當李想自黑坐在馬桶上翻看《停車的藝術(shù)》；

當李想撇下他的法拉利喚來全新L9 Livis；

當李想穿上皮褲玩起唱跳......

這些詼諧的畫面并非由李想本人親身上陣，而是由AI生成，并作為短片彩蛋在昨天的理想Livis Day上播放，贏得了歡呼陣陣。

短片并非單純是理想用高濃度AI幽默地結(jié)束Livis Day，某種程度上，它是在用一種AI的方式直抒對具身智能的野心。

理想真的不甘心只造車了，但具身智能，又該怎么搞？而在汽車與AI的交疊中，理想又該如何重新解釋自己？

“非傳統(tǒng)智能汽車”

宏大征程的開始，有時候只是源自一個簡單的疑問。

面對如何成為具身智能企業(yè)這個復(fù)雜的挑戰(zhàn)，李想提出的疑問是：

為什么智能手機和智能汽車并不真的智能？

在李想看來，“智能手機和傳統(tǒng)智能汽車都不智能，都是功能驅(qū)動”。

由于是功能驅(qū)動，就導(dǎo)致“傳統(tǒng)智能汽車”并沒有完全以人為核心，在安全、能力和效率上都有很大的限制。

注意，李想在這里用了“傳統(tǒng)”這個字眼。

言下之意，李想率領(lǐng)著理想，玩的跟其他所有玩家都不一樣，而且是更進階、門檻更高的局。

要打造“非傳統(tǒng)智能汽車”，李想認為要從三個點切入：

保護人類安全、獨立完成任務(wù)、比人類更高效。

不過，本質(zhì)上理想也不是在造車，而是長成汽車模樣的具身智能產(chǎn)品。

于是，理想又給這款具身智能產(chǎn)品定下了四大特點：

電動車；職業(yè)司機；AI計算機；生活助手。

有了這最根本的四大特點，理想接下來如何布局技術(shù)棧，也就有了落腳點。

電動車是理想前面創(chuàng)業(yè)十年解決的問題，這里就不再提了。

我們主要看看理想是如何打造職業(yè)司機、AI計算機以及生活助手的。

職業(yè)司機方面，理想拿出的方案就是“馬赫VLA”。

這里也有一個傳播層面的改動，就是沒提“MindVLA”，而是將理想馬赫M100芯片與VLA放在了一起。

用意很明顯，理想的VLA輔助駕駛系統(tǒng)又有了質(zhì)的變化。

據(jù)理想基座模型負責人詹錕介紹，從感知層面的視覺輸入，到最終的系統(tǒng)調(diào)度執(zhí)行，理想進行了全鏈路的優(yōu)化，系統(tǒng)時延現(xiàn)在大幅降低。

理想給了一組數(shù)據(jù)，普通人開車遇到緊急情況剎車平均需要0.45秒，頂級的F1賽車手需要0.25s，而馬赫VLA系統(tǒng)反應(yīng)耗時需0.28秒，已經(jīng)逼近人類極限。

3DViT的上車也讓車輛能夠更加深度理解物理世界。

為了真實演示3DViT的能力，發(fā)布會上，理想直接向我們展示了全新理想L9（參數(shù)丨圖片）看到的發(fā)布會實時畫面，現(xiàn)場觀眾的排布、揮手動作，被L9盡收眼底。

