作者：周雅

15日下午，理想汽車開了一場(chǎng)信息量極大的發(fā)布會(huì)。理想汽車董事長(zhǎng)兼CEO李想走上臺(tái)，拋出了一個(gè)激進(jìn)觀點(diǎn)：“今天的智能手機(jī)和智能汽車，談不上真正的智能。”

但真正讓這場(chǎng)發(fā)布會(huì)有戲劇性的，還不只是李想的這句話，而是理想汽車基座模型負(fù)責(zé)人詹錕提到的一次經(jīng)歷。

一個(gè)月前，詹錕去了一趟硅谷。他把特斯拉最新的FSD V14.3連開了兩個(gè)星期?；貒?guó)之后，他給團(tuán)隊(duì)留下兩句話：“第一，特斯拉真的太強(qiáng)大了。第二，壓力也真的太大了?！彼貒?guó)緊急召集了核心算法團(tuán)隊(duì)復(fù)盤，也直接催生了這次的馬赫VLA更新。

近兩個(gè)小時(shí)的會(huì)議，理想汽車同時(shí)發(fā)布多個(gè)產(chǎn)品：一顆自研車規(guī)芯片馬赫M100、一套自研操作系統(tǒng)星環(huán)OS、兩個(gè)自研模型馬赫Mind-Pro和馬赫Mind-Edge、還有升級(jí)的馬赫VLA、一組現(xiàn)場(chǎng)跑通的Livis Agent演示、一份2026年OTA計(jì)劃表、以及一個(gè)新概念——具身智能汽車。這四樣產(chǎn)品，被裝在同一臺(tái)量產(chǎn)車上，從底層硬件到頂層產(chǎn)品體驗(yàn)，全棧自研。

理想正在試圖用“具身智能”的標(biāo)準(zhǔn)，重做一遍“智能汽車”這個(gè)品類。

/01/ 用三個(gè)新維度，重新定義智能汽車

敢于全盤否定過去，李想的邏輯是什么？

他指出，過去十幾年，行業(yè)公認(rèn)的“智能汽車”普遍遵循三要素：軟件定義硬件、聯(lián)網(wǎng)且實(shí)時(shí)在線、系統(tǒng)可以持續(xù)升級(jí)。智能汽車是這樣，智能手機(jī)也是這樣。

李想在臺(tái)上明確指出，這三要素已經(jīng)不夠用了。“雖然名字上掛著智能，但今天的智能手機(jī)和智能汽車，都不是真正的智能，它們本質(zhì)上還是功能驅(qū)動(dòng)的，而不是一個(gè)有生命力的智能體。”

判斷一輛車是否真正智能，李想給出三個(gè)維度：安全、能力、效率。

先說安全。李想說，傳統(tǒng)智能汽車對(duì)安全的定義，是“功能安全、免責(zé)優(yōu)先”，在簡(jiǎn)單道路上表現(xiàn)很好，一旦遇到復(fù)雜路況、極端天氣、從未見過的場(chǎng)景，它最常見的做法是退出，把方向盤交還給駕駛員。這種處理“從法規(guī)上講合規(guī)，但對(duì)于人類，恰恰是最危險(xiǎn)的瞬間”。李想提到一個(gè)數(shù)據(jù)，接近一半的智駕事故，發(fā)生在系統(tǒng)把方向盤丟給駕駛員的那一瞬間。

再說能力。李想指出，傳統(tǒng)智能汽車是“特定功能、特定場(chǎng)景”，有很多功能，開導(dǎo)航、開空調(diào)、放音樂、輔助駕駛，但它只是在“調(diào)用一個(gè)個(gè)功能”，但它并不真正掌握人類司機(jī)在復(fù)雜場(chǎng)景下的倒車、騰挪、靠邊停車、禮讓能力。

最后說效率。李想說，傳統(tǒng)智能汽車是“人機(jī)共駕、人機(jī)協(xié)同”。他在現(xiàn)場(chǎng)問觀眾，“你們通常什么時(shí)候「不用」智駕？”臺(tái)下有人答：趕時(shí)間、要遲到了、胡同窄路。這個(gè)答案很真實(shí)，這也從側(cè)面說明，關(guān)鍵時(shí)刻，人類其實(shí)并不相信智駕，所以智駕要做的工作還有很多。

