺一不可。
另外现在从硬件的能力上，我也能看到三个。我觉得第一个重要的能力其实是本体发生变化了。比如我们要把车控制的更好，所以我们要自研整个的线控系统。后边的话整个的本体方面的这些需求，然后计算单元之间的这些关系部署。比如对于车端是否一定是个中央大脑，其实不是。因为任何一个端离中央大脑距离很远，所以我们可不是一个中央大脑，再加几个分脑来做。这样有最少的线束，最好的整个的传输效率，既有集中计算又分布式计算，并不是一个大脑的工作。这些东西都会发生，这些硬件的本体都会发生变化。
第二个很重要的点，其实NPU。就大家现在太关注于云端的训练和推理了，云端训练推理，其实大家可以通过加更多的卡来实现，通过改这个结构。在终端上，如果我只能放3B的模型，然后跑十赫兹，但是有一个人过来能放30B的模型跑十赫兹，那这就是十倍的性能差距。所以我这方面的要求很高，就是当大脑变得很强了，NPU像心脏也要变得更强。这个其实没什么捷径，你后边的要求越来越高，甚至今天的很多架构可能都已经不太实用了。
第三个部分，制造环节都会发生变化。整个工厂为什么不能变成一个机器人？然后小时候我们看过变形金刚动画片，这些所有的机器人里边，有的像擎天柱、威震天这样机器人，它能变形，还会有像宇宙大帝这样机器人，它本身是个星球，他的身体就是个机器人。我们能不能用AGI来生产AGI的终端？
张小珺： 拿AGI来生产AGI的终端？
李想： 今天其实工厂也在面临这样的一个机会。很多人都想象了一个问题，说我造一个人形机器人要去工厂里去替代人。这有两个问题。第一个问题是，其实是我觉得工厂的人并没有大家想象的在整个的成本里占比那么高。很多时候替代起来并不划算。第二个，这些就业长期而言还是非常有必要的。但是我们在讲的一个问题说，我们如何能够其实通过把一个工厂变成一个机器人，去简化工厂里边各种繁琐的复杂的环节。我觉得这对于整个的生产效率才是有更大的提升。整个的AGI在整个制造领域应该关注生产效率的提升，而不是人的替代。如果关注人的替代，其实挺狭窄的，或者这些人并没有真正的管理一个工厂的经验。
还是三个部分，一个完整的终端有三个部分。一个软件的部分。一个是硬件的部分，可能会发生变化，到AGI时代其实是服务也会发生变化。我们并没有办法写一套传统的IT软件，包括靠人去接管这些AGI、去管理这些Agent。这是一个非常大的挑战。
包括英伟达去做Cosmos，包括我们来做构建交通的世界模型，包含我们去做Agent OS，核心的是在要运营。一方面我们怎么运营这些跑在物理世界里的这些AGI的机器人，无论是车还是其他的形态。还有一个很重要的就是我们每个人都在讲，一个人要和几个Agent一起工作，或者一个人带领几个机器人工作。但是到底怎么工作？它是Agent OS的形式还是一个其他的形式？我觉得这也是必须要去解决的。
你既要解决Agent运营本身的问题，也要解决Agent和人的连接的问题，这是服务。今天这个命题对于所有的企业人员都是一样的。至少我们看到，这是我们未来的3到6年要去解的题。怎么解决一个AGI终端的软件层面的三个问题，怎么解决硬件层面的三个问题，怎么解决这种AGI运营，以及AGI和人连接运营的这样的服务的问题，都是接下来的挑战。
张小珺： 我感觉你要做的事情好多。
李想： 也没有好多。如果这些问题不解决，就是今天这个现象。大家都觉得AI很厉害。但是大家每天工作时间变得更长，假的信息变得更多，不靠谱的信息变得更多，陪家人的时间变得更少, 这都是问题。
张小珺： 我知道你们把机器人分成了穿戴机器人、空间机器人和家庭机器人。你的对于机器人的节奏是什么样的？还有规划。
李想： 我觉得并不可能直接上来给出节奏，还是我们要根据行业的各种的进展，一起来做相应的研究和分析。以及哪些能力要自己要去解决。
比如很多人说眼镜会是未来的一个我们穿戴的一个终端，或者是个穿戴的机器人。那今天它不是，那这里边还有很多的问题。它确实具备360度对世界的感知，但今天的显示是不行的。无论是光波导的显示还是几种显示，其实并不能变成一个真正的长期使用的一个方式。包括电池的电量，包括独立的计算，包括通讯，这些问题都要解决。我们相信有一天它可能会是多种路线里边，其中一个可能会成为人类的穿戴的AGI终端，或者穿戴机器人的一条路径。但今天还不是，还有很多问题等着大家去解决，也可能解决路上又有一个另外一个路径出来，跑到了前面，都有可能。