當看到L9“眼中”的人物、空間、動作、燈光時，那一刻確實被技術(shù)的魔力震撼到了。

伴隨著馬赫VLA能力的提升，理想直接明牌，預(yù)告了接下來的3個重要OTA節(jié)點：

7月份，輔助駕駛整體效率提升30%；

9月份，學習人類的能力，獨立處理復(fù)雜場景，包括全場景自主倒車、路面學習能力；

12月份，理想Livis的反應(yīng)速度比人快56%，同時還將實現(xiàn)識別交警手勢等能力。

而這一步接一步的走下來之后，到四季度，理想則目標跟特斯拉FSD V14的體驗拉齊。

如何對齊FSD V14

按李想在股東會上的原話來說：“自研芯片以后，才有機會接近或超越特斯拉?！?/p>

現(xiàn)在市面上主流的方案，都是采用攝像頭加上激光雷達作為主傳感器，配合英偉達芯片。那么受制于芯片編譯器、框架的限制，大家輸入的幀率等非常一致。

而自研芯片，才讓理想擁有了完全定義整個系統(tǒng)架構(gòu)的能力。

李想表示，自己在做自研芯片時，才知道特斯拉在方案上做了多少取舍。

他也舉了一個很直白的例子，現(xiàn)在馬赫VLA方案，前端不再讓激光雷達做前融合，以此獲得更高、更合適的推理幀率。

自研芯片并不難理解，大家數(shù)一數(shù)高強度對標特斯拉FSD的企業(yè)，譬如小鵬、華為、地平線，全都有自己的芯片。

尤其小鵬在更換圖靈AI芯片以后方案水平突飛猛進，從結(jié)果上都證明了自研芯片的主導(dǎo)權(quán)能帶來更好的功能進步空間。

在技術(shù)路線上，李想堅定選擇上限更高的VLA。

原因很簡單，理解物理世界的規(guī)則是AI的終局，現(xiàn)階段VA可以通過部分手寫規(guī)則的約束帶來更好的體驗，但VLA才接近人類對于世界的理解。

舉個不那么恰當?shù)睦?，VLA有時候就像看圖說話，看到施工錐桶就聯(lián)想到當前路段不能通過，要尋找其他出口，通常就在施工處附近等等。

短期體驗和長期發(fā)展，李想自然選擇后者。

當然，理解物理世界是當前行業(yè)的共識，而VLA并不是唯一的路。

特斯拉在2024年提出的世界模型也被廣泛接受，目前最具代表性的玩家包括華為、蔚來。

那么VLA和世界模型的區(qū)別在哪里？

VLA主要是系統(tǒng)看到環(huán)境經(jīng)過理解以后直接輸出怎么駕駛的動作。

而世界模型解決的問題是“如果我這么做，世界會變成什么樣？”

如果我這樣駕駛，接下來會發(fā)生碰撞損失，那么這種駕駛行為就會被標記為負面行為，這有利于系統(tǒng)做出更好的駕駛動作。

所以特斯拉在提出世界模型的時候也是應(yīng)用于在仿真環(huán)境中訓練功能。

從技術(shù)原理上來說，世界模型還可以和VLA相輔相成，比如小鵬二代VLA就結(jié)合VLA技術(shù)以及世界模型，起到生成駕駛路線并預(yù)演檢驗駕駛路線的雙重作用。

換了芯片，選了技術(shù)路線，為什么馬赫VLA沒有迅速呈現(xiàn)出和Thor版的巨大差別？

原因正是數(shù)據(jù)。

李想坦誠說明過，現(xiàn)在的全新理想L9 Livis交付的模型采用的還是上一代車型的數(shù)據(jù)，要等新款車在路上跑起來，采用新數(shù)據(jù)訓練才會迎來巨大迭代，預(yù)計在今年三季度末大家將看到顯著變化，這也將能證明理想的具身智能是否是過度宣傳。

關(guān)于從采購芯片換到自研芯片就需要全新數(shù)據(jù)這件事，印象當中明確提及這件事兒的，理想是第一家。

小鵬在從英偉達芯片切換到自研圖靈AI芯片時，主要強調(diào)的是編譯優(yōu)化；蔚來在從英偉達芯片切換到自研神璣芯片時，也未強調(diào)相關(guān)信息，似乎都指向數(shù)據(jù)可復(fù)用。

理想呈現(xiàn)的則是另一種走向。

先用舊數(shù)據(jù)跑通馬赫芯片交付，再用馬赫版本車型的新數(shù)據(jù)跑通新模型，再蒸餾馬赫版本的模型推送給過去的英偉達Orin、Thor老車型，讓老車享有馬赫VLA的能力。

也就是基于新硬件、新幀率訓練出來的新智駕模型，要在新數(shù)據(jù)閉環(huán)以后形成。這也是為什么理想把“跟特斯拉FSD V14的體驗拉齊”的目標放在四季度，賣車、收集新數(shù)據(jù)，都需要時間。

