理想汽车，开启AI“中场战事”

“今天的智能手机和智能汽车都不是真的智能，它们本质上是功能驱动，而不是一个有生命力的智能体。”

“理想汽车坚持做最好的自己，不要期望我们变成别人。”

在6月15日的理想Livis Day上，李想分别用这两句话作为了发布会的开始与结尾，这两者正是理想当下战略选择与坚持的最典型代表。

前者的“暴论”，如同当年坚持增程路线一样，来自理想独特的判断，只不过这一次理想的选择已经形成了一定的市场共识，而实现难度也要大得多。而后者则表达了高度的战略决心，并含蓄回应了市场“不务正业”的质疑。

正如李想所说，过去十年，理想成功将汽车产品打造为“移动的家”；而第二个十年，理想的任务是“给车和家赋予生命”——不仅是一台电动车，也是一位职业司机、一台AI计算机、一个生活助手。

从2024年底公开宣布转型AI企业以来，理想终于迈出了实质性的一步。如果将第一个十年总结为理想的“上半场”，核心是稳固造车基本盘，同时补齐AI基础能力，那么Livis Day则标志着理想开始进入构筑长期壁垒、全域商业化落地的“中场战事”。

底层进化

在一众车企中，尽管理想是十分激进的，但还称不上冒进。从造车到具身智能的转型之路，理想选择了一条具有自洽性的平滑过渡曲线，即将整车定义为轮式具身机器人，这一点从理想的宣传片中也能看出，L9 livis常常会变身为“汽车人”。

先以汽车产品为“试验田”，理想直接避免了业务层面的“急转弯”，简单来说，前十年的造车积累都能平移为具身智能的基础设施，不存在从零开始的跨界起步；而汽车产品作为具身执行单元，也解决了具身落地慢、回报周期长的困扰。

相较于特斯拉和小鹏，理想选取了一条较为取巧的路线，当然这条完整且连续的过渡曲线也建立在其长期深耕的家庭场景基础上，可以说家庭出行场景正是串联其整车硬件、车载Agent的核心纽带。

要做到这一点，首先是从源头上的颠覆和进化，李想也提到，要用具身智能来造一辆能够保护人类安全、独立完成任务、比人类更高效的具身智能汽车，难度远高于从大语言模型到Agent，“需要重构整个系统”。

组织层面，理想已经完全按照具身逻辑来进行了改造，将过去的动力、底盘、智驾、座舱这一套以造车逻辑为主导的组织架构，改为了基座模型、软件本体、硬件本体三大平行一级研发团队，分别对应AI大脑、AI神经、AI躯体。而在基座模型之下，又新增具身工程、具身交互、具身行为三个二级部门，并将自动驾驶升级为独立二级部门。

理想的组织“变阵”，一是以AI为导向进行全方位重构，目的是能够更高效地贯彻AI和具身战略；二是打破分工边界，以小规模组织灵活性的优势对抗职能墙。

产品定义层面，“打头阵”的L9 Livis已经明显有了具身智能的雏形，冰箱彩电大沙发等舒适性配置更多只是为了辅助卖车，自主感知、连续行为、多模态通用智能开始成为产品的核心价值。

具体来说，硬件层面的变化是算力架构统一化、底盘具身化、感知一体化，软件层面的变化是从执行指令到自主任务Agent。

令人印象深刻的一个例子是，李想在发布会现场演示了L9 Livis如何切换到哄小孩睡觉的保姆：只需下达一个语音指令，汽车就会自动关闭车窗和遮阳帘，播放摇篮曲，同时整个车身如同摇摇椅一样晃动起伏。

当然，理想的改造之路并不一帆风顺，组织调整带来的阵痛是摩擦和人员动荡，仅最近一年来，包括原智驾“一号位”郎咸朋、原基座模型负责人陈伟、前CTO王凯、原端到端模型研发负责人夏中谱、原VLA研发负责人贾鹏、原智驾量产研发负责人王佳佳在内的多位高管相继离职，其中多位人士投身具身智能、自动驾驶赛道创业，这也让理想成为了具身智能创业圈的“黄埔军校”之一。

此外，产品上受纯电转型不利的困扰，在AI研发投入持续加大的背景下，理想的利润与资金储备仍旧面临压力。

补全硬件拼图

从创立以来，理想对苹果公司的推崇众所周知，其一直将苹果视作企业终极形态。在过去，这种对标更多体现在设计和产品方法论上，以及商业模式上的生态一体化。

如今随着马赫M100芯片的量产上车，理想在垂直整合以及组织效率上也开始进一步向苹果靠拢，这主要体现在芯片、基础模型、应用的“三位一体”整合上，这与苹果从芯片到系统的垂直协同闭环高度相似。