但是我们要去做这方面的研究，要去做这方面的分析。在家里也是一样的。在家里的话，到底是一个人形机器人，然后去服务所有的，还是最后我在家里应该有一个更好的感知和更好的大脑。
可以是一个人形机器人，在一个厨房里拿着人类的铲子、拿着人类的锅，去工作。也可能其实我只需要有一个改造的锅，他就直接能做菜了。整个家里有一个统一的大脑和统一的感知。这两种路线都有可能。每一条路线都有自己的信徒，这些东西其实接下来可能都会发生。
张小珺： 什么样的终端是理想会做的，什么样的终端是理想不会做的？
李想： 这件事情的判断是跟我们规模相关。我们规模小的时候我们就尽可能的收敛，在规模大的时候我们必须去扩张。如果谷歌不做操作系统，它就不是今天的谷歌。如果它只是做搜索引擎，不做安卓，它就不是今天的谷歌。
如果微软然后不去做Office，微软不去做这个云服务，它可能就不是今天的微软。可能跟众多淘汰的企业一样，就是一个时间的一个过客。苹果如果只是坚持做Mac，不做iPad，也不去做iPhone，那苹果可能就是另外一个企业。可能他跟其他的、我们曾经在这个人类历史中出现又消失的电脑企业，其实可能会是一样的。我觉得这个东西不能把它变成一个，因为它只跟规模以及规模带来的其实用户的变化，可能大到一定规模也没有办法了，那就是另外一码事儿了。
张小珺：你说理想是人工智能公司，今天说的是人工智能终端公司，但是大家对于理想的业绩兑现还是要看的是销量。你觉得这个合理吗？什么时候销量能够跟做人工智能这件事情能够挂钩？
李想：我们的能力和给用户带来的价值还没有表现出来，所以相反给了我们这方面的估值，我们反而心里慌。
两个方面来看。第一个先拿我们能不能率先做出来L4。真正的其实大家上下班的时候，不是坐在一个方向盘前面，而是坐在一个桌子前面，吃着东西看着电脑然后就到公司了。这一刻我们能不能加速它的到来。
另外一方面，从工作效率上而言，某车企是接近100万人，做到了七千多亿人民币的收入。要做到千亿美金的规模，那当人工智能出现以后，我对我们能不能用10万人以内，甚至5万人的规模做到1000亿美金的收入。如果这些东西做到了，就证明其实我们的人工智能战略真正发挥价值了。如果没有做到，那你就应该给我们一个车企的估值，这是很正常的。因为我们光说没做或者做了没做到。
张小珺： 你们现在又做操作系统，又做芯片，基座大模型，还有包括在终端上也做了车/眼镜/机器人会不会铺得太开了？
李想：也没有，我们如果看苹果的话，苹果是2001年推出的iPod。在2000年的时候，已经有苹果电脑、操作系统、软件的生态了。但那时候我印象苹果的收入只有几十亿美金。对于苹果那个时代其实我们的规模已经做这些东西其实是个是个合理的了，对吧？这个问题并不大，还是我觉得是个合适的时间。如果我们只有两三百亿收入，我们做的这些东西其实是不合理的。但如果我们有一千多亿收入了，并往2000亿收入迈的时候，我们做这些东西是合理的。他既能增强我们的能力，又能降低我们的成本，他不是带来坏处的，那我们做了操作竞争以后，我们虽然这些年投入十个亿，但他节省的钱可不是十个亿，他节省的得有五六十亿，太划算了，干嘛不做？
张小珺：上次我问你理想有理想吗？那这次想问你，你对理想的设想会不会太过于理想？
李想：我觉得我们会看的远一点，但我们当下还都是挺脚踏实地的。因为我始终坚信基本功是最重要的，尤其是到了这个时代，到了这个规模，尤其是到了人工智能时代。因为人工智能时代的差异就是编程时代对比的是功能。人工智能时代表现的是能力，是把能力怎么变成业务，然后变成用户的价值。所以这些能力没什么捷径，想要跳过能力直接实现一个成果。在人工智能时代的时候，真的想练葵花宝典。我们希望是一个练基本功的人。
张小珺：理想会因为什么消失？
李想：刚才我说的那三个点都会消失。就是我们没有把握住用户的需求我们会消失。我们没有掌握最好的产品和技术我们会消失。我们的组织能力方面出现了巨大的问题我们也会消失。这三个都会消失，而且这三个其实是一个非常好的诊断。因为单独看一个的时候，很容易看的不够全面。但把这三个放在一起来看的时候，三个相互支撑的时候，其实整个的系统诊断能力会变得更强。
加微信，进群深度交流理想实际经营情况与长期基本面。不是车友群。
