從增程到具身智能：理想這次讓別人抄不了？

2026年6月，全球計算機體系結構領域最頂級的學術會議ISCA（國際計算機體系結構研討會），在其工業分區的論文錄取名單里，出現了一個不屬于半導體圈的名字——理想汽車。

論文介紹的是馬赫M100，一顆5納米車規級AI芯片，全球首款量產的數據流架構推理芯片。在此之前，沒有任何一家車企的芯片論文被ISCA收錄過。

一個造車的，跑到芯片學術圈發了一篇頂會論文，大概相當于一家火鍋店在國際物理學期刊上發了篇量子力學的論文。

幾天后的6月15日，理想把這顆芯片連同圍繞它構建的一整套具身智能系統，搬到了一場名為“Livis Day”的發布會上。如果不是李想、座艙產品負責人曹煜、基座模型負責人詹錕、CTO謝炎，四個人輪番上臺講了一個半小時，外界可能還停留在“理想=增程+冰箱彩電大沙發”的刻板印象里。

但這場發布會傳遞的信息極其清晰：理想正式定義了什么是“具身智能汽車”——一輛同時具備電動車、職業司機、AI計算機與生活助手四大能力的智能體。

無法不令人感慨，當整個行業玩轉了理想上一輪的成功方法論，理想卻已經換了一個賽道。而這一次，追趕的難度絕非一個量級。

增程的淺灘已被填平

理想的第一條護城河是增程。

2018年理想ONE（參數丨圖片）發布時，增程被群嘲為“過渡方案”。但李想的邏輯很簡單，在充電樁密度嚴重不足的時候賣純電車，等于讓用戶背著續航焦慮過日子。

后來的故事驗證了這個判斷，理想汽車的銷量一路飆升，2024年突破50萬輛。但增程技術的護城河并不深，問界、深藍、零跑等越來越多品牌，紛紛涌進這條河道，增程路線也從特立獨行變成全行業標配，國內增程車型在2025年達到44款。

憑一己之力，理想把一條被質疑的技術路線跑成了主流選擇，但問題也隨之而來。理想的差異化護城河，在增程成為“大家都有”的標配，“冰箱彩電大沙發”被復制得比原版還便宜時，以肉眼可見的速度變淺。

2025年，理想全年營收1123億元，同比下降22.3%；凈利潤11億元，同比下降85.8%；Q3凈虧損6.24億元，結束了連續11個季度的盈利紀錄。

這不是產品出了問題，理想L系列仍然是同級銷量冠軍，只是“增程+家庭”這個價值公式，已經不足以支撐利潤空間了。

換個角度看這些數字，也不是消費者不認理想了，而是競品用理想的方法論搶走了市場。一塊蛋糕，切的人多了，原來獨占者的那一塊自然就小了。這不是理想的失敗，恰恰是它開創的品類太成功了。

李想顯然比別人更早看到了這個趨勢。2022年，增程市場正在高歌猛進，理想卻悄悄啟動了一個新項目——自研AI芯片。

這個項目代號“馬赫M100”，從立項到量產用了三年半。等對手們都學會了增程和冰箱沙發大彩電，理想已經把賭注押到了下一張牌桌上。

具身智能的壁壘正在加固

如果說增程的護城河是戰術級別的，技術門檻不高、復制周期短；那么，具身智能的護城河就是戰略級的，是當下真正的壁壘。

具身智能的壁壘不在單一維度，而在四個層面同時構建：芯片、模型、操作系統、整車架構。想要復制其中任何一層，都需要以年為單位的投入。想要同時復制四層，基本等于再造一個理想。

先看論文被ISCA收錄的馬赫M100芯片。這顆全球首款量產的動態數據流AI芯片，采用5納米車規級工藝，單芯算力1280TOPS，雙芯組合2560TOPS，實際運行效率超過82%。和智能駕駛領域的主流英偉達Orin-X（雙芯508TOPS）比，算力是其5倍，與Thor-U（單芯700TOPS）比，算力是其3倍以上。

更關鍵的是架構差異。馬赫M100不是傳統馮·諾依曼指令驅動架構，而是數據流架構，AI計算不再受指令調度的效率損失。用謝炎在發布會上的原話說：“馮·諾依曼架構用七十年推動了通用計算的輝煌。今天我們以馬赫M100為起點，希望用數據流架構，接過歷史的這一棒?！?/p>

也正是這顆芯片的架構創新，讓ISCA破例向一家車企敞開了大門。在通用模型部署測試中，馬赫M100運行35B參數大語言模型的prefill速度，達到頂尖桌面超算的2.7倍，decode速度達到1.5倍。其性能早已不是“車規級夠用就行”，而是實打實把桌面超算甩在身后。

再看模型。具身智能的大腦被拆成“左腦”和“右腦”：語言智能由馬赫Mind-Pro和Mind-Edge負責，機器智能由馬赫VLA負責。實際體驗有多強，現場理想L9 Livis上產品人員的即興演示、實拍視頻的畫面，相當具有說服力。

說回技術層面，Mind-Pro的模型TPS峰值達到208 Token/s，推理效率是主流Agent模型的兩倍以上。一個更務實的指標是：整體Token平均消耗降低38%，工具調用冗余輪次減少47%。這意味著在車上對話時，響應更快、消耗的云端算力更少、隱私更安全。

