理想的 AI 布局，从根上就和别人不一样
2026 GTC 大会，理想汽车基座模型负责人詹锟在GTC大会发布下一代自动驾驶基础模型 MindVLA-o1，直接把行业对自动驾驶的认知，从 “车的智能” 拉到了 “物理世界通用 AI” 的维度。
核心突破两点，每一点都打在行业痛点上：
凭借 3D ViT + 多模态思考能力，让车真正实现 3D 空间深度理解，彻底跳出了行业长期靠 2D 图像训练 “只认语义、不懂空间” 的核心瓶颈；
同一套 VLA 模型，既能控制车辆，也能控制机器人，直接挑明核心论断：自动驾驶只是物理 AI 的起点，绝非终局。
而这套技术布局，刚好和李想对 AI 的核心判断形成完美闭环。
李想直言，AI 本质是一根能力杠杆，个人能力越强、专业积累越深，杠杆的放大效应就越显著。对理想而言，全球超 10 万亿的汽车赛道，自身当前仅千亿级收入，主赛道仍有巨大增长空间；机器人、算力、下一代终端，更是更广阔的增量市场。
而这套通用 VLA 模型，就是理想最硬核的 AI 杠杆：对内，坚持用 AI 赋能人而非替代人，把团队多年的智能驾驶专业积累倍数级放大；对外，从汽车自动驾驶复用至机器人等更多具身智能场景，实现技术价值最大化。
更关键的是，李想早把 AI 的商业本质说透了：只有让更多人使用的 AI，才真正创造价值。从一辆车的自动驾驶，到一台机器人的具身行动，理想这一步，从来不是卷自动驾驶的参数，而是直接搭建物理世界通用 AI 的底座，这一次，格局直接拉满。
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