這三個(gè)維度結(jié)合，就是李想給智能汽車定下的標(biāo)準(zhǔn)：保護(hù)人類安全、獨(dú)立完成任務(wù)、比人效率更高。

李想自己也很清楚，從舊定義跳到新定義，不是修修補(bǔ)補(bǔ)能解決的?！八葟拇笳Z言模型到今天的Agent要難得多，我們必須重構(gòu)整個(gè)系統(tǒng)?！?/p>

那么這次重構(gòu)，從哪里開始？理想正式提出一個(gè)新概念：具身智能汽車。

“我們要用具身智能，打造一輛能夠保護(hù)人類安全、獨(dú)立完成任務(wù)、比人類更高效的具身智能汽車?！崩钕肴缡钦f。

/02/一個(gè)新定義：具身智能汽車

理想汽車將具身智能汽車定義為“四位一體”：

它是一輛電動(dòng)車。具身智能汽車要服務(wù)真實(shí)世界，需要有身體，能移動(dòng)，能達(dá)到目的地。

它是一位職業(yè)司機(jī)。理解道路、風(fēng)險(xiǎn)、交通規(guī)則，能完全可靠完成出行以及生活任務(wù)。

它是一臺(tái)AI計(jì)算機(jī)。比旗艦智能手機(jī)和電腦有更強(qiáng)的AI算力，更大的內(nèi)存，內(nèi)存和顯存一體化，專為大模型設(shè)計(jì)。

它是一個(gè)生活助手。不需要研究怎么操作各種軟件，只需要把任務(wù)告訴它，它來幫你完成。

李想強(qiáng)調(diào)，“這不是四個(gè)產(chǎn)品，這應(yīng)該是一個(gè)產(chǎn)品”。過去新勢(shì)力車企做的事，大多是把這四樣?xùn)|西分別做好：智駕團(tuán)隊(duì)做智駕、座艙團(tuán)隊(duì)做座艙、底盤團(tuán)隊(duì)做底盤、車機(jī)系統(tǒng)做應(yīng)用。理想這次要做的，是讓這四樣?xùn)|西同時(shí)長(zhǎng)在一個(gè)底層架構(gòu)上。

李想給出了一個(gè)類比：“在iPhone出現(xiàn)以前，沒人知道自己需要觸摸的屏幕。在特斯拉Model S出現(xiàn)之前，沒人相信電動(dòng)車這么讓人心動(dòng)。所有沒有被展示出來的可能性，往往會(huì)被誤以為是不存在的需求?！?/p>

把這套定義落到工程上，意味著理想汽車至少要重做三件底層的事：一顆自研芯片、一套自研操作系統(tǒng)、一組自研模型。

/03/大腦：三個(gè)自研模型

具身智能的大腦，被理想汽車拆成了兩支：語言智能負(fù)責(zé)“聽得懂任務(wù)”，機(jī)器智能負(fù)責(zé)“開得到目的地”——前者由兩個(gè)自研大模型馬赫Mind-Pro和馬赫Mind-Edge承擔(dān)，后者由自研馬赫VLA承擔(dān)。兩支共享同一套底層認(rèn)知，共同構(gòu)成一個(gè)完整的大腦。

先看語言智能這一支。

這一次，理想正式推出兩個(gè)全新模型——馬赫Mind-Pro與馬赫Mind-Edge，分別走云端和端側(cè)兩條路徑。根據(jù)理想汽車基座模型負(fù)責(zé)人詹錕介紹：

馬赫Mind-Pro走云端，定位是Agent智能體模型。在IFEval指令跟隨、LongBench-v2超長(zhǎng)文本理解、AIME26高階數(shù)學(xué)推理、BFCL-v4工具調(diào)用等行業(yè)基準(zhǔn)上，穩(wěn)居第一梯隊(duì)；放到Agent專項(xiàng)領(lǐng)域，Claw系列榜單、PinchBench-v2實(shí)景實(shí)測(cè)，綜合性能超越大多數(shù)主流Agent模型。

