[汽車之家 行業] 在2018年10月發布的第一款車時,李想的開篇話題是解釋為什么需要一個新的汽車企業,一句“用科技改變出行”的注解,既為初出茅廬的理想汽車正名,又似在向科技公司蘋果致敬。
后來的故事大家都已知曉,理想ONE憑借出色的產品定義能力,單品作戰依然拿下了細分市場的銷冠。時隔近四年,在理想汽車發布第二款產品之后,李想痛快地“回擊”了外界的質疑——家庭用車的定位并不會把路走窄,20萬元以上車型的所有購買群體里有89%是家庭用戶。
“理想定位家庭用戶,其實已經覆蓋了89%的群體,鎖定了20萬以上的這個用戶群體,只是我們一個區間一個區間來吃。但是團隊每個人都知道自己要做什么,做的這個功能是不是符合家庭的需求?我們會把每一分錢,每一個技術都圍繞家庭去創造。”
“爆品”理念再續
理想的爆品策略在第一款車上得到了驗證,也為李想打下了“超級產品經理”的標簽。這一次的產品定位再度升級,用不到50萬的售價,打造500萬級別的品質。
作為一款旗艦級SUV,理想L9直接對標了奔馳GLS、寶馬X7這樣的百萬級別車型。在空間、性能、配置、安全、用料等常規維度,新車都做到了很優秀的水平,但這些并不足以體現理想產品定義的特別之處。最關鍵的是,李想把對蘋果產品的理解,復刻到了汽車上。
首先是需求定位,既然瞄準家庭用戶,理想L9的每一個細節都把家庭用車的需求推至最大化。比如智能空氣懸架,在便捷上下車的模式下,車身會降低40mm,方便家中老人和孩子上下車。每一排座椅的舒適度都照顧到位,具備電動調節和加熱功能,前兩排還配有座椅通風和按摩功能。
更細致的是車載冰箱,李想對此使用場景的描述是:“冬天下班接愛人可以準備溫暖的奶茶,帶小寶寶出行的時候,還能夠用來保持奶的溫度,夏天全家出行,一家人可以隨時隨地享受車內的冰鎮飲料。”
種種細膩的設計,讓家庭用戶能體驗到理想L9的誠意。
然后是定價策略。理想L9與理想ONE拉開了11萬元的價格差,“該買30-35萬的人還是買30-35萬元,40萬元以上也是一個非常健康的市場,先看價位是用戶的核心選擇”。李想認為,新車不會對理想ONE造成擠壓,同時有更好的利潤空間去搭載新技術和配置。
L9依舊采取了“標配”策略來規模化攤平成本。李想解釋道,像7.3.4這樣昂貴的音響系統,傳統豪華品牌的選裝價格大約要6-7萬元,因為市場上的選裝規模并不大,每套音響都要分攤很多的研發成本,其高昂價格是由商業模式決定。理想把這套音響變成標配以后,如果一年賣15萬輛L9,分攤成本只有一兩百元。
“任何一個做產品的人都會去研究蘋果,但是很少有企業能真正研究清楚蘋果到底在做什么。第一點,蘋果把很多原來奢侈品才有的功能體驗,變成一個大家能夠得著的產品;第二點,必須在體驗和技術上做出非常獨特的創新,多花一點錢就能獲得優于過去好幾倍的體驗,這樣用戶才愿意接受。理想汽車也會堅持這樣去做。”
自研“開花”
產品需求落地的背后,是理想自研能力的進階。IPO之后,理想終于在自研和供應鏈投入上放開了手腳。在發布會上,李想說了兩次“研發團隊太給力了”。
至關重要的中央域控制器,在理想L9上實現了自研,中央域控制器管理著增程電動系統、空調系統、座椅控制系統和底盤系統等,達到了功能的高度集成。“整個的硬件設計、驅動層、軟件層、算法層都在自己手里,這個就變得跟特斯拉是一樣的。”
在整車結構上,理想汽車通過自研的五合一驅動模塊和增程器,讓L9的乘員空間占比最大化,超出同級競品,甚至可以跟MPV車型掰一掰手腕。李想表示,L9的第一排、二排、三排的空間和別克GL8的尺寸完全一樣。
針對增程器、電機、電池這些核心部件,理想汽車通過控股或者合資模式,直接介入研發生產環節。既是為了更好的產品打磨,同時也對生產供應起到保障。
