從產品驅動到技術造墻：Livis Day背后，理想的第二次生長

出品 | 子彈財經

作者 | 曉蕓

編輯 | 閃電

美編 | 倩倩

審核 | 頌文

6月15日，理想Livis Day軟件與具身智能發布會落下帷幕。李想拋出“電動車+職業司機+AI計算機+生活助手”四位一體的具身智能汽車定義，集中展示自研馬赫M100數據流芯片、馬赫VLA大模型的技術細節，還公布了貫穿全年、節點清晰的OTA迭代路線。

這些成果是理想長達五年技術長跑的集中落地。過去十年，它依靠精準的產品定義做到千億營收；如今，它正靠全棧自研的底層技術，搭建起難以被復刻的長期競爭壁壘。

當下整個汽車行業都在跟風炒作AI、大模型、高階智駕概念，但多數車企的智能化仍停留在采購外部方案、組裝硬件功能的淺層階段，沒有真正的核心技術根基。

對年營收突破千億、連續三年穩定盈利的理想而言，這場Livis Day是一次決定性的戰略轉身：它正式完成了從家庭汽車產品定義者，到具身智能底層技術創造者的身份切換。

產品只能帶來短期銷量紅利，底層技術才決定車企下一個十年的生存上限。這是理想五年深耕研發，給行業交出的一份清醒答案。

1、八年全棧布局一場按部就班的技術長跑

很多聲音習慣把理想此次發布的全套具身智能技術，解讀為這一輪AI浪潮下的順勢跟風。

但梳理完整研發時間線不難發現，理想對芯片、操作系統、大模型、感知系統的體系化布局，早在2018年就全面啟動，這是一場規劃清晰、定力十足的長線投入。

2018年10月，理想ONE正式發布，率先為車輛搭建起基礎感知硬件體系。麥克風、雷達、車載攝像頭同步落地，讓車輛初步擁有視聽感知、人車交互能力，邁出整車智能化的第一步。

2021年，整個新能源行業的競爭重心還停留在續航、空間、增程/純電路線之爭，絕大多數車企的研發資源全部傾斜于整車內飾、動力、配置優化，智能化環節普遍依賴高通、英偉達、地平線等外部供應商提供完整打包方案。

就在這一年，理想完成兩步關鍵落子：5月，自研車載感知系統伴隨2021款理想ONE量產裝車，實現車輛環境感知硬件、配套算法自主可控；10月，自研整車智能操作系統星環OS正式立項，提前為后續軟硬件一體化、具身智能底層底座完成前置布局。彼時行業普遍不理解自研操作系統的價值，認為直接采購成熟車機系統省時省力，自研投入高、回報周期漫長。

但理想的考量遠不止自研操作系統，而是掌握芯片適配的底層自主權。2021年全球芯片荒已初現苗頭，后續車載芯片交貨周期翻倍、價格暴漲，行業頻繁遭遇斷供、適配周期拉長的困境。也正是基于核心技術自主可控的同一邏輯，理想在這一年同步啟動了自研車載AI芯片的前期預研，為2022年芯片項目正式立項打下基礎。

如此一來，自研星環OS的核心價值，不只是優化座艙交互體驗，更是牢牢掌握芯片適配主動權，從底層規避供應鏈卡脖子問題。

時間走到2022年，行業集體陷入智駕功能內卷，各家比拼城區NOA、高速領航覆蓋里程，核心算力芯片依舊依靠外購。

理想卻做出更具挑戰性的選擇。

6月，理想L9正式發布，自研中央域控制器XCU實現首次量產上車，同時跳出單純代步工具的造車思維，依靠多場景硬件搭建，把車輛轉化為可長期使用的移動生活空間。

11月，自研車載AI芯片項目正式立項，區別于通用CPU、GPU架構，這款芯片原生面向車載海量實時數據流運算打造，專為自動駕駛、車載大模型AI計算量身設計。

同年，全線控底盤研發同步啟動，為智能體筑牢執行端硬件根基，與自研芯片形成算力決策、物理執行的技術閉環。

2023年，全球大模型浪潮全面爆發，行業紛紛接入第三方通用大模型做座艙語音助手，簡單完成語音交互升級。

理想依舊沒有選擇拿來主義，同步立項自研車載基座大模型，堅定探索端側本地推理和云端持續訓練雙線結合的智能演進路線。

3月，自研車載專屬基座大模型立項，確定端側本地推理+云端持續迭代雙線并行的智能進化路線。12月，自研MindGPT大模型依托OTA 5.0正式推送上車，完成車載端落地實測驗證。

