智東西
作者 ｜ Janson
編輯 ｜ 志豪

理想淘汰老模型，智艙、智駕紛紛亮出AI具身智能新解法。

智東西6月15日消息，就在剛剛的理想汽車軟件與具身智能發(fā)布會(huì)上，理想汽車把自己壓箱底的AI底牌都掏出來了。

理想還把這套能力體系具象化成了一個(gè)“機(jī)器人”形象，將Livis打造成一套從感知、計(jì)算、決策到執(zhí)行全部打通的具身智能系統(tǒng)。

具體來看馬赫VLA大模型是具身智能的大腦，3D ViT感知模型是眼睛，馬赫M100芯片是心臟，星環(huán)OS是神經(jīng)系統(tǒng)，全線控底盤則是手腳。

單芯片1280TOPS的馬赫M100 Ultra、對(duì)標(biāo)特斯拉FSD V14的馬赫VLA，以及李想提出的“安全和效率要超越人類”，構(gòu)成了這場(chǎng)活動(dòng)最有話題度的幾個(gè)關(guān)鍵詞。

▲李想在發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng)

理想汽車創(chuàng)始人、CEO李想認(rèn)為，過去行業(yè)通常把智能汽車定義為軟件定義硬件、聯(lián)網(wǎng)在線、可持續(xù)升級(jí)，但這些本質(zhì)上仍是規(guī)則驅(qū)動(dòng)，并不等于真正智能。

真正的具身智能汽車，要從功能安全進(jìn)化到保護(hù)人類安全，從調(diào)用功能進(jìn)化到獨(dú)立完成任務(wù)，從行動(dòng)緩慢進(jìn)化到效率高于人類。

在這場(chǎng)活動(dòng)上，理想汽車圍繞座艙、語(yǔ)言智能、機(jī)器智能、自研芯片和產(chǎn)品體驗(yàn)，給出了其對(duì)“具身智能汽車”的完整解釋。

一、公開王炸自研芯片細(xì)節(jié) 單顆算力1280TOPS

本次發(fā)布會(huì)中，最硬核的產(chǎn)品當(dāng)屬單顆算力1280TOPS的理想自研芯片馬赫M100 Ultra了。

▲李想手持馬赫M100 Ultra

理想汽車CTO謝炎把馬赫M100 Ultra放在了整個(gè)計(jì)算機(jī)架構(gòu)變遷中解釋。

過去通用計(jì)算時(shí)代有兩大紅利：摩爾定律帶來的晶體管密度提升，以及登納德縮放定律帶來的功耗控制和主頻提升。

▲通用計(jì)算時(shí)代兩大紅利

但2004年前后，芯片制程進(jìn)入65nm后，漏電問題開始顯著出現(xiàn)，登納德縮放定律失效。

2010年后，摩爾定律也開始放緩，每一代制程帶來的性能提升不再輕松翻倍。

與此同時(shí)，AI推理算力需求快速增長(zhǎng)。傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)以順序指令驅(qū)動(dòng)計(jì)算，雖然適合通用計(jì)算，但會(huì)用大量晶體管處理緩存、調(diào)度、分支預(yù)測(cè)等管理開銷。

▲AI時(shí)代的計(jì)算變遷

在AI計(jì)算任務(wù)中，傳統(tǒng)架構(gòu)的效率瓶頸會(huì)被進(jìn)一步放大。

對(duì)此，理想的答案是數(shù)據(jù)流架構(gòu)。

謝炎說，AI計(jì)算天然是并行的，數(shù)據(jù)是張量，關(guān)系是確定的，流動(dòng)路徑是清晰的。

▲馬赫芯片數(shù)據(jù)流架構(gòu)

它更像一張數(shù)據(jù)依賴圖，而不是一條指令隊(duì)列。因此，馬赫M100不再讓中央指令隊(duì)列主導(dǎo)計(jì)算，而是讓數(shù)據(jù)流動(dòng)驅(qū)動(dòng)計(jì)算發(fā)生。

▲馬赫M100 Ultra主要參數(shù)

硬件參數(shù)上，馬赫M100 Ultra采用5nm車規(guī)級(jí)工藝，單芯片算力1280TOPS。更關(guān)鍵的是，因?yàn)閿?shù)據(jù)流架構(gòu)設(shè)計(jì)，馬赫M100的實(shí)際算力利用率超過82%。

