我所知道的郎咸朋

五年百度，八年理想，如今再掌昆仑行，郎咸朋的故事仍在继续。 作者：王瑞昊 高允毅 编辑：林觉民

2026年2月底，智驾圈一条朋友圈，让某大厂出行业务副总裁印象深刻。

他向左林右狸频道独家透露，看到郎咸朋写下那条朋友圈——“我迈入造机器人的领域了，剩下的‘小摊子’交给了其他同学”——时，心里只有一个念头：在内卷高压的智驾赛道熬了十余年，郎咸朋终于“解放”了。

郎咸朋的职业轨迹，从2013年加入百度，到2018年转投理想，再到最终创业，几乎串起了中国自动驾驶从概念阶段到量产迭代的每一个关键节点。作为国内少有的完整亲历过AI浪潮的技术专家，他的每一步都踩在了行业演进的节拍上。

郎咸朋不是最张扬的技术大佬，但总能在复杂的企业管理和激烈的行业竞争中，在前沿技术与量产落地之间找到平衡点。这种平衡背后，是对技术节奏的清醒把握和对商业本质的尊重。

正如有人觉得他和李想的判断总是高度一致，但了解内情的人知道，那是因为他在每一次战略选择前，都和李想做了充分的认知对齐，然后以极强的执行力把共识变成结果。

郎咸朋创业的联合创始人、前阿里云中国区总裁任庚曾表示，他在创业选人时有着极其苛刻的标准，看三点：第一个行不行，第二是合不合，第三是缘分。他高度称赞郎咸朋有“极强的工程能力和研发视野”。“在各种候选人里，郎咸朋就是最好的”。

（任庚与郎咸朋是怎么走到一起的，二人相识经过颇为精彩，欢迎添加作者微信jinyuan-0428，交流八卦。）

没人能否定，在理想时期，郎咸朋每一次关键的技术专项，都深刻改变了理想智驾在行业的位置。他常说的一句话是：“当别人都觉得你不行的时候，你做成了，是很爽的。”

01、百度街景里的AI 启示录

郎咸朋对 AI 的认知，最早成型于百度，数据驱动、深度学习、人工智能——这些贯穿他此后职业生涯的关键词，都在那里完成了最初的积累。

2013年4月，刚从方正集团离开的郎咸朋加入百度，负责街景地图项目。

当时，百度在街景上起步较晚，面临着谷歌与腾讯的双重压力。

那时候，百度街景业务部门没有自己的资源去做算法升级。郎咸朋找到余凯的IDL实验室，请他们帮忙。黄畅——当时头顶论文引用量最高光环的华人科学家——告诉郎咸朋：“我们已经用了世界上最先进的模型了，把你们的街景识别率提高到了86%。”

这个数字听起来不错。要知道，之前用传统机器学习方法，准确率只有70%左右。

86%对70%，已经是质的飞跃。但郎咸朋算了一笔账：人工标注的准确率大概在95%。86%到95%，中间差了9个百分点。这9个点，意味着自动化算法处理完一张图后，还得让人再修一遍，效率反而更低。

他转头又去找余凯和黄畅，问能不能再往上提。对方的回答很干脆：“郎博，世界上你再找任何一个人来都不可能，我们这个模型是世界上最牛逼的。”

郎咸朋没有被这番话劝退。他开始琢磨一个问题：模型已经到顶了，那还能动什么？

答案是数据。

那个年代，行业里普遍认为算法模型是最重要的。但郎咸朋做了一件在当时看来有点“笨”的事——他带着几个实习生，包括后来被他招进来的艾锐，亲自上手标注数据。

当时他们有大概1万个样本。这在今天看来少得可怜，但在当时已经算相当可观了。郎咸朋直接把这个数字扩大了10倍，搞到了10万个样本，并且全部精标。

然后他拿了一个开源的深度学习框架CNN，用那10万张精标的数据去训练，结果一下子冲到了90%。

虽然离95%还有距离，但这个结果让整个团队眼前一亮。原来在AI的世界里，数据才是最重要的。算力差点、模型差点，只要数据够好、够干净，效果一样能出来。

彼时还是郎咸朋上司的顾维灏看到这个结果也惊了，跑过来说：“郎博，原来这个能这么好，赶紧弄。”

团队的积极性被彻底调动起来。大家把那10万张数据全部精标，又不断优化。到最后，车牌识别率做到了99%，人脸识别率也达到了97%。虽然人脸比车牌不规则一些，但97%已经远超人眼的95%。

