理想研发体系,在硅谷拓疆。
36 氪从多处获悉,理想汽车正式筹建硅谷的 AI 研发中心,将负责智能化技术研发,已在数月前开启人员招聘。
知情人士告诉 36 氪,此前理想北美便拥有一个小型研发团队,支持芯片研发以及其他智能化相关工作," 这次是要把硅谷团队升级为一个真正的研发中心 "。
据 36 氪了解,理想硅谷研发中心此次扩建主要面向辅助驾驶领域,希望招募具备智能化前沿背景的高端算法人才。
今年 10 月起,理想汽车陆续完成埃及、哈萨克斯坦等四个重要国际市场的渠道搭建与产品落地。在理想汽车对外公布的出海战略中,全球化研发布局同样关键,已在德国、美国分别建立研发中心。
至此,理想全球将共拥有 4 座研发中心。
除硅谷 AI 研发中心外,理想首座海外研发中心位于德国慕尼黑,已于今年 1 月开业。该研发中心负责前瞻造型设计、功率半导体、智能底盘和电力驱动的下一代技术预研。国内两座研发中心则分别位于北京、上海,主要负责核心技术突破及整车研发。
硅谷是全球 AI 技术的人才高地,特斯拉、Waymo、OpenAI、英伟达等 AI 行业头部企业均落户于此。在这里,中国企业有机会直接接触前沿技术和高端人才。
中国新势力车企中,蔚来和小鹏布局更早,2014 年、2018 年便在美国硅谷建立研发中心。理想此次落子硅谷、聚焦自动驾驶研发,意味着中国智能电动车的技术竞争已进一步升级。
2025 年,汽车智能驾驶的竞争,火药味日趋浓烈。
华为今年发布了 ADS 4.0 版本,面向高速场景推出 L3 级自动驾驶的商用解决方案。目前在售的尊界 S800、问界 M8 等车型均已搭载支持 L3 级自动驾驶功能的硬件。
理想则在今年 3 月发布了 VLA 司机大模型,其技术原理是通过视觉 - 语言 - 动作联合建模,引入语言模型和思维链,使车辆能理解场景、进行因果推理和常识判断,从而降低对规则系统的依赖,提升系统在未知场景中的泛化能力。
9 月 10 日,理想已向用户开启全量推送,但 CEO 李想在社交平台上表示,此次推送的 VLA 大模型是 " 残血版 ",有核心功能尚未开放。
VLA 的技术难点在于大模型与自动驾驶的融合,虽然优势明显,但距离成熟好用,还需要算法、算力、数据三方面的协同突破,并经过大规模真实路测的持续验证。
而国内算法技术人才,尤其是具备大模型与自动驾驶交叉背景的高端人才仍显稀缺,硅谷无疑是破解这些难题的关键。
以辅助驾驶为核心竞争力的小鹏汽车,自 2018 年起,便在北美布局研发中心。其北美研发团队分布于硅谷和圣地亚哥,总人数达百人规模。在小鹏全司推行降本增效、北美团队招聘名额受到限制的时期,这支团队也得以保留。
如今,北美研发团队已成为小鹏辅助驾驶技术研发的重要力量,一度形成北美团队负责核心算法、国内团队负责提需求做测试的研发模式。
据 36 氪了解,今年 9 月,小鹏汽车 CEO 何小鹏在内部发起动员,将全公司的算力等资源向北美研发团队倾斜,以支持后者的 Foundation Model(基础模型)在年内上车交付。
这个 Foundation Model 由小鹏从 Cruise 招募的技术高管 Liu Xianming 发起和推动。根据此前小鹏披露的信息,其云端基座模型的参数量达到 720 亿,采用 " 云端训练,车端蒸馏 " 的策略。
即在云端训练的超大规模的 " 教师 " 模型,可以通过知识蒸馏技术,压缩迁移至车端芯片运行的较小 " 学生 " 模型中,最终部署到车辆上。
" 预计部署在车端会是一个 70 亿 -80 亿参数的体量,内部预期都很高。" 消息人士向 36 氪透露。而相较之下,理想近期交付的 VLA 模型参数体量在 40 亿量级。
这一切离不开小鹏汽车在北美的长期研发投入,而理想汽车也逐渐意识到靠近智能化算法源头前沿并坚持长期投入的重要性。
除此之外,小鹏汽车在北美还拥有一个 20 余人规模的机器人算法团队。今年 11 月,小鹏第一款人形机器人 IRON 发布后,股价迎来爆涨,市场对小鹏汽车的智能化能力作出认可。
2025 年初,李想重新调整企业战略方向。未来十年,理想汽车希望成长为一家 "AI 公司 "。随后,理想汽车便成立了人工智能技术委员会,公司各业务都将围绕人工智能,重新思考自身业务的运营逻辑和方式。VLA 司机大模型是理想的第一步尝试。在硅谷建立研发中心,则是理想向前沿技术靠近的进一步动作。
何小鹏曾公开表示,目前从多模态到世界模型、长时序洞见和规划等 AGI 核心能力都尚未成熟,可能还需要数年时间迭代,或者是等待部分底层能力再次出现突破。
智能汽车行业如今瞬息万变,能否更快捕捉变化、并应用到自身业务,将直接关乎车企的智能化命脉。所以中国车企才不约而同地选择在硅谷布局,紧贴智能化技术的最前沿。
当理想与小鹏在硅谷的 " 人才暗战 " 悄然升级,中国车企面临的竞争,已从销量战场烧向了智能化创新的源头活水。


