理想的 AI 改造，和离开它的人

最好的一批智驾工程师都在离开车企去造机器人。

来源|晚点LatePost

作者|李安琪 龚方毅

过去两年，“汽车” 和 “智驾” 在资本市场持续贬值。

地平线股价一年跌去四成；上汽集团市值一度低于账上现金；更多公司长期市值低于净资产。

汽车品牌和供应商急着换标签：我们做的不是汽车，是 AI。

Momenta 上市路演自称 “物理 AI”，德赛西威称要 “成为一家 AI 机器人公司”；

做零部件的福赛科技，凭 “布局机器人”，股价一年涨了近五倍。

理想汽车是最早讲 AI 转型的公司之一。

2022 年 9 月李想把 AI 定为公司最关键的长期方向，2023 年初确立成为全球领先人工智能企业的愿景。

那时多数同行还在盯销量和价格战。

2026 年 1 月 26 日，李想在战略宣贯会上说：

“2026 年是想要成为 AI 头部公司上车的最后一年。”

这场会原本只面向智能化团队，前一晚临时扩大到几乎全员。

两天后，理想重组研发体系：原本按智能驾驶、智能座舱等汽车功能划分的团队，改按基座模型、软件本体和人形机器人分工。智驾降为基座模型的下属团队，后者和机器人部门获得更高优先级。

但在李想不断抬高 AI 目标的两年里，超 20 名技术骨干离开。

其中至少 6 人曾任高级管理者或关键技术负责人。

据我们不完全统计，理想前员工创办、联合创办或加入的具身智能公司至少 6 家，其中两家估值已超 10 亿美元。

我们访谈了近 20 位理想在职和离职员工，还原了 AI 转型两年的来龙去脉，以及它如何催化人员变动。

01

“端到端” 后来居上

让理想认为 AI 可以加速技术追赶

理想 2023 年开始追赶城市 NOA（城市领航辅助驾驶），晚于小鹏、华为，人也更少。

传统智驾靠规则驱动——工程师为路上每一种情况手写应对逻辑，多个模块分别完成感知、规划和控制，拼的是人数。

华为智驾规则团队据称超过 2000 人，是理想智驾团队总人数的三倍以上。

次年 3 月的战略会上，李想同时批评了上市遇冷的纯电新车 MEGA 团队和智驾团队。

据一名参会者回忆，李想对智驾负责人郎咸朋说：“做不出来就走人。”