▲馬赫M100芯片架構(gòu)

芯片內(nèi)部，理想將超過一半晶圓面積給到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。

芯片NPU部分由56個(gè)計(jì)算單元和1個(gè)數(shù)據(jù)處理模塊構(gòu)成，采用“網(wǎng)格總線+數(shù)據(jù)環(huán)形總線”的雙互聯(lián)架構(gòu)。

網(wǎng)格總線提供高帶寬點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通路，數(shù)據(jù)環(huán)形總線提供確定性的廣播通路，使數(shù)據(jù)在陣列中流動(dòng)到哪里，就在哪里觸發(fā)計(jì)算。

CPU部分，馬赫M100 Ultra采用24核心Arm Cortex-A78AE，主頻2.3GHz，負(fù)責(zé)安全系統(tǒng)控制等任務(wù)。

內(nèi)存系統(tǒng)則采用8路LPDDR5X子系統(tǒng)，片外內(nèi)存帶寬達(dá)到273GB/s，為大模型和多模態(tài)推理提供高速數(shù)據(jù)通道。

▲馬赫M100對(duì)比Thor-U

在性能對(duì)比中，理想將馬赫M100與智駕領(lǐng)域主流芯片Thor-U進(jìn)行對(duì)標(biāo)，測(cè)試項(xiàng)目包括CNN-Based骨干網(wǎng)絡(luò)、UniAD以及理想MindVLA核心模型，馬赫M100在相關(guān)測(cè)試中表現(xiàn)出彩。

與此同時(shí)，馬赫M100也不是單一輔助駕駛芯片，它已經(jīng)跑通車上所有智能化場(chǎng)景，包括語(yǔ)言大模型、Agent、多模態(tài)感知和具身智能任務(wù)。

▲馬赫M100可以適用于更多AI場(chǎng)景

此外，安全是理想自研芯片的另一個(gè)重點(diǎn)。

車端芯片被攻擊，威脅的不只是隱私，而可能是生命安全。

因此，理想把密鑰保護(hù)、設(shè)備身份、可信啟動(dòng)鏈和關(guān)鍵權(quán)限管控前置到芯片設(shè)計(jì)中，再通過全棧自研軟件統(tǒng)一調(diào)度，讓芯片、編譯器、操作系統(tǒng)、AI算法和域控制器在同一套可信基礎(chǔ)上協(xié)同運(yùn)行。

▲理想的全鏈路防御體系

隨著馬赫M100量產(chǎn)部署，理想稱其已經(jīng)實(shí)現(xiàn)芯片、編譯器、操作系統(tǒng)、AI算法和域控制器的全棧自研。

換句話說，理想已經(jīng)把智能汽車最核心的硬件、軟件和運(yùn)行邏輯都握在自己手里，從而得到了全鏈路的安全控制。

二、重構(gòu)自動(dòng)駕駛模型 “感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃”走向統(tǒng)一模型

有了優(yōu)秀的硬件，軟件架構(gòu)也需要同步優(yōu)化。

在理想的技術(shù)框架里，具身智能的大腦由兩部分組成：語(yǔ)言智能和機(jī)器智能。

▲理想汽車解讀具身智能大腦

語(yǔ)言智能負(fù)責(zé)理解指令、邏輯推理和任務(wù)規(guī)劃；機(jī)器智能負(fù)責(zé)看懂物理世界，并把決策轉(zhuǎn)化為動(dòng)作。

機(jī)器智能部分，理想汽車基座模型負(fù)責(zé)人詹錕提到，自己在美國(guó)連續(xù)深度體驗(yàn)兩周特斯拉FSD V14.3后壓力很大。

隨后，詹錕直接宣布了一個(gè)相當(dāng)激進(jìn)的目標(biāo)——計(jì)劃在第四季度對(duì)齊特斯拉FSD V14能力。

針對(duì)模型能力，理想汽車發(fā)布了全新的馬赫VLA大模型，并從多個(gè)角度進(jìn)行了解讀。

▲馬赫VLA

首先是安全方面，截至6月14日，理想輔助駕駛系統(tǒng)累計(jì)規(guī)避安全風(fēng)險(xiǎn)17273307次，其中重大避險(xiǎn)55671次。