2024年，理想自研成果進入集中量產落地階段：4月理想L6上市，自研星環OS首次大規模量產裝車；10月落地國內首款實現量產交付的端到端AD大模型，智駕感知與決策能力完成全新升級。

2025年自研技術持續向外釋放價值、迭代升級：3月星環OS正式開源，開放自研底層技術能力；8月VLA司機大模型伴隨理想i8量產上車，車輛智能決策、擬人化駕駛理解能力再上臺階。

直至2026年Livis Day，馬赫M100芯片、完整馬赫VLA大模型、新一代全域空間交互體系同步實現全棧量產上車。

從2018年基礎感知起步，歷經感知、域控、車載OS、AI芯片、車載大模型八年分步落地，理想整套具身智能技術并非短期跟風產物，而是一套按時間線穩步落地、全鏈路自主可控的長線技術布局。

而這條長達八年的長線布局，絕非單一產品線的戰術補充，背后是組織架構、百億級研發投入、管理層長期戰略定力三者共同支撐的結果。2025年理想全年研發投入高達113億元，其中一半資金全部投向AI、芯片、操作系統相關底層技術。

所以，多數車企仍在整合外部供應鏈方案時，理想已經完成了從“組裝式智能”到“原生式智能”的跨越。

這也是李想能在發布會上拿出清晰到月度的迭代路線的核心底氣：7月智駕效率提升30%，上線導游Agent、車友對講機、低功耗哨兵等高頻功能；9月補齊倒車與復雜路面智駕能力，打通家居、跨端互聯，落地超級CarPlay與無損Apple Music；12月實現主動避險、交警識別、無感登車，智駕反應提速至0.2秒。

2、從產品定義到技術定義理想的護城河再次升維

回顧理想汽車十年發展歷程，第一次跨越式生長，依靠極致的產品定義能力。

從初代理想ONE一炮打響，到L系列全尺寸家庭SUV矩陣持續領跑高端新能源市場，理想精準捕捉國內中產家庭出行核心痛點：大容量車內空間、舒適居家座艙、無續航焦慮的增程動力、兼顧全家出行的人性化配置。

在行業普遍追求運動、性能、科技極簡內飾的時代，理想另辟蹊徑打造“移動的家”產品定位，把冰箱、大尺寸屏幕、后排舒適座椅、親子空間、車載影音等家庭場景需求全部落地，憑借獨一無二的場景化舒適體驗撕開市場缺口。

這套產品打法最終轉化為實打實的市場成績：理想成為國內首家百萬輛整車下線的新能源新勢力，2025年全年營收突破1123億元，連續三年實現盈利，手握千億級現金儲備，站穩家庭豪華賽道龍頭位置。

但理想管理層也能及時意識到，單依靠產品定義搭建的護城河，存在天然、難以規避的邊界。

產品層面的差異化壁壘復制門檻較低：座椅、冰箱、大屏、大空間、增程動力，任何競爭對手只要調整產品研發思路，短短一兩年就能快速復刻。

近兩年市場變化已經印證這一點：多家車企同步推出主打家庭舒適的六/七座車型，跟風搭載車載冰箱、后排娛樂屏、大尺寸座艙空間，曾經理想獨有的場景優勢，正在被全行業逐步抹平。