詹錕強(qiáng)調(diào)“實(shí)驗(yàn)室跑分終究只是紙面數(shù)據(jù)”。理想拿出來的實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)是，依托Livis Agent全場(chǎng)景體系，在Token生成速度、任務(wù)完成質(zhì)量、Token使用成本、端到端響應(yīng)時(shí)延四個(gè)商業(yè)核心維度，實(shí)現(xiàn)全面領(lǐng)先。通過Token壓縮技術(shù)，任務(wù)完成率零衰減的前提下，Token平均消耗降低38%，工具調(diào)用冗余輪次減少47%；TPS峰值達(dá)到208 Token/s，推理效率是主流Agent模型的2倍以上。

這背后是一套「混合強(qiáng)化學(xué)習(xí)并行訓(xùn)練體系」。理想搭建了數(shù)百套真實(shí)業(yè)務(wù)沙箱環(huán)境，高精度模擬工具調(diào)用環(huán)境；同時(shí)并行運(yùn)行三套差異化訓(xùn)練環(huán)境，覆蓋單步強(qiáng)化學(xué)習(xí)、長(zhǎng)鏈路多步強(qiáng)化學(xué)習(xí)、在線環(huán)境強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

馬赫Mind-Edge走端側(cè)，主打端側(cè)原生具身智能體?，F(xiàn)場(chǎng)播放了一個(gè)演示視頻，用戶問“我的耳機(jī)找不到了，你能幫我找一下嗎?”系統(tǒng)答：“找到了，你的耳機(jī)在扶手箱上?！?/p>

詹錕解釋，馬赫Mind-Edge采用多模態(tài)流式時(shí)序建模，能夠連續(xù)理解動(dòng)態(tài)的物理世界，具備因果推理和自主決策能力。再加上大量車載專屬的行為特化訓(xùn)練，讓模型擺脫傳統(tǒng)AI“只回答不行動(dòng)”的模式，它可以直接輸出動(dòng)作，實(shí)時(shí)調(diào)用車輛硬件。

它的一系列能力，包括Always On全天候主動(dòng)感知、人車交互、自主控車、多模態(tài)問答，全部在車端本地實(shí)現(xiàn)，低時(shí)延、高可靠，數(shù)據(jù)完全不上傳?！斑@不是云端模型的閹割版本，而是從底層就為車載場(chǎng)景原生打造的模型?！闭插K強(qiáng)調(diào)。

以上，云端馬赫Mind-Pro負(fù)責(zé)復(fù)雜Agent任務(wù)調(diào)度，端側(cè)馬赫Mind-Edge負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)人車交互。兩個(gè)模型，共同構(gòu)成了具身智能的語言智能層。

接下來，機(jī)器智能這一支是「馬赫VLA」。

在講VLA的時(shí)候，詹錕就講了文章開篇所提到的體驗(yàn)特斯拉FSD V14.3的事跡，他隨后補(bǔ)了一句說：“真正感受到壓力，才證明我們是在平視這個(gè)星球上最強(qiáng)大的對(duì)手，而沒有在國(guó)內(nèi)的內(nèi)卷中自我麻痹?！?/p>

這種壓力，直接催生了馬赫VLA系統(tǒng)的全面升級(jí)。它的三個(gè)維度，正好對(duì)應(yīng)李想前面立下的智能汽車三條標(biāo)準(zhǔn)：保護(hù)人類安全、獨(dú)立完成任務(wù)、比人效率更高。

安全維度。理想給了一組背書數(shù)據(jù)：截至2026年6月14日，理想全系智能駕駛主動(dòng)避險(xiǎn)總次數(shù)17273307萬次，其中重大避險(xiǎn)55671次。從2022年至今1400余天，平均每日主動(dòng)避險(xiǎn)1.2萬次?！坝脩舫鲂忻坑龅?00次道路險(xiǎn)情，就有一次會(huì)直接釀成車禍。我們硬生生把災(zāi)禍從命運(yùn)邊緣拉了回來?！?/p>