“那一刻我开窍了。” 郎咸朋后来在一次交流中坦言。

结果就是，百度把那个上千人的外包团队砍掉了。

这件事不仅为公司省了不少钱，更重要的是抢占了时间，在商业世界里，时间就是一切。

有意思的是，当时腾讯地图也在做街景，是百度的主要对手。那边的人听说百度把人力团队都撤了，跑过来打听：“你们怎么弄的？怎么又快又好？”

这件事让郎咸朋第一次深刻体会到数据的威力。

他意识到，在 AI 的世界里，模型的高下往往是暂时的，高质量数据的 “厚度” 才是永恒的护城河。即便离开百度多年，他依然最自豪于打开百度地图街景时，看到的图片处理代码依然是他当年写的。

这种相信数据、相信实干的务实风格，为他后来在理想汽车四年内交出五套完整方案奠定了基础。

02、成为理想自动驾驶“一号员工”

从2013年4月到2018年1月，郎咸朋在百度工作了近五年，从研发工程师一路做到了技术总监，不仅掌握了数据驱动的核心方法论，在复杂的组织里，怎么把事做成。

2013年底，百度深度学习研究院（IDL）立项无人车项目，正式进军自动驾驶；2014年启动自动驾驶业务，并与宝马达成合作在中国开展自动驾驶测试，此次合作需要顾维灏团队提供高精地图支持。然而内部一度无人接手，是郎咸朋自告奋勇接下重任。

那时是在LBS事业部，当时正处于昂扬期。

“我们的产品经理是昌敬，后来成了石头科技的CEO；我们的BD是陈青，曾经是百胜中国外送业务的leader；记会议纪要的是陆文勇，后来成了e袋洗的CEO；还有胡玥，后来调任到百度贴吧；苏坦，现任微软副总裁。我们经常在周六不工作的时候一起到公司，开一个分享会。王莆中是我们的意见领袖，他会分享一些商业模式，讨论业务遇到的问题一起出主意，还会一起打德州扑克。”

当时，百度内部派出两支团队与宝马对接：一方为顾维灏团队，其中郎咸朋负责高精地图的研发；另一方则由倪凯、陶吉负责算法对接。

说一句题外话，如今是主线科技创始人的张天雷，当时还只是一名实习生，那时候还在清华读博。此外，这个团队还有杨文利、潘屹峰。

在百度做自动驾驶的那几年，郎咸朋虽然摸透了技术栈，但他意识到要将技术付诸于实践，必须进入到整车厂。

在百度期间，郎咸朋与奔驰、宝马、大众等国内外大厂都有过深入交流，他发现，国内传统车企与自己的期望存在落差，他们对自动驾驶算法的理解还停留在比较初级的阶段；而海外车企虽然对自动驾驶已经有了一定认知，但受制于复杂的流程、合规体系以及本土化问题，在中国推进起来并不是很顺利。

这让郎咸朋越来越明确，自己的下一站，必须是一家既真正重视自动驾驶、又拥有整车能力的公司。当时符合这个条件的，其实只有三家：蔚来、理想和小鹏。

选择看似很多，但其实就理想一家。当时蔚来已经有伍丝莉，小鹏有谷俊丽，真正还缺一个自动驾驶核心负责人的，其实只剩下理想。

2017年下半年，在朋友的介绍下，郎咸朋在五元桥理想（彼时还叫车和家）的办公室和李想见了一面，两人聊了很久，从技术聊到整车，从L2聊到L4。

李想和郎咸朋

但当郎咸朋将自己的想法告诉身边的朋友时，朋友都劝他“郎博，千万别去”。原因在于当时理想正处于 SEV 小车项目失败的阴影中，融资举步维艰；更现实的原因是当时很多人都不看好造车新势力。

但郎咸朋主意已定，尤其是在和李想见完面之后。

那次见面李想问了郎咸朋一个问题：未来，自动驾驶什么最重要？

郎咸朋的回答是，数据最重要。硬件可以买、团队可以建，但数据是买不来的；最终自动驾驶能力，一定拼的是数据闭环能力。

李想当场认同，李想当时对自动驾驶的判断也是，短期靠硬件/算法，长期拼数据、拼闭环、拼迭代速度。

李想对数据闭环的理解，让郎咸朋第一次有知音难求的感觉，终于遇到了一个真正懂这件事的创始人；二人的价值观也一致，都认同自动驾驶不是停留在实验室里的项目，而是要真正量产上车、服务用户。

