在6月15日的理想Livis Day，李想拿著自研芯片馬赫M100

編者：本文為手搓寫作，經朱雀AI檢測助手檢測，人工特征占比：100%

到了6月15日，理想汽車終于獨立舉辦了第一次線下發布會——連重磅旗艦L9 Livis都沒有這個待遇。

理想汽車把這個機會給了“軟件與具身智能”，并且命名——Livis Day。

這可以視為重大信號——

理想汽車正從傳統智能汽車公司，轉型具身智能企業，比起汽車，汽車上面搭載的軟件和AI更為重要。

不過，人們還是要問，具身智能和造車是什么關系？

李想自己在微博上預熱這次發布會時，就表示，要回應“不務正業”的質疑。

李想說，理想汽車要造真正的智能汽車：給你一輛能夠保護人類安全、獨立完成任務、比人更高效的汽車。這也是李想認為必須做的“正業”。

概念之爭以外，針對L9 Livis沒有給人帶來功能和體驗驚艷的質疑，發布會上也“劇透”一些很亮眼的功能和體驗。

讓我們一起來看看，李想這個超級產品經理，在具身智能汽車時代曙光初現之際，他的思考，以及他對具身智能汽車的功能、體驗層面的初步探索。

01

傳統智能汽車，并不智能

智能手機、智能汽車——這兩個名詞大家已經用了很久了。但是，李想認為，它們都不智能。

李想的理由是，它們本質上還是功能驅動的，而不是一個有生命力的智能體。

具體到智能汽車，首先在安全上，核心還是功能安全，因此智駕一遇到復雜路況、極端天氣，就會退出，把難題交給駕駛員。

但是，“有接近一半的智駕事故都是發生在接管的一瞬間，駕駛員毫無防備就要去迎接即將發生的危險。”

李想認為，真正的具身智能，在安全上必須改變邏輯和觀點，必須以保護人為核心，這是一切設計的必要的改變和根源。

其次在能力上，智能汽車就是調用各種應用的功能，也不能像人類那樣靈活處理難題。而真正的具身智能要全面學習人類的技能，更重要的是必須能夠獨立去完成任務。

第三在效率，智駕往往比人類駕駛要慢。而真正的具身智能必須要做到比人類的效率更高。

總結下來，李想的目標是，造一輛能夠保護人類安全，獨立完成任務，比人類更高效的具身智能汽車。

02

具身智能汽車初露崢嶸

這樣的總結，依舊不能提供直觀的感受。

此時，“產品經理”李想，終于“上線”了。他把具身智能汽車分成了四個角色：

一輛電動車+職業司機+AI計算機+生活助手。

第一個電動車是傳統的角色，承載從A點到B點的出行能力，無需多言。

第二個所謂職業司機，就是近乎L4的自動駕駛體驗。這當然只能是遠期目標，不過，現在理想汽車借助自研芯片、自研大模型，已經打開了想象空間。

這部分主要由理想汽車基座模型負責人詹琨來介紹。他表示，從理想L9（參數丨圖片） Livis開始，理想智駕進入到了馬赫VLA時代，其特點是更安全、更高效、更強大。

僅就“更強大”來說，詹琨通過一系列視頻，展示了馬赫VLA模型支持下，理想智駕可自主完成倒車讓路、識別交警手勢指揮、應對低矮不規則障礙物、穿越無車道線的城中村雨夜窄路等過去難以靠規則實現的場景。

李想則展示了“電動車+職業司機”組合后的一些功能。比如，當L9 Livis識別到激光雷達被遮擋時，會提醒車主去清理，并且對清理結果馬上給出反饋，而且在車主回位坐好后，會繼續智駕任務。

還比如，當車輛需要充電時，車主只需要說“去新國展充電”，作為“職業司機”的車輛，就會自動搜索目的地的充電樁，并且預約充電，開到超充站，車主離車去喝咖啡。當有充電車位空出，車輛會自動開過去，而充電機器人也會自動給車充電。充電完成，車輛會自動開出充電停車位，再通過消息告知車主。