因此理想也在Livis Day上正式提出，四季度理想的辅助驾驶模型能力，要对齐特斯拉FSD V14。在今年早些时候，另一位激进玩家小鹏也曾立下“赌约”，要在夏季达到特斯拉FSD V14.2在硅谷的整体效果，否则小鹏通用智能中心负责人刘先明将裸跑金门大桥。

很显然，随着特斯拉FSD入华这把“达摩克利斯之剑”的逐步落下，智驾头部梯队的玩家们兴奋或许大于恐惧，毕竟这是与世界顶尖玩家同台公平较量的机会。

一方面的原因在于相同的路径和更高的效率，理想汽车CTO谢炎认为，理想与特斯拉出发点相同，但整合效率更高，能避免部门墙，让团队合作更紧密。

更重要的一点来自硬件层面的突破。如果说过去理想跻身国内智驾第一梯队更多是依靠软件层面的能力，那么如今“硬实力”的补足，则让理想有了更充分的“底气”。

马赫M100是全球首款动态数据流AI芯片，其抛弃了冯诺伊曼的指令队列，遵循AI计算并行、流动的规律，让数据的流动来驱动计算的发生，同时让架构本身围绕AI的计算形态来设计——李想口中这一“全世界性能最强的AI芯片”成功上车，意味着理想全栈自研的最后一块拼图落地。

数据流架构在AI计算中的核心优势体现在三个方面：数据直达减少浪费、流水线式高效执行、全局广播能力，三项优势叠加的结果是马赫M100将绝大部分硬件资源都用于实际计算，而非调度和搬运，这正是其能够在相同面积下释放更高有效算力的原因。

依托马赫M100，理想完成了从芯片到编译器、星环OS车载系统，再到马赫双模型架构的车载端侧AI全栈技术链路完全打通，底层意义是形成了完整的具身智能计算和执行体系，表层作用则是算力、速度、效率的大幅提升，例如车端算力提升至2560TOPS，模仿学习规模提升50%，强化学习数据增长15倍，参数量提升10倍等等。

对应到汽车这一核心落地载体上，最直接的表现是推动智能辅助驾驶技术的快速跃升。理想已经规划了下半年三次重大OTA的“军令状”，目标分别为效率提升30%、类人复杂场景自主处理、安全和效率方面全面超越人类驾驶员。

AI汽车新竞赛

具身智能与造车的关系，是李想在发布会上多次提及的“题眼”。事实上AI上车在近两年已经成为不可阻挡的行业趋势，理想、小鹏，以及赛力斯日前刚刚发布的AIVA品牌，这三家无疑是国内目前最具代表性的玩家。

从技术和理念上看，三家存在诸多相似之处，也呈现出典型的差异化，可以说这三位玩家的代表了国内车企AI转型的三种典型样本。

AIVA毫无疑问是AI原生造车范式最激进、打法也最具颠覆性的玩家。这首先体现在“先有AI，再有车”的底层逻辑上，AI是购车的核心价值，而非附加功能。字节豆包大模型原生嵌入整车底层，全车电控、座椅、体征感知、激光雷达、底盘驱动全部接入同一AI中枢。

AIVA的优势在于字节的赋能，相较于车企，字节在AI层面起步更早，综合能力更全面更强，无论是B端还是C端都拥有车企无法比拟的技术和数据优势。劣势则在于两个方面，一是“割裂”，AIVA的软硬件之间并非原生适配，相较理想，其天花板更低；二是“不精”，字节在汽车行业的经验较浅，这意味着AI技术转化为工程能力方面还有一定的路要走。

“极客”小鹏则是在物理AI层面最为执着的玩家，不久前小鹏汽车正式更名为小鹏集团，正是其转型物理AI决心的最佳体现。包括小鹏很早就抛弃了传统规则式算法，全面转向特斯拉的纯视觉路线。

业务布局最广泛、AI边界扩张最快的小鹏，更多奉行的是“技术底座”和涌现理念，一套AI模型可同时复用至汽车、Robotaxi、人形机器人、飞行汽车等多个领域。相较于理想，小鹏同样通过自研芯片、操作系统、座舱应用实现了全栈垂直一体化，但对于野心更大的小鹏来说，汽车仅是AI落地的载体之一，其未来想象空间显著高于理想，对应的潜在风险性和资金隐患也要远高于理想。

综合来看，理想延续了一贯的务实风格，在战略选择上最为稳妥，围绕家庭场景这一优势领域进行拓展，在安全性、陪伴性方面有一定优势。

简单总结，理想的目标是打造“硅基家人”，汽车即自主智能体；小鹏的目标是整个物理AI世界，汽车仅为一个分支；AIVA围绕年轻群体，主打豆包情绪价值在出行场景的延伸。

在新能源车赛道，理想已经证明了自身的前瞻性和产品打磨能力，但智能体汽车注定是一场更遥远的长跑，理想要在这一领域复刻过去的辉煌，仍旧需要时间的验证。