原创从增程到具身智能:理想这次让别人抄不了?

作者:汽车大观 时间:2026-06-16 浏览量:56809

2026年6月,全球计算机体系结构领域最顶级的学术会议ISCA(国际计算机体系结构研讨会),在其工业分区的论文录取名单里,出现了一个不属于半导体圈的名字——理想汽车。

论文介绍的是马赫M100,一颗5纳米车规级AI芯片,全球首款量产的数据流架构推理芯片。在此之前,没有任何一家车企的芯片论文被ISCA收录过。

一个造车的,跑到芯片学术圈发了一篇顶会论文,大概相当于一家火锅店在国际物理学期刊上发了篇量子力学的论文。

几天后的6月15日,理想把这颗芯片连同围绕它构建的一整套具身智能系统,搬到了一场名为“Livis Day”的发布会上。如果不是李想、座舱产品负责人曹煜、基座模型负责人詹锟、CTO谢炎,四个人轮番上台讲了一个半小时,外界可能还停留在“理想=增程+冰箱彩电大沙发”的刻板印象里。

但这场发布会传递的信息极其清晰:理想正式定义了什么是“具身智能汽车”——一辆同时具备电动车、职业司机、AI计算机与生活助手四大能力的智能体。

无法不令人感慨,当整个行业玩转了理想上一轮的成功方法论,理想却已经换了一个赛道。而这一次,追赶的难度绝非一个量级。

增程的浅滩已被填平

理想的第一条护城河是增程。

2018年理想ONE发布时,增程被群嘲为“过渡方案”。但李想的逻辑很简单,在充电桩密度严重不足的时候卖纯电车,等于让用户背着续航焦虑过日子。

后来的故事验证了这个判断,理想汽车的销量一路飙升,2024年突破50万辆。但增程技术的护城河并不深,问界、深蓝、零跑等越来越多品牌,纷纷涌进这条河道,增程路线也从特立独行变成全行业标配,国内增程车型在2025年达到44款。

凭一己之力,理想把一条被质疑的技术路线跑成了主流选择,但问题也随之而来。理想的差异化护城河,在增程成为“大家都有”的标配,“冰箱彩电大沙发”被复制得比原版还便宜时,以肉眼可见的速度变浅。

2025年,理想全年营收1123亿元,同比下降22.3%;净利润11亿元,同比下降85.8%;Q3净亏损6.24亿元,结束了连续11个季度的盈利纪录。

这不是产品出了问题,理想L系列仍然是同级销量冠军,只是“增程+家庭”这个价值公式,已经不足以支撑利润空间了。

换个角度看这些数字,也不是消费者不认理想了,而是竞品用理想的方法论抢走了市场。一块蛋糕,切的人多了,原来独占者的那一块自然就小了。这不是理想的失败,恰恰是它开创的品类太成功了。

李想显然比别人更早看到了这个趋势。2022年,增程市场正在高歌猛进,理想却悄悄启动了一个新项目——自研AI芯片。

这个项目代号“马赫M100”,从立项到量产用了三年半。等对手们都学会了增程和冰箱沙发大彩电,理想已经把赌注押到了下一张牌桌上。

具身智能的壁垒正在加固

如果说增程的护城河是战术级别的,技术门槛不高、复制周期短;那么,具身智能的护城河就是战略级的,是当下真正的壁垒。

具身智能的壁垒不在单一维度,而在四个层面同时构建:芯片、模型、操作系统、整车架构。想要复制其中任何一层,都需要以年为单位的投入。想要同时复制四层,基本等于再造一个理想。

先看论文被ISCA收录的马赫M100芯片。这颗全球首款量产的动态数据流AI芯片,采用5纳米车规级工艺,单芯算力1280TOPS,双芯组合2560TOPS,实际运行效率超过82%。和智能驾驶领域的主流英伟达Orin-X(双芯508TOPS)比,算力是其5倍,与Thor-U(单芯700TOPS)比,算力是其3倍以上。

更关键的是架构差异。马赫M100不是传统冯·诺依曼指令驱动架构,而是数据流架构,AI计算不再受指令调度的效率损失。用谢炎在发布会上的原话说:“冯·诺依曼架构用七十年推动了通用计算的辉煌。今天我们以马赫M100为起点,希望用数据流架构,接过历史的这一棒。”

也正是这颗芯片的架构创新,让ISCA破例向一家车企敞开了大门。在通用模型部署测试中,马赫M100运行35B参数大语言模型的prefill速度,达到顶尖桌面超算的2.7倍,decode速度达到1.5倍。其性能早已不是“车规级够用就行”,而是实打实把桌面超算甩在身后。

再看模型。具身智能的大脑被拆成“左脑”和“右脑”:语言智能由马赫Mind-Pro和Mind-Edge负责,机器智能由马赫VLA负责。实际体验有多强,现场理想L9 Livis上产品人员的即兴演示、实拍视频的画面,相当具有说服力。

说回技术层面,Mind-Pro的模型TPS峰值达到208 Token/s,推理效率是主流Agent模型的两倍以上。一个更务实的指标是:整体Token平均消耗降低38%,工具调用冗余轮次减少47%。这意味着在车上对话时,响应更快、消耗的云端算力更少、隐私更安全。

