智东西
理想淘汰老模型，智舱、智驾纷纷亮出AI具身智能新解法。
智东西6月15日消息，就在刚刚的理想汽车软件与具身智能发布会上，理想汽车把自己压箱底的AI底牌都掏出来了。
理想还把这套能力体系具象化成了一个“机器人”形象，将Livis打造成一套从感知、计算、决策到执行全部打通的具身智能系统。
具体来看马赫VLA大模型是具身智能的大脑，3D ViT感知模型是眼睛，马赫M100芯片是心脏，星环OS是神经系统，全线控底盘则是手脚。
单芯片1280TOPS的马赫M100 Ultra、对标特斯拉FSD V14的马赫VLA，以及李想提出的“安全和效率要超越人类”，构成了这场活动最有话题度的几个关键词。
▲李想在发布会现场
理想汽车创始人、CEO李想认为，过去行业通常把智能汽车定义为软件定义硬件、联网在线、可持续升级，但这些本质上仍是规则驱动，并不等于真正智能。
真正的具身智能汽车，要从功能安全进化到保护人类安全，从调用功能进化到独立完成任务，从行动缓慢进化到效率高于人类。
在这场活动上，理想汽车围绕座舱、语言智能、机器智能、自研芯片和产品体验，给出了其对“具身智能汽车”的完整解释。
一、公开王炸自研芯片细节 单颗算力1280TOPS本次发布会中，最硬核的产品当属单颗算力1280TOPS的理想自研芯片马赫M100 Ultra了。
▲李想手持马赫M100 Ultra
理想汽车CTO谢炎把马赫M100 Ultra放在了整个计算机架构变迁中解释。
过去通用计算时代有两大红利：摩尔定律带来的晶体管密度提升，以及登纳德缩放定律带来的功耗控制和主频提升。
▲通用计算时代两大红利
但2004年前后，芯片制程进入65nm后，漏电问题开始显著出现，登纳德缩放定律失效。
2010年后，摩尔定律也开始放缓，每一代制程带来的性能提升不再轻松翻倍。
与此同时，AI推理算力需求快速增长。传统冯·诺依曼架构以顺序指令驱动计算，虽然适合通用计算，但会用大量晶体管处理缓存、调度、分支预测等管理开销。
▲AI时代的计算变迁
在AI计算任务中，传统架构的效率瓶颈会被进一步放大。
对此，理想的答案是数据流架构。
谢炎说，AI计算天然是并行的，数据是张量，关系是确定的，流动路径是清晰的。
▲马赫芯片数据流架构
它更像一张数据依赖图，而不是一条指令队列。因此，马赫M100不再让中央指令队列主导计算，而是让数据流动驱动计算发生。
▲马赫M100 Ultra主要参数
硬件参数上，马赫M100 Ultra采用5nm车规级工艺，单芯片算力1280TOPS。更关键的是，因为数据流架构设计，马赫M100的实际算力利用率超过82%。
▲马赫M100芯片架构
芯片内部，理想将超过一半晶圆面积给到神经网络处理器。
芯片NPU部分由56个计算单元和1个数据处理模块构成，采用“网格总线+数据环形总线”的双互联架构。
网格总线提供高带宽点对点通路，数据环形总线提供确定性的广播通路，使数据在阵列中流动到哪里，就在哪里触发计算。
CPU部分，马赫M100 Ultra采用24核心Arm Cortex-A78AE，主频2.3GHz，负责安全系统控制等任务。
内存系统则采用8路LPDDR5X子系统，片外内存带宽达到273GB/s，为大模型和多模态推理提供高速数据通道。
▲马赫M100对比Thor-U
在性能对比中，理想将马赫M100与智驾领域主流芯片Thor-U进行对标，测试项目包括CNN-Based骨干网络、UniAD以及理想MindVLA核心模型，马赫M100在相关测试中表现出彩。
与此同时，马赫M100也不是单一辅助驾驶芯片，它已经跑通车上所有智能化场景，包括语言大模型、Agent、多模态感知和具身智能任务。
▲马赫M100可以适用于更多AI场景
此外，安全是理想自研芯片的另一个重点。
车端芯片被攻击，威胁的不只是隐私，而可能是生命安全。
因此，理想把密钥保护、设备身份、可信启动链和关键权限管控前置到芯片设计中，再通过全栈自研软件统一调度，让芯片、编译器、操作系统、AI算法和域控制器在同一套可信基础上协同运行。
