“除了特斯拉，國內(nèi)智駕沒有第一梯隊。”這是理想高管在Livis Day發(fā)布會上說的，似乎特斯拉FSD都成了行業(yè)汽車都在追趕的對象。而理想汽車這次給出了一個截然不同的回答—第四季度，馬赫VLA能力將全面對齊特斯拉FSD V14。

口氣不小，底氣何來？答案就在那枚被李想高高舉起的5nm自研AI芯片上。

理想汽車CTO謝炎在發(fā)布會上提出了一個發(fā)人深省的觀點：“通用計算時代，我們?yōu)轳T·諾依曼架構(gòu)寫軟件；AI時代，為什么不能反過來，為AI模型重新設(shè)計芯片？”

這正是馬赫M100的底層邏輯——不再讓指令隊列主導(dǎo)計算，而是讓數(shù)據(jù)流動驅(qū)動一切。傳統(tǒng)GPU做AI推理時，大量晶體管被用于緩存、調(diào)度、分支預(yù)測等管理開銷，算力利用率通常只有40%-60%。而馬赫M100基于動態(tài)數(shù)據(jù)流架構(gòu)，讓數(shù)據(jù)在芯片中流動到哪里，計算就在哪里觸發(fā)，實際算力利用率一舉突破82%，較傳統(tǒng)架構(gòu)提升了20個百分點以上。

硬件層面，這顆芯片也堪稱“堆料之王”：5nm車規(guī)級工藝，單顆NPU算力1280TOPS，雙芯協(xié)同更是飆升至2560TOPS。芯片內(nèi)部超過一半的面積給了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，由56個計算單元和一個數(shù)據(jù)處理模塊構(gòu)成，搭配網(wǎng)格總線加數(shù)據(jù)環(huán)形總線雙互聯(lián)架構(gòu)。CPU部分則配備24核Arm Cortex-A78AE核心，主頻2.3GHz，負責(zé)安全和系統(tǒng)控制等實時任務(wù)，同時配合8路LPDDR5X子系統(tǒng)實現(xiàn)273GB/s的高帶寬，為大模型和多模態(tài)推理提供了高速數(shù)據(jù)通道。

這一串?dāng)?shù)字意味著什么？ 對比一下行業(yè)標(biāo)桿的數(shù)據(jù)就清楚了：特斯拉HW4.0芯片算力約720TOPS，英偉達Orin-X單顆254TOPS。馬赫M100的2560TOPS雙芯方案，在算力量級上已經(jīng)與主流車載芯片拉開了一個完整的“代差”。

更讓人意外的是，馬赫M100不僅能跑智駕模型。在通用大模型部署測試中，它甚至跑贏了一臺售價4萬元的英偉達桌面超算——prefill速度是后者的2.7倍，decode速度是1.5倍。一臺裝在車里的芯片，桌面級AI算力隨手拿來，這在汽車行業(yè)還是頭一遭。而馬赫M100架構(gòu)論文已被ISCA 2026收錄，理想也成為汽車行業(yè)第一家登上這個頂級計算機體系結(jié)構(gòu)會議的企業(yè)。

算力堆得再高，如果沒有匹配的算法，也不過是“裝備好了但智商不夠”。理想顯然深諳此道。

在AI Talk第二季中，理想汽車董事長兼CEO李想將AI工具劃分為信息工具、輔助工具和生產(chǎn)工具三個層級，而VLA被賦予了“從動物進化到人類”的定位。這不是簡單的技術(shù)升級，而是一整套智駕邏輯的徹底重構(gòu)。

在此之前，主流自動駕駛技術(shù)路線分為兩派：一是特斯拉堅持的純視覺方案，以8顆高清攝像頭完成所有感知任務(wù)，其端到端技術(shù)將感知、決策、控制整合為一個整體；二是華為、蔚來等選擇的多傳感器融合路線，通過激光雷達等傳感器構(gòu)建冗余感知體系。而理想走了一條自己的路——VLA（視覺-語言-行動一體化大模型） 。