Mind-Edge是行业首个真正量产落地的端侧原生具身智能体,全部在车端本地运行,不需要联网就能完成全天候主动感知、人车交互和自主控车。

马赫VLA的能力也很直观。普通人类驾驶员从肉眼发现危险,到大脑判断,手脚做出制动指令,全程需要时间平均为0.45秒,F1车手的极限是0.25秒,马赫VLA是0.28秒,比普通人类驾驶员快0.17秒。在120km/h的速度下,这0.17秒的差距意味着提前6米刹停。

但发布会上更让人印象深刻的不是数字,是那些涌现出来的能力:倒车让路、识别交警手势、穿越无车道线的城中村雨夜窄路。詹锟在现场更直观地展示了行业首次上车的3D ViT全域三维感知能力有多强:现场观众举手、挥动手臂,理想L9 Livis渲染出了完整的三维会场空间,清晰识别到每一位举手观众的人体轮廓、抬手动作、各自空间位置,连会场背景文字都同步还原。

座舱体验也非常值得一说。新一代旗舰座舱搭载全球首发的高通8797 Elite芯片,CPU 504K、GPU 8.1T、NPU 320TOPS,这三个数字摆在一起,代表座舱的硬件性能全面超越主流手机。

行业首个90Hz高刷、180Hz触控采样率的超宽全景屏,搭配9.3.6声道5440W音响系统和Livis Pods头枕独立空间音频,用户坐进去的体验更接近一个移动的杜比影院,而非传统意义上的车载娱乐系统。

关于交付节点,理想没有把这次“Livis Day”开成画大饼,2026年的OTA规划具体到了月份。7月智驾效率提升30%,协助用户通过限宽墩、限高杆等复杂场景,出行导游Agent上线,新增两天一度电的哨兵模式。9月实现全场景自主倒车,窄路会车、倒车让行,Agent可连接电脑手机。12月端到端反应速度0.2秒,比人快56%,新增起身误触方向盘主动防护、Face ID识别切换账号。

三季度为搭载Orin和Thor芯片的AD Max用户推送马赫VLA模型,四季度对齐全球顶尖水平的FSD V14。

没有“预计”“力争”“有望”,这是理想让人觉得靠谱的地方:都是时间+数字+能力,像交货单一样精确。

持续进化是永远的护城河

如果你是一个漫威迷,“Livis”这个发音,很难不让你想到钢铁侠的那位AI管家——贾维斯(Jarvis)。托尼·斯塔克对着空气说句话,贾维斯就能帮他造战甲、调参数、订餐厅、安排约会。

那是2008年的科幻设定。十八年后,李想在“Livis Day”上说了这样一句话:“过去十年,我们创造了一个移动的家。第二个十年,我们会给车和家,赋予生命。”

一家中国车企,不把资源全部投向“多卖车、多赚钱”这条最直接的路径,而是砸上百亿研发一款AI芯片、训练一套具身智能模型、组建人形机器人团队——李想对“贾维斯”的执念,从产品名字到战略方向,都写在了明面上。

李想比别人更早看到,汽车行业的下半场不是传统的智能化,是AI化。传统智能汽车,本质上是功能驱动,服务于特定场景,对安全的定义也是功能安全。但AI化把汽车从“你开它”的交通工具,变成“它懂你”的智能体,这是真正的具身智能汽车,直接改变了汽车的定义,在李想眼里,其价值和意义远超传统智能汽车。

李想也有一个极其务实的逻辑:当你能做的事别人也能做,你的护城河厚度为零,具有同等供应链能力的对手都能复现。理想汽车必须向着更高阶、别人难以突破的方向进化。

而持续进化的能力,本身就是最深的护城河。理想从2020年的增程先驱,到2026年的具身智能定义者,六年完成了两次战略级别的跃迁。这两次跃迁的共同点是:理想不是在回应市场变化,而是在主动定义下一个战场。

这种持续引领的能力,比任何一项单点技术都更可怕。因为在技术迭代以月为单位的当下,一个单点优势可以在12个月内被追上。但一套能够不断产生产品代差的创新体系,是竞争对手无法用时间和金钱简单复制的。

当然,理想眼前并非没有挑战。新护城河投入产出的时间差里,旧护城河的防御能力在衰减,今年以来的市场也变得更加内卷。超过百亿研发的投入和烧钱速度,需要足够强的主业现金流来支撑。

但理想目前仍有近千亿元现金储备,这为其实现目标提供了足够厚的安全垫。按目前的研发投入水平,理想有足够的弹药把这场换道之战打到2028年。

更重要的一点是,昨天的“Livis Day”展示的不是实验室里的Demo,而是一套已经量产上车、有清晰交付时间表的完整系统。说明理想已经把牌握在手里,不是埋在牌堆里,这是理想的底气,也是传递给市场的信心。

“这就是我们这家公司存在的意义,也希望可以和所有人一起见证这个全新的时代!”李想如此诠释着理想的长期主义。至于发布会上透露的人形机器人方向,那是李想给第三个十年留的伏笔。

不急,先把车上的具身智能做透。毕竟连托尼·斯塔克,也是先从Mark I开始造的。

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