在智能汽車領域的風起云涌中，理想汽車以其獨特的戰略視角和技術布局，再次吸引了業界的廣泛關注。去年年末，理想汽車的掌舵人李想高調宣布將全力投入AI領域，盡管當時的AI戰略聽起來更像是一場宏大的設想，包括Mind GPT的對話能力、L3自動駕駛的宏偉藍圖，以及“硅基家人”的終極構想，但具體的技術路徑仍籠罩在迷霧之中。

然而，僅僅過了130天，李想再次站在公眾面前，這次他花費了近一半的時間詳細闡述了VLA（Vision-Language-Action Model，視覺-語言-行為模型）的技術細節，使得理想的AI戰略逐漸清晰起來。VLA的概念并非新鮮事物，早在2023年7月，谷歌DeepMind便推出了全球首個用于控制機器人的VLA模型，如今這一模型概念正迅速滲透到智能駕駛領域。今年3月，在英偉達GTC大會上，理想汽車首次發布了自家的VLA架構。

對于VLA的能力，李想坦誠地表示，目前尚不確定它是否是最高效的方式，是否會有更高效的架構出現，這些都是未知數。但至少在當前階段，VLA是最強大的架構，其能力足以接近甚至超越人類。李想對VLA的執著，實際上反映了理想汽車在行業劇變中尋求生存與突破的迫切需求。

盡管理想汽車在2024年以50萬輛的交付量問鼎新勢力銷冠，但凈利潤同比下滑31.9%卻暴露出發展的隱憂。這種矛盾在價格策略上尤為明顯：一方面，李想曾公開質疑“降價提升銷量”的常規路徑；另一方面，面對市場競爭壓力，理想汽車不得不采取降價策略，并讓理想L6以25萬元以下的定價搶占市場。這種“以價換量”的策略雖然拉動了銷量增長，但卻導致單車利潤顯著低于高端L系列，整體盈利水平被稀釋。

更為嚴峻的是，首款純電車型MEGA的失利暴露了技術斷檔的風險。理想汽車既未建立起純電技術的護城河，又面臨增程用戶向純電遷移的轉化困境。2025年5萬輛純電目標的設定，遠低于比亞迪、特斯拉的布局速度。增程式用戶與純電用戶需求的重疊度低，可能導致理想在技術路線切換中陷入“左右互搏”的困境。競品們正以更激進的技術路徑蠶食其核心戰場，增程式市場從“藍海”迅速轉變為“紅海”。

在這樣的背景下，李想布局VLA這條“無人區”技術路線的深層動因不言而喻——他試圖通過技術破局，重構競爭維度。智能駕駛市場的競爭焦點已經從單純的功能實現轉向更深層次的技術范式競爭。VLA架構的創新打破了傳統自動駕駛系統“感知-規劃-控制”的線性邏輯，轉而模擬人類司機的思維模式：看見三維世界、理解交通語義、推演行動路徑。有VLA賦能的車不再只是一個駕駛工具，而是一個能與用戶溝通、理解用戶意圖的智能體。

然而，VLA的實現并非一蹴而就。在李想的技術演進框架中，AI智能被劃分為昆蟲動物智能、哺乳動物智能和人類智能三個階段。從依賴規則算法和高精地圖的輔助駕駛，到端到端+VLM（Vision Language Model，視覺語言模型）輔助駕駛，再到VLA開啟的“人類智能”階段，這是一個逐步演進的過程。只有當AI成為生產工具時，人工智能才會真正爆發。

在AI能力躍升的同時，行業也迎來了關于“安全性”的拷問。隨著自動駕駛能力的提升，其上限高、下限低的弊端逐漸暴露。為了應對這一挑戰，理想汽車選擇了雙線突破：在技術端，投入大量資源進行強化訓練，并組建超過100人的超級對齊團隊；在系統端，搭建安全對齊的監控系統，確保安全對齊的動作有效，并能發現未覆蓋到的動作，通過云端系統觀察現有規則是否幫助到用戶，進而確認需要納入安全對齊的場景。

李想提出了判斷司機Agent是否是個好司機的三個關鍵標準：專業能力、職業能力和構建信任的能力。此次AI Talk不僅展示了理想汽車在AI領域的深厚積累，更深刻隱喻了理想汽車身份的重構。當李想宣布“我們不是汽車公司，而是人工智能企業”時，其目標已經超越了銷量競爭，而是爭奪智能汽車時代的定義權。這場豪賭的風險清晰可見，但理想汽車已經用實際行動證明，它正在突破傳統車企的思維窠臼，在競爭的戰場上率先樹立起技術坐標。