當所有車企都在卷空間、卷舒適、卷配置，單純依靠產品功能形成的競爭優勢，會持續稀釋，最終陷入同質化價格內卷。

看清產品壁壘的局限性，理想選擇用具身智能完成護城河的第二次升維。如果說理想的第一次生長是“定義一款更好的家用車”，第二次生長就是“重新定義智能汽車本身”。

這一次，理想徹底跳出傳統車企的思考框架，不再局限于“給用戶增加什么配置、優化什么座艙體驗”，而是重構人與汽車的關系：傳統智能汽車只是被動接收指令的交通工具，而具身智能汽車是能夠主動感知環境、自主獨立決策、伴隨用戶持續成長的完整智能生命體。

這套全新定義落地的，正是理想八年打磨的全套硬核自研技術底座。

第一重底層支撐，馬赫M100動態數據流芯片作為智能體的“心臟”。這款全球首款量產落地的動態數據流車規AI芯片，采用5納米車規工藝，有效算力1280TOPS，算力利用率突破82%，大幅領先行業主流通用智駕芯片。

第二重協同支撐，星環OS作為整車智能體的“神經系統”。自研操作系統打通全車傳感器、芯片、底盤、座艙硬件，打破傳統車企座艙、智駕兩套系統割裂的通病，實現車內空間交互、道路感知、車輛控制、生活服務全域數據互通。

依托星環OS，馬赫M100芯片的算力可以靈活分配給智駕感知、語音交互、空間視覺、車載服務等不同場景，避免算力閑置浪費，讓整套智能系統運行流暢統一。

第三重智能核心，馬赫VLA大模型作為智能體的“大腦”。模型融合三維視覺感知、道路駕駛邏輯、多模態語言交互三大能力，綜合響應速度達到0.28秒，相比普通人類駕駛員0.45秒的平均反應速度快約40%，接近頂級F1車手0.25秒的人類生理極限。

芯片、操作系統、具身模型三者深度綁定、原生適配，共同構成理想獨有的技術閉環。

產品護城河容易被模仿，全棧技術護城河具備時間、資金、人才三重門檻，很難被快速追趕。Livis Day釋放的核心信號十分明確：理想不再只做“更好的家用車”，而是掌握定義下一代智能汽車標準的底層技術話語權。

3、關于具身智能的終局想象

理想將自身的終局定義變為了具身智能企業，而非“智能汽車企業”，這意味著什么？

意味著，它的增長曲線即將跳出整車銷售的單一維度。

從技術復用性來看，動態數據流芯片架構、具身智能模型框架、多模空間交互體系，這套全棧能力天然適配所有物理世界的智能終端。

也就是說，汽車在未來只是理想具身智能的第一個落地載體，背后卻是面向整個物理AI時代的技術布局。

此前發布的Livis智能眼鏡實現空間交互；人形機器人研發項目同步推進，依托統一芯片、模型、系統底座完成運動控制、環境感知開發；未來這套技術體系還可繼續延伸，比如家庭服務機器人、商用移動智能終端。

其次，全年持續迭代的OTA成長規劃，讓具身智能能力從發布會一次性展示，轉化為持續增值的長期用戶資產。

隨著理想將車輛交付定義為具身智能體的“出生時刻”，每一次OTA推送，都將成為用戶感知智能體自主學習、能力進化的一個機會。

對于用戶而言，車輛不會隨著使用年限增加快速貶值，反而會依靠持續OTA迭代不斷新增功能、優化智能體驗；對于理想而言，海量用戶日常使用產生的真實道路、家庭場景數據，持續回流訓練VLA大模型，形成正向數據閉環。

放到十年長期視角看，Livis Day是理想發展道路上清晰的分界點。分界點之前，理想是汽車行業公認的產品優等生。分界點之后，理想正式切換身份，以技術長跑者的姿態，入局更廣闊的物理AI、具身智能科技賽道，行業競爭邊界不再局限于新能源汽車市場，而是面向整個物理人工智能時代。

很多人評判車企競爭力，依舊習慣盯著月度交付量、車型售價、終端優惠這些短期指標，但Livis Day清晰地傳遞一個核心判斷：下一個十年，理想的核心勝負手，早已不止在車里。