在智能駕駛研發上,理想采用了跟特斯拉相似的思路,整體以視覺感知為主,使用BEV大模型實現360度感知。但不同的是,理想L9除視覺信息外,還增加了激光雷達和高精地圖作為輔助,并通過額外的視覺和Lidar模塊,提供安全算法。
據理想汽車智能駕駛副總裁郎咸朋介紹,理想汽車從2021年開始切換到全棧自研方案,最大的變化是從線性流程升級到閉環流程,開始用數據驅動的方式來做自動駕駛。也就是說,通過自主學習在真實駕駛場景驗證算法,提升迭代效率。目前理想汽車的有效學習場景總里程達1.9億公里,僅次于特斯拉。
理想AD Max的自主學習系統已更新到3.0版本,計劃2023-2024年升級到4.0版,達到全鏈路自動化;2025年升級到5.0版,有效里程數據超過100億km,從而實現城市自動駕駛。
除了整車、智能駕駛研發之外,理想投入得最多的方向是人工智能和解決三維世界交互。
李想認為,智能電動車承載兩個最重要的目的,一個其實是能源可再生化,另外一個很重要的是整個信息會從過去的二維、傳統的PC互聯網進入三維的人工智能。
L9車內的空間被打造成了“五屏三維交互”,感知層面上增加了視覺3D ToF和多音區麥克風:視覺感知精度可以達到1mm;自研的MIMO_NET算法可以讓音區的定位準確率提升20%,多人對話的場景下的主音區識別錯誤率下降30%以上。
理想把所有視覺、語言、觸控的感知信息都匯集在一張3D大圖里,用一套算法去理解以及反饋。這套認知圖譜里包含知識圖譜、邏輯推理和用戶畫像三方面能力的建設,讓“理想同學”獲取各種知識,通過自學習建立思考和邏輯推理能力,并根據不同的用戶和場景,做出相應交互。
根據理想汽車智能空間副總裁勾曉菲的設想,未來“理想同學”不僅僅是一個語音助手,會全面升級為一個智能空間的機器人,甚至具備人格化的特征,成為家庭成員的一份子。
離汽車界蘋果有多遠?
在今年2月份的財報電話會上,李想提到,“十年以后再看自己的能力,希望能夠做成蘋果公司一樣的水準”。理想汽車的產品組合將類似iPhone,在20萬-50萬元價格區間內,每10萬元都會推出一款爆品。從2023年起,理想汽車每年至少要推出兩款高壓純電動汽車。
“從0到1”的階段,產品定義能力和高效率是理想汽車的主要優勢。下一個“1到10”的階段,理想要在繼續延續這些優勢的同時,補齊研發短板、鞏固供應鏈、多產品線作戰、產能擴張,并把市占率拉高到20%,談何容易?但李想篤定,“目標會像一個燈塔一樣吸引著大家往那里走”。
在以往的溝通中,李想經常會分享造車方法論,以及對造車終局的判斷。L9作為理想汽車打出的第二張牌,依舊在踐行由終局倒推的路徑:堅持“車和家”的初心,打造具備自動駕駛成長能力的專屬出行空間。
有意思的是,同為造車新勢力的何小鵬,在L9發布后一天拋出了這樣一個問題:“在激烈競爭的、全球市場、非快銷品行業、2c非保護領域,有哪個好產品是靠精準定位,在中期或長期可以獲得優勢或壁壘的”。
唯一能確定的答案是,在智能汽車的競爭中,所有參與者都需要自我迭代,持續精進,一路不斷打怪升級,才能保持參與游戲的資格。
以下為6月22日理想汽車2022夏季媒體溝通會的交流速記,略有精簡:
Q:2020款和2021款理想ONE后續有沒有繼續OTA升級的計劃?理想L9發布之后,訂單情況能否分享一下?
勾曉菲:還會持續升級的,比如剛才提到的MIMO_NET以及整個聲學技術在年底就會直接用到理想ONE的車上。
李想:L9的訂單量非常好,盡管價格貴了10萬以上,銷量肯定會穩穩地超過理想ONE。具體的數我們就不報了,有些廠商報數報的太虛,光看訂單量沒有用,還是最后看銷量,看交付量。
問:理想ONE是一款六座的中大型SUV,現在出了L9在六座的定位上可能會有一些重合,產品規劃上是怎么思考的?