特斯拉指了条新路。推送给用户的 FSD V12 测试版开起来更像人，初步验证了端到端路线可行：

用神经网络代替这些模块，从人类驾驶数据中学习怎么开，不再靠手写规则。

竞争要素从人数变成数据和算力。

理想规则积累最少，转身时包袱也最小。

2023 年理想首次实现全年盈利，也扩大了智驾招聘。

一名前员工说，这轮招聘吸引了一批有经验的人，补强了算法、数据处理和仿真评测等环节。

初春的战略会结束一个月后，端到端项目负责人夏中谱带着团队进入集中开发。

当时，理想智驾团队约 800 人，端到端核心算法人员不到 50 人；加上工程部署人员，约 300 人投入这个项目。

一名直接参与项目的员工说当时算法、数据、量产和仿真评测分工清晰，前期已有数据准备和预研。

他形容那次开发 “太顺利了，过于平淡”。

封闭开发两个月后，团队在 2024 年 6 月完成核心架构验证，内部测试结果超过李想预期。

他试完以后说，以前觉得做人工智能的人是 “一帮骗子”，现在开始相信 AI 和数据驱动能够用于核心汽车功能。

此后李想增加了对智驾项目的关注和投入，用这次开发经验预期其他项目的研发速度。

智驾员工说他是 “智驾第一产品官”，也有人形容他 “从产品经理变成了 AI 经理”。

2024 年 10 月 23 日，理想把端到端方案推送给超过 32 万名用户——从进入集中开发到全量推送只用了半年。

夏中谱随后从 19 级升到 21 级，连升两级。

理想的训练算力也快速增加。

2024 年 8 月，郎咸朋在一场智驾媒体沟通会上说，理想的训练算力为 5.39 EFLOPS，每年训练算力投入超过 10 亿元。

端到端全量推送后的 12 月，理想公布的训练算力增至 8.1 EFLOPS，接近华为 ADS 当年披露的 7.5 EFLOPS。

2025 年初，理想进一步调整最高决策层的分工。

战委会通过 “智能汽车战略闭环管理方案”，由总裁马东辉担任智能汽车战略负责人，接手产供销联席会，统筹整车业务的战略规划和执行。

李想在参与汽车业务决策的同时，把将更多精力转向 AI。

那年春节，DeepSeek 发布 R1 大模型。

李想和智驾员工讨论了两个问题：

DeepSeek 能否超过美国的 AI 公司，以及理想智驾能否超过特斯拉。

针对第二个问题，有人提出，将大语言模型加入端到端方案，做出 VLA（视觉-语言-行动模型），可能成为新的追赶路径。

春节后，李想决定提前启动 VLA 量产开发，目标是甩开国内所有智驾对手。

多名参与者说，原定约两年的开发周期被压缩到半年左右，计划随 2025 年下半年上市的纯电车型 i8 首发。

但 VLA 没能复制端到端的开发速度。

端到端已经特斯拉大规模验证，VLA 没有。

它进一步引入了大语言模型能力，用于理解场景并生成驾驶动作，对数据和算力的需求更高，同时仍要满足驾驶决策的实时响应要求。

而端到端量产才半年，数据和模型积累还有探索空间。

一名数据闭环员工说，VLA 缺少充分预研，却直接进入了量产开发。

2025 年 8 月随 i8 交付的 VLA Preview 版本，以及之后推送的多个版本，体验不及端到端。

我们试驾了那几个月的若干 VLA 版本。

车辆转向和绕行比端到端版本灵活，但有时压过实线，或者没有按照导航提前变道。

前方有慢车、旁边又有其他车辆时，规划系统准备绕行，但控制速度的系统却同时减速，结果导致变道犹豫或者频繁顿挫。

理想智驾团队花了几个月才逐渐改善问题：

2025 年 12 月的更新把响应时间缩短到 200 毫秒；2026 年 1 月把加减速控制全部交给模型，顿挫才明显减少。

问题在开发几个月后显形。

一名项目成员说，团队发现新方案在一些复杂场景的应对成功率只有端到端的八成，跟车和加减速反应也更慢。

另一名参与者解释了原因：语言部分参与环境理解和驾驶决策，拉长了模型的推理链路。

但驾驶是毫秒级的连续决策，模型每慢一点，都会影响跟车、变道和避障的时机。

智驾解决方案公司 Momenta CEO 曹旭东在 2026 年 3 月的一次媒体群访中说，VLA 在驾驶领域即使有效，只会提供有限的增量。

Momenta 没有在自己的新方案里加入语言层，直接用强化学习加世界模型。

另一家头部智驾供应商预研并测试后发现，在其测试任务中，一个 70 亿至 80 亿参数的 VLA 模型与一个参数不到 10 亿的端到端模型性能差距不大。

据我们了解，理想 2026 年已经降低了 VLA 中大语言模型的使用比例。

随着更多车企采用端到端，在智驾里扩大 AI 负责的范围。竞争重新回到各家公司能够持续投入多少人才、算力和资金。

02

用 AI 改造自己

从智驾扩散到整个公司

2025 年 3 月，李想这样概括理想在人工智能产业中的位置：“我们认为自己的角色，应该是 AGI 时代的终端企业。”