▲理想的全链路防御体系
随着马赫M100量产部署，理想称其已经实现芯片、编译器、操作系统、AI算法和域控制器的全栈自研。
换句话说，理想已经把智能汽车最核心的硬件、软件和运行逻辑都握在自己手里，从而得到了全链路的安全控制。
二、重构自动驾驶模型 “感知、预测、规划”走向统一模型有了优秀的硬件，软件架构也需要同步优化。
在理想的技术框架里，具身智能的大脑由两部分组成：语言智能和机器智能。
▲理想汽车解读具身智能大脑
语言智能负责理解指令、逻辑推理和任务规划；机器智能负责看懂物理世界，并把决策转化为动作。
机器智能部分，理想汽车基座模型负责人詹锟提到，自己在美国连续深度体验两周特斯拉FSD V14.3后压力很大。
随后，詹锟直接宣布了一个相当激进的目标——计划在第四季度对齐特斯拉FSD V14能力。
针对模型能力，理想汽车发布了全新的马赫VLA大模型，并从多个角度进行了解读。
▲马赫VLA
首先是安全方面，截至6月14日，理想辅助驾驶系统累计规避安全风险17273307次，其中重大避险55671次。
理想把过去几年的安全演进梳理为一条时间线。
▲理想汽车安全演进时间线
2022年，激光雷达首次落地主动安全体系；2023年，AEB完成全速度段覆盖；2024年，行业首发AES，同时实现360度低速全方位防御；2025年，AES进一步升级，支持多车连续避让和防御躲避被撞；2026年，新增悬空障碍物识别，夜间极速刹停上限提升至130km/h。
效率层面，新一代马赫VLA系统反应耗时为0.28秒，快于普通人0.45秒的平均反应时间。
在120km/h车速下，这0.17秒差距相当于多出约6米有效安全距离。
▲马赫VLA响应速度
这一反应速度背后，是从光子到车轮的全链路优化。
通过新一代马赫VLA架构，系统视觉输入时延降低47%，模型推理时延降低43%，底盘响应降低38%，操作系统调度降低28%，整体端到端时延降低40%。
▲马赫VLA减少全链路时延
这也解释了理想为什么反复强调“芯片快+软件快+底盘快”，而不是只讲单个模型能力。
能力层面，马赫VLA的核心变化是架构统一。
传统辅助驾驶系统中，感知、预测、规划往往分别工作，容易出现“看见了但决策不对”“识别没问题但规划离谱”的情况。
▲马赫VLA采用一个统一框架
理想这次将其升级为原生多模态MoE模型，让看见、理解、思考和行动在同一个框架内对齐。
算力和训练规模也同步放大。
双马赫M100让车端算力达到2560TOPS；模仿学习数据规模提升50%；强化学习数据量提升15倍，强化学习训练算力提升5倍；模型参数量提升10倍，每秒Token计算量提升15倍。
▲马赫VLA能力提升
在视觉能力上，理想对行业追逐高线数激光雷达的趋势提出了不同看法。
一定程度上，激光雷达线数再高，也无法识别红绿灯颜色、读懂施工路牌文字，或理解穿黄马甲保安的手势。
▲理想的3D ViT能力
理想的3D ViT能力则试图快速重建三维世界，使系统从“看见障碍物”进化到“理解场景”。
按照规划，理想将在第三季度为AD Max推送全新马赫VLA，并在第四季度对齐特斯拉FSD V14能力。
▲四季度将对齐特斯拉FSD V14
三、语言智能淘汰老模型 针对云、端分别发布新模型语言智能方面，理想淘汰了此前模型，发布马赫Mind-Pro和马赫Mind-Edge。
马赫Mind-Pro面向云端Agent能力，覆盖车辆控制、智慧出行、办公、问答、娱乐等车载场景。
▲马赫Mind-Pro跑分
马赫Mind-Pro在IFEval指令跟随、LongBench-v2超长文本理解、AIME26高阶数学推理、BFCL-v4工具调用等基准测试中进入行业第一梯队。
在Agent专项领域，Claw系列榜单等实景测试中，综合性能超过多数主流Agent模型。
相比跑分，更值得关注的是效率指标。
