6月15日，理想汽車在北京舉辦Livis Day軟件與具身智能發布會。會上，理想汽車首次系統提出“具身智能汽車”概念，并發布自研具身智能模型、自研AI芯片馬赫M100、全新一代座艙交互系統，以及覆蓋全年的智能輔助駕駛OTA成長路線圖。

在理想汽車看來，汽車行業正在從“功能驅動”向“智能體驅動”演進。

理想汽車董事長兼CEO李想在發布會上表示，今天的傳統智能汽車本質上仍然是“功能驅動”，服務于特定場景，對安全的定義也是“功能安全”。而理想汽車對于具身智能汽車的定義，是“一輛能夠保護人類安全、獨立完成任務、比人類更高效的汽車”。他說：“過去十年，我們創造了一個移動的家。第二個十年，我們會給車和家，賦予生命?！?/p>

按照理想汽車的定義，具身智能汽車同時具備電動車、職業司機、AI計算機和生活助手四種能力，核心是將語言智能與機器智能深度融合，形成完整的具身智能系統。

圍繞這一目標，理想汽車展示了全新一代座艙交互系統。

理想汽車座艙產品負責人曹煜表示，交互不應該是界面和功能的堆疊，而應該成為“陪你度過每一天的人”。她將理想汽車過去十年的座艙演進總結為一個不斷尋找平衡的過程——“在越來越多中找到越來越懂”，堅持“克制的產品理解和直白的美學表達”。

新一代旗艦座艙搭載全球首發高通8797 Elite芯片，具備504K CPU任務處理能力、8.1T GPU圖形渲染能力以及320TOPS NPU端側AI算力。同時配備90Hz高刷新率全景屏和180Hz觸控采樣率，顯示帶寬達到23.5G。理想汽車稱，其硬件性能已經全面超越主流手機水平。

在具體體驗上，新座艙針對單人駕駛、雙人出行以及多人乘坐等不同場景進行了重新設計。駕駛員區域顯示面積擴大至上一代雙聯屏方案的1.5倍；駐車觀影時，視頻顯示面積較上一代提升1.7倍。與此同時，車輛還支持CarPlay及主流旗艦手機互聯，并實現HUD聯動顯示等功能。

相比硬件升級，更受關注的是理想汽車對“具身智能大腦”的構建。

理想汽車將具身智能拆分為語言智能和機器智能兩部分。其中，語言智能由自研馬赫Mind-Pro和馬赫Mind-Edge承載，負責語言理解、邏輯推理和任務規劃；機器智能則由馬赫VLA負責，承擔三維視覺感知和動作控制能力。

理想汽車基座模型負責人詹錕在發布會上表示，過去行業習慣把“大腦”和“小腦”拆開處理，但真正的人腦依靠多個區域協同工作，因此語言智能和機器智能必須深度融合，才能構成完整的具身智能大腦。

在語言智能方面，理想汽車披露，自研馬赫Mind-Pro采用混合強化學習并行訓練體系，實現Token平均消耗降低38%、工具調用冗余輪次減少47%，TPS峰值達到208 token/s，推理效率達到主流Agent模型的兩倍以上。

另一款端側模型馬赫Mind-Edge則被定義為“端側原生具身智能體”。理想汽車表示，該模型具備全天候主動感知、人車交互、自主控車等能力，所有計算均在本地完成，以實現更低延遲、更高可靠性和更強隱私保護。

機器智能部分則聚焦智能輔助駕駛能力的提升。詹錕表示，理想汽車對智能輔助駕駛提出三個目標：保護人的安全、獨立完成任務、比人類更高效。

理想汽車披露，截至6月14日，李想全系車型智能輔助駕駛系統累計主動避險超過1727萬次，其中重大避險達到55671次。從2022年至今，系統日均主動避險約1.2萬次。

在反應效率方面，馬赫VLA綜合響應時間達到0.28秒。理想汽車引用數據稱，普通駕駛員平均反應時間約為0.45秒，F1車手極限反應時間約為0.25秒。按照理想汽車測算，在120公里時速下，0.17秒的時間差意味著車輛能夠提前約6米完成剎停。

理想汽車同時展示了馬赫VLA在復雜道路場景中的能力，包括自主倒車讓路、識別交警手勢、應對施工區域障礙物以及在無車道線雨夜道路中的自主通行等場景。公司認為，這些能力來自算力、數據規模、模型規模以及架構升級帶來的能力涌現。

在算力基礎設施方面，理想汽車重點發布了自研AI芯片馬赫M100。理想汽車介紹，面對AI推理需求快速增長與行業算力供給放緩的矛盾，公司從2022年啟動芯片項目，嘗試以數據流架構替代傳統指令驅動架構。歷經三年半研發，馬赫M100于2026年5月實現量產上車。

根據理想汽車公布的信息，馬赫M100采用5納米車規級工藝，單芯片算力達到1280TOPS，實際運行效率超過82%。理想表示，這是全球首款量產動態數據流AI芯片，也是目前量產性能最強的車規級推理芯片。

理想汽車還透露，隨著馬赫M100量產部署，公司已經實現芯片、編譯器、操作系統、AI算法以及域控制器的全棧自研。馬赫M100相關架構論文已入選國際計算機體系結構研討會ISCA 2026工業分區。

除了展示現階段成果，理想汽車還公布了未來半年的成長路線圖。根據規劃，今年三季度，搭載Orin和Thor芯片的AD Max車型將推送全新馬赫VLA模型。四季度，理想汽車計劃實現全場景自主倒車，并進一步提升智能輔助駕駛能力。

在發布會上公布的OTA成長里程碑顯示，理想汽車計劃于7月實現智駕效率提升30%，9月實現全場景自主倒車，12月將系統反應速度提升至0.2秒。按照理想汽車測算，屆時系統反應速度將比人類駕駛員快56%。