李想“開火”傳統智駕：遇復雜場景就退出，對人類是最大的不安全

記者 濮振宇

對于造車這件事，理想汽車董事長兼CEO李想有一個越來越清晰的判斷：今天的智能手機和智能汽車，其實都不智能。

6月15日，在北京舉辦的理想汽車Livis Day上，李想拋出了一個觀點：“傳統智能汽車對于安全的定義，核心就是功能安全。大家有沒有遇到這樣的狀況？駕駛環境非常簡單的時候，智駕表現特別好，但是一旦遇到特別復雜或者從來沒有見過的場景以及極端天氣的時候，它會怎么做？它會直接退出，把方向盤丟給你。”

在李想看來，這件事雖然從法規上完全合規，但對于人類而言恰恰是最不安全的，有接近一半的智駕的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。

這一判斷指向了理想汽車全力押注的新方向——具身智能汽車。這家在過去十年憑借“移動的家”概念打開市場的造車新勢力，正試圖給出一個關于“汽車還可以是什么”的全新答案。

從功能驅動，到具身智能

李想對智能汽車現狀的不滿不止于安全層面。他將當下主流智能汽車定義為功能驅動的產品：調用各種應用，服務于特定場景。即便在智駕層面，當下所有智駕從功能上講只會向前開，向左轉，向右轉，既掌握不了倒車能力，也完全沒有人類遇到危險以后靠邊停車的技能。

“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。”李想說。

基于這一邏輯，理想汽車提出了具身智能汽車的完整定義：一輛電動車、一位職業司機、一臺AI計算機、一位生活助手，四者合一。按照理想汽車的描述，它“能夠保護人類安全、獨立完成任務、比人類更高效”。

發布會現場，理想汽車產品經理演示了一個場景：用戶只需說“我老婆在藍色港灣購物，老大在朝陽門學美術，老二在望京學芭蕾，老三在中關村學樂高，老四在馬家堡打羽毛球，先去接老大，然后去接老四，再去接老三，再接上老二，最后去接我老婆，晚上要給老四在三里屯過生日”，車機系統便能自動規劃出一條涵蓋所有接駁點和目的地的導航路線。

此外，理想車輛遇到激光雷達被遮擋的情況后，會自動靠邊停車并提示用戶處理；在需要充電的情況下，用戶只需說一句“幫我去新國展充電”，車輛便能自主完成導航、駛入、充電的全過程。

這些能力的背后，是理想汽車在語言智能與機器智能兩大領域的布局。

從語言智能，到機器智能

按照理想汽車的說法，具身智能汽車的大腦，由語言智能與機器智能深度融合構成。

在語言智能方面，理想自研了馬赫Mind-Pro和馬赫Mind-Edge兩個模型。前者負責通用推理，在權威基準測試中穩居行業第一梯隊，推理效率達到主流Agent模型的兩倍以上；后者則是行業領先的端側原生具身智能體，全部在車端本地完成，低延遲、高可靠、高隱私。

理想汽車基座模型負責人詹錕在發布會上透露，公司搭建了數百套真實的業務沙箱環境，獨創了混合強化學習并行訓練體系，淘汰了之前的模型，進化了兩個“能力猛獸”。他自己上個月專程前往硅谷，把特斯拉最新的FSD 14.3版本連著開了整整兩個星期。

“回國后腦子里只剩兩句話：第一，特斯拉真的太強大；第二，壓力也真的太大了。真正感受到壓力，才證明我們是在平視這個星球上最強大的對手，而不是在國內的內卷中自我麻痹。”詹錕說。

在機器智能層面，理想于今年5月隨全新L9發布了馬赫VLA智能輔助駕駛系統。理想方面稱，截至2026年6月14日，理想全系車型智駕系統主動避險累計超過1727萬次，重大避險達55671次，日均主動避險1.2萬次。

這一系統的綜合反應速度達到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。在120km/h行駛速度下，這意味著提前6米完成剎停。理想汽車內部將這一差距形容為“剎停到相撞、生存到毀滅的全部距離”。

更重要的是，馬赫VLA開始涌現出傳統規則驅動型智駕難以實現的能力，包括自主倒車讓行、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。