那次深聊之后，李想的坦诚、两人在技术理解上的同频，以及彼此价值观上的共鸣，让郎咸朋没有再犹豫。

2018年1月，郎咸朋正式加盟理想汽车，成为理想自动驾驶部门001号员工。彼时，理想的L2级智驾方案外包给了供应商易航智能，李想则让他先带队预研L3、L4。

然而，当时理想资金紧张，给郎咸朋一年的研发预算仅1000万元人民币。要知道，L4研发是典型的烧钱项目——彼时的明星公司Uber，其智能驾驶部门一天就要烧掉约200万美元。

面对悬殊的资源差距，郎咸朋在百度街景项目上积累的务实风格发挥了作用。他没有去烧钱做虚无缥缈的L4演示，而是在内部秘密搭建了一套名为“波塞冬”的数据系统。他的逻辑很简单：既然没钱搞研究，那就先像海王一样疯狂存储数据。

在理想的八年间，郎咸朋主持搭建了覆盖数十亿公里有效驾驶数据的完整闭环体系——从数据采集、清洗、标注到模型训练、部署、反馈，形成了国内最大规模的智驾数据飞轮之一。

这也正是理想智驾后来凭借端到端技术一飞冲天的根本原因。

加入理想的最初两年，郎咸朋一直默默在后台搭建、迭代和完善数据体系。真正让内部看到这套数据系统价值的，是一次偶发事故。

2020年10月，京港澳高速上，一辆理想ONE在智能辅助驾驶开启状态下，追尾了一辆变线的半挂货车。

事故发生后，易航智能CEO陈禹行陷入两难：要完整复现事故中的特殊路况与行车场景，需要租赁同款大型拖车进行一比一还原，再据此给出迭代方案。整套流程下来，至少需要一个月。

就在众人一筹莫展之际，郎咸朋淡定地坐在办公桌前打开电脑，一语定音：“不用。这种危险极端场景的数据，我早就提前归档存好了。”

凭借过去两年多积累的上千万公里道路数据，理想仅用三天便上线了货车变线预警功能。那一刻，包括赵哲伦在内的理想智驾核心成员都惊呆了，不禁感叹：“原来这就是数据闭环的威力。

这一时刻，郎咸朋由衷感到过去两年的付出没有白费。而这次偶发事件，也预示着他即将在几个月后扛起理想智驾自研的重任。

03、加入理想后的第一道军令状

2020年7月30日，理想汽车在纳斯达克挂牌上市，郎咸朋在现场见证了这一历史性时刻。上市之后，李想开始将智驾自研提上议程。

当时还有几个因素推动了理想智驾自研。

一是外部竞争。

蔚来2020年9月发布了高速NOP，小鹏在一个月后也推出了高速NGP，而理想此时仍在依赖供应商方案。

二是内部变化。

当时李想计划在车上增加前视摄像头做DVR，同时引入地平线作为备选方案。殊不知，这一计划触动了Mobileye的核心利益，直接发邮件强硬要求理想必须取消DVR摄像头并放弃地平线方案，否则将终止合作。

面对这一要求，李想的回应干脆利落：“不合作就不合作。”他随即叫停了原本与Mobileye合作的项目，将地平线的方案从备选提升为主流。

由于易航智能的方案基于Mobileye，这一变化也让易航智能失去了与理想的合作。

而随后发生的另一件事，更彻底坚定了理想自研智能驾驶的决心。

2020年10月，黄大年加入理想汽车，他此前在广汽研究院担任高级总监负责辅助驾驶量产交付。加入理想后，黄大年的首要任务就是为理想寻找第二家智驾供应商。他看中了与广汽关系较近的禾多科技，打算引入禾多作为理想的第二家智驾供应商。但双方的谈判并不是非常顺利，禾多没有接受白盒交付的要求。

为推动合作进展，“灰盒交付”的方式被提出来。理想工程师可以查看代码，但不能操作、修改或带走任何资料。这一做法虽出于加快项目进度的考虑，却引发了理想内部关于交付标准和权限边界的讨论。

然而，对于是否在此时启动自研，理想高层并未达成共识。此时，只有李想本人站在郎咸朋一边，其他话事人普遍认为风险过高：一来郎咸朋团队毫无自研经验；二来至少还有一家熟悉理想需求的供应商可用，虽然报价偏高，但足以支撑起2021款理想NOE的上市。

郎咸朋开始游说，他说服的第一个关键角色是时任理想CTO王凯，在理想北京顺义总部旁的祥云小镇一家咖啡店里，二人聊了整整一个下午，最终，郎咸朋成功说服了王凯。而李想则帮助说服了沈亚楠和马东辉两位高管。

