理想的李想！造车最大的挑战来自于组织能力的挑战

【报道】2019年3月31日，由中国电动汽车百人会、清华大学、中国汽车工程学会、中国汽车工程学会主办汽车厂家、中国汽车技术研究中心由中国汽车工程研究院、中国汽车工程研究院共同主办的中国电动汽车100强论坛（）在京开幕。

在4月1日的高层论坛上，理想汽车的创始人、董事长和CEO李想表示，真正造车后，发现产业链这么长、这么难，最大的挑战来自组织能力。

理想汽车有两个最重要的产品，一个是面向消费者的智能电动汽车，另一个是面向员工的组织能力。

以下为理想汽车创始人、董事长、CEO李想的演讲实录： 尊敬的万主席、陈理事长、苗部长，以及在座的各位朋友，大家下午好！今天我跟大家分享的主题是智能电动汽车的组织挑战。

在进入汽车行业之前，我从事的是互联网行业。

当然，我做的互联网产品是汽车相关的汽车之家，所以对汽车行业有一些了解。

但当我真正进入这个领域时，我发现汽车行业的链条是如此漫长和艰难。

最大的挑战来自组织能力。

作为一家智能电动汽车公司，创始人我认为我们有两个最重要的产品，一个是面向消费者的智能电动汽车产品，另一个是面向员工的组织能力。

这实际上就像画两个圆圈。

如果一圈大，一圈小，就会产生巨大的浪费。

所以我们想尽一切办法让两个圆圈大小相同，以保证整体效率和价值。

最初，我们在2009年创办公司时，从传统汽车制造商那里招募了很多经验丰富的研发工程师。

然而，我们经营不到一年，就遇到了一个很大的问题。

例如，每个公司对于如何解决问题都有不同的定义。

因此，我们公司内部各个不同传统汽车制造商的工程师都有自己的想法。

每个人都认为自己是对的，别人是错的。

那时我们开始意识到，作为一个公司，组织流程最重要的是如何构建一条被大家认可、符合标准的路径？道路如何规划？怎样修路？去燕阳路怎么走？这是汽车企业不可或缺的核心竞争力。