按照他的设想，模型能力最终需要通过汽车、机器人等硬件交付给用户，理想要继续研发这些终端产品。

当时，通用 AI Agent 产品 Manus 刚发布不久。

它能拆解用户目标，再分步骤调用浏览器和其他工具完成任务。

李想后来把 Manus 和 Claude Code、豆包手机并称为 2025 年三个最有突破性的 AI 产品。

更早一些，李想在一场投资人饭局上见到了月之暗面、Manus 等新锐公司的创始人，以及之后加入腾讯的姚顺雨。

这批 90 后创业者描绘了一场技术革命即将到来的波澜壮阔。

随后发生的事不断佐证这一点，也不断强化李想对 AI 的信心。

一个多月后的上海车展，在一处不对公众开放的接待区，李想被媒体围在中间，讲解自己对智能驾驶和 AI 的理解。

他认为，上一代 VLM 主要处理平面图像，VLA 能判断物体在三维空间中的位置，训练素材的分辨率也更高。

两周后的理想《AI Talk》第二季中，李想把 VLA 称为 “像人类司机一样工作的司机大模型”。

他提出，智能驾驶需要具备独立完成驾驶任务的能力，才能成为生产力工具。

他还希望 AI 技术进入具体产品和工作流程。

当时，AI 工具已经零散进入理想的研发部门。

一些技术岗位员工从 2025 年初开始使用 Cursor 写代码，受限于当时的模型能力，生成结果还要逐行检查，开发人员的效率提升并不明显。

始于 2023 年底的每周 AI 例会也扩大了范围。

除各部门分享最新研究外，战略部还要求部门负责人邀请熟悉 AI 的员工参加。

北京、上海和深圳三地合计参会人数最多时超过 300 人。

基座模型负责人陈伟在早期几次例会上作过分享。

此后，DeepSeek、千问、银河通用、智元和智谱等企业的员工，以及清华大学、北京大学的研究人员也受邀分享，主题涵盖技术论文、基座模型、具身智能和 AI 项目管理。

2026 年 1 月，李想调整智能化研发体系，基座模型、软件本体和硬件本体（后来改称人形机器人）被列为三支平行团队，分别由詹锟、勾晓菲和郎咸朋负责。詹锟向 CTO 谢炎汇报，后两人向总裁马东辉汇报。

原自动驾驶团队的职能被拆入基座模型和软件本体，从一级部门变成基座模型下属团队；整车研发仍在智能汽车群组内，未纳入这次三团队调整。

一位接近李想的人说，李想希望把基座模型提高到更重要的位置，让它同时服务智能驾驶、“理想同学”、车内 Agent、智能工厂和未来的机器人。

调整启动时，郎咸朋正带队在上海集中开发，目标是在 2026 年 4 月底前把 VLA 模型部署到马赫 M100 芯片。

一位当时在场的员工回忆，同事得知消息后 “都懵了”，郎咸朋随即赶回北京。

据我们了解，他在两周后离开理想。

并非所有员工都理解调整后的目标，例如公司是否继续推进 L4 自动驾驶，基座模型和机器人团队如何分工。

一些员工认为，当下的工作缺少明确目标。

一名员工说，无论是早期自研高速 NOA 的 “卫城计划”，还是端到端和 VLA 项目，高层过去都会多次对内说明方向、目标和资源投入。

一位熟悉李想的人说，李想当时希望把直接研发 AI 的员工，包括 Agent、机器人、模型和芯片团队，与其他员工分开沟通和管理。

他更在意的是，如何推动各部门尽快采用上 AI 工具和方法。

今年 5 月，李想在罗永浩的视频播客中说，过去 200 多天，他最重要的工作是学习 AI，并 “像病毒一样” 在公司推广相关工具，亲自为同事安装 Claude 和 Cursor。