這個架構(gòu)和特斯拉的端到端本質(zhì)屬同一方向，但理想加了一層“語言中間層”。簡單來說，特斯拉的端到端靠海量人類駕駛數(shù)據(jù)模仿人類，當(dāng)遇到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中沒有的極端場景時，模型會“發(fā)懵”。而VLA引入語言模型后，系統(tǒng)在一定程度上能夠“理解”周圍場景，并通過強化學(xué)習(xí)在仿真環(huán)境中不斷迭代，進化出超越人類駕駛樣本的駕駛能力。

理想汽車自動駕駛研發(fā)高級副總裁郎咸朋曾將“端到端”比喻為猴子開車——模仿學(xué)習(xí)不具備真正的邏輯思考能力。在他看來，VLA才是通往“ChatGPT時刻”的那條路。

當(dāng)然，現(xiàn)在下結(jié)論還為時過早。但有一個數(shù)據(jù)值得關(guān)注：截至2025年8月，理想的端到端+VLM方案在7個月內(nèi)將MPI（平均接管里程）從12公里提升到了約100公里，實現(xiàn)了近10倍的性能增長。而在今年2月特斯拉FSD入華后，多家媒體在北京、上海、廣州等地對理想AD Max V13與特斯拉FSD V13進行了智駕對比測試，結(jié)果顯示理想AD Max的接管次數(shù)明顯少于特斯拉FSD，懂車帝的測試中理想接管了9次，而特斯拉高達24次。

有了這樣的實戰(zhàn)表現(xiàn)作為鋪墊，理想敢于提出“第四季度對齊FSD V14”的目標(biāo)，也就不顯得那么突兀了。

其實，從FSD入華那一刻起，理想就已經(jīng)亮出了態(tài)度。2025年2月26日，特斯拉FSD在中國上線的第二天，李想就在社交媒體上公開喊話：“歡迎大家拿理想汽車在全國任何地方和FSD一起對比。” 這份自信背后，是李想對自家技術(shù)路線的深刻理解。

現(xiàn)在回過頭來看，這個挑戰(zhàn)并非一時意氣。它意味著理想已經(jīng)完成了從端到端到VLA的范式遷移，而馬赫M100芯片的量產(chǎn)落地，則為這場遷移提供了關(guān)鍵的硬件底座。算力過剩也好，設(shè)計超前也罷，一切終究要落到真實的道路上。當(dāng)理想的AD Max用戶在今年第三季度迎來全新馬赫VLA系統(tǒng)的推送，第四季度將迎來與FSD V14的正面較量時，這場歷時一年的智駕競賽將迎來真正的高潮。

某種程度上，理想與特斯拉的對標(biāo)，早已超越了產(chǎn)品層面的競爭。它代表的是兩條不同技術(shù)路線的正面對決——一條是特斯拉堅持的純視覺極簡主義，另一條是理想押注的多模態(tài)大模型融合方案。而理想之所以敢公開叫板，因為它的底氣來自一個清晰的判斷：純視覺方案在極簡路況下表現(xiàn)出色，但中國的路況遠比美國復(fù)雜，施工路段、不規(guī)則標(biāo)線、電動車亂竄……這些場景對智駕系統(tǒng)的理解能力提出了更高要求。語言模型的加入，能否成為理想攻克這些“長尾難題”的那把鑰匙？一旦這個假設(shè)被驗證成立，整個行業(yè)的競爭格局都可能被改寫。

汽車網(wǎng)評：

無論最終結(jié)果如何，有一點是確定的：在智能駕駛這場馬拉松里，中國玩家已經(jīng)從跟隨者變成了定義者。馬赫芯片和VLA大模型的落地，不僅是理想的技術(shù)答卷，更是中國車企不再依賴供應(yīng)鏈、敢于從底層創(chuàng)新出發(fā)的一個縮影。

無論年底的“對齊之戰(zhàn)”誰勝誰負，中國智駕都已從仰望者變成了并肩者。而這場比賽的最終贏家，只會是每一個用戶。