这里提一下，2025年 7 月 31 ，王凯和贾鹏的创业公司至简动力正式成立，公司成立 8 个月已获 5 轮融资，累计超过 20 亿元，估值已破 10 亿美元。理想系创业者，颇受市场青睐，

2021年1月底，理想内部组织了一场讨论2021款理想ONE的产品会，会上正式从公司层面确定了智驾自研战略，并委任郎咸朋全权负责这件事。

那时候距离春节仅剩一周多，郎咸朋在激动之余，更感到一股深深的紧迫感。要知道，此时距离2021款理想ONE上市已不足四个月，他必须赶在新车发布前交付自研方案，压力之大，可想而知。

会议结束后，他立刻将理想智驾核心团队召集在一起，包括关书伟、贾鹏、王轶伦等人，开始商讨自研等事宜。

春节刚过，郎咸朋便在内部迅速组建起一支百余人的自研团队。2月26日正值元宵节，团队召开誓师大会，李想亲临现场为团队鼓劲。为了凝聚士气，同时也为了彻底断掉后路，郎咸朋当着李想的面，立下了他加入理想后的第一道军令状：“想哥，这次如果做不出来，我也就没脸在公司继续呆下去了。”

地平线在这次项目中提供了全力支持，余凯牵头动用了地平线的全部精锐，组建了一支百余人的团队派驻理想，实时提供协助，协助做芯片优化和感知算法优化。

3月1日，地平线和理想团队共同进驻博世位于江苏连云港的东海测试基地，开始封闭研发，双方要赶在2021款理想ONE发布前交出可量产的高级辅助驾驶系统。

第一个月最为煎熬。到3月31日时，团队已有三成以上成员选择离开，他们临走前直言不讳地对郎咸朋说：“郎博，你别开玩笑了，几十天干别人一年、甚至两年的活，这怎么可能？”

那时候，郎咸朋白天赶进度，晚上还要面试候选人为团队补充力量。郎咸朋选择了一条非常规之路：边做边测，边测边改。

在地平线的全力配合以及郎咸朋独特的方法论加持下，团队终于在2021年5月25日2021款理想ONE发布前的最后关头，成功交付了理想首代全栈自研高级辅助驾驶系统。

卫城计划随后持续推进至当年12月，随着高速NOA的交付才算正式画上句点，自此，理想正式坐上了智驾自研的牌桌上。

一位全程参与卫城计划项目的工程师后来回忆道，郎咸朋在这件事上确实非常厉害。他是一个对“交付”这件事情极为恪守的人。

04、从端到端的“达摩克利斯”到VLA的“斯芬克斯”

郎咸朋有一种理工男特有的冷幽默，他把理想的每一次智驾战役全部用希腊神话命名，凑成了一部完整的 “荷马史诗”。

从2021年3月持续到2022年下半年，郎咸朋带队在高精地图方案上接连打了三场硬仗，分别命名为“卫城计划”“伊利亚特计划”和“奥德赛计划”。

第一场“卫城计划”，让理想成功拥有了自研能力；第二场“伊利亚特计划”，帮助理想补齐了感知算法短板，真正意义上全面具备了自研能力；而第三场“奥德赛计划”，则是理想与另一个供应商之间的故事。

（奥德赛计划也颇为传神，这个故事让郎咸朋团队自豪了好一阵子，欢迎添加作者微信jinyuan-0428，交流八卦。）

从2023年到2024年中，郎咸朋又带队攻坚轻图与无图方案，他将这两场仗分别命名为“金苹果前期计划”和“金苹果后期计划”。这两场战役使理想智驾能力进一步迭代至城市NOA，并逐渐普及到全国。

2024年初开始研发的“端到端+VLM”方案，被郎咸朋命名为“达摩克利斯计划”。这场仗让理想智驾实现了弯道超车，成功跻身行业第一梯队。

而2025年初至今推进的VLA方案，则被称为“斯芬克斯计划”。这是理想转身为AI公司后的重要一战，目前仍未完待续。

四年七场硬仗、五套完整方案，这是郎咸朋在理想的主要战绩，当然还有那赫赫有名的“波塞冬”数据闭环系统。

其中端到端和VLA的研发经历，重塑了郎咸朋对AI的认知，也是他决心创业的重要积累。

理想决定转向端到端的导火索是规则化方案的瓶颈。当时，理想城市NOA的规则化系统虽然在使用场景上领先行业，但体验上不如华为，补丁永远打不完的根本局限日益明显。

2024年3月，在春季战略会上，理想内部达成统一共识，决定转向端到端技术路线。这一次战略转变，其意义与2021年决定自研智驾同样重大。郎咸朋迅速在内部拉起一支超过百人的团队，分别交由夏中谱和贾鹏负责——夏中谱主攻端到端，贾鹏则负责VLM。

