理想汽車近日完成重要人事調整，原自動駕駛高級算法專家湛逸飛正式接任人形機器人部門負責人，直接向智能汽車群組負責人馬東輝匯報。這一變動標志著理想在具身智能領域的戰略布局進入新階段，同時原部門負責人郎咸朋將逐步淡出該業務線。
作為理想自動駕駛團隊的核心成員，湛逸飛自2021年8月加入后便主導多項關鍵技術突破。其負責的BEV算法通過統一多攝像頭視角，推動理想智駕系統從依賴高精地圖的“拼接感知”向無圖時代的“全局感知”躍遷。更值得關注的是，他主導的世界模型架構研發，通過構建物理世界運行規律的數字孿生，顯著提升了自動駕駛系統的環境理解與決策能力。這項技術不僅應用于智能汽車，更為人形機器人的環境交互提供了理論基礎。
技術遷移的可行性在組織架構調整中得到印證。今年初，理想將自動駕駛部門拆分為三個板塊：軟件本體部門整合智能空間與部分自動駕駛功能；基座模型部門承接通用AI能力建設；新設立的人形機器人部門則聚焦具身智能研發。這種布局充分利用了自動駕駛領域積累的算法框架、數據資產和工程化經驗，特別是環境感知、路徑規劃、運動控制等核心模塊的復用價值。
新任負責人湛逸飛擁有跨平臺研發經驗，加入理想前曾在百度、華為從事自動駕駛技術研究。這種技術背景使其成為連接汽車與機器人業務的理想人選。據內部人士透露，自今年1月新團隊組建以來，湛逸飛與郎咸朋頻繁開展行業調研，為機器人業務的技術路線制定奠定基礎。
原部門負責人郎咸朋的職業生涯堪稱理想智駕發展的縮影。作為2018年1月加入的“一號員工”，他帶領團隊完成從供應商方案到全棧自研的轉型，用89天實現高速NOA功能“衛城”的量產交付。面對特斯拉及國內新勢力的競爭壓力，他力主跳過中間技術階段，直接布局“端到端”架構與VLA模型，使理想智駕體驗在2024年躋身行業第一梯隊。其主導的無圖城市NOA方案，更成為理想技術追趕的關鍵里程碑。
技術演進路線圖顯示，理想智駕系統經歷三次重大升級：2024年10月“端到端+VLM”方案量產，2025年9月全量推送VLA架構，2026年1月通過OTA 8.2版本強化司機大模型。這些突破背后，是郎咸朋團隊對技術代差的精準判斷——在承認自研起步較晚的現實下，通過提前布局下一代架構實現彎道超車。
隨著湛逸飛全面接管機器人業務，理想的技術遷移戰略進入實質操作階段。人形機器人與智能汽車在傳感器配置、實時決策、運動控制等層面的相似性，為算法復用提供了天然土壤。特別是世界模型技術，既可增強自動駕駛系統的場景理解能力，也能為人形機器人的環境交互提供認知基礎。這種技術協同效應，或將重新定義AI終端產品的競爭格局。
