不舉桌子舉芯片，理想的“AI護(hù)城河”挖得夠深嗎？

6月15日，理想汽車首屆Livis Day軟件與具身智能發(fā)布會現(xiàn)場，理想汽車董事長兼CEO李想舉起馬赫M100芯片說：“給我拍張照片吧，這張照片旁邊最好標(biāo)上全世界性能最強(qiáng)的AI芯片，要不然網(wǎng)上留下的都是我舉桌子的。”

李想的一句玩笑話，也揭示了理想汽車未來十年的轉(zhuǎn)型決心：“過去十年，我們創(chuàng)造了一個移動的家。第二個十年，我們會給車和家，賦予生命。”

不做工具，做有生命的智能體

李想認(rèn)為：“今天的智能手機(jī)和智能汽車，都并不是真的智能。它們本質(zhì)上還是‘功能驅(qū)動’的，而不是一個有生命的智能體。”"功能"越加越多，但系統(tǒng)本身并不理解用戶真正想要什么，也不具備自主判斷和決策的能力。

那么，真正的智能汽車應(yīng)該長什么樣？李想給出的答案指向一個全新的物種——具身智能汽車。在他看來，真正的具身智能汽車必須具備三重屬性：保護(hù)人類安全、獨(dú)立完成任務(wù)、比人效率更高。

傳統(tǒng)智能汽車對安全的定義是“功能安全”，最大的特點(diǎn)是免責(zé)優(yōu)先。在簡單環(huán)境里，智駕表現(xiàn)很好，但一旦遇到復(fù)雜場景或極端天氣，系統(tǒng)可能會退出。李想對此直言不諱：“在這件事上，從法規(guī)上講，完全合規(guī)，充分地滿足了功能安全的要求。但是對于人類而言，恰恰是最不安全的。有接近一半的智駕事故，都是發(fā)生在接管的一瞬間，駕駛員毫無防備，就要去迎接即將發(fā)生的危險。”

他進(jìn)一步指出：“真正的具身智能，在安全上必須改變邏輯和觀念，必須以保護(hù)人為核心，這是一切設(shè)計必要的改變和根源。”

在解釋獨(dú)立完成任務(wù)的能力時，李想指出，今天的智能汽車更多是在調(diào)用功能，而不是獨(dú)立完成任務(wù)。今天所有智駕“從功能上講，只會向前開、向左轉(zhuǎn)、向右轉(zhuǎn)”，但還沒有掌握人在復(fù)雜場景下的倒車、靠邊停車等能力。真正的具身智能，要全面學(xué)習(xí)人類的技能，更重要的是必須能夠獨(dú)立去完成任務(wù)。

在效率層面，傳統(tǒng)智能汽車是“人機(jī)共駕、人機(jī)協(xié)同”。而真正的具身智能，必須做到比人類的效率更高。李想認(rèn)為：“保護(hù)人類安全，獨(dú)立完成任務(wù)，比人效率更高，這是所有人都想要的智能。”

由此，理想給具身智能汽車下了一個完整的定義：“四位一體”——它是一輛電動車、一位職業(yè)司機(jī)、一臺AI計算機(jī)，也是一位生活助手。“這不是四個產(chǎn)品，這應(yīng)該是一個產(chǎn)品。這就是理想汽車對于具身智能汽車的定義。”李想解釋道：“電動車和AI計算機(jī)就是‘具身’，職業(yè)司機(jī)和生活助手就是‘智能’。”

對標(biāo)特斯拉，打出三張底牌

有了“四位一體”的產(chǎn)品定義，接下來的問題是：理想憑什么能造出這樣一輛車？

理想給出的答案，是手握三張核心底牌：理解人類語言的 AI 模型、驅(qū)動車輛行動的自研芯片、貫通全域的底層操作系統(tǒng)。

具身智能的大腦由語言智能與機(jī)器智能深度融合構(gòu)成。語言智能由自研馬赫Mind-Pro與馬赫Mind-Edge承載，負(fù)責(zé)語言理解與邏輯推理。馬赫Mind-Pro推理效率是主流Agent模型的兩倍以上，在Agent專項(xiàng)評測中綜合性能超越多款主流大模型。馬赫Mind-Edge是行業(yè)領(lǐng)先的端側(cè)原生具身智能體，全天候主動感知、人車交互、自主控車全部在車端本地完成。

提升效率的任務(wù)由理想自研的馬赫VLA承載，負(fù)責(zé)三維視覺感知與軀體動作控制。馬赫VLA的綜合反應(yīng)速度達(dá)到0.28秒，比普通人類駕駛員0.45秒的平均反應(yīng)速度快約40%，已接近F1車手0.25秒的生理極限。在120km/h速度下，這意味著提前6米完成剎停。截至2026年6月14日，理想全系車型智能輔助駕駛系統(tǒng)累計主動避險超1727萬次。

更關(guān)鍵的是能力的“涌現(xiàn)”——馬赫VLA已實(shí)現(xiàn)自主倒車讓路、識別交警手勢、應(yīng)對低矮不規(guī)則障礙物等過去難以靠規(guī)則實(shí)現(xiàn)的場景。