理想把過去幾年的安全演進(jìn)梳理為一條時(shí)間線。

▲理想汽車安全演進(jìn)時(shí)間線

2022年，激光雷達(dá)首次落地主動(dòng)安全體系；2023年，AEB完成全速度段覆蓋；2024年，行業(yè)首發(fā)AES，同時(shí)實(shí)現(xiàn)360度低速全方位防御；2025年，AES進(jìn)一步升級(jí)，支持多車連續(xù)避讓和防御躲避被撞；2026年，新增懸空障礙物識(shí)別，夜間極速剎停上限提升至130km/h。

效率層面，新一代馬赫VLA系統(tǒng)反應(yīng)耗時(shí)為0.28秒，快于普通人0.45秒的平均反應(yīng)時(shí)間。

在120km/h車速下，這0.17秒差距相當(dāng)于多出約6米有效安全距離。

▲馬赫VLA響應(yīng)速度

這一反應(yīng)速度背后，是從光子到車輪的全鏈路優(yōu)化。

通過新一代馬赫VLA架構(gòu)，系統(tǒng)視覺輸入時(shí)延降低47%，模型推理時(shí)延降低43%，底盤響應(yīng)降低38%，操作系統(tǒng)調(diào)度降低28%，整體端到端時(shí)延降低40%。

▲馬赫VLA減少全鏈路時(shí)延

這也解釋了理想為什么反復(fù)強(qiáng)調(diào)“芯片快+軟件快+底盤快”，而不是只講單個(gè)模型能力。

能力層面，馬赫VLA的核心變化是架構(gòu)統(tǒng)一。

傳統(tǒng)輔助駕駛系統(tǒng)中，感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃往往分別工作，容易出現(xiàn)“看見了但決策不對(duì)”“識(shí)別沒問題但規(guī)劃離譜”的情況。

▲馬赫VLA采用一個(gè)統(tǒng)一框架

理想這次將其升級(jí)為原生多模態(tài)MoE模型，讓看見、理解、思考和行動(dòng)在同一個(gè)框架內(nèi)對(duì)齊。

算力和訓(xùn)練規(guī)模也同步放大。

雙馬赫M100讓車端算力達(dá)到2560TOPS；模仿學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)規(guī)模提升50%；強(qiáng)化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)量提升15倍，強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練算力提升5倍；模型參數(shù)量提升10倍，每秒Token計(jì)算量提升15倍。

▲馬赫VLA能力提升

在視覺能力上，理想對(duì)行業(yè)追逐高線數(shù)激光雷達(dá)的趨勢(shì)提出了不同看法。

一定程度上，激光雷達(dá)線數(shù)再高，也無法識(shí)別紅綠燈顏色、讀懂施工路牌文字，或理解穿黃馬甲保安的手勢(shì)。

▲理想的3D ViT能力

理想的3D ViT能力則試圖快速重建三維世界，使系統(tǒng)從“看見障礙物”進(jìn)化到“理解場(chǎng)景”。

按照規(guī)劃，理想將在第三季度為AD Max推送全新馬赫VLA，并在第四季度對(duì)齊特斯拉FSD V14能力。

▲四季度將對(duì)齊特斯拉FSD V14

三、語(yǔ)言智能淘汰老模型 針對(duì)云、端分別發(fā)布新模型

語(yǔ)言智能方面，理想淘汰了此前模型，發(fā)布馬赫Mind-Pro和馬赫Mind-Edge。

馬赫Mind-Pro面向云端Agent能力，覆蓋車輛控制、智慧出行、辦公、問答、娛樂等車載場(chǎng)景。

▲馬赫Mind-Pro跑分

馬赫Mind-Pro在IFEval指令跟隨、LongBench-v2超長(zhǎng)文本理解、AIME26高階數(shù)學(xué)推理、BFCL-v4工具調(diào)用等基準(zhǔn)測(cè)試中進(jìn)入行業(yè)第一梯隊(duì)。

在Agent專項(xiàng)領(lǐng)域，Claw系列榜單等實(shí)景測(cè)試中，綜合性能超過多數(shù)主流Agent模型。

相比跑分，更值得關(guān)注的是效率指標(biāo)。

理想稱，馬赫Mind-Pro通過Token壓縮技術(shù)，在任務(wù)完成率不下降的前提下，整體Token平均消耗降低38%，工具調(diào)用冗余輪次降低47%，模型TPS峰值達(dá)到208token/s。