进入汽车行业后，我们发现这比我们最初想象的要困难得多。

我们对一个组织将从事的业务和面向的方向进行了简单的分析和规划。

这与我一月份在电动汽车 100 论坛上分享的内容相同。

从这个图表可以看出，作为一家刚刚进入汽车行业的公司，我们要同时成为四种不同类型的公司，而这四种不同类型的公司所面临的问题的复杂程度也是完全不同的。

不同的。

首先我们自己需要开发汽车产品，需要管理供应链，也需要制造汽车产品，所以我们是一个工业制造公司，也就是一个标准的汽车公司。

但我们与传统汽车企业也有很大不同。

因为大家都知道，电动汽车的成本是非常高的。

作为一家销售30万元以上汽车产品的企业，我们没有足够的“财力”以类似BBA的成本向4S店提供产品。

所以我们想做直销，这样我们就能以1/3左右的成本卖一辆车。

但直营很难，因为我们要成为“4S店集团”，只是直营。

作为一个4S店集团，我们需要负责管理车辆的销售、售后服务、配送工作，所以我们已经成为一个服务网络体系。

作为标准的大型汽车4S店集团，我们现在在全国拥有多家门店，提供车辆零售、配送、维修等，同时我们也是一家互联网应用公司，这也是我们所利用的一个领域擅长。

我们需要制作APP和应用程序。

我们需要连接到云服务和数据库。

所以我们是一个标准的互联网公司，为用户提供软件和应用。

这三类公司需要完全不同的管理方式，因为互联网公司的人、汽车行业的人、零售行业的人，比如星巴克、宜家的人，不知道如何合作。

所以我们不仅在各个领域学习世界上最先进公司的流程和工作方法，而且还招聘一些这样的人。

另外一个最重要的方式就是我们也采用了前几年比较流行的OKR。

我们通过目标管理和有效的目标沟通工具将这些部门联系起来。

因此，我们能够在2016年顺利完成第一辆车的开发，并于2018年开始交付。

但在这个阶段我们开始面临新的问题。

就是我们要在研发上更进一步，因为我们知道只卖一款车是不够的，我们要卖多种车型。

但如果我们销售多种车型，就必须有一个研发平台，而这个研发平台比传统汽车的难度更大。

比如我们打造增程式电动平台时，我们要在车身域和电源域开发自己的软硬件。

这包括 XCU 中央预控制系统、车辆 VCU 所做的一切、EMS 在增程器上所做的事情等等。

有空气悬架控制系统、CDC控制系统、座椅系统等。

所以我们发现我们现在要做的事情比以前传统的一级供应商做的事情还要复杂。

因为传统的一线供应商可以开发相同的系统并提供给很多制造商。

但是我们开发出来之后，只能给自己用，但是必须自己做，所以我们的增程电动系统、智能座舱系统、智能驾驶系统都是完全自主研发的。

在全栈自研的过程中，组织更是困难。

因为一开始我们内部各个团队连最基本的规划都没有，只能各自为政。

这就相当于每个垂直部门既是作战指挥中心，又是作战力量。

所以大家都在研究自己的路，整个研发体系就乱了。

于是我们开始思考并向世界上最先进的千亿、万亿营收的公司学习。

他们如何管理它们？这对我们来说成为了更大的挑战。

因为我们要把这个能力跟我们原来的互联网公司能力、汽车经销商集团能力、汽车行业企业能力结合起来。

这也是我们遇到的一个特别大的问题。

应对我们面临的挑战的唯一解决方案是学习世界各地的最佳实践，因为我们并不孤单。

所以我们研究、研究世界上最好的公司，比如IBM、华为。

这张图引用自华为出版的一本书《从偶然到必然》。

当我们把技术、平台和产品开发放在一起时，我们应该如何解决这样的问题？在调研的过程中，我们发现其实有很多优秀的公司已经解决了类似的问题。

然而，问题之一是华为和苹果等公司从事通信或消费电子行业。

他们提供的方法和组织能力能否适应汽车领域？所以我们从今年开始，从研发的角度做了一个重要的尝试。

当我们综合研究这个能力时，我们可以发现它实际上是从两个维度解决我们的问题。

由于链条很长、周期长、业务复杂，所以一开始规划就会非常明确，会有更多的团队参与规划。

有了明确的计划之后，就把它变成一个计划。

在策划过程中，我们有效分配团队协作和审核资源。

这与过去的线性流程不同，将传统的汽车研发方式变成了三维流程。

从运营角度来看，这也带来了另一个维度的好处。

从这张图来看，PDT管理者相当于作战指挥部，设计、软硬件团队相当于作战部队。

因此，这个时候指挥部就可以对作战力量进行统一管理，比如什么时候出动空军、什么时候出动炮兵等。

这解决了我们当时最大的问题之一，那就是战斗混乱。

当我们公司的规模达到几万人的时候，这是一个巨大的挑战，所以我们找到了这样一个特别合适的流程，并在2016年开始付诸实践。

但这仅限于汽车研发的组织维度。

发展。

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针对这样一个过程，我们也需要改变我们的组织结构，从过去的职能型组织变成矩阵型组织。

