本文字数：约 6600 字，预计阅读时间：22 分钟
狂揽1445亿！毛利碾压特斯拉，理想却要豪赌AI？
国内对AI最上进的公司，可能要数理想——两个月前，理想汽车高调宣布All in AI，引发行业对其AI布局的广泛关注。3月14日，理想发布2024年第四季度及全年财报，为市场提供了一窥其最新进展的重要窗口。
财报显示，2024年理想汽车实现营收1445亿元，同比增长16.6%；全年净利润80亿元，同比下滑31.9%。虽然营收持续增长，但盈利能力受到挑战。同时，现金储备增至1128亿元，展现出较强的财务稳健性。全年交付量达50.05万辆，同比增长33.1%，保持了高速增长态势。
面对市场高度关注的AI战略，理想汽车创始人李想在财报会上并未透露太多。他确认AI研发投入将显著增加，但并未透露具体布局，仅强调理想将依靠自身的造血能力推进AI发展。
财报发布后，理想汽车股价下跌4.39%，收于27.46美元，最新市值291.35亿美元（约合2108.75亿元人民币）。
2024年，理想汽车依旧稳坐造车新势力的头部位置，但营收增速明显放缓。2024年Q4，理想汽车营收为443亿元，同比增长6.1%，环比增长3.3%。全年营收为1445亿元，同比增长16.6%，连续两年营收突破千亿元。这一增速放缓主要归因于2024年市场竞争加剧，特别是MEGA车型未达预期，给理想带来了市场挑战。然而，随着L6车型的发布，理想迅速调整战略，逐步恢复市场节奏。
交付方面，2024年第四季度交付量达到15.87万辆，同比增长20.4%。全年交付总量为50.05万辆，同比增长33.1%，显著超过2023年的37.6万辆。毛利率方面，理想汽车在2024年Q4毛利率从Q3的19.8%降至16.3%，低于理想。尽管毛利率有所下降，但理想汽车的毛利率仍领先特斯拉。
理想汽车的长期目标，是成为AGI（通用人工智能）时代的终端企业。李想表示，相比PC时代的计算机、移动互联网时代的智能手机，AGI时代的终端形态将发生本质变化。在AGI时代，终端不仅需要感知、决策、推理和执行能力，还需要具备自主反馈能力，真正实现像人类一样工作的目标。这一变革不仅体现在软实力上，包括模型能力、软件能力和操作系统能力；在硬实力方面，理想还需要具备强大的硬件整体能力和计算能力。
理想汽车的核心市场——增程家庭SUV，正迎来新一轮竞争升级。华为鸿蒙智行刚刚发布新M9和M8，下半年极氪、深蓝、腾势等品牌也将陆续推出中大型SUV。在这样的背景下，理想选择切入纯电市场，不仅是产品线的延展，更是一场必须打赢的战略转型战。
对理想来说，在AI技术爆发与商业模式尚未成熟之间，战略节奏与执行力将决定胜负。这不仅是一场关于AI的豪赌，更是对未来智能出行形态的探索。理想汽车战事，来到中场；AI故事，才刚刚开始。
智元曝光「机器人大模型」，但真正的核心，并不是机器人！
3月7日晚，智元机器人联合创始人「稚晖君」（彭志辉）在微博上扔下了一颗「预告炸弹」——「下周有好东西发布」。短短一句话，迅速引爆全网，阅读量飙升至10万+。3月10日上午，智元机器人揭晓了谜底——Genie Operator-1（GO-1），智元首个通用具身基座大模型亮相。视频中，机器人可以烤吐司、煮咖啡、送早餐到你的手上，完全不成问题。官方宣称，GO-1不仅具备强大的泛化能力，还能在极少数据甚至零样本的情况下，迅速适应新场景和新任务。
早在2024年底，智元就推出了AgiBot World，一个包含超过100万条轨迹、涵盖217个任务、涉及五大场景的大规模高质量数据集。正是基于这一庞大的「数据金矿」，GO-1才能在短时间内实现高效训练和广泛泛化。可以说，AgiBot World是GO-1背后的「隐形英雄」。
GO-1的演示视频展示了其强大的学习能力：通过观看人类操作视频，它就能快速掌握新技能，并高效应用到实际任务中。例如，视频中展示了GO-1强大的物体跟踪能力：即使水杯被随意移动，它依然能精准完成倒水动作。其次，GO-1展现了非常强的泛化能力。与传统模型需要海量数据训练不同，GO-1仅需百条级数据，就能实现快速泛化。例如，在演示中，GO-1在完成倒水任务后，无需额外训练，便能无缝切换到烤面包并抹果酱的新任务。这种能力不仅展现了GO-1对多样化任务的适应性，更体现了其极简学习的核心优势。
同时，GO-1的跨本体能力，为多机器人协作提供了强大的技术支持。在智元发布的视频中，展示了两个机器人协同完成复杂任务的场景：一个机器人在前台接待嘉宾，另一个机器人专注于制作咖啡。这种协作体现了GO-1的高效性和适应性。传统具身模型通常针对单一机器人本体进行设计，导致数据利用率低和部署受限。但GO-1可以赋能多种本体，在不同机器人形态之间快速迁移，显著提升了数据的利用效率，降低了部署成本。
GO-1大模型还可以搭配智元一整套数据回流系统，可以从实际执行遇到的问题数据中持续进化学习。这套系统能够从实际执行过程中捕捉问题数据，尤其是执行失误或异常情况，并通过人工审核和模型优化，持续提升GO-1的性能。
GO-1大模型还为机器人增加了新的语音交互方式，这极大便利了用户在现实场景中自由表达需求。相比基座大模型，更重要的是数据集。业内人士认为，智元的工作直指行业痛点——数据问题，对具身智能行业有非常好的促进作用。然而，目前阶段，模型并不是机器人行业的核心瓶颈。真正的挑战在于两个方面：首先是硬件的收敛问题，例如夹爪、灵巧手、触觉传感器等仿生设计尚未形成标准化；其次是因为本体无法大规模推广，导致数据量始终存在不足。
智元和创始人稚晖君的GO-1，看起来是个很好的起点，显然具身AI很难由一家公司独立完成，只有开源合作，才有可能真正实现机器人行业的快速进化。
Inching towards AGI: How reasoning and deep research are expanding AI from statistical prediction to structured problem-solving
提前免费！百度连发两款模型，我们实测：能听歌看电影，还会蛐蛐人
统一自监督预训练！视觉模型权重无缝迁移下游任务，SiT收敛提速近47倍
ICLR 2025 Spotlight | 慕尼黑工业大学&北京大学：迈向无冲突训练的ConFIG方法
总结
今日AI领域的主要动向集中在企业布局和技术创新方面。理想汽车在财报中展示了其对AI领域的重视，尽管面临营收增速放缓的挑战，但其在AI领域的投入和战略决心依然坚定。智元机器人的Genie Operator-1（GO-1）大模型展示了其在具身智能方面的进展，虽然模型架构并不复杂，但背后的大数据集为其提供了强大的支持。此外，其他AI领域的创新和技术突破也在持续推动行业发展，特别是在模型训练和问题解决方面。未来，AI技术的应用和商业化将进一步加速，为各行各业带来变革。
作者：Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct
文章来源：机器之心, 极客公园, 钛媒体, VentureBeat
编辑：小康