他还配置了一台英伟达面向 AI 开发者的桌面超算 DGX Spark，在本地运行基于 OpenClaw 的 AI Agent。

一名开发员工说，李想会主动寻找重度使用者了解效果，询问模型适合处理哪些任务、节省了多少时间，以及哪些环节仍需人工处理。

有员工一个月用掉几亿 token，李想找他聊过使用心得。

2025 年底，理想在飞书开发了一个集成多家主流 AI 应用的入口，其中 Claude Code 最受内部推荐。

通过统一接入 API，理想给每位申请使用的员工每月 500 元调用额度，研发人员的额度经申请可以翻倍。

工具的推广沿着管理层向下展开。

2026 年初全员会前后，李想和战略部负责人张辉召集一级部门负责人开专项会，要求他们先学习并在工作中使用 AI 工具以提高效率。

张辉也开发了多个 Agent，鼓励员工熟悉这些工具。

随后，各部门组织内部培训和跨组案例分享，再把可以复用的方法带回团队。

AI 从少数研发人员自发尝试的工具，逐步进入公司的管理流程。

一名开发人员说，Claude 的代码能力提高后，过去需要三四天解决的一个算法接口问题，现在通常一两个小时便能处理；

开发人员可以把更多时间用于确认需求是否得到实现；

他们还用 AI 进行代码回测，减少了一部分外包测试预算。

不是所有人都明白推广的目的。

一位今年 3 月离职的员工说，当时各部门都在做自己的 Agent，“大家推了那么多 Agent，我用来干嘛？这些东西花了很多 token，可到底给公司带来哪些收益，其实看不到”。

对许多非技术岗位员工来说，第一步仍是弄清楚 Claude 是什么。

公司里的 Claude 使用答疑群后来增至约 5000 人，“培训学院” 每周安排多场线下课程，由已经使用过这些工具的员工讲解安装和操作方法。

不同部门的员工描述了各自的使用效果。

营销员工用 AI 写脚本、制作视频；

工厂员工用它整理报告、分析成本数据，并将生产图纸和专业文件整理成垂直知识库；

销售总部和区域中台用它识别高意向客户、统计数据；

一线销售更多用 “理想同学” 查询新车卖点、整理话术。

营销是 AI 用得最积极的地方之一，动力有一半来自省钱。

理想 2026 年的营销费用预算比上年收缩约六成——预算与全年利润绑定，2025 年两个季度亏损直接压低了额度。

L9 Livis 上市时，理想用了多支 AI 生成的视频，虚拟的李想在里面劈叉、跳舞；

过去拍一支有质感的广告要花几百万元。

有员工认为 AI 公司就该这么做创意，也有消费者觉得是在 “糊弄用户”。

AI 带来的效率改善主要出现在个人和小团队，多人协作会抵消一部分收益。

一名经常使用 AI 编程工具的员工说，一个人借助模型搭建项目时更容易控制结果；

如果十个人同时向一套代码提交模型生成的内容，团队仍要检查错误、统一工程标准并明确审核责任。

他说：“从整个项目角度看，能不能提效还真不好说。”