AEB和AES的迭代路線也鋪了出來：2022年激光雷達(dá)首次落地主動(dòng)安全；2023年AEB完成全速度段覆蓋；2024年行業(yè)首發(fā)AES，同時(shí)實(shí)現(xiàn)360度低速全方位防御；2025年AES升級(jí)支持多車連續(xù)避讓和防硬躲避被撞；2026年新增懸空障礙物識(shí)別,夜間剎停上限提升到130公里。

效率維度。普通人從發(fā)現(xiàn)危險(xiǎn)到踩下剎車的反應(yīng)時(shí)間是0.45秒(權(quán)威論文數(shù)據(jù))。如果在查看導(dǎo)航或回復(fù)消息，反應(yīng)時(shí)間會(huì)到秒級(jí)。地表最強(qiáng)F1車手的極限反應(yīng)是0.25秒。“我們?nèi)乱淮R赫VLA系統(tǒng)的反應(yīng)耗時(shí)是0.28秒，無限逼近人類的生理極限?！?/p>

多出來的0.17秒意味著什么？在120公里時(shí)速下能提前6米完成剎停。6米是一臺(tái)幻影勞斯萊斯的整車長(zhǎng)度，也是“剎停到相撞、生存到毀滅”的全部距離。

這0.28秒不是單一模塊快出來的。視覺輸入時(shí)延降低47%，模型推理鏈路縮短43%，線控底盤響應(yīng)降低38%，操作系統(tǒng)調(diào)度編排降低28%，端到端總時(shí)延降低40%?！安皇悄膫€(gè)模塊變快了，是整個(gè)鏈路從頭到尾都變短了?！?/p>

能力維度，理想拿了幾段真實(shí)場(chǎng)景視頻做證據(jù)：施工區(qū)域繞行、挖掘機(jī)爪臂動(dòng)態(tài)避讓、對(duì)向窄路主動(dòng)切倒擋禮讓、識(shí)別穿黃馬甲保安的手勢(shì)、低矮異形物體識(shí)別、廣州傍晚雨夜的城中村小路。最后那段廣州城中村的視頻最關(guān)鍵。路寬不到3米，沒有車道線，沒有交通標(biāo)識(shí)，路邊打傘行人、外賣騎手、占道小販混雜。“很多廣州老司機(jī)開起來都頭皮發(fā)麻。但馬赫VLA開得極其從容，根據(jù)對(duì)向來車、行人、電動(dòng)車的位置主動(dòng)輾轉(zhuǎn)騰挪，給每一個(gè)參與者都留足空間?！?/p>

馬赫 VLA 這一代的能力從哪里來？詹錕把它歸納成三個(gè)變量的同時(shí)躍升：“這背后是數(shù)據(jù)、算力、模型規(guī)模同時(shí)暴增下，Scaling Law帶來的能力涌現(xiàn)?！?/p>

算力方面，雙馬赫M100讓車端算力達(dá)到2560TOPS。數(shù)據(jù)規(guī)模方面，模仿學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)量增加50%，強(qiáng)化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)量增加15倍，訓(xùn)練算力增加5倍。模型規(guī)模方面，行泊一體模型徹底統(tǒng)一，參數(shù)量提升10倍，每秒Token計(jì)算量提升15倍。

但比涌現(xiàn)更關(guān)鍵的，是架構(gòu)層的重構(gòu)。理想直接把感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃三個(gè)模塊統(tǒng)一成「原生多模態(tài)MoE大模型」?！斑^去模塊化的模型結(jié)構(gòu)有一個(gè)致命缺陷，感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃三個(gè)模塊各玩各的，就像一家公司，市場(chǎng)部說這事能干，研發(fā)說我壓根沒收到消息，財(cái)務(wù)說我還不知道有這個(gè)項(xiàng)目。功能都沒錯(cuò)，但整體意圖完全不一致?！?/p>