Mind-Edge是行業首個真正量產落地的端側原生具身智能體，全部在車端本地運行，不需要聯網就能完成全天候主動感知、人車交互和自主控車。

馬赫VLA的能力也很直觀。普通人類駕駛員從肉眼發現危險，到大腦判斷，手腳做出制動指令，全程需要時間平均為0.45秒，F1車手的極限是0.25秒，馬赫VLA是0.28秒，比普通人類駕駛員快0.17秒。在120km/h的速度下，這0.17秒的差距意味著提前6米剎停。

但發布會上更讓人印象深刻的不是數字，是那些涌現出來的能力：倒車讓路、識別交警手勢、穿越無車道線的城中村雨夜窄路。詹錕在現場更直觀地展示了行業首次上車的3D ViT全域三維感知能力有多強：現場觀眾舉手、揮動手臂，理想L9 Livis渲染出了完整的三維會場空間，清晰識別到每一位舉手觀眾的人體輪廓、抬手動作、各自空間位置，連會場背景文字都同步還原。

座艙體驗也非常值得一說。新一代旗艦座艙搭載全球首發的高通8797 Elite芯片，CPU 504K、GPU 8.1T、NPU 320TOPS，這三個數字擺在一起，代表座艙的硬件性能全面超越主流手機。

行業首個90Hz高刷、180Hz觸控采樣率的超寬全景屏，搭配9.3.6聲道5440W音響系統和Livis Pods頭枕獨立空間音頻，用戶坐進去的體驗更接近一個移動的杜比影院，而非傳統意義上的車載娛樂系統。

關于交付節點，理想沒有把這次“Livis Day”開成畫大餅，2026年的OTA規劃具體到了月份。7月智駕效率提升30%，協助用戶通過限寬墩、限高桿等復雜場景，出行導游Agent上線，新增兩天一度電的哨兵模式。9月實現全場景自主倒車，窄路會車、倒車讓行，Agent可連接電腦手機。12月端到端反應速度0.2秒，比人快56%，新增起身誤觸方向盤主動防護、Face ID識別切換賬號。

三季度為搭載Orin和Thor芯片的AD Max用戶推送馬赫VLA模型，四季度對齊全球頂尖水平的FSD V14。

沒有“預計”“力爭”“有望”，這是理想讓人覺得靠譜的地方：都是時間+數字+能力，像交貨單一樣精確。

持續進化是永遠的護城河

如果你是一個漫威迷，“Livis”這個發音，很難不讓你想到鋼鐵俠的那位AI管家——賈維斯（Jarvis）。托尼·斯塔克對著空氣說句話，賈維斯就能幫他造戰甲、調參數、訂餐廳、安排約會。

那是2008年的科幻設定。十八年后，李想在“Livis Day”上說了這樣一句話：“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>

一家中國車企，不把資源全部投向“多賣車、多賺錢”這條最直接的路徑，而是砸上百億研發一款AI芯片、訓練一套具身智能模型、組建人形機器人團隊——李想對“賈維斯”的執念，從產品名字到戰略方向，都寫在了明面上。

李想比別人更早看到，汽車行業的下半場不是傳統的智能化，是AI化。傳統智能汽車，本質上是功能驅動，服務于特定場景，對安全的定義也是功能安全。但AI化把汽車從“你開它”的交通工具，變成“它懂你”的智能體，這是真正的具身智能汽車，直接改變了汽車的定義，在李想眼里，其價值和意義遠超傳統智能汽車。

李想也有一個極其務實的邏輯：當你能做的事別人也能做，你的護城河厚度為零，具有同等供應鏈能力的對手都能復現。理想汽車必須向著更高階、別人難以突破的方向進化。

而持續進化的能力，本身就是最深的護城河。理想從2020年的增程先驅，到2026年的具身智能定義者，六年完成了兩次戰略級別的躍遷。這兩次躍遷的共同點是：理想不是在回應市場變化，而是在主動定義下一個戰場。

這種持續引領的能力，比任何一項單點技術都更可怕。因為在技術迭代以月為單位的當下，一個單點優勢可以在12個月內被追上。但一套能夠不斷產生產品代差的創新體系，是競爭對手無法用時間和金錢簡單復制的。

當然，理想眼前并非沒有挑戰。新護城河投入產出的時間差里，舊護城河的防御能力在衰減，今年以來的市場也變得更加內卷。超過百億研發的投入和燒錢速度，需要足夠強的主業現金流來支撐。

但理想目前仍有近千億元現金儲備，這為其實現目標提供了足夠厚的安全墊。按目前的研發投入水平，理想有足夠的彈藥把這場換道之戰打到2028年。

更重要的一點是，昨天的“Livis Day”展示的不是實驗室里的Demo，而是一套已經量產上車、有清晰交付時間表的完整系統。說明理想已經把牌握在手里，不是埋在牌堆里，這是理想的底氣，也是傳遞給市場的信心。

“這就是我們這家公司存在的意義，也希望可以和所有人一起見證這個全新的時代！”李想如此詮釋著理想的長期主義。至于發布會上透露的人形機器人方向，那是李想給第三個十年留的伏筆。

不急，先把車上的具身智能做透。畢竟連托尼·斯塔克，也是先從Mark I開始造的。