在新能源汽车领域，理想汽车凭借对智能化座舱的深度探索，成为行业焦点。从早期依赖供应商到如今构建自研体系，理想在智能座舱赛道上走出了一条独特的进化之路。
2020年，理想汽车在美股上市后，便意识到自研能力对车企发展的关键意义。彼时，其座舱技术严重依赖外部供应商，语音识别依赖思必驰，听觉算法依靠大象声科，视觉能力则来自虹软。这种"拼凑式"的技术架构，不仅让理想在算法迭代上受制于人，更导致用户数据掌握在供应商手中，形成潜在风险。
2021年底，理想汽车智能空间大部门战略会上，管理层做出关键决策：所有与AI相关的算法必须实现自研。这一决定背后，是理想对技术主权的强烈诉求。时任智能空间副总裁的勾晓菲曾直言："基于触控生态的车机系统，是用正确方式回答错误问题。"这种对传统交互模式的批判，成为理想技术转型的逻辑起点。
技术转型面临双重挑战：时间紧迫与资源匮乏。2022年，理想计划发布L9车型，2023年需同步推出L8、L7系列。若按原计划用两年完成自研，将错失市场窗口期。在硬件层面，理想连基本的云端服务器和工作站都未建立，数据存储完全依赖供应商。这种"技术裸奔"状态，迫使团队必须在极短时间内完成从0到1的突破。
2022年上半年，由搜狗前高管陈伟领衔的空间AI团队迅速组建。团队成员来自百度、快手、字节跳动等互联网企业，形成多元技术背景的融合。首要任务是夺回数据主权，在公司内部搭建服务器，建立数据存储体系。同时，管理层明确技术路线：聚焦车内交互场景，放弃智能客服等低价值业务，将资源集中于"理想同学"语音助手的优化。
这种战略聚焦带来显著成效。2022年11月，自研语音系统在理想ONE车型首次落地，到2023年上半年，L7系列已实现语音和视觉功能的全面自研。与供应商方案相比，自研技术使语音控制响应速度提升30%，交互流畅度达到行业领先水平。这种技术跃迁，标志着理想彻底摆脱对外部供应商的依赖。
2022年底，ChatGPT的横空出世引发行业震动。理想管理层迅速意识到大模型对智能座舱的颠覆性影响。CEO李想在内部会议中强调："没有大模型的AI助手就是'笨系统'，低维度的指标竞争没有未来。"这种认知推动理想将技术战略升级为"双轮驱动"：既保持现有功能优化，又布局大模型研发。
2023年4月，空间AI团队提出大模型上车路线图，两个月后便推出自研认知大模型Mind GPT。该模型基于1.3万亿token训练，相当于掌握人类高质量知识的总和。在应用场景上，理想围绕家庭用户需求构建"三助一师"体系：用车助手、出行助手、娱乐助手及百科老师，形成差异化竞争优势。
大模型研发面临前所未有的挑战。团队需从传统小模型开发转向复杂大模型研发，同时解决预训练、后训练、评估等全链路技术问题。理想为此投入近八千张算力卡，建立每周迭代的开发机制。2023年9月推出的"方言自由说"功能，以及多模态手势控制的落地，证明大模型在车载场景的可行性。
2023年底，Mind GPT随OTA 5.0版本上车，成为首批通过国家大模型备案的车端应用。该模型使理想同学具备更强的上下文理解能力，可处理复杂功能组合指令。这种技术突破，让智能座舱从被动响应升级为主动服务，重新定义人机交互范式。
进入2024年，理想的技术战略进一步深化。1月成立AI委员会，统筹产品与研发部门的技术评审和投资决策。春季发布会上推出的纯电车型MEGA，以及组织架构调整，都指向AGI（通用人工智能）的战略目标。李想将汽车定义为AI时代的空间机器人，这种认知推动理想向更底层的技术领域进军。
2024年10月的战略会上，理想调整业务优先级，将资源向基座模型研发倾斜。次年3月，理想在英伟达GTC大会上宣布部署22亿参数的MindVLA模型，实现视觉-语言-动作的多模态交互。这种技术布局，使理想在基座模型竞赛中占据有利位置。
作为理想技术转型的关键推手，CTO谢炎将70%的精力投入操作系统和自研芯片领域。2025年4月，理想开源全球首个整车操作系统星环OS，宣称可为车企每年节省千万级成本。这种从应用层到系统层的全面自研，构建起理想的技术护城河。
当前，理想正重点打造两款AI产品：实现Agent功能的理想同学，以及L4级自动驾驶系统。基座模型的融合发展，最终将指向VLA（视觉-语言-动作）模型的突破。这种技术演进路径，清晰地勾勒出理想从车企向AI公司转型的雄心。