▲馬赫Mind-4-Pro對(duì)比某模型的優(yōu)勢(shì)

對(duì)于車載Agent來說，這些數(shù)字意味著同樣一個(gè)任務(wù)可以用更少Token、更少調(diào)用輪次和更低時(shí)延完成，而不只是跑分好看。

訓(xùn)練體系上，理想為馬赫Mind-Pro搭建了數(shù)百套真實(shí)業(yè)務(wù)沙箱環(huán)境，高精度模擬工具調(diào)用流程，并采用混合強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練體系，包括關(guān)鍵單步強(qiáng)化學(xué)習(xí)、場(chǎng)內(nèi)多步強(qiáng)化學(xué)習(xí)和在線環(huán)境強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

這套訓(xùn)練體系主要解決了復(fù)雜場(chǎng)景決策不準(zhǔn)，以及模型落地到真實(shí)車載業(yè)務(wù)時(shí)適配性差的問題。

馬赫Mind-Edge則是端側(cè)原生智能體模型，它不是云端大模型的裁剪版，而是從底層面向車載場(chǎng)景設(shè)計(jì)。

▲馬赫Mind-Edge

馬赫Mind-Edge采用多模態(tài)流式時(shí)序建模，可以連續(xù)理解車內(nèi)動(dòng)態(tài)物理世界，并具備因果推理和自主決策能力。

車輛的全天候主動(dòng)感知、人車交互、自主控車、多模態(tài)問答都可以在車端本地完成，數(shù)據(jù)不上傳。

四、解構(gòu)新一代座艙 首發(fā)驍龍座艙8797 Elite

軟硬件能力可以說是汽車的基座，最終還需要通過座艙來展現(xiàn)。

理想汽車新一代座艙的核心是全景寬幅屏。

理想方面稱，團(tuán)隊(duì)曾嘗試過16:9、中等寬幅和更高比例的屏幕方案，但16:9顯得局促，更高的屏幕又會(huì)侵占駕駛視線，最終形成了現(xiàn)在的全景寬幅布局。

主駕區(qū)域顯示寬度達(dá)到上一代雙連屏的約1.5倍，地圖、車速、續(xù)航、車輛控制和媒體控制都被放在更靠近駕駛員的位置；進(jìn)入泊車場(chǎng)景時(shí)，環(huán)境感知畫面會(huì)自動(dòng)放大，其他應(yīng)用則自適應(yīng)縮小。

硬件上，理想SS HW 4.0座艙架構(gòu)首發(fā)搭載驍龍座艙8797 Elite。

▲理想SS HW 4.0平臺(tái)

新一代座艙硬件性能已經(jīng)從追平手機(jī)進(jìn)入到超越主流手機(jī)的階段，支持行業(yè)首個(gè)全景屏90Hz高刷新率，并配合180Hz觸控采樣率和自研底層系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)更快的觸控響應(yīng)。

軟件體驗(yàn)層面，理想重構(gòu)了圖標(biāo)、頁(yè)面動(dòng)效、控件回彈、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)高斯模糊和光影反饋。副駕娛樂場(chǎng)景下，屏幕可以一鍵進(jìn)入主副駕1:1分屏。

停車觀影時(shí)，汽車主駕內(nèi)容會(huì)收起，視頻內(nèi)容沉浸式鋪開，顯示寬度相比此前雙屏提升約1.7倍。

此外，影音仍是理想座艙的重要入口。

▲理想L9 Livis配備9.6.3環(huán)繞全景聲音響系統(tǒng)

理想披露，車主在78%的旅程中都會(huì)使用媒體功能。新一代L9 Livis配備9.3.6環(huán)繞全景聲音響系統(tǒng)，并通過前后排獨(dú)立聲區(qū)、頭枕音響和空間音頻算法，強(qiáng)化多座位的沉浸體驗(yàn)。

▲理想汽車將支持CarPlay

同時(shí)，理想還將對(duì)CarPlay提供支持，并與HUD、方向盤控制聯(lián)動(dòng)。Apple Music將結(jié)合車內(nèi)全景聲系統(tǒng)，提供更完整的空間音頻體驗(yàn)。

五、李想現(xiàn)場(chǎng)研判：智能汽車不能只停留在“功能驅(qū)動(dòng)”