另外，有了“職業司機”能力，車輛也會在不好停車的停車場自主尋找停車位，聽從車主語音指揮、手勢指揮等等。

詹琨還特地提及了特斯拉FSD V14。他在美國開了兩周FSD，感嘆：特斯拉真的太強大了，同時壓力也真的太大了。

但他也放話，四季度，馬赫VLA模型能力將對齊特斯拉FSD V14。

而三季度，理想汽車將為搭載Orin和Thor芯片的AD Max用戶推送蒸餾版馬赫VLA模型。

李想本人則更明確的給出了今年7月、9月、12月OTA的詳細計劃——

• 7月，即馬赫VLA模型正式上車后，智駕的效率整體提升30%。限寬墩、限高桿，新手也不怕，Livis替你安全通過。出行、導游相關的Agent技能上線。還有車友對講機、兩天一度電的哨兵模式、主動懸架便捷換胎能力。
• 9月，Livis學會像人一樣的倒車技能：窄路會車倒車讓行。主動懸架處理復雜路面，操作智能地鎖和車庫門。Agent連接電腦和手機、帶魚屏超級Carplay、Apple Music無損音質。
• 12月，Livis的安全和效率超越人類。誤觸方向盤退出智駕，Livis主動保護。緊急情況打方向角度不足，像賽車手找正確軌跡。識別交警指揮有序通行。反應速度達到 0.2 秒，比人類快 56%。

當然，僅就目前的OTA計劃，理想汽車離一個職業司機還很遠，但是已經開啟了一個更有希望的技術范式。

第三個AI計算機，指的是自研芯片、大數據及其模型算法。

自理想L9 Livis開始，理想開始將自研芯片馬赫M100搭載上車，L9 Livis裝配雙馬赫M100，提供2560TOPS算力。

數據方面，為馬赫VLA模型提供的模仿學習數據量增加50%，強化學習數據量增加15倍。模型規模方面，行泊一體模型參數量增加10倍，TPS（每秒Token生成量）增大15倍。架構層面，原生多模態MoE混合專家大模型取代傳統模塊化模型，讓感知、理解、思考與行動在同一框架內對齊。另外，3D ViT行業首次上車，讓智能輔助駕駛系統從“看見”物理世界進化為“看懂”物理世界。

第四個生活助手，接近原來智能座艙的概念，但其外延和能力，已經大不相同。

在這一環節，理想汽車座艙的產品經理做了一個演示，以李想本人為例，向“理想同學”告知任務，提及李想夫人和四個孩子分別所在的位置，提出要設置導航路線，并且確定一個晚上過生日的飯店。

結果，“理想同學”不僅記住了五個人的位置，并且記住了接人的順序，并且找了一個聚餐的地點，并且規劃了行車路線。

在演示環節中，“理想同學”還展示了一個腦洞大開的功能——當車內有孩子需要哄睡時，“理想同學”自動調節座艙溫度、播放了哄睡音樂，并調用800V主動懸架變身搖籃模式……

“理想同學”和其他智能助手不同，不是機械執行指令，而是能夠理解任務、切分任務，并自主執行。

這四個角色，尤其是司機和助手，短期內能力還不是很高，但確實已經展現了具身智能汽車，有別于傳統智能汽車的能力，讓我們看到了其潛力。用李想自己的話說，“雖然它長得還像一輛汽車，但似乎它已經慢慢的擁有了生命，充滿了人味。”

李想在這里表示，“具身智能的上限，取決于用戶和產品經理的想象力，千萬不要以人的能力作為上限，這一切你看到的其實只是開始，只有你想不到的，沒有Livis做不到的。”

他給出的更為具體的描述是，這一代產品未來還有10倍甚至100倍的成長空間。

03

理想只愿意做自己

回到外界的質疑，從理想汽車成立第一天起，李想始終堅信自己的獨立判斷，到具身智能時代開啟的這一刻，李想當然不會是追隨者。

關于造車和具身智能的關系，李想也認為自己很好地解題、答題，并走上了執行的道路。造具身智能汽車，是一個有野心、有長遠目標企業的必須做的“正業”，是他對外界的回答，也是對時代的回答。

“理想汽車堅持做最好的自己，不要期望我們變成別人。”這是他的宣言。