圍繞這個(gè)統(tǒng)一的大模型，理想還做了兩件配套的事：一件是馬赫 World Model，一個(gè)能模擬真實(shí)物理世界的世界模型，給馬赫 VLA 提供訓(xùn)練所需的虛擬環(huán)境；另一件是 RL Infra，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施，讓 VLA 能在世界模型里持續(xù)試錯(cuò)、迭代。如此一來，馬赫 VLA、馬赫 World Model、RL Infra 三位一體，構(gòu)成一套完整的具身智能模型訓(xùn)練體系?！翱匆?、理解、思考、行動(dòng)，從一開始就在同一個(gè)框架里徹底對(duì)齊。我們從第一天起就是為具身智能而生。”詹錕說。

新架構(gòu)搞定了，但具身智能還需要真正“看懂”世界，這就涉及視覺方案的選擇，業(yè)界有的在卷激光雷達(dá)，有的在卷視覺方案，詹錕在這里強(qiáng)調(diào)：

“行業(yè)都在瘋狂卷激光雷達(dá)的線數(shù)。128線、256線、512線，越卷越離譜。但激光雷達(dá)的線數(shù)再高，它能告訴你紅綠燈現(xiàn)在是什么顏色嗎？能讀懂路牌上‘前方施工禁止通行’這幾個(gè)字嗎？能看懂穿黃馬甲的保安手勢(shì)是讓你停還是讓你走？都不可能?！闭插K說，“激光雷達(dá)只能理解世界的骨架，根本不能理解這個(gè)世界?！?/p>

理想這次讓3D ViT首次上車，現(xiàn)場(chǎng)把鏡頭切到觀眾席，3D ViT瞬間重建了整個(gè)三維世界，觀眾姿態(tài)、場(chǎng)館細(xì)節(jié)、后排文字全部被記錄下來。

模型層面的進(jìn)展，理想給了兩個(gè)明確的OTA節(jié)點(diǎn)：第三季度，為搭載 Orin 和 Thor 芯片的 AD Max 用戶推送全新馬赫 VLA 模型；第四季度，馬赫 VLA 模型能力對(duì)齊全球頂尖水平。后一句“對(duì)齊全球頂尖水平”，指的就是特斯拉的FSD V14?！斑@是我們對(duì)自己的要求，更是對(duì)用戶的承諾?！闭插K說。

/04/心臟：發(fā)布馬赫 M100，5nm 車規(guī)級(jí)芯片，1280TOPS 單芯片算力

具身智能汽車的大腦跑在哪里？

于是，理想正式發(fā)布馬赫 M100?！榜R赫 M100是一顆用完全不同思路造出來的芯片?！崩硐肫嘋TO謝炎說道。

這顆芯片從2022 年立項(xiàng)，歷經(jīng)三年半打磨，于2026年5月實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)上車。

謝炎在臺(tái)上把芯片高高舉起，講起它的參數(shù)。5納米車規(guī)級(jí)工藝，單芯片算力1280 TOPS，“是目前全世界量產(chǎn)最強(qiáng)大的車規(guī)級(jí)算力芯片”；實(shí)際運(yùn)行效率超過 82%，主流基于 SMT 架構(gòu)的 GP GPU；超過一半的晶圓面積留給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，由56個(gè)計(jì)算單元和1個(gè)數(shù)據(jù)處理模塊構(gòu)成，采用網(wǎng)格總線加數(shù)據(jù)環(huán)形總線雙互聯(lián)架構(gòu)；CPU 部分，24 核 ARM A78AE，主頻 2.3GHz，車載旗艦級(jí)大核，負(fù)責(zé)安全和系統(tǒng)控制；內(nèi)存部分，8 通道 LPDDR5X 子系統(tǒng)，273 GB/秒超高帶寬，提供片外大容量?jī)?nèi)存高速通道。

但參數(shù)本身只是數(shù)字。理想拿馬赫M100做了兩組對(duì)比，信號(hào)量都很強(qiáng)。

第一組對(duì)比，跟全球公認(rèn)智駕領(lǐng)域最主流的芯片ThorU直接對(duì)比CNN Based、UniAD、馬赫VLA模型。每一項(xiàng)每一個(gè)測(cè)試，馬赫M100全部超越ThorU，是數(shù)倍的性能差距。