李想:從定位的角度而言,其實用戶最重要的不是看你有幾個座位,而是看他打算花多少錢。
理想ONE是30-35萬售價區間里的銷量第一名,已經持續了很多個月。大家擔心L9出來以后,理想ONE的銷量就會下降,實際上昨天理想ONE的銷量又在上升,因為該買30-35萬的人還是買30~35萬元,40萬元以上也是一個非常健康的市場。先看價位是用戶的核心選擇。
大家總是說“理想汽車你做一個家庭用戶定位的車不行,太窄了”。我覺得這個缺少基本的理論判斷和邏輯判斷。我們早就研究過這事,20萬以上的所有購買群體里有89%是家庭用戶。但如果我不對著市場,天天說“高端高端”,其實沒人理你,甚至你的團隊都不知道怎么去做產品,就胡亂在產品上刷存在感。
理想定位家庭用戶,其實已經覆蓋了89%的群體,就是鎖定了20萬以上的這個用戶群體,只是我們一個區間一個區間來吃。但是團隊每個人都知道自己要做什么,他做的這個功能是不是符合家庭的需求?他會把每一分錢,每一個技術都圍繞家庭去創造。
尤其是我們使用的很多技術都非常的在早期非常的昂貴,7.3.4的音響對我們需要,然后記錄比較貴的車,然后把這樣的規模上來以后降下來成本。然后其實再往后然后推廣給我們,然后不同價位的車。所以我說這是核心的,然后一個選擇。
問:理想L9的配置很高,具體是怎么做成本控制的?
李想:任何一個做產品的人都會去研究蘋果,但是很少有企業能真正研究清楚蘋果到底在做什么。第一點,蘋果把很多原來奢侈品才有的功能體驗,變成一個大家能夠得著的產品;第二點,必須在體驗和技術上做出非常獨特的創新,多花一點錢就能獲得優于過去好幾倍的體驗,這樣用戶才愿意接受。理想汽車也會堅持這樣去做。
舉一個例子,比如說我們提供的7.3.4的音響系統,過去5.1的音響放到豪華品牌上大概都需要6到7萬塊錢進行選裝,效果沒有7.3.4號。這兩套音響物料的成本本質上沒什么區別,差異在于,5.1音響在中國市場一年的選裝量也就幾百套,而且出現在不同的車上。昂貴的價格是由商業模式決定的,每一套音響都要分攤很多的研發成本。我們把這個變成每輛車的標配,如果我一年賣15萬輛L9的話,每個車的分攤成本可能只有100-200塊錢。所以就可以很好地把很多高配置變成標配。
通過這樣的方式,第一個好處是我們可以避免跟用戶選配之間勾心斗角,互相算計。第二個好處是,汽車選裝在賣二手車時就清零了,用戶花的錢無法變成資產。但是當我把這些配置都放到車里的時候,用戶花的錢都能變成資產,理想ONE的保值率非常高,昨天很多人賣2021款理想ONE的時候還是九折的保值率。
問:理想L9上用HUD取代了儀表盤,是怎么思考的?為什么選用了普通HUD而沒有用AR HUD?
李想:HUD過去的一個問題是大部分車把它作為一個選配,當成一個炫技的東西,其實用戶真正需要的是hud能夠有效替代儀表屏,儀表屏上出現的什么關鍵信息,都應該在HUD上出現,至少可以讓用戶選擇它能出現。
我們應該是首個把完整的智能駕駛交互信息、導航、時速以及配合限速等信息都呈現在HUD上的,用8155直接去渲染和控制,而沒有在HUD上放一個單獨的小處理器。因為大家看到很多車的HUD效果非常差,反應很慢,都是因為他在用一個非常普通的MCU在處理。至于為什么沒有用AR,因為在一個動態的三維空間里行駛時很難再套另一個三維空間進行交互,人的感知切換起來會很崩潰。
問:智能駕駛數據采集的原則是什么,是如何回傳的?
郎咸朋:第一我們不上傳個人的隱私數據,第二不上傳各種生物特征數據,我們只上傳跟我們的研發和產品相關的信息。
問:常州工廠二期的產能規劃是20萬輛,現在理想ONE的月銷過萬,L9預期銷量會更高,產能如何保障?
李想:常州工廠能夠滿足后續產能爬坡的需求,生產的最大瓶頸不是在于我們自己的工廠,而是在于對周邊各種供應鏈的控制。通過理想新晨公司,增程器的研發、制造通過控股全都自己來管理,電機是通過跟匯川合資的公司來投產,電池是通過跟寧德時代在溧陽的合資產線來生產。有合資的好幾條生產線來保障產能的供給。
另外一方面,從我們2020年IPO以后,就可以在研發上投入更多的錢,像各種主板都是我們自己來設計的。當遇到一些芯片有問題的時候,其實在設計的時候就把b點的芯片都設計好了,可以上另外一個。因為整個的硬件設計、驅動層、軟件層、算法層都在自己手里,這個就變得跟特斯拉是一樣的。供應鏈能力一直是我們過去幾年在努力補的課。
問:關于底盤控制,作為一個比較新的品牌又是自研的算法,是如何能夠做到敢說跟庫里南相比?
