【CNMO科技消息】5月13日，理想汽车CEO李想发文称，罗永浩是理想ONE、L9和MEGA车主，听我讲完全新理想L9 Livis后，抑制不住他好奇的心，以最快速度从上海赶到北京体验实车。
全新理想L9 Livis
李想表示，这次对话，他最想表达的一个观点是：具身智能会有两个阶段，自动驾驶是具身智能的上半场，通用人形机器人是具身智能的下半场。以下由Claude从2小时+访谈中提炼生成。
一、具身智能的上下半场
自动驾驶是具身智能的上半场，通用人形机器人是具身智能的下半场。这两个连接关系非常清楚，包括为什么机器人公司要从自动驾驶公司挖人，也是因为这是一个必要的路径。不久的以后，汽车和通用人形机器人都会是五万亿美金的规模。
二、AI时代的人才标准变了
我们公司token放开用，我看了内部消耗量前20的同事。排在前面的人，并不是我们常规想象的公司里那些原来标准下最顶级的员工。比如他表达能力过去不强，获取不了什么资源，但他脑子极强。只要有token、有业务环境，他就可以去改造一切。
AI时代的人才和上个时代的标准大概率是不一样的。你上来就裁人，很容易按照上个时代的标准，把最好的人裁掉了。在AI时代，有想法是最可贵的。
三、"专业工作被AI替代"是最胡扯的事
这是我真正使用以后觉得最胡扯的事情。一个普通人做出来的代码，可用性差到极致，更不要说往大规模去部署了，那基本上对他们来说就是个灾难。AI在效率方面其实是无敌的，但它不会让外行变成专业的人。
四、机器人该干什么？
从来没有人问过我们到底需要什么。他们就想帮你去工厂拧螺丝。我完全不需要拧螺丝，现在人都不拧螺丝了，都是机器拧螺丝了。
它既然是生产力加劳动力，那生产力和劳动力最多的、最容易被替代的是什么？你为什么非得要去替代制造呢？制造需要的是微米级精度，今天的软臂根本做不了。但搬运、上料不需要那么强的精度，而且单一工种的用量又是最大的。
五、AI不会催生"一人公司"
我开始也觉得一个人能靠AI做一家公司，但验证了一段时间发现不成立。所有在B站、小红书上说要验证一人公司的，验证了一段时间以后，每天更新的内容就是OpenClaw又更新了，他又解决了什么bug，他们自己实际的生产环境并没有建立起来。因为建立一个稳定的生产环境太难了。
AI是生产力加劳动力，但它必须附诸于一个真实的生产环境，它并没有空造出来任何东西。三五个人、十几个人做一个大型公司，我觉得是成立的。
六、自动驾驶的三个阶段
从模仿学习进入到理解学习，这是个硬坎，背后整个技术栈要做一轮大的升级。
现在的技术栈，只要模型规模压到4B到7B，2000TOPS左右的算力，未来一两年就能实现L3。但L4无人驾驶需要3D ViT、物理世界的预训练模型、比人还快的控制系统，基本上得有近万TOPS的算力，大概要到2028年、2029年。
七、L9 Livis三大核心技术
1. 全球首个量产完全体线控底盘+800V主动悬架
人类从看到物体到踩刹车执行到位，大概350到400毫秒。过去自动驾驶基本上在400毫秒上下。我们基本上可以降到200多毫秒，比人快了接近一倍。绕桩侧倾甚至比法拉利还小。如果一个机器人的响应速度更快，人会本能地，无论是理性还是感性都会觉得更安全。
2. 自研芯片：动态数据流架构，单颗1280TOPS全球最强
全球唯一动态数据流架构的车载AI芯片，跟Jim Keller确认过这是未来主流的AI算力架构。苹果也不是在很大规模的时候才做的芯片，是很早就做了。我们2022年的L9到今天四年了，智驾还是第一梯队，所有新功能全有，运行流畅。极强的算力会让一个车的成长性和生命力完全不同。
3. 新增程器+5C电池，续航1600+公里，纯电续航已经赶上很多纯电车型。
八、车机AI的五个真实需求
今天这个记忆是一个糟糕的定义。它做了一些Markdown文件，不是真正的记忆。反而变成了一种熵增，任何时候都把这东西读到上下文里去，效率全浪费在这上面了。
你拿OpenClaw问个上海天气，四五分钟过去了，消耗好几万token，毫无必要。在我们车上，一秒钟都不到，本地算力就够了。
用户真正需要的五件事：泛化任务、泛化信息获取、精确控制、信息记录、个性化。前两个你想调什么模型调什么模型。
九、给家里提供算力
我们希望下一代芯片的时候，给家里提供算力。花个小几万块钱，放一套非常稳定的算力，跑一个模型。家里的机器人和设备都可以直接调用，不需要每个再单独放算力了。
AI最重要的不是计算，是搬运。动态数据流架构搬运数据的效率是更高的。
十、无人驾驶时代，买车的人会更多不会更少
就是租房和买房的差别。道路是有限的，没有办法增加更多供给。在你最需要车的时候，供给仍然供不上，因为它不是由车的供给决定的，是由道路的供给决定的。
平常不愿雇个司机、觉得隐私麻烦的人国内正规配资平台，会有更多人来买车。我们挣钱不就是为了过更好的生活嘛。
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