李想在發(fā)布會(huì)上提出了一個(gè)判斷：今天的智能手機(jī)和智能汽車，其實(shí)都還不是真正智能。它們雖然能夠聯(lián)網(wǎng)、升級(jí)，也可以由軟件定義硬件。

但這套系統(tǒng)本質(zhì)上仍然是功能驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，不是一個(gè)能理解目標(biāo)、判斷環(huán)境并獨(dú)立行動(dòng)的智能體。

▲李想稱目前的智能汽車并不智能

他把智能汽車的進(jìn)化拆成三個(gè)維度：安全、能力和效率。

在安全上，傳統(tǒng)智能汽車通常滿足的是功能安全。系統(tǒng)遇到復(fù)雜、極端或未見過的場(chǎng)景時(shí)，可以選擇退出并把控制權(quán)交還給駕駛員。

但在真實(shí)道路中，危險(xiǎn)恰恰可能發(fā)生在接管瞬間。李想認(rèn)為，具身智能汽車的安全邏輯不能只是“系統(tǒng)免責(zé)”，而應(yīng)當(dāng)以保護(hù)人為核心。

▲李想解讀具身智能汽車三要素

在能力上，傳統(tǒng)智能汽車更多是在調(diào)用功能，或在特定條件下執(zhí)行輔助駕駛。

但具身智能需要獨(dú)立完成任務(wù)，能夠像人一樣理解場(chǎng)景，例如自主倒車、靠邊停車、識(shí)別保安手勢(shì)、理解施工繞行、完成接人和停車等連續(xù)任務(wù)。

在效率上，李想指出，用戶在趕時(shí)間、進(jìn)入胡同、通過窄路或面對(duì)復(fù)雜道路時(shí)，經(jīng)常會(huì)選擇自己開，而不是使用輔助駕駛。

這樣的原因也很直接，現(xiàn)有系統(tǒng)的效率和反應(yīng)速度還不夠高。理想給具身智能汽車設(shè)定的目標(biāo)，是比人更安全、比人更能完成任務(wù)，也比人更高效。

在產(chǎn)品定義上，李想給出了一個(gè)相對(duì)清晰的答案。

▲具身智能產(chǎn)品本質(zhì)

具身智能汽車不是某個(gè)單點(diǎn)功能，而是一輛電動(dòng)車、一位職業(yè)司機(jī)、一臺(tái)AI計(jì)算機(jī)和一個(gè)生活助手的融合。

電動(dòng)車提供身體和移動(dòng)能力，職業(yè)司機(jī)負(fù)責(zé)可靠完成出行任務(wù)，AI計(jì)算機(jī)提供模型和算力，生活助手則理解用戶需求并調(diào)度服務(wù)。

現(xiàn)場(chǎng)演示中，理想不僅通過長(zhǎng)指令展示了車輛控制能力，還展示了復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃能力。

第一個(gè)復(fù)雜任務(wù)是接機(jī)和洗塵宴安排。

▲車機(jī)安排復(fù)雜場(chǎng)景

用戶告訴理想同學(xué)：朋友乘坐CA1314航班來北京，且是素食主義者，需要先接機(jī)，再去望京找餐廳吃洗塵宴。

這就意味著系統(tǒng)需要理解航班號(hào)、判斷到達(dá)機(jī)場(chǎng)和時(shí)間，再結(jié)合飲食偏好尋找餐廳并規(guī)劃路線。

現(xiàn)場(chǎng)演示中，理想同學(xué)給出了精準(zhǔn)的規(guī)劃。

第二個(gè)任務(wù)是燕京八景路線規(guī)劃。用戶要求先去金臺(tái)夕照，最后去居庸疊翠。

▲車機(jī)安排燕京八景游覽

系統(tǒng)不僅搜索各景點(diǎn)位置，還根據(jù)開放狀態(tài)和時(shí)間限制進(jìn)行篩選，最終沒有機(jī)械地把八個(gè)點(diǎn)全部塞進(jìn)路線，而是生成了現(xiàn)實(shí)中更可執(zhí)行的游覽方案。

第三個(gè)任務(wù)更接近日常家庭場(chǎng)景：用戶需要按照指定順序接上分散在藍(lán)色港灣、望京、中關(guān)村、馬泉營(yíng)等地的家人，最后去三里屯給孩子過生日。

