值得注意的是，該版本引入了自家研發(fā)的多模態(tài)認(rèn)知大模型Mind GPT。根據(jù)官方介紹，Mind GPT基于理想同學(xué)的重點場景量身定制了111個領(lǐng)域超過1000種以上的專屬能力，并且還在不斷進(jìn)化和成長中。

理想汽車強(qiáng)調(diào)：我們從零開始構(gòu)建了Mind GPT的基礎(chǔ)模型，并采用了自研的TaskFormer神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練。同時，在使用SFT、RLHF等技術(shù)時也注重了對用車、娛樂、出行等場景的覆蓋，使Mind GPT具有了卓越的表現(xiàn)。

不難發(fā)現(xiàn)，理想“上車”大模型邁出了十分關(guān)鍵的一步。那么，切入大模型賽道，理想打的是什么算盤？持續(xù)發(fā)力AI與汽車的融合，理想又面臨哪些困難？

理想AI：表面上的跟風(fēng)，實際上的“未忘初衷”

乍看之下，背靠著巨大的AI浪潮來襲，汽車賽道開始頻繁出現(xiàn)各種各樣的“AI+”強(qiáng)扭之瓜。

這其中，相較于汽車圈一眾企業(yè)的蜂擁而入，大模型之家認(rèn)為目前理想汽車對大模型的探索尤為深思熟慮。

根據(jù)公開信息顯示：理想汽車此次提出的SS 3.0，主要核心是圍繞Mind GPT展開。簡單來說，就相當(dāng)于將ChatGPT、AIGC一系列PC端才可以體驗的內(nèi)容，直接應(yīng)用到了汽車上，且體驗內(nèi)容改用語音方式進(jìn)行操控。這不僅意味著該功能實現(xiàn)了可見即可說及全場景語音的跨越，也在一定程度上代表著理想汽車基于Mind GPT的語音體驗完全是升維提升，把功能升級為了體驗。其次，導(dǎo)入Mind GPT交互后的理想汽車也更加貼合品牌本身的定位及標(biāo)簽。眾所周知，理想汽車自誕生以來便始終主打家庭用車標(biāo)簽，被大眾戲稱為“奶爸神車”。而導(dǎo)入Mind GPT交互以后，理想汽車在其主打的家庭概念中，將原有汽車尺寸大小、座椅舒適度、準(zhǔn)載人數(shù)及車輛載物空間寬窄等較為表面的因素升級為更加智能化、全面化的乘車體驗。據(jù)悉，升級后的用戶可以在坐車的過程聽百科、學(xué)習(xí)互動，甚至是由Mind GPT指導(dǎo)作文、回答數(shù)學(xué)題等。更深入來看，貼合品牌標(biāo)簽之外，也使其智能座艙在競爭中遠(yuǎn)勝于小鵬、蔚來。

此外，借助Mind GPT的能力，理想汽車也對復(fù)雜的汽車任務(wù)大師功能進(jìn)行了語音重構(gòu)。一個不容忽視的大眾共識是，雖然手動設(shè)置手機(jī)APP及座艙中的任務(wù)大師對大多數(shù)用戶來說輕而易舉，但顯然“動動嘴皮子”便能達(dá)到目的對用戶來說更具吸引力。

值得一提的是，理想的此次更新并不局限于“新車主”。據(jù)悉，理想ONE的OTA 3.4也將于12月26日開啟推送，且新增了高德地圖紅綠燈倒計時、副駕屏保、駐車拍照俯視圖、能耗分布統(tǒng)計和手機(jī)版任務(wù)大師等在內(nèi)的多項功能。而這，不僅表明了其具有持續(xù)且強(qiáng)大的技術(shù)實力和研發(fā)能力，還增強(qiáng)了用戶對理想汽車的信任度和忠誠度。

誠然，種種跡象表明，理想汽車OTA 5.0的升級的確是一個升維操作，它跳出了目前汽車賽道單一比拼硬件及功能復(fù)雜繁瑣的“亂卷”狀態(tài)，將人工智能時代完整融入自身，做到了更加細(xì)致化、場景化的體驗落地，成功實現(xiàn)了“AI+汽車”的差異化。