第二組對(duì)比更有意思。謝炎在馬赫M100上部署了Qwen3.5-35B，跟NVIDIA的DGX Spark桌面超算對(duì)比。結(jié)果是Qwen3.5-35B-A3B prefill速度，馬赫M100是DGX Spark的2.7倍；Qwen3.5-35B-A3B decode速度是1.5倍。一個(gè)裝在車?yán)锏男酒?，跑通用大模型比一臺(tái)4萬塊的桌面超算還快。

馬赫M100號(hào)稱"全球首款量產(chǎn)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流AI芯片"。這里面不一樣的，是「數(shù)據(jù)流」三個(gè)字。

傳統(tǒng)芯片是怎么干活的？可能是一步一步走的員工，它有一張待辦清單(行話叫“指令隊(duì)列”)，從清單第一項(xiàng)開始，做完一項(xiàng)做下一項(xiàng)，順序嚴(yán)格不能亂。這種方式的問題是，清單本身要寫、要管、要排序，芯片很大一部分晶體管不是在算東西，是在管理這張清單。算AI模型這種海量并行的任務(wù)時(shí)，管理成本越來越高，效率上不去。

但謝炎說，AI計(jì)算其實(shí)根本不需要這張清單?！癆I計(jì)算天然是并行的，數(shù)據(jù)是確定的、關(guān)系是清晰的、流動(dòng)路徑是固定的。”翻譯一下：AI 模型在做什么、下一步要處理什么數(shù)據(jù)、這些數(shù)據(jù)要流向哪個(gè)計(jì)算單元，在模型設(shè)計(jì)的時(shí)候就已經(jīng)寫好了。既然路徑是固定的，就不需要一個(gè)中央調(diào)度員去現(xiàn)場(chǎng)指揮。

所以理想汽車做了一件顛覆傳統(tǒng)的事：把那張待辦清單和清單管理員全砍掉，讓數(shù)據(jù)自己驅(qū)動(dòng)計(jì)算的發(fā)生。數(shù)據(jù)流到哪里，計(jì)算就在哪里發(fā)生。

“馬赫M100的能力遠(yuǎn)不止于智能駕駛，它今天已經(jīng)跑通了車上所有的智能化場(chǎng)景。它能運(yùn)行語言大模型，它能支撐Agent，它將驅(qū)動(dòng)具身智能，它還會(huì)支持更多我們今天還沒有想到的AI場(chǎng)景?！敝x炎說。

這套架構(gòu)也拿到了一個(gè)學(xué)術(shù)層面的背書。謝炎在臺(tái)上宣布，今年馬赫 M100架構(gòu)的論文被ISCA 2026工業(yè)分區(qū)收錄。同期入選的是谷歌、美光、Meta、安培、MegaBlast。“理想汽車是汽車行業(yè)中第一家，歷史上第一家在ISCA工業(yè)分區(qū)獲得論文錄取的企業(yè)?！?/p>

謝炎特意申明：“我們?nèi)脒x ISCA 從來不是因?yàn)樵炝艘活w芯片，是因?yàn)樘岢霾?shí)踐了一種創(chuàng)新的架構(gòu)思路?！瘪R赫 M100 架構(gòu)團(tuán)隊(duì)將于6月30日在ISCA 2026會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行主題分享。

“馮·諾依曼架構(gòu)用七十年推動(dòng)了通用計(jì)算的輝煌。今天我們以馬赫 M100 為起點(diǎn)，希望用數(shù)據(jù)流架構(gòu)，接過歷史的這一棒，繼續(xù)推動(dòng) AI 計(jì)算再輝煌七十年?！敝x炎最后立下宏愿。

/05/神經(jīng)系統(tǒng)：星環(huán)OS與芯片到算法的全棧自研

光有芯片不夠。具身智能需要一套完整的系統(tǒng)，把心臟、大腦、眼睛、手腳組織起來協(xié)同工作，這套系統(tǒng)的“神經(jīng)系統(tǒng)”，叫做「星環(huán)OS」。