▲車機(jī)進(jìn)行復(fù)雜任務(wù)安排

這個(gè)任務(wù)難點(diǎn)在于人物介紹順序和實(shí)際接人順序并不一致，系統(tǒng)需要記住每個(gè)人的位置、身份和接送順序，并最終生成多點(diǎn)導(dǎo)航路線。

現(xiàn)場(chǎng)演示中，系統(tǒng)成功輸出了一條約86.5公里的路線。

▲車機(jī)最終輸出的路線

更有“具身智能”特征的是車內(nèi)場(chǎng)景控制。

面對(duì)“哄二排孩子睡覺”的場(chǎng)景，理想同學(xué)不只是播放搖籃曲，而是同時(shí)降低音量、調(diào)節(jié)空調(diào)、改變燈光，并調(diào)用主動(dòng)懸架，讓車輛呈現(xiàn)類似搖籃的律動(dòng)。

▲全主動(dòng)懸架化身?yè)u籃

此外，理想還展示了車輛在雷達(dá)被遮擋時(shí)自主靠邊停車并提示用戶處理；自動(dòng)前往理想自動(dòng)充電站充電，并在充電完成后挪出車位。

面對(duì)高難度停車位時(shí)通過VLA尋找更高效的代泊方案；在園區(qū)停車時(shí)，車輛還能與停車管理人員交流，理解指引后前往合適車位。

六、新功能計(jì)劃三次OTA 7月、9月、12月逐步釋放能力

發(fā)布會(huì)最后，李想預(yù)告了今年三個(gè)關(guān)鍵OTA節(jié)點(diǎn)。

▲今年三個(gè)關(guān)鍵OTA節(jié)點(diǎn)

7月OTA的主題是效率提升。

此次更新，輔助駕駛效率將整體提升30%，并覆蓋限寬墩、限高桿等場(chǎng)景。

現(xiàn)場(chǎng)展示的出行導(dǎo)游Agent技能上線，車友對(duì)講機(jī)功能上線，兩天一度電的哨兵模式上線。

此外，還將上線利用主動(dòng)懸架硬件能力實(shí)現(xiàn)的便捷換胎功能。

▲7月OTA功能

9月OTA將重點(diǎn)補(bǔ)齊更像人類司機(jī)的能力，包括窄路倒車、會(huì)車倒車讓行、復(fù)雜路面通過，以及智能地鎖和車庫(kù)門控制。

Agent也將進(jìn)一步連接電腦和手機(jī)，調(diào)用辦公、社交軟件信息，CarPlay和Apple Music無損音質(zhì)也會(huì)在這一階段推出。

▲9月OTA功能

12月OTA則是理想最有野心的一步：讓Livis的安全和效率超越人類。

按照發(fā)布會(huì)說法，系統(tǒng)將在用戶誤觸方向盤導(dǎo)致輔助駕駛退出時(shí)繼續(xù)保護(hù)安全。

當(dāng)用戶緊急打方向但角度不足以避險(xiǎn)時(shí)，Livis會(huì)主動(dòng)介入，尋找更安全的軌跡。

面對(duì)交警疏導(dǎo)交通，系統(tǒng)也可以理解指揮并有序通行。

此外，理想汽車還將繼續(xù)釋放馬赫M100潛力，將最快反應(yīng)速度提升到0.2秒，比普通人快56%。

結(jié)語(yǔ)：理想全面布局具身智能

這場(chǎng)發(fā)布會(huì)的重點(diǎn)，不只是理想做了一塊更大的屏幕、一套更強(qiáng)的輔助駕駛系統(tǒng)，或一顆更高算力的芯片。

可以說，理想試圖把座艙、模型、芯片、操作系統(tǒng)、輔助駕駛、車內(nèi)交互和生活服務(wù)，統(tǒng)一到“具身智能汽車”這個(gè)故事里。

不難看出，理想已經(jīng)不滿足于繼續(xù)講“移動(dòng)的家”這個(gè)故事。

它希望汽車從一個(gè)可升級(jí)的交通工具，變成一個(gè)能夠理解環(huán)境、理解人、并主動(dòng)完成任務(wù)的智能體。

用李想的話說，過去十年理想創(chuàng)造了一個(gè)移動(dòng)的家，接下來要給車和家賦予生命。