理想称，马赫Mind-Pro通过Token压缩技术，在任务完成率不下降的前提下，整体Token平均消耗降低38%，工具调用冗余轮次降低47%，模型TPS峰值达到208token/s。
▲马赫Mind-4-Pro对比某模型的优势
对于车载Agent来说，这些数字意味着同样一个任务可以用更少Token、更少调用轮次和更低时延完成，而不只是跑分好看。
训练体系上，理想为马赫Mind-Pro搭建了数百套真实业务沙箱环境，高精度模拟工具调用流程，并采用混合强化学习训练体系，包括关键单步强化学习、场内多步强化学习和在线环境强化学习。
这套训练体系主要解决了复杂场景决策不准，以及模型落地到真实车载业务时适配性差的问题。
马赫Mind-Edge则是端侧原生智能体模型，它不是云端大模型的裁剪版，而是从底层面向车载场景设计。
▲马赫Mind-Edge
马赫Mind-Edge采用多模态流式时序建模，可以连续理解车内动态物理世界，并具备因果推理和自主决策能力。
车辆的全天候主动感知、人车交互、自主控车、多模态问答都可以在车端本地完成，数据不上传。
四、解构新一代座舱 首发骁龙座舱8797 Elite软硬件能力可以说是汽车的基座，最终还需要通过座舱来展现。
理想汽车新一代座舱的核心是全景宽幅屏。
理想方面称，团队曾尝试过16:9、中等宽幅和更高比例的屏幕方案，但16:9显得局促，更高的屏幕又会侵占驾驶视线，最终形成了现在的全景宽幅布局。
主驾区域显示宽度达到上一代双连屏的约1.5倍，地图、车速、续航、车辆控制和媒体控制都被放在更靠近驾驶员的位置；进入泊车场景时，环境感知画面会自动放大，其他应用则自适应缩小。
硬件上，理想SS HW 4.0座舱架构首发搭载骁龙座舱8797 Elite。
▲理想SS HW 4.0平台
新一代座舱硬件性能已经从追平手机进入到超越主流手机的阶段，支持行业首个全景屏90Hz高刷新率，并配合180Hz触控采样率和自研底层系统，实现更快的触控响应。
软件体验层面，理想重构了图标、页面动效、控件回弹、实时动态高斯模糊和光影反馈。副驾娱乐场景下，屏幕可以一键进入主副驾1:1分屏。
停车观影时，汽车主驾内容会收起，视频内容沉浸式铺开，显示宽度相比此前双屏提升约1.7倍。
此外，影音仍是理想座舱的重要入口。
▲理想L9 Livis配备9.6.3环绕全景声音响系统
理想披露，车主在78%的旅程中都会使用媒体功能。新一代L9 Livis配备9.3.6环绕全景声音响系统，并通过前后排独立声区、头枕音响和空间音频算法，强化多座位的沉浸体验。
▲理想汽车将支持CarPlay
同时，理想还将对CarPlay提供支持，并与HUD、方向盘控制联动。Apple Music将结合车内全景声系统，提供更完整的空间音频体验。
五、李想现场研判：智能汽车不能只停留在“功能驱动”李想在发布会上提出了一个判断：今天的智能手机和智能汽车，其实都还不是真正智能。它们虽然能够联网、升级，也可以由软件定义硬件。
但这套系统本质上仍然是功能驱动系统，不是一个能理解目标、判断环境并独立行动的智能体。
▲李想称目前的智能汽车并不智能
他把智能汽车的进化拆成三个维度：安全、能力和效率。
在安全上，传统智能汽车通常满足的是功能安全。系统遇到复杂、极端或未见过的场景时，可以选择退出并把控制权交还给驾驶员。
但在真实道路中，危险恰恰可能发生在接管瞬间。李想认为，具身智能汽车的安全逻辑不能只是“系统免责”，而应当以保护人为核心。
▲李想解读具身智能汽车三要素
在能力上，传统智能汽车更多是在调用功能，或在特定条件下执行辅助驾驶。
但具身智能需要独立完成任务，能够像人一样理解场景，例如自主倒车、靠边停车、识别保安手势、理解施工绕行、完成接人和停车等连续任务。
在效率上，李想指出，用户在赶时间、进入胡同、通过窄路或面对复杂道路时，经常会选择自己开，而不是使用辅助驾驶。