劉立國:實際上對于駕乘體驗來講,不僅僅關系到我們的CDC(連續可調阻尼減震器系統)相關的算法,首先是前期結構設計里面,我們整個團隊是國內最頂尖的團隊,即便如此,在前期架構應點跟結構設計方案中,我們還是跟國際最頂尖的某公司進行合作。其次是關于CDC減振器,我們不是從0開始的,我們是和保時捷工程一起聯合合作做的白盒交付,跟卡宴用的一樣的架構和算法,結合更多的車內傳感器、包括未來有激光雷達對地面掃描,這樣使我們可以更精準的識別路面。現在車上的算法還是一個被動控制,是基于反饋做的一個控制,下一步我們在系統上已經打通了跟視覺、激光雷達的交互,它會提前識別路面,這樣舒適性做起來相對來講要比被動控制更簡單。
總結下來,首先我們團隊是國內最頂尖的底盤團隊,包括跟國際最頂尖的工程公司進行合作;然后控制算法并不是從0開始的,是在前人肩膀的基礎上去做的,我們也花了很多錢做這種白盒交付;第三我們系統架構里面把傳感器做了更好的融合,對于未來還會有更好的升級,因為所有的代碼、所有的算法在我們自己手里,結合更多外部傳感器的識別,會讓我們的舒適性控制越來越好。
李想:理想汽車有4支AI和算法團隊獨立的在跑,因為我們是四個不同的場景,最大的在郎咸朋博士這里,第二大的在勾曉菲這里,第三大的是在王陽的內部系統那里,第四個就是劉立國的團隊。我們自己開發內部系統,包括銷售、工廠系統,連工廠的系統都是自己寫的,沒有采購任何供應商,這在國內是非常少的。工廠里各種各樣的很多東西都是拿算法、拿這種感知做的,甚至連機器人的控制程序都是我們拿AI算法來做的。
包括增程器、增程的工作路況、懸架,包含像電池故障各種的預測,都是通過算法和人工智能來做的,這里面基本上都是博士和博士后這樣的人才,這是過去三年的時間里一直在認真儲備的。大家如果看我們招聘的話,可以看到這四個團隊一直在持續的招人。我們認為智能電動車承載的兩個最重要的目的,一個其實是能源可再生化,另外一個很重要的是整個信息會從過去的二維、傳統的PC互聯網進入三維的人工智能,所以我們在人工智能和解決三維世界的問題上面投入了非常多的人、錢和精力,這個可能是和傳統品牌的一個很大的不同。
文件:關于智能座艙,理想汽車要做一個3D大圖,具體怎么理解?語音和圖像的雙重感知,雙芯片的設計邏輯是怎樣的?
勾曉菲:比如說車有一個環視的攝像頭,分布著非常多的攝像頭,當旁邊有一輛車駛過的時候,如果它恰巧有一半進入了第一個攝像頭,另外一半進入了第二個攝像頭,按照傳統的算法,可能每一部分算法會去處理自己感知到的那一部分圖像,那這個時候就會很難處理,但是當我把所有的攝像頭數據融合成一張大圖的時候,它是一張三維的全景圖,我看到的是非常完整的數據,處理起來就會更容易。
我們最終的感知一定是聽覺加視覺的融合感知,我們實現的功能,比如打開這個打開那個,就是視覺和聽覺的融合。
對于雙8155芯片的算力分配,我們是包含靜態的部分和動態的部分,一定是有一些算力是靜態部署的,它永遠是跑在某一個特殊的處理器上。先說靜態的部分,我們一般是有一顆8155會更多的承載一些全車的功能,那另外一顆8155會集中承擔后端的一些功能。另外還會有一些動態的場景,當我有多屏圖像交互的時候,在一些特殊的場景下可能后端的8155芯片也會驅動前排的屏,因為這個時候更多的是后端在主導,去做一些前端的聯動。所以兩個芯片的分工,其實是分為靜態算力分布和動態轉移的過程的。
問:關于自動駕駛,BEV架構是一個非常創新的架構,理想汽車是第一個這么干的,那么第一個這么干的邏輯是什么,是因為它把地圖的信息也作為融合的邏輯,還是什么樣的一個邏輯?