升級之外，理想汽車也早已開始注冊申請相關(guān)商標(biāo)。

據(jù)大模型之家統(tǒng)計：理想汽車在2023年共注冊了11家AI相關(guān)企業(yè)，包括北京星云創(chuàng)馳、上海領(lǐng)星、南京凌空、蘇州智能車聯(lián)等，主要涉及自動駕駛、智能駕駛、智能座艙等領(lǐng)域。

有了“產(chǎn)品+技術(shù)+基因（標(biāo)簽）”的加持，很難否認(rèn)，選擇在目前的人工智能大模型風(fēng)口下，做出如此布局的理想汽車是一種順勢而為的表現(xiàn)。

理想汽車：一半是海水、一半是火焰

當(dāng)然，盡管理想GPT已經(jīng)順利“上車”，且已經(jīng)獲得了不少優(yōu)勢。但就現(xiàn)階段來看，理想汽車的大模型發(fā)展之路仍然道阻且長。

首先，大模型是一個需要長久燒錢的業(yè)務(wù)已經(jīng)成為行業(yè)共識，這對于動輒需要投入數(shù)百億研發(fā)費用的車企來說，無疑是雪上加霜。按照公開數(shù)據(jù)測算，理想汽車做一個類似于GPT-3、專門聚焦在理想汽車和百科全書板塊的大模型，可能預(yù)訓(xùn)練一次的成本在140萬美元。倘若按只做兩三次微調(diào)、再訓(xùn)練進(jìn)行計算，那么，整個成本或許在500萬美元左右，相當(dāng)于3500萬人民幣。不過，如果理想基于開源大模型進(jìn)行開發(fā)，進(jìn)行微調(diào)或者數(shù)據(jù)強(qiáng)化，則可以大幅降低這部分成本，但對于汽車行業(yè)而言，組建大模型專業(yè)團(tuán)隊，仍然是一筆不小的開支。

其次，大模型雖然具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和特征提取能力，但往往存在過擬合和泛化能力不足的問題。同時，大模型也容易受到一些攻擊和干擾，如對抗性攻擊、惡意輸入等，這會影響模型的可靠性和安全性。而對于關(guān)乎出行安全的智能汽車而言，理想汽車需要提高大模型的泛化能力和魯棒性，以應(yīng)對各種復(fù)雜場景和攻擊。

賽道內(nèi)，近幾個月來，包括奇瑞、長安、理想、嵐圖、長城等多家車企紛紛宣布接入大模型。其中，有些車企選擇自研大模型，而有些則選擇與百度、華為、科大訊飛等科技公司合作落地。因此，隨著汽車+GPT的競爭將更加激烈，無論是主動“下海”，還是被動智能化“融合”的車企，都將成為理想汽車有力的競爭對手，侵蝕其原有的市場份額。

由此，雖然理想汽車CEO李想曾公開強(qiáng)調(diào)：“智能駕駛和智能空間都已經(jīng)進(jìn)入大模型時代，大模型的研發(fā)和訓(xùn)練是智能電動車企業(yè)的必要能力，否則只會停留在電動車的時代”，并表示：“當(dāng)理想汽車使用大模型軟件 2.0，通過訓(xùn)練的方式進(jìn)行自動化標(biāo)定，過去需要用一年做的事情，基本上3個小時就能完成，效率是人的1000倍”，但受諸多方面因素制約的前路，仍然充滿變數(shù)。

不過，現(xiàn)階段國內(nèi)汽車市場正處于廝殺之中，相比車企們面臨著因庫存而深陷價格戰(zhàn)的境況，在自主自研上有聲有色的理想汽車已經(jīng)獲得了一個好的開始。數(shù)據(jù)顯示：剛剛過去的11月，交付量再次創(chuàng)下歷史新高，達(dá)到41030輛，同比增長172.9%。截至2023年11月30日，理想全年累計交付新車325677輛，提前達(dá)成2023年30萬輛的銷量目標(biāo)。

因此，“擁抱AI的自研之路”雖然漫長且艱辛，攀登大模型這座“珠峰”的路上也充滿了坎坷與重重困難，但我們?nèi)栽赶嘈?，踏踏實實、未忘初衷的理想，終究會找到自研大模型的最佳的商用應(yīng)用路徑，實現(xiàn)持續(xù)的領(lǐng)先。