理想汽車基座模型負(fù)責(zé)人詹錕透露，他上個月在硅谷連續(xù)體驗(yàn)了兩周特斯拉FSD V14.3，回國后“腦子里只剩了兩句話。第一，特斯拉真的太強(qiáng)大了。第二，壓力也真的太大了”。即便如此，他依然宣布，第四季度理想智能駕駛模型將“對齊FSD V14”。

拆掉馮·諾依曼，出一顆“數(shù)據(jù)流心臟”

馬赫VLA的0.28秒反應(yīng)速度、1727萬次主動避險、自主倒車和識別交警手勢——這些能力有一個共同的底座：算力。當(dāng)智駕從“感知”進(jìn)化到“理解”，座艙從“執(zhí)行指令”進(jìn)化到“拆解任務(wù)”，算力需求的增長幅度，已經(jīng)遠(yuǎn)超通用芯片的供給增長曲線。如果繼續(xù)依賴通用芯片，理想將很快撞上算力天花板。算法、操作系統(tǒng)、芯片之間每多一層“翻譯”，端到端時延就多一分損耗——而0.28秒的成績，正是在毫秒級博弈中摳出來的。

為此，理想選擇從計算架構(gòu)層面“重新出發(fā)”，理想汽車CTO謝炎說得很直白：“不能只是造比過去更快的芯片，而是必須造一種完全不同的芯片。”理想自研的全球首款動態(tài)數(shù)據(jù)流AI芯片——馬赫M100因此誕生。

馬赫M100從2022年正式立項(xiàng)，歷經(jīng)三年半打磨，于2026年5月實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)上車。采用5納米車規(guī)級工藝，單芯片算力1280TOPS，實(shí)際運(yùn)行效率超過82%。理想汽車CTO謝炎強(qiáng)調(diào)：不能只造一顆比過去更快的芯片，而是需要造一種完全不同的芯片。

這個“不同”指的是芯片架構(gòu)。傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)用指令隊列驅(qū)動計算，需要海量晶體管承擔(dān)管理開銷。而AI計算天然是并行的，理想因此拆掉中央式指令隊列，讓數(shù)據(jù)流動驅(qū)動計算。馬赫M100超過一半的芯片面積留給了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，由56個計算單元構(gòu)成。

在性能對比中，馬赫M100與英偉達(dá)Thor-U在CNN骨干網(wǎng)絡(luò)、UniAD和馬赫VLA模型測試中全部取得數(shù)倍性能領(lǐng)先。更驚人的是通用AI能力——理想在馬赫M100上部署了千問大模型，與售價4萬元的英偉達(dá)DGX Spark桌面超算對比：Prefill速度是后者的2.7倍，Decode速度是后者的1.5倍。“這是一個裝在車?yán)锏男酒纫慌_4萬塊的桌面超算跑得更快。”

隨著馬赫M100上車，理想打通了芯片、編譯器、操作系統(tǒng)、AI算法、域控制器的全棧自研。謝炎說：“馮·諾依曼架構(gòu)用七十年推動了通用計算的輝煌。今天，我們以馬赫M100為起點(diǎn)，希望用數(shù)據(jù)流架構(gòu)，接過歷史的這一棒，繼續(xù)推動AI計算再輝煌七十年！”

告別“移動的家”，理想切換兩條新“跑道”

2026年，Livis具身智能系統(tǒng)將在7月、9月和12月迎來三次OTA成長里程碑：7月智駕效率整體提升30%；9月實(shí)現(xiàn)全場景自主倒車；12月端到端反應(yīng)速度達(dá)到0.2秒，比人快56%，安全和效率全面超越人類。

三年時間，李想把這家公司的底層敘事從造車切換到了造AI。事實(shí)上，這場轉(zhuǎn)型從更早的時候就已經(jīng)啟動。2026年1月，李想召集了一場近兩小時的線上全員會，會議主題并非車輛產(chǎn)品規(guī)劃或銷量目標(biāo)，而是分享AI趨勢判斷、布局人形機(jī)器人。他在會上明確提出，公司要從“創(chuàng)造移動的家”轉(zhuǎn)向具身智能領(lǐng)域。面對外界“不務(wù)正業(yè)”的質(zhì)疑，李想此前回應(yīng)稱：“我相信大家看完發(fā)布會后，會認(rèn)為我們‘極務(wù)正業(yè)’。”

2026年一季度，在行業(yè)普遍收縮的背景下，理想研發(fā)費(fèi)用逆勢同比增長8.3%至27億元，全年預(yù)計投入約120億元。李想在發(fā)布會上將AI研發(fā)投入拉高到全年預(yù)算的50%。

理想汽車正在完成一次深刻的身份轉(zhuǎn)變。具身智能汽車的時代是否已經(jīng)到來，或許還需要時間檢驗(yàn)。但至少，理想汽車已經(jīng)給出了自己的答案——而且是一份從芯片到操作系統(tǒng)、從模型到OTA的全棧答卷。