郎咸朋:我們為什么是世界上第一個,因為全世界有能力全棧自研NOA的主機廠不超過四家,有激光雷達的不超過3家,其他兩家沒有發表過相關的研究工作,所以我們是世界上第一個。
問:理想L9是全尺寸SUV,但為什么最終沒有采用后輪轉向?理想L9的車內后視鏡是有點遮擋的,為什么沒有采用流媒體后視鏡?
李想:車內后視鏡是沒有遮擋的,二排屏幕放下來以后仍然沒有遮擋,大家到時候試車可以看一下。此外不需要流媒體后視鏡,座艙內有那么大的屏幕,而且我們有專門的全屏后視功能,不需要再專門配一個流媒體后視鏡。因為用戶對于后視鏡的任何需求我們都是可以滿足的,包含安全的需求都是可以滿足的。
另外關于后輪轉向,這個做不上去。因為基本上現在所有的后輪轉向,都在用現成的供應方案,并且全世界只有幾家可以做,現成的供應方案也不愿意為我們改。我們的結構里也沒有任何現成的供應商可以來做,同時這些供應商也不愿意為我們開發,所以我們就不糾結了,我們繼續想辦法在這樣的一個結構里面更好地優化好轉彎半徑。雖然理想L9的車身變得更大了,但轉彎半徑和理想ONE沒有任何區別。
問:李想之前微博上分析過MPV縱向空間的利用率,對于理想L9來說三排和后備箱空間的思考是怎么樣的?AD MAX以及理想L9 MAX的都有MAX,MAX是不是有特別的產品命名的含義?后續會不會有其他的更低階的車型版本?
李想:我覺得核心其實是我們倒不需要跟同級別的SUV去比,同級別的SUV空間確實太差了,因為他們考慮了包括結構或者很多的預留比如要留PHEV結構等,所以整個空間利用率是非常差的。這里有個前提是在使用前雙叉臂、后五連桿和空氣懸架這樣全尺寸的產品里面,我們在空間設計上的核心還是完全圍繞用戶的需求去看的。大家可以從視頻里看到,雖然跟理想ONE都是6座,但是我們在拍理想L9宣傳片的時候,請的孩子歲數更大,我們相信很多理想ONE車主、很多的用戶群,他們的孩子也會逐步的變大。即便他們的孩子可能已經上初中、上高中了,但他仍然希望開著一輛車,帶一家人出去玩,其實理想L9就是給這樣的人群和給更多開中大型SUV的人群一個很好的升級選擇,所以我們是完全按照這樣的方式來做的。
最后是MAX和PRO,我們自己內部是有規劃的,我們整個智能座艙和智能駕駛都會有兩個,一個是MAX一個是PRO,PRO會是一個性價比更高的。L9是旗艦就只有MAX了,理想ONE上這套東西在我們內部定義成PRO。當兩個MAX組合的時候,我們的車型就叫做MAX,當兩個PRO組合的時候我們的車型就叫做PRO,特別簡單。
問:自動駕駛選擇了自研,增程器、電機和電池也是合資公司來做,背后的原因是什么?未來在供應鏈還有哪些核心環節有可能會用合資或者是控股的形式去做?
李想:這里面最核心的兩個層面:一個層面是來解決其實技術的可控,我覺得這個是很重要的,這會大大提升我們的研發效率。
第二個重要的是供應,我們要把供應能力掌握在自己的手里。因為我們在做理想ONE的時候很尷尬,很早跟供應商說我們一個月可以賣1萬輛,有的供應商給我們實際下單量,排的生產線是3000輛,有的供應商排的是1000輛。直到我們做起來以后他才陸續的加廠房,這就是我們遇到的一個問題。
其實后面我們的目標量更大,包括明年后年大家看到的車,是一個會超出大家過去能夠想象的銷量空間。所以說,當我們跟非常好的供應商去講我們做到這個量的時候,他仍然是不信的,他給你打很多的折扣。因為確實過去大家不能想象中大型SUV穩穩一個月賣15000輛,是因為交付不上,因為他給我們的零部件給不夠,這個是從供應的角度而言。與其他們不相信我們,我們最好的方式其實就是合資,然后就不需要再去教育了。
當然,雖然合資會有一些早期的投入,但是每一個零部件的成本會變的更低一些,這是合資的好處。所以說合資第一個是保證技術是可控的,第二個是保證供應,第三個也可以獲得一些成本上的一些優勢。我覺得傳統廠商也是這么做的,我們也不需要發明什么新的東西,我們就把傳統汽車廠商、把工業這個行業中人家最好的經驗學習過來就可以了。
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