北京
一臺智能汽車?yán)锏腁I語音助手，如果斷網(wǎng)還能實(shí)時(shí)響應(yīng)指令、主動感知環(huán)境甚至自己操控車輛嗎？理想汽車在6月15日的Livis Day發(fā)布會上給出了肯定的答案——其自研的馬赫Mind-Pro模型已全面落地旗艦車型L9的Livis車載智能系統(tǒng)，并且所有處理都在車端本地完成。
據(jù)發(fā)布會現(xiàn)場公布的數(shù)據(jù)，馬赫Mind-Pro在IFEval指令跟隨、LongBench-v2超長文本理解、AIME26高階數(shù)學(xué)推理以及BFCL-v4工具調(diào)用等多項(xiàng)基準(zhǔn)中，均已進(jìn)入行業(yè)第一梯隊(duì)。更重要的是，它在商用維度也具備了可量產(chǎn)的能力，包括Token生成速度、任務(wù)完成質(zhì)量、Token使用成本和端到端響應(yīng)時(shí)延等都達(dá)到了規(guī)模化落地標(biāo)準(zhǔn)。
與傳統(tǒng)依賴云端算力的方案不同，馬赫Mind-Pro采用了多模態(tài)流式時(shí)序建模架構(gòu)，能夠連續(xù)理解車輛周圍的動態(tài)物理世界，并具備因果推理和自主決策能力。針對車載場景，研發(fā)團(tuán)隊(duì)為模型進(jìn)行了大量專屬行為特化訓(xùn)練，使其能直接輸出動作指令，實(shí)時(shí)調(diào)用車輛各類硬件。這意味著L9的AI已經(jīng)不再只是一個(gè)問答機(jī)器，而是一個(gè)可以真正“開車”的智能體。
所有上述能力——Always-on全天候主動感知、人車交互、自主控車以及多模態(tài)問答——都完全在車端本地運(yùn)行，沒有任何數(shù)據(jù)上傳至云端。這種設(shè)計(jì)不僅保護(hù)了用戶隱私，也大幅降低了網(wǎng)絡(luò)延遲風(fēng)險(xiǎn)，讓智能駕駛的可靠性和安全性邁上了一個(gè)新臺階。隨著馬赫Mind-Pro的落地，理想正在重新定義智能汽車的人機(jī)協(xié)作邊界。
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