原有的开发流程也没有因此消失。

业务部门提出需求，开发人员完成正式代码，测试人员负责验收。

AI 让算法人员可以兼做前端和产品原型，前端人员也可以处理一部分算法需求；

个人生产力提高后，公司的权责、分工和考核方式仍按原有职能运行。

一些没有开发经验的管理者和业务人员起初也尝试自己编程。

由于缺少软件工程经验，他们不了解部署、云端运行和系统协作，即使生成了代码，也很难把它变成可以稳定使用的产品，最后仍需专业开发人员接手。

这引发了一些研发人员的反感。

几个月后，理想不再要求所有人都使用 AI 编程。

业务人员可以用 AI 制作原型和大致界面，更完整地表达产品需求；

进入生产环境的代码仍由专业开发人员完成、测试和维护。

在制造端，理想也在尝试用 AI 整理生产和质量数据，寻找异常指标之间的关联，为工程师提供初步判断。

这些工具尚未全面进入汽车生产的主要流程，冲压、焊装、涂装和总装仍依靠机械臂、专业视觉检测系统和原有工艺。

03

他们被李想对 AI 的热情感染

因此选择离开

端到端智驾项目完成后，理想数十名关键成员频繁被猎头和其他公司接触，比亚迪、小米、地平线等公司也参与挖人。

到 2025 年 9 月 VLA 推送时，端到端负责人夏中谱、VLA 模型负责人贾鹏和量产负责人王佳佳都已离开理想。

2026 年具身智能战略发布后，郎咸朋转岗去管机器人，不到一个月后离开。

据一名知情人士转述，贾鹏离开前曾向李想请教是否应该创业。

李想说，第一批跳进浪潮的人很多会失败，但最后留下来的也更可能出自其中。

贾鹏后来与理想前 CTO 王凯、王佳佳共同创办至简动力，贾鹏任 CEO，王佳佳任 COO；

夏中谱加入无界动力，任联合创始人兼联席 CTO，负责具身模型、数据闭环和仿真等技术基础设施；

郎咸朋成为昆仑行联合创始人兼 CTO。

同一批人想做的事，在理想内部长期没有位置。

多名在职和离职员工说，公司里很早就有人想做具身智能，但项目一直没有正式立项。

到 2025 年 7 月，理想才以内部代号组建了一支机器人预研团队，最多时 20 多人，组织架构对内隐藏；

软件方向一度选不出负责人，成员每两周向总裁马东辉汇报一次。

第一台轮式机器人样机在 2026 年 1 月完成，由马东辉验收。

一名智驾员工的评价是：“也就是个 demo 在探索。”

据报道，至简动力成立不到半年完成 5 轮融资，累计金额约 20 亿元、估值超过 10 亿美元；

昆仑行注册不到 90 天完成 3 轮融资，估值同样超过 10 亿美元；

理想自己也参与了这场定价：第二产品线原负责人张骁与陈伟创办斜跃智能后，理想参与了它的首轮融资。

一位加入具身智能创业公司的理想前员工对我们说：“这个转型必须快速去做，只是要找契合的组织。找不到就随便先入一个，有了经验再选。”

一名仍在理想工作的员工说，他熟悉的几名离职者长期接触李想对物理 AI 的判断，离开前已经认同这个机会，“这些人被李想点燃了”。

一名前智驾员工认为车内 Agent 受驾驶安全和使用方式限制，更合理的形态可能还是一个独立机器人，遂离职做具身智能软件模型。

另一位离开理想后降薪加入具身创业公司，“对我来说，我要的是一个机会，是在具身领域成为一个负责人，从 0 到 1 去搭建这样一个体系，至于薪资反而是第二选择。”

人员变动延伸到智驾芯片团队。

今年 3 月，理想芯片 SoC 负责人秦东离开理想，后续加入一家创业公司。

近期，据我们独家了解，理想芯片软件研发负责人金一华、前端设计一组负责人戴颉也已离职，去向未明。

上述三人都向算力单元负责人罗旻汇报，最终向集团 CTO 谢炎汇报。

流失很快被注意到。

2026 年 4 月底马赫 M100 上车的阶段开发结束，正值年终奖发放，一名智驾员工每隔几天就发现有工位空出。

他还发现一个信号：同事把飞书签名改成微信号，通常意味着准备离职。

“很多人提离职后，两周内就能走掉，公司也没怎么挽留。”

