別再說理想只會冰箱彩電大沙發，它已經布好下一個十年的局

如果讓你用三個詞形容理想汽車，估計很多人腦子里會蹦出同一個答案：冰箱、彩電、大沙發。

在大多數人的刻板印象里，理想是一家“產品經理驅動”的公司，懂用戶、很會做家庭向產品。

6月15日，Livis Day理想汽車軟件與具身智能發布會，給大家帶來硬核科技的另一面，從芯片、操作系統、感知系統到大模型等，理想拿出了一套全棧自研的完整技術方案。

更關鍵的是，這不是跟風，早在5年前它就已經開始布局。

五年磨一劍，技術都始于厚積薄發

2021年，當行業還在瘋狂堆屏幕、比音響、卷座艙豪華感的時候，理想就已經把星環OS整車操作系統立項。

當時沒人能理解，不就是個車機系統，基于安卓改改就行，為什么非要從零開始自研。

2022年，理想又正式立項自研AI芯片馬赫M100。自研芯片投入大、周期長、失敗率高，一家車企貿然闖入，大家都覺得會吃力不討好。

但理想沒有被外界的質疑聲打倒。

2023年，大模型風口興起，理想也組建基座模型團隊，從底層開始自研具身智能大模型。

現在，這些自研技術都已經交出了一份不錯的成績單：

星環OS早已上車并宣布開源，打破了國際AUTOSAR架構的長期壟斷；馬赫M100芯片量產落地全新L9 Livis，是全球首款量產的動態數據流AI芯片；馬赫VLA智駕模型、3D ViT感知、全線控底盤全部就位，形成了完整的技術閉環。

5年時間，理想把芯片、大模型、操作系統這些最核心的自研技術，幾乎全部走通。

一家靠“產品定義”起家的車企，為什么要扎進最苦最難的底層技術里？

因為“冰箱彩電大沙發”能贏下第一個十年，但贏不了第二個十年。當所有車企都學會了做家庭向產品、開始堆配置的時候，產品定義能力就不再是護城河。

“現在的智能汽車并不是真的智能”，理想重新定義智能

發布會上，李想一上臺就擺出了一個很多人質疑的問題：具身智能和造車有什么關系？

在他看來，現在的智能手機和智能汽車，都不是真正的智能，本質上還是功能驅動。

什么是智能手機、智能汽車？行業公認有三條標準：軟件定義硬件、必須能夠聯網、系統持續升級。

但李想從三個維度提出了不太一樣的判斷：

安全上，傳統智能汽車只能保證功能安全，遇到搞不定的復雜場景，就會交給人類接管。恰恰是這接管的一瞬間，反而成了事故的高發期；

能力上，現在的智駕只會前進和轉向，倒車、碰到危險時靠邊停車，它都還掌握不了；

效率上，反應速度遠不如人類，大多數趕時間的情況下，很多人都會選擇關掉智駕，自己開。

那真正的智能汽車是怎樣的？理想給出的方案是：具身智能汽車。

用具身智能來打造一輛保護人類安全、獨立完成任務、比人類更高效的具身智能汽車。

在他的構想下，具身智能汽車是4種角色的合體：一輛電動車+一位職業司機+一臺AI計算機+一個生活助手。

具身智能汽車在遇到復雜問題時，不會丟給人類，而是自己想辦法解決，你只需要對它下一句指令，之后等著它搞定。

現場演示了一個很有意思的案例，車內放著嘈雜的音樂，用戶在音樂聲中下指令讓理想同學哄第二排的小朋友睡覺，理想車身立馬開始搖晃起來，秒變嬰兒車，同時，理想同學聲音音調自動調低，空調變輕柔、燈光變暗。