目前理想正在逐步迭代所有車型，新系列陸續(xù)都在上馬赫芯片，比如最新的全新理想L8。

即使理想向來銷量優(yōu)越，通過半年收集新數(shù)據(jù)來對標特斯拉FSD V14的時間還是緊迫，畢竟特斯拉在2019年就上車了自研芯片，而從數(shù)據(jù)上來說，能和特斯拉一搏的， 只有華為乾崑。

目前特斯拉和華為乾崑都在官網(wǎng)上實時更新輔助駕駛里程，二者都采用自研芯片，功能里程都超百億公里，且這兩家是目前唯一使用自研芯片搭建超算中心的玩家。

那么聊了這么多，在不考慮各方面占比的情況下，我們列了一張表，總結(jié)哪幾家廠商具備對標特斯拉FSD V14的實力。

綜合來看，自研芯片能解決被掣肘的問題，數(shù)據(jù)是根基，對物理世界的理解是終局。

目前國內(nèi)這幾家都有機會，其中華為乾崑最有機會競爭，理想的新智駕大模型開始搭建，能不能用半年的數(shù)據(jù)實現(xiàn)事半功倍，得四季度才知道了。

馬赫M100芯片，不止于駕駛

要打造AI計算機，核心自然是理想自研的馬赫M100芯片。

這款芯片此前已經(jīng)發(fā)布過了，采用了5nm的工藝，算力高達1280TOPS，大家想必也不陌生。

馬赫M100的意義不只是輔助駕駛，它本質(zhì)上是一塊應(yīng)用于具身智能產(chǎn)品的芯片，有很強的通用性，再加上強大的算力，理想認為甚至可以應(yīng)用到我們現(xiàn)在還想不到的場景。

來到生活助手方面，理想發(fā)布了馬赫Mind-Pro和Mind-Edge兩個全新模型。

Mind-Pro更在于效率和Token方面有了更深的優(yōu)化，而Mind-Edge則是服務(wù)邏輯的根本不同——從滿足到預(yù)測。

比如當乘客坐進車內(nèi)后脫了外套，那么系統(tǒng)就會自動調(diào)節(jié)到合適的溫度；當乘客閉上眼睛休息時，系統(tǒng)就會自動升起窗簾，減少車內(nèi)光線。

當然，類似的功能在其他品牌發(fā)布會上也有過展示，其實不算新鮮，可是當這種產(chǎn)品邏輯與更先進的底盤技術(shù)融合在一起時，更有意思的場景便出現(xiàn)了。

理想的產(chǎn)品經(jīng)理在現(xiàn)場向我們展示，當你告訴系統(tǒng)后排的孩子睡著了之后，除了調(diào)節(jié)空調(diào)、音樂以外，它還能聯(lián)動主動懸架，把車變成搖搖車。

這種功能不一定所有人都能用的上，不過它某種程度上代表著，在技術(shù)大爆發(fā)的催生下，汽車更多有意思的玩法、更多新奇的體驗正在涌現(xiàn)，就看產(chǎn)品經(jīng)理是如何往更深處挖掘了。

到了這里，一個長著汽車模樣、具備生命體特征的具身智能產(chǎn)品便出現(xiàn)了。

它嘗試從根本上去看懂人的需求、理解人的想法，通過一路模仿人的能力，最終實現(xiàn)對人類的超越。

從車企到具身智能企業(yè)，理想的產(chǎn)品邏輯已經(jīng)發(fā)生了巨大的變化。

它在重新摸索人與具身智能產(chǎn)品在智能汽車的框架中，該是一種什么關(guān)系。

從具身智能的角度看，理想顯然布局足夠早、力度足夠大，正搶先在具身智能的產(chǎn)品世界中找到自己的身位。

然而從汽車的角度看，矛盾也很明顯。

“傳統(tǒng)智能汽車”與理想的具身智能之間，目前還沒有明顯的能力鴻溝。

一款帶有具身智能特質(zhì)的汽車，現(xiàn)在并不能對其他汽車形成降維打擊，反而很有可能干擾外界對理想的清晰認知。

一邊得朝著具身智能埋頭狂奔，一邊要靠著汽車沿途下蛋，其中微妙平衡，理想還需小心把控。