李想在 2026 年 3 月财报电话会上把这轮人员变动称为 “双赢”：

走的人得到资本市场认可，留下的年轻员工开始独当一面。

他认为理想能提供创业公司短期内不具备的条件——量产车持续产生的道路数据、完整的供应链、自研芯片和算力。

一名接近理想的人士说，贾鹏 2024 年底已考虑离开，但多待了半年，部分原因是理想新开了 VLA 项目，算力充沛。

但次月，理想在提交的上一年年报中，把具身智能、基座模型和机器人列入人才竞争激烈的领域，并更新了风险提示：

公司核心业务部门的管理人员出现 “显著流动”，而这些人掌握核心技术和战略规划方面的关键经验。

2026 年上半年，中国具身智能公司总共融到 935 亿元，超过上一年全年。

调动过大量研发资源、把技术做进过量产车的智驾骨干，是部分投资者最想要的一类人。

理想也在效仿三年前智驾抢人的做法。

一名接触过这批岗位的猎头说，理想希望具身智能团队在今年底扩到约 100 人，开放 17 级至 20 级岗位：

20 级人选的现金加股票可以给到每年 300 万至 400 万元，17 级高的总包也超过 100 万元，“还是抢人的逻辑”。

理想给智驾人才的报价在汽车行业已经不低，很多人 2023 年加入时涨薪 40% 至 50%。

但汽车业开出的最好报价也难匹配 AI 公司或创业市场提供的天价薪酬和决策空间。

理想 20 级人选的薪酬总包不及字节 Seed 一些应届生研究员。

汽车销量下滑后，理想员工的薪资也被影响。

多名在职和离职员工表达了对收入不满：

一人被承诺 16 薪，实发 13 薪；另一人入职时谈的 14 薪、2025 年谈的 16 薪，“都没满”。

一名离职员工说，理想给团队分配的年终奖总额有限，一个人拿到超额奖金，其他人的就会相应减少。

股票也留不住人。

一名持股员工说，今年 6 月很多人股票解禁，“股价这么低，也没什么意思”。

成本控制是理想汽车过去成功的一个重要原因。

李想在 2026 年 3 月的业绩会上说，将以创业公司的方式推进 AI 眼镜和机器人：先验证产品价值，不在未经验证的方向投入大量资源。

这延续了他在汽车业务中的决策习惯——先由小团队验证，确认能量产再加资源。

一年大约四五十亿元的智驾研发预算，要同时解决模型训练、算力集群和 5nm 芯片自研，也是同一种花钱方式。

理想一名前三电系统的员工说，李想要求各二级部门负责人定期汇报 “你创造什么价值？有没有存在的必要？”。

自研芯片也是一开始就有明确的降本目标。

2023 年，理想内部判断城市 NOA 的普及速度会快于行业预期，到 2025 年渗透率可超过 50%，如果理想在更多车型上标配城市 NOA 硬件，每辆车都需要高算力芯片，外采成本会随销量增加。

持续投入 AI 或具身智能依靠另一种规模的现金流。

腾讯 2025 年经营利润 2416 亿元，阿里巴巴截至 2026 年 3 月的财年经营利润 502 亿元（含商誉减值；更反映经营情况的经调整 EBITA 为 764 亿元）。

这让它们可以挖来最好的研究员、投入数千亿元新建算力基础设施。

理想的处境不同。2026 年一季度，理想经营亏损 30 亿元，毛利率从一年前的 20.5% 跌至 7.9%。

此前保持近三年的季度盈利在 2025 年三季度被打断，四季度短暂回正后再次转亏。

理想多年热卖的大众型 SUV 正面临华为、零跑的上下夹击。

2026 年上半年，理想交付 19.35 万辆，同比下降 5.1%，全年 48.76 万辆的目标完成不到四成；同期零跑增长 60.8%、蔚来增长 67.4%。

股市仍然把理想当汽车公司看。

理想开具身智能全员会前后，股价相对恒生指数多涨 3.6 个百分点；

i8 和新一代 L9 上市，分别相对指数多跌 16.6 和 12.4 个百分点。

中国汽车业每年卖出超过 3000 万辆乘用车。

具身机器人上半年出货 3 万台，还没有人知道拿它做什么。

但资本市场和离开理想的人一样，不再向往新能源车，热情转向了具身智能——资本充裕，商业模式未经证明，连技术路径都没有共识。

中国今天估值最高的具身智能公司宇树，研发支出只比蜜雪冰城高一点。

通用机器人进工厂、灵巧手拿东西，说了几年，现状是造价高，核心零件几个月就坏，维护成本远高过蓝领工人的薪水，效率远不如人。

“这里面肯定有很大泡沫，就看谁能坚持下去。” 一名已加入具身创业公司的理想前员工说。

他不相信高薪可以长期持续。

每个人都做了对自己当下最有利的决策。

一名去年离开的员工说，出去之后才发现创业公司比想象中乱，“在理想的时候觉得公司各种问题。出了理想，感觉理想还是挺好的”——

只是他和他的同事们，都没有再回去。

· END ·

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