这样的流程和矩阵组织帮助我们解决了很多问题。

第一个解决没有大局，各个团队独立工作的问题；二是解决技术、平台、产品研发的协同问题；第三个也是解决产品、供应链、交付的业务协同问题。

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这些也是当时我们最困惑的问题。

在过去的两年多里，流程和组织实践给了我们真正的价值。

首先，我们将 Ideal ONE 打造成热门产品的能力可以复制到所有车型上。

无论是理想L9、L8还是L7，它们推出后都会成为爆款产品，都将成为各自细分市场的畅销产品。

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第二个好处是提高供应和产能提升的速度。

即使在疫情之下，理想L9、L8也能在交付第二个月就实现过万台的交付。

这是一个非常大的变化。

第三个好处是意外的收获。

在这样的流程和组织架构下，我们开始培养了一大批具有商业意识的人才。

他们不仅会考虑如何赚钱，还会全程控制成本，而不是决定去哪里。

因此，我们可以实现非常健康的毛利率，并确保收入和成本方面的目标和目标保持一致。

这在我们过去的实践中得到了证明。

我也想与所有同事分享这一点。

作为一家智能电动汽车企业，IPD这样的矩阵组织的流程和组织管理方法是非常有效的。

这不仅适用于最先进的IT公司，也适用于汽车公司，包括智能电动汽车和传统汽车。

理想汽车的员工，包括一线供应商的同事，都非常拥抱这一变化，因为这相当于让他们从土路或者社区内部道路，真正转向在国道、高速公路上行驶。

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但事实上，这几年，我们也面临着很大的挑战。

因为我们在做矩阵组织的过程中也经历了五个阶段，所以在这里跟大家分享一下。

我认为我们是一家互联网汽车公司，与其他公司不同。

所以在第一阶段，我们就像一群井底之蛙，从来不向外看。

这个阶段，我受了很多苦，踩过很多坑，但我仍然坚持不向外看。

所以当你到了第二阶段的时候，你会很痛苦，开始向外看。

但那个阶段我们不明白，为什么这些收入千亿、万亿的公司要做这么复杂的事情？为什么他们不断做出改变？为什么？所以到了第二阶段，我们即使出去看了，还是看不懂。

第三阶段，我们开始借鉴一些咨询公司的能力，聘请这些优秀咨询公司的顾问来帮助我们弄清楚为什么我们这个阶段需要解决这个问题。

这背后的原因是什么？他们如何利用流程来解决人类问题，以及如何利用文化来解决人类问题。

所以在这个阶段我们开始清晰地观察和思考。

但到了第四阶段，我们还是继续走弯路，常常以为明白了就可以自己实施了。

但实际上有些员工的能力模型不匹配，因为在大企业里，有人修路，有人开车，而我们经常让开车的人修路，所以我们在第四阶段也浪费了很多时间。

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直到第五阶段，我们才开始了解在哪个阶段谁帮助这些公司修路，所以我们邀请这样的人来帮助我们规划、建设和运营道路。

如果用我们的组织来比喻，所有的员工其实都是为了传递价值而努力的，但能否把高速公路修好、跑好，决定了价值传递的效率。

事实上，我们矩阵组织的变革才刚刚开始。

我认为至少要到2020年才能取得完整的成果，因为组织转型不可能一蹴而就，其研发周期和推广周期甚至比产品和平台开发还要长。

但同时，我们也面临着一个新的挑战，这就是人工智能大模型软件2.0的到来。

让我们来看看这个领域最好的两家公司是做什么的。

第一个是特斯拉。

目前的人工智能分为两种学习方式。

一是行为学习，就是训练大脑，让小脑发挥作用，就像自动驾驶一样。

另一种是训练大脑，让大脑工作，类似于OpenAI和ChatGPT。

当我们接受这些模型时，另一个巨大的变化发生了。

例如，过去我们每年需要对自动驾驶图像约10000帧进行手动标定，因此我们聘请了很多外包公司进行标定，每个外包公司的成本约为6至8元，每年的成本为接近1亿。

这只是用于自动驾驶的图像标定。

但当我们使用Software 2.0的大模型通过训练来进行自动校准时，结果和效果会非常可怕。

以前需要一年才能完成的事情，基本上三个小时就能完成，效率是人类的几倍。

这个领域的工作完全不同。

对于员工来说，他们会觉得用拳头打架就像用枪遇见人一样。

那么，在这种情况下，软件2.0如何与现有人才融合，为他们提供新的工作流程和激励机制，以及如何选拔任用？这将面临更大的挑战。

这不仅是理想汽车面临的挑战，也是这里所有从事汽车行业的企业家和创业者面临的共同挑战。

我们希望有机会在这方面进行更多的交流和探索。