团队在4月14日开完誓师大会后就进驻北京中关村办公室封闭研发，仅用一个月出头就做出了Demo版，但效果却出其的好，这让郎咸朋喜出望外。

2024年6月1日，郎咸朋邀请李想试驾最新的端到端版本，车辆自动行驶着，最初李想沉默不语，神情专注；随着系统在复杂路况中一次次平稳应对，他的表情逐渐舒展，语气也越来越兴奋，不时转头与张颖交流：“哎，这真好！未来的自动驾驶就该这么做。”

张颖坐在副驾，目光始终盯着前方，也忍不住笑出声来。他评价道：“这是我体验过的智驾系统中，表现最好的一版。如果满分是10分，我会给今天试驾打9分。”

李想的兴奋一直持续到6月初举办的重庆论坛。原本团队为他的演讲准备了其他内容，但他临时自行改稿，全程脱稿讲述理想自研的端到端智驾。

自此之后，郎咸朋获得了更多资源全力推进端到端项目。

2024年10月23日，理想“端到端+VLM”开启全量推送，率先支持城市场景；2025年1月16日，“端到端+VLM”将支持场景拓展至高速和环路，理想由此成为国内唯一、全球第二家将端到端技术应用于全场景的车企。

夏中谱一战成名，两年内职级连升两级，到2024年底直接向郎咸朋汇报，端到端项目之前他向贾鹏汇报。

（夏中谱在端到端研发中是如何一战成名的？左邻右狸频道频道和夏中谱交流许多，欢迎添加作者微信：jinyuan-0428，交流八卦，分享认知。)

夏中谱（右二）

端到端的巨大成功，让李想看到了AI技术的巨大潜力。2025年初，李想进一步提出了具身智能的公司战略方向，这直接促使郎咸朋带队开启了VLA大模型的研发。这套架构不仅让车开得更好，更将成为机器人理解物理世界的基座。

郎咸朋带队自研的“端到端+VLM”是行业首个量产方案，这一成果让理想智驾从追赶者变成领跑者；而后续的VLA（MindVLA）则在此基础上持续保持头部位置，并将智驾能力向具身智能方向拓展。

在郎咸朋看来，这套从数据中学习的逻辑，不仅能让车开得更好，还能让机器人拥有理解物理世界的可能。

5月15日，理想L9 Livis正式上市，这套首发理想自研芯片马赫M100的VLA系统，郎咸朋参与了前半程，理想智驾团队完成了后半程的出色交付。

李想说，自动驾驶是具身智能的上半场，人形机器人是下半场。郎咸朋对此高度认同，也正是上半场的积累，才让他有底气走进下半场。

05、结束语

2026年3月16，郎咸朋联合任庚创业的新公司“昆仑行”正式成立。

从履历来看，任庚长期负责大型商业组织与复杂业务体系的运转，既参与过阿里云这样千亿级业务体系的商业化推进，也在新奥集团有过数万人大型产业集团的整体经营管理经验，擅长搭建组织、整合资源并推动技术规模化落地。

而郎咸朋则长期深耕自动驾驶与人工智能技术体系，在理想汽车期间主导智能驾驶技术研发与工程化落地，对复杂系统算法、软件架构以及AI工程化有系统经验。

一位投资人告诉我们，任庚与郎咸朋的组合，在当前具身智能创业团队中并不多见：前者负责战略设计与组织体系，后者负责核心技术与工程体系搭建。

如果团队能够在算法、硬件与场景落地之间形成闭环，其路径或许比单纯由技术专家组成的创业公司更具产业落地可能。

如今昆仑行已成立两月有余，郎咸朋带领团队已经“鼓捣”出了第一代产品原型，正如他在理想汽车时总能在短时间交出一个版本，然后不断优化、迭代。

郎咸朋在朋友圈不禁感叹：十年前，只能在屏幕里看它；十年后，已经在办公室蹲着给它接线了。创业TMD真的太好玩了。

在理想的八年，郎咸朋信奉数据能解决一切；但他创办昆仑行的核心驱动力则来自认知的演进——数据scaling有数学上的天花板，通用机器人必须从统计相关性跨越到显式因果推理。

郎咸朋的故事还在继续着。

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