“星環(huán)OS是理想汽車為具身智能專門設(shè)計(jì)的神經(jīng)系統(tǒng)，從設(shè)計(jì)的第一天起，它就是為 AI 原生而生?！敝x炎介紹，“感知、決策、執(zhí)行全鏈路深度融合，結(jié)合全線控底盤的極速響應(yīng)，我們把端到端的延時(shí)壓縮到了0.28秒，反應(yīng)速度比人類快40%。這就是系統(tǒng)協(xié)同的力量，它不是芯片快，也不是軟件快，是整個(gè)系統(tǒng)一起快?！?/p>

這套系統(tǒng)里，馬赫M100芯片是心臟，全車感知系統(tǒng)是眼睛，自研馬赫模型是大腦，全線控主動(dòng)底盤系統(tǒng)和能源系統(tǒng)是手腳，星環(huán)OS是神經(jīng)系統(tǒng)，把它們串成一個(gè)整體。

為什么連操作系統(tǒng)也要自己做？謝炎向臺(tái)下問了一個(gè)問題：“蘋果和安卓哪一個(gè)更安全？”臺(tái)下答“蘋果”?！盀槭裁?？因?yàn)樘O果把芯片和操作系統(tǒng)放在一起設(shè)計(jì)。安全，不是系統(tǒng)啟動(dòng)之后才開始，安全是從芯片上電那一刻就已經(jīng)開始了。手機(jī)芯片被攻擊，泄露的是隱私；車的芯片被攻擊，威脅的是生命。”謝炎講出背后邏輯。

理想汽車把密鑰保護(hù)、設(shè)備身份、可信啟動(dòng)鏈、關(guān)鍵權(quán)限管控全部前置到芯片設(shè)計(jì)中，再通過全棧自研軟件實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一調(diào)度。讓芯片、編譯器、操作系統(tǒng)、AI 算法在同一套可信的基礎(chǔ)上協(xié)同運(yùn)行。

到這里，理想汽車完成了一個(gè)少有車企能完成的動(dòng)作：芯片、編譯器、操作系統(tǒng)、AI算法、域控制器，全棧自研。

/06/量產(chǎn)路徑：讓具身智能成為日常，Livis Agent現(xiàn)場(chǎng)實(shí)操

底層架構(gòu)講完，真正的問題來了，這一切到底能不能落到一臺(tái)普通用戶開的車上?

現(xiàn)場(chǎng)，理想直接做了一場(chǎng)真實(shí)的Livis Agent演示，展現(xiàn)了它的多項(xiàng)車載智能體能力。“請(qǐng)相信我，這些展示都是真正運(yùn)行在模型上的Agent，絕不是提前寫好的程序?！敝x炎強(qiáng)調(diào)。

演示中，這個(gè)Agent可以根據(jù)一句自然語言指令，完成接機(jī)、餐廳推薦、路線規(guī)劃等連續(xù)任務(wù)。甚至，可以根據(jù)“孩子困了”等場(chǎng)景需求，聯(lián)動(dòng)車內(nèi)音樂、燈光、空調(diào)、懸架等系統(tǒng)，完成座艙環(huán)境調(diào)整，隨后汽車輕微搖晃，化身一個(gè)搖籃?，F(xiàn)場(chǎng)實(shí)際來看，整體體驗(yàn)確實(shí)比較絲滑，沒有翻車。

最后，理想公布了今年下半年完整的OTA路線圖，分三個(gè)節(jié)點(diǎn)：7月份、9月份、12月份。

?理想汽車2026年7月OTA計(jì)劃

?理想汽車2026年9月OTA計(jì)劃

?理想汽車2026年12月OTA計(jì)劃

發(fā)布會(huì)最后，李想留了兩句話作為收尾。

一句關(guān)于產(chǎn)品：“過去10年，我們創(chuàng)造了一個(gè)移動(dòng)的家。在第二個(gè)10年，我們會(huì)給車和家賦予生命”。

另一句關(guān)于姿態(tài)：“理想汽車堅(jiān)持做最好的自己，不要期望我們變成別人”。