18歲放棄高考，創立百億美金上市公司，如今他又有一家公司上市
網商君
北京時間7月11日凌晨，理想汽車向美國證券交易委員會提交招股說明書，申請登陸納斯達克。如果順利，這意味著繼蔚來之后又一家中國造車新勢力在美國上市，也意味著李想帶出了又一家在美上市公司。
理想汽車創始人李想此前創辦了泡泡網和汽車之家。汽車之家2013年12月在紐交所上市，目前市值超過百億美金。
2015年，李想卸任汽車之家總裁，創立車和家，后更名為理想汽車。理想汽車的主要產品，是價格32.8萬元的智能電動SUV理想ONE。這一車型2019年12月開始批量交付，據稱交付已超過1萬臺。
根據招股書，理想汽車在2018年和2019年凈虧損分別為15.32億元和24.38億元，兩年合計凈虧損39.7億。到了今年一季度，盡管受疫情影響，但由于理想ONE帶來銷售收入，歸屬于股東的凈虧損僅為2.33億元。
李想在理想汽車持股25.1%，擁有70.3%投票權，將公司牢牢掌握在自己手中；美團創始人王興持股23.5%，擁有9.3%投票權；美團旗下Inspired Elite持股14.5%，擁有5.8%投票權；汽車之家聯合創始人樊錚旗下Rainbow Six持股6.1%，擁有2.4%投票權。
在一眾造車新勢力當中殺出血路，非常不容易。今年3月，李想在微博感嘆：“上百個新造車企業中，堅持到今天，從不拖欠員工的工資，從不拖欠供應商的貨款，這兩個最基本最本分的能做到的估計已經不超過五個了。”
李想沒有參加過高考。他1981年10月出生在河北石家莊。按照他自己的描述，18歲之前，學習成績中下等，老師親戚都覺得以后沒什么出息。高三開始，李想不想這么被人看不起，就把自己學習的計算機知識變成了個人網站，開始創業。
“雖然還是個體，或者是有很多人的作坊，但是我有了目標，在無數的問題中尋找機會，每天的工作排列重點，只做那影響90%結果中前3件的重要事情，剩下的問題選擇忽略，而不是被問題牽著走。把大的問題看做機會，不斷地達成階段性的目標。”
2004年，泡泡網一年下來已經有2000多萬收入。但李想說他遇到了瓶頸，由于沒有團隊管理能力，泡泡網實在上不去了。那年22歲的李想，開始了汽車之家的第二次創業。
2008年，汽車之家流量做到了第一。此前一年，在投資人薛蠻子介紹下，李想和創業伙伴樊錚接受海歸秦致空降擔任CEO。李想說，秦致的加入，讓他知道了什么才是更高級別的管理。
2019年春節，李想總結了創業20年經歷的“五個樓層”。從生為一個普通的人，到成為一個優秀的人、一個優秀的管理者、一個優秀的領導者、一個頂尖的領袖。
他說自己從2018年才認知到“成為一個頂尖的領袖”，而且才剛剛開始，還沒有任何實際的結果。但是，在智能電動車的紅海里，這是他唯一能夠勝出的機會所在。
“一個頂尖的領袖必須能夠給團隊清晰的使命愿景和價值觀，做好組織的建設，找到關鍵的領導者，讓團隊的每個人的價值充分發揮，不斷成長，認知自我，認知協作，認知管理。一個頂尖的領袖必須能夠帶領團隊制定精準的戰略，保證業務、人力、財務三位一體的去作戰，讓每一個人洞察商業、產品、技術之間相互的奧秘。我還在從四層痛苦地走向五層的路上……沒有退路。給我幾年時間，我再來給大家拿實實在在的結果分享。”
李想也是湖畔大學五屆學員。最近，湖畔大學微信公號刊登了與李想的一次對話，他談到行業的不確定性和確定性，談到對手特斯拉，談到新能源汽車的未來。
湖畔大學：你怎么看待新能源汽車行業當下的不確定性？
李想：我覺得疫情、暫時的經濟下滑等，是小的不確定性。我們還是要看到這里面長期的確定性是什么。
新能源汽車行業，核心有三個確定性的東西是我們要去改變的。你改變的程度越高，就越有價值。
第一個是充電，這是在中國或者在美國以外的市場長期解決不了的。
第二個是，有沒有辦法把車覆蓋到更多的人群，能不能進入到10萬-50萬占據銷量80%的主流人群。要做到這一步，一是要把成本真正壓下來，二是要把智能化、自動駕駛、電驅動這些東西做到更普及，好的技術應該讓更多人去使用。
第三個，接下來，傳統的一級供應商可能沒有辦法滿足我們之后技術的發展，所以自動駕駛、算力平臺，包括整個的智能座艙就全要開始自研了。
這跟PC廠商變成智能手機廠商有點類似。PC廠商把供應鏈做好以后攢起來就行，智能手機廠商從硬件到系統、云服務、安全、賬號都要自己來做，能力要求不一樣，價值也就完全不一樣。
我覺得這三個是接下來五年不變的，每一個往前進步了，汽車銷量就會持續提升。
湖畔大學：特斯拉在國內擴張的策略是什么樣的？
李想：用一切手段去擴張。他們也在持續解決我剛才說的三個問題，第一去建充電樁，第二不斷降價，覆蓋更多的價格區間，第三是技術投入，電池的投入、芯片的投入。
湖畔大學：你對未來5-10年汽車市場的戰略判斷，以及跟目前擴張策略的連接是什么？
李想：未來5-10年，自動駕駛是趨勢。自動駕駛是AI的競爭，在兩個方面，一個是車的AI，一個是道路環境的AI，這兩個全部來自于數據，AI的生產資料是數據。所以我們如何通過足夠多的車，獲得高質量的數據和高質量的訓練模型，這是未來自動駕駛競爭的根本。
我們現在賣出去的每一輛車，都帶著自動駕駛的能力，帶著自動駕駛的數據收集和訓練能力的。
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