值得注意的是，该版本引入了自家研发的多模态认知大模型Mind GPT。根据官方介绍，Mind GPT基于理想同学的重点场景量身定制了111个领域超过1000种以上的专属能力，并且还在不断进化和成长中。
理想汽车强调：我们从零开始构建了Mind GPT的基础模型，并采用了自研的TaskFormer神经网络架构进行训练。同时，在使用SFT、RLHF等技术时也注重了对用车、娱乐、出行等场景的覆盖，使Mind GPT具有了卓越的表现。
不难发现，理想“上车”大模型迈出了十分关键的一步。那么，切入大模型赛道，理想打的是什么算盘？持续发力AI与汽车的融合，理想又面临哪些困难？
理想AI：表面上的跟风，实际上的“未忘初衷”
乍看之下，背靠着巨大的AI浪潮来袭，汽车赛道开始频繁出现各种各样的“AI+”强扭之瓜。
这其中，相较于汽车圈一众企业的蜂拥而入，大模型之家认为目前理想汽车对大模型的探索尤为深思熟虑。
根据公开信息显示：理想汽车此次提出的SS 3.0，主要核心是围绕Mind GPT展开。简单来说，就相当于将ChatGPT、AIGC一系列PC端才可以体验的内容，直接应用到了汽车上，且体验内容改用语音方式进行操控。这不仅意味着该功能实现了可见即可说及全场景语音的跨越，也在一定程度上代表着理想汽车基于Mind GPT的语音体验完全是升维提升，把功能升级为了体验。其次，导入Mind GPT交互后的理想汽车也更加贴合品牌本身的定位及标签。众所周知，理想汽车自诞生以来便始终主打家庭用车标签，被大众戏称为“奶爸神车”。而导入Mind GPT交互以后，理想汽车在其主打的家庭概念中，将原有汽车尺寸大小、座椅舒适度、准载人数及车辆载物空间宽窄等较为表面的因素升级为更加智能化、全面化的乘车体验。据悉，升级后的用户可以在坐车的过程听百科、学习互动，甚至是由Mind GPT指导作文、回答数学题等。更深入来看，贴合品牌标签之外，也使其智能座舱在竞争中远胜于小鹏、蔚来。
此外，借助Mind GPT的能力，理想汽车也对复杂的汽车任务大师功能进行了语音重构。一个不容忽视的大众共识是，虽然手动设置手机APP及座舱中的任务大师对大多数用户来说轻而易举，但显然“动动嘴皮子”便能达到目的对用户来说更具吸引力。
值得一提的是，理想的此次更新并不局限于“新车主”。据悉，理想ONE的OTA 3.4也将于12月26日开启推送，且新增了高德地图红绿灯倒计时、副驾屏保、驻车拍照俯视图、能耗分布统计和手机版任务大师等在内的多项功能。而这，不仅表明了其具有持续且强大的技术实力和研发能力，还增强了用户对理想汽车的信任度和忠诚度。
诚然，种种迹象表明，理想汽车OTA 5.0的升级的确是一个升维操作，它跳出了目前汽车赛道单一比拼硬件及功能复杂繁琐的“乱卷”状态，将人工智能时代完整融入自身，做到了更加细致化、场景化的体验落地，成功实现了“AI+汽车”的差异化。
升级之外，理想汽车也早已开始注册申请相关商标。
据大模型之家统计：理想汽车在2023年共注册了11家AI相关企业，包括北京星云创驰、上海领星、南京凌空、苏州智能车联等，主要涉及自动驾驶、智能驾驶、智能座舱等领域。
有了“产品+技术+基因（标签）”的加持，很难否认，选择在目前的人工智能大模型风口下，做出如此布局的理想汽车是一种顺势而为的表现。
理想汽车：一半是海水、一半是火焰
当然，尽管理想GPT已经顺利“上车”，且已经获得了不少优势。但就现阶段来看，理想汽车的大模型发展之路仍然道阻且长。
首先，大模型是一个需要长久烧钱的业务已经成为行业共识，这对于动辄需要投入数百亿研发费用的车企来说，无疑是雪上加霜。按照公开数据测算，理想汽车做一个类似于GPT-3、专门聚焦在理想汽车和百科全书板块的大模型，可能预训练一次的成本在140万美元。倘若按只做两三次微调、再训练进行计算，那么，整个成本或许在500万美元左右，相当于3500万人民币。不过，如果理想基于开源大模型进行开发，进行微调或者数据强化，则可以大幅降低这部分成本，但对于汽车行业而言，组建大模型专业团队，仍然是一笔不小的开支。
其次，大模型虽然具有强大的学习能力和特征提取能力，但往往存在过拟合和泛化能力不足的问题。同时，大模型也容易受到一些攻击和干扰，如对抗性攻击、恶意输入等，这会影响模型的可靠性和安全性。而对于关乎出行安全的智能汽车而言，理想汽车需要提高大模型的泛化能力和鲁棒性，以应对各种复杂场景和攻击。
赛道内，近几个月来，包括奇瑞、长安、理想、岚图、长城等多家车企纷纷宣布接入大模型。其中，有些车企选择自研大模型，而有些则选择与百度、华为、科大讯飞等科技公司合作落地。因此，随着汽车+GPT的竞争将更加激烈，无论是主动“下海”，还是被动智能化“融合”的车企，都将成为理想汽车有力的竞争对手，侵蚀其原有的市场份额。
由此，虽然理想汽车CEO李想曾公开强调：“智能驾驶和智能空间都已经进入大模型时代，大模型的研发和训练是智能电动车企业的必要能力，否则只会停留在电动车的时代”，并表示：“当理想汽车使用大模型软件 2.0，通过训练的方式进行自动化标定，过去需要用一年做的事情，基本上3个小时就能完成，效率是人的1000倍”，但受诸多方面因素制约的前路，仍然充满变数。
不过，现阶段国内汽车市场正处于厮杀之中，相比车企们面临着因库存而深陷价格战的境况，在自主自研上有声有色的理想汽车已经获得了一个好的开始。数据显示：刚刚过去的11月，交付量再次创下历史新高，达到41030辆，同比增长172.9%。截至2023年11月30日，理想全年累计交付新车325677辆，提前达成2023年30万辆的销量目标。
因此，“拥抱AI的自研之路”虽然漫长且艰辛，攀登大模型这座“珠峰”的路上也充满了坎坷与重重困难，但我们仍愿相信，踏踏实实、未忘初衷的理想，终究会找到自研大模型的最佳的商用应用路径，实现持续的领先。