發布會現場播放的一段視頻顯示，在廣州傍晚的雨夜城中村小路上，路寬不到三米，沒有車道線，路邊有打傘的行人、占道擺攤的小販，車輛沒有煩躁，也沒有激進，而是根據對向來車、行人、電動車的位置，主動地輾轉騰挪。

從芯片開始，自己“蓋樓”

要實現上述能力，算力是繞不開的基石。而算力恰恰是當下整個行業面臨的共同挑戰。

理想汽車CTO謝炎在發布會上回顧了一個行業困境：曾經驅動計算機行業的兩條“腿”——摩爾定律和頻率紅利——一條斷了，一條已經瘸了。2004年前后，當晶體管繼續縮小到65納米，芯片開始漏電，頻率紅利消失；2010年之后，摩爾定律也開始走向疲軟，每一代制程帶來的性能提升從以往的翻倍變成30%、20%、10%。

與此同時，AI算力需求卻在爆發式增長。“所以我們面對的現實是什么？算力的供給在放緩，算力的需求在增長。”謝炎說。他表示，理想汽車在2022年啟動芯片設計時，思考的問題是：當磚頭的質量和數量都無法大幅提升時，我們能不能重新發明蓋樓的方式？而理想的答案是：可以。

2026年5月，理想自研芯片馬赫M100實現量產上車，成為全球首款量產的動態數據流AI芯片。這顆采用5納米車規級工藝的芯片，單芯片算力1280TOPS，理想稱其為“目前全世界量產最強大的車規級推理芯片”。

與傳統指令驅動的馮·諾依曼架構不同，馬赫M100采用數據流架構，也就是讓數據的流動來驅動計算的發生。

謝炎解釋稱，AI計算天然是并行的，數據流動路徑是清晰的，不是一條指令隊列。拆掉中央式的指令隊列和大量的管理開銷，讓架構本身圍繞AI的基本形態來延伸設計，效率便能大幅提升。

與智能輔助駕駛領域主流芯片直接對標，理想稱馬赫M100在多項行業標準測試中均實現數倍性能領先。在通用模型部署方面，馬赫M100運行35B參數大語言模型時，prefill速度達到頂尖桌面級AI超級計算機的2.7倍。

“隨著馬赫M100量產部署，理想汽車已經實現了芯片、編譯器、操作系統、AI算法及域控制器的全棧自研。”謝炎說。

“不要希望我們變成別人”

理想汽車這次發布會，信息密度極高。從芯片到模型，從操作系統到全線控底盤，幾乎每一個環節都拿出了自研的方案。這在汽車行業中并不常見，尤其是出現在一家成立并不算久的公司身上。

這場發布會的特殊之處在于，理想沒有停留在“比某某更強”的參數比較上，而是試圖重新定義“智能”這個詞。從功能安全到“保護人類安全”，從調用功能到“獨立完成任務”，從運行緩慢到“比人類更高效”，這三個維度的升維，是理想給自己設定的目標。

這一目標在理想的產品規劃中體現為清晰的落地節奏。2026年，理想的具身智能系統將在7月、9月和12月迎來三個成長里程碑。

7月升級的主題為“智駕效率整體提升30%”，系統將協助用戶通過限寬墩、限高桿等復雜場景，出行導游相關Agent技能正式上線，同時新增車友對講機、兩天一度電的哨兵模式、便捷換胎等功能。

9月升級的主題為“像人一樣倒車”，系統將實現窄路會車、倒車讓行等全場景自主倒車能力，主動懸架處理復雜路面，操控智能地鎖和車庫門開關，Agent可連接電腦和手機，新增超級CarPlay。

12月升級的主題為“安全和效率超越人類”，系統將新增誤觸方向盤主動防護、緊急躲避補償、聽從交警指揮、Face ID識別切換賬號等能力，端到端反應速度達到0.2秒，比人快56%，全面超越人類。

發布會尾聲，李想將理想汽車的十年歷程劃分為兩個階段：過去10年我們創造了一個移動的家，在第二個10年我們會給車和家賦予生命。“理想汽車堅持做最好的自己，不要希望我們變成別人。”他說。