拆解具身智能汽車，大腦、心臟、神經系統全自研

具身智能汽車不是一個抽象概念，理想已經把它形成了一套可落地的方案。

模擬人體，具身智能汽車的眼睛、大腦、心臟、神經系統、手腳等全部自研。

眼睛：3D ViT感知模型，“看懂”物理世界

傳統激光雷達只能識別障礙物的距離和形狀，但認不出紅綠燈顏色、讀不懂路牌文字、看不懂交警手勢。

理想3D ViT，真正開始讓系統從看見世界到讀懂世界。

它是行業首次上車的三維視覺感知技術，能實時構建出場景里每個物體在三維空間的精確位置、姿態和動作。

發布會現場，通過理想L9 Livis車輛，3D ViT展示了它的全域三維感知能力。它重建了整個場館的三維空間，臺下觀眾的一舉一動都被記錄下來。

大腦：語言智能、機器智能模型雙管齊下

理想汽車基座模型負責人詹錕認為，完整的具身智能和人腦一樣，也分為兩個部分：語言智能和機器智能。

語言智能上，理想發布兩款自研模型：馬赫Mind-Pro、馬赫Mind-Edge。

馬赫Mind-Pro在通用基準能力、指令跟隨、超長文本理解、高階數學推理、工具調用這些行業公認的容錯程度最低的項目里，都穩居行業第一梯隊。

除了紙面上的跑分外，它已經進入智慧出行、辦公、問答、娛樂等全部車載場景。

另一款模型馬赫Mind-Edge，則是行業真正落地的端側原生具身智能體。

在演示短片中，用戶在戶外通過理想Livis眼鏡，語音調控車內理想同學，讓AI幫忙找到遺落在車上的耳機。

而在機器智能上，5月發布的馬赫VLA大模型，則是從整車架構上完成了徹底重構，主打更安全、更高效、更強大。

綜合響應速度僅0.28秒，比普通人類駕駛員0.45秒的反應速度，快了近一半，接近F1車手0.25秒的人類極限。

這0.17秒的差距，相當于在120km/h的速度下，多出了一臺勞斯萊斯幻影的距離。

詹錕承諾，三季度將為Orin和Thor平臺的老車主推送全新?赫VLA模型，四季度模型能力將對齊特斯拉FSD V14。

心臟：馬赫M100，最強車規級芯片算力

理想自研的馬赫M100，堪稱本次發布會最硬核的技術突破之一。

它是全球首款動態數據流AI芯片，采用5nm工藝，單顆芯片算力達到1280TOPS，雙芯算力2560TOPS，是目前全世界量產的、最強大的車規級推理芯片。

傳統架構下，CPU就像個總管，所有任務都要它來調度分配，導致大量資源被浪費；數據流架構下，取消了總管一職，改成流水線作業，數據流到哪個計算單元，哪個單元就立刻開工，算完就傳給下一個。

因此，馬赫M100的算力利用率可以達到驚人的82%。

用它跑大模型，性能甚至能吊打桌面專業AI超算。

神經系統：星環OS，為AI原生設計的操作系統

星環OS很容易被誤認為是車機系統，但它實際是理想為具身智能專門設計的操作系統。

“感知-決策-執行”全鏈路深度融合。結合全線控底盤的極速響應，理想把端到端時延壓縮到了0.28秒，反應速度，比人類快40%。這就是系統協同的力量。

手和腳：全線控底盤，跟上大腦的決策速度

智能再強，執行跟不上也只是紙上談兵。

理想L9 Livis配置“完全體”線控底盤，線控轉向、后輪轉向、EMB線控制動全套拉滿，配合800V主動懸架。

它的存在，不只是為了提升駕駛體驗，更在于讓車輛的物理響應速度跟上了AI的決策速度。

比如馬赫VLA的反應速度是0.28秒，如果底盤執行沒跟上，那這些優化都得大打折扣。

自動駕駛是具身智能的上半場，人形機器人是下半場

看完大會，如果你覺得只講了汽車，那可能有個很關鍵的點被忽略了。

自動駕駛和人形機器人，本質上都是同一套東西，都是有感知、有大腦、能行動的具身智能體，它們的底層技術，感知算法、大模型、芯片、操作系統、運動控制邏輯，高度同源。

據晚點統計，過去兩年里，車企和智駕公司的核心成員，至少有20位流向了具身智能行業。其中，光理想汽車一家，就有10人。

因為理想的技術棧，從底層就是按照具身智能的邏輯來搭建，不是為了汽車單獨設計。

現在車上打磨的所有技術，未來都能平移到人形機器人上。

李想判斷，自動駕駛和人形機器人兩條賽道，都是5萬億美金規模的市場，而且買智能汽車的家庭，大概率也會第一批買家用機器人。

理想借汽車這個成熟的載體，打磨出一套通用的具身智能技術體系，等到下半場人形機器人進場，就是降維打擊。

按照理想的規劃，上半場分三個階段：2018-2023年是L2輔助駕駛，2023-2028年是L3自動駕駛，2028-2033年是L4無人駕駛。

下半場從2030年左右啟動，人形機器人從6歲兒童的泛化能力，逐步進化到12歲、18歲水平，最終走向AGI。

從產品驅動到技術驅動，理想走向第二個十年

發布會上，李想說了一句話：“過去十年，我們創造了一個移動的家。下一個十年，我們會給車和家賦予生命?！?/p>

第一個十年，理想靠對家庭用戶的精準洞察和超強的產品定義能力，從紅海中突圍，成為首個千億營收的新勢力車企。

產品定義能力可以幫你從0到1，卻撐不起長期壁壘。產品、配置有可能被模仿，只有底層技術別人拿不走。

所以第二個十年，理想決心要從產品定義能力轉向技術創新能力。

一些人喜歡拿“冰箱彩電大沙發”調侃理想，覺得它沒技術含量。

但回過頭發現，同行們也都開始學著理想做家庭場景、做空間體驗，而這個時候，理想縱身一躍，進入了下一個階段。

它不再是一家車企，而是向著具身智能科技公司轉型。下一個時代的入場券，理想已經拿在手里。