这样的原因也很直接，现有系统的效率和反应速度还不够高。理想给具身智能汽车设定的目标，是比人更安全、比人更能完成任务，也比人更高效。
在产品定义上，李想给出了一个相对清晰的答案。
▲具身智能产品本质
具身智能汽车不是某个单点功能，而是一辆电动车、一位职业司机、一台AI计算机和一个生活助手的融合。
电动车提供身体和移动能力，职业司机负责可靠完成出行任务，AI计算机提供模型和算力，生活助手则理解用户需求并调度服务。
现场演示中，理想不仅通过长指令展示了车辆控制能力，还展示了复杂任务规划能力。
第一个复杂任务是接机和洗尘宴安排。
▲车机安排复杂场景
用户告诉理想同学：朋友乘坐CA1314航班来北京，且是素食主义者，需要先接机，再去望京找餐厅吃洗尘宴。
这就意味着系统需要理解航班号、判断到达机场和时间，再结合饮食偏好寻找餐厅并规划路线。
现场演示中，理想同学给出了精准的规划。
第二个任务是燕京八景路线规划。用户要求先去金台夕照，最后去居庸叠翠。
▲车机安排燕京八景游览
系统不仅搜索各景点位置，还根据开放状态和时间限制进行筛选，最终没有机械地把八个点全部塞进路线，而是生成了现实中更可执行的游览方案。
第三个任务更接近日常家庭场景：用户需要按照指定顺序接上分散在蓝色港湾、望京、中关村、马泉营等地的家人，最后去三里屯给孩子过生日。
▲车机进行复杂任务安排
这个任务难点在于人物介绍顺序和实际接人顺序并不一致，系统需要记住每个人的位置、身份和接送顺序，并最终生成多点导航路线。
现场演示中，系统成功输出了一条约86.5公里的路线。
▲车机最终输出的路线
更有“具身智能”特征的是车内场景控制。
面对“哄二排孩子睡觉”的场景，理想同学不只是播放摇篮曲，而是同时降低音量、调节空调、改变灯光，并调用主动悬架，让车辆呈现类似摇篮的律动。
▲全主动悬架化身摇篮
此外，理想还展示了车辆在雷达被遮挡时自主靠边停车并提示用户处理；自动前往理想自动充电站充电，并在充电完成后挪出车位。
面对高难度停车位时通过VLA寻找更高效的代泊方案；在园区停车时，车辆还能与停车管理人员交流，理解指引后前往合适车位。
六、新功能计划三次OTA 7月、9月、12月逐步释放能力发布会最后，李想预告了今年三个关键OTA节点。
▲今年三个关键OTA节点
7月OTA的主题是效率提升。
此次更新，辅助驾驶效率将整体提升30%，并覆盖限宽墩、限高杆等场景。
现场展示的出行导游Agent技能上线，车友对讲机功能上线，两天一度电的哨兵模式上线。
此外，还将上线利用主动悬架硬件能力实现的便捷换胎功能。
▲7月OTA功能
9月OTA将重点补齐更像人类司机的能力，包括窄路倒车、会车倒车让行、复杂路面通过，以及智能地锁和车库门控制。
Agent也将进一步连接电脑和手机，调用办公、社交软件信息，CarPlay和Apple Music无损音质也会在这一阶段推出。
▲9月OTA功能
12月OTA则是理想最有野心的一步：让Livis的安全和效率超越人类。
按照发布会说法，系统将在用户误触方向盘导致辅助驾驶退出时继续保护安全。
当用户紧急打方向但角度不足以避险时，Livis会主动介入，寻找更安全的轨迹。
面对交警疏导交通，系统也可以理解指挥并有序通行。
此外，理想汽车还将继续释放马赫M100潜力，将最快反应速度提升到0.2秒，比普通人快56%。
结语：理想全面布局具身智能这场发布会的重点，不只是理想做了一块更大的屏幕、一套更强的辅助驾驶系统，或一颗更高算力的芯片。
可以说，理想试图把座舱、模型、芯片、操作系统、辅助驾驶、车内交互和生活服务，统一到“具身智能汽车”这个故事里。
不难看出，理想已经不满足于继续讲“移动的家”这个故事。
它希望汽车从一个可升级的交通工具，变成一个能够理解环境、理解人、并主动完成任务的智能体。
用李想的话说，过去十年理想创造了一个移动的家，接下来要给车和家赋予生命。
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