6 月 15 日，在北京举办的理想汽车 Livis Day 上，李想抛出了一个观点：" 传统智能汽车对于安全的定义，核心就是功能安全。大家有没有遇到这样的状况？驾驶环境非常简单的时候，智驾表现特别好，但是一旦遇到特别复杂或者从来没有见过的场景以及极端天气的时候，它会怎么做？它会直接退出，把方向盘丢给你。"
在李想看来，这件事虽然从法规上完全合规，但对于人类而言恰恰是最不安全的，有接近一半的智驾的事故都是发生在接管的一瞬间，驾驶员毫无防备就要去迎接即将发生的危险。
这一判断指向了理想汽车全力押注的新方向——具身智能汽车。这家在过去十年凭借 " 移动的家 " 概念打开市场的造车新势力，正试图给出一个关于 " 汽车还可以是什么 " 的全新答案。
从功能驱动，到具身智能
李想对智能汽车现状的不满不止于安全层面。他将当下主流智能汽车定义为功能驱动的产品：调用各种应用，服务于特定场景。即便在智驾层面，当下所有智驾从功能上讲只会向前开，向左转，向右转，既掌握不了倒车能力，也完全没有人类遇到危险以后靠边停车的技能。
" 具身智能要全面学习人类的技能，更重要的是必须能够独立去完成任务。" 李想说。
基于这一逻辑，理想汽车提出了具身智能汽车的完整定义：一辆电动车、一位职业司机、一台 AI 计算机、一位生活助手，四者合一。按照理想汽车的描述，它 " 能够保护人类安全、独立完成任务、比人类更高效 "。
发布会现场，理想汽车产品经理演示了一个场景：用户只需说 " 我老婆在蓝色港湾购物，老大在朝阳门学美术，老二在望京学芭蕾，老三在中关村学乐高，老四在马家堡打羽毛球，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，晚上要给老四在三里屯过生日 "，车机系统便能自动规划出一条涵盖所有接驳点和目的地的导航路线。
此外，理想车辆遇到激光雷达被遮挡的情况后，会自动靠边停车并提示用户处理；在需要充电的情况下，用户只需说一句 " 帮我去新国展充电 "，车辆便能自主完成导航、驶入、充电的全过程。
这些能力的背后，是理想汽车在语言智能与机器智能两大领域的布局。
从语言智能，到机器智能
按照理想汽车的说法，具身智能汽车的大脑，由语言智能与机器智能深度融合构成。
在语言智能方面，理想自研了马赫 Mind-Pro 和马赫 Mind-Edge 两个模型。前者负责通用推理，在权威基准测试中稳居行业第一梯队，推理效率达到主流 Agent 模型的两倍以上；后者则是行业领先的端侧原生具身智能体，全部在车端本地完成，低延迟、高可靠、高隐私。
理想汽车基座模型负责人詹锟在发布会上透露，公司搭建了数百套真实的业务沙箱环境，独创了混合强化学习并行训练体系，淘汰了之前的模型，进化了两个 " 能力猛兽 "。他自己上个月专程前往硅谷，把特斯拉最新的 FSD 14.3 版本连着开了整整两个星期。
" 回国后脑子里只剩两句话：第一，特斯拉真的太强大；第二，压力也真的太大了。真正感受到压力，才证明我们是在平视这个星球上最强大的对手，而不是在国内的内卷中自我麻痹。" 詹锟说。
在机器智能层面，理想于今年 5 月随全新 L9 发布了马赫 VLA 智能辅助驾驶系统。理想方面称，截至 2026 年 6 月 14 日，理想全系车型智驾系统主动避险累计超过 1727 万次，重大避险达 55671 次，日均主动避险 1.2 万次。
这一系统的综合反应速度达到 0.28 秒，相比普通人类驾驶员 0.45 秒的平均反应速度快约 40%，接近顶级 F1 车手 0.25 秒的人类生理极限。在 120km/h 行驶速度下，这意味着提前 6 米完成刹停。理想汽车内部将这一差距形容为 " 刹停到相撞、生存到毁灭的全部距离 "。
更重要的是，马赫 VLA 开始涌现出传统规则驱动型智驾难以实现的能力，包括自主倒车让行、识别交警手势指挥、应对低矮不规则障碍物、穿越无车道线的城中村雨夜窄路。
发布会现场播放的一段视频显示，在广州傍晚的雨夜城中村小路上，路宽不到三米，没有车道线，路边有打伞的行人、占道摆摊的小贩，车辆没有烦躁，也没有激进，而是根据对向来车、行人、电动车的位置，主动地辗转腾挪。
从芯片开始，自己 " 盖楼 "
要实现上述能力，算力是绕不开的基石。而算力恰恰是当下整个行业面临的共同挑战。
理想汽车 CTO 谢炎在发布会上回顾了一个行业困境：曾经驱动计算机行业的两条 " 腿 " ——摩尔定律和频率红利——一条断了，一条已经瘸了。2004 年前后，当晶体管继续缩小到 65 纳米，芯片开始漏电，频率红利消失；2010 年之后，摩尔定律也开始走向疲软，每一代制程带来的性能提升从以往的翻倍变成 30%、20%、10%。
与此同时，AI 算力需求却在爆发式增长。" 所以我们面对的现实是什么？算力的供给在放缓，算力的需求在增长。" 谢炎说。他表示，理想汽车在 2022 年启动芯片设计时，思考的问题是：当砖头的质量和数量都无法大幅提升时，我们能不能重新发明盖楼的方式？而理想的答案是：可以。
2026 年 5 月，理想自研芯片马赫 M100 实现量产上车，成为全球首款量产的动态数据流 AI 芯片。这颗采用 5 纳米车规级工艺的芯片，单芯片算力 1280TOPS，理想称其为 " 目前全世界量产最强大的车规级推理芯片 "。
与传统指令驱动的冯 · 诺依曼架构不同，马赫 M100 采用数据流架构，也就是让数据的流动来驱动计算的发生。
谢炎解释称，AI 计算天然是并行的，数据流动路径是清晰的，不是一条指令队列。拆掉中央式的指令队列和大量的管理开销，让架构本身围绕 AI 的基本形态来延伸设计，效率便能大幅提升。
与智能辅助驾驶领域主流芯片直接对标，理想称马赫 M100 在多项行业标准测试中均实现数倍性能领先。在通用模型部署方面，马赫 M100 运行 35B 参数大语言模型时，prefill 速度达到顶尖桌面级 AI 超级计算机的 2.7 倍。
" 随着马赫 M100 量产部署，理想汽车已经实现了芯片、编译器、操作系统、AI 算法及域控制器的全栈自研。" 谢炎说。
" 不要希望我们变成别人 "
理想汽车这次发布会，信息密度极高。从芯片到模型，从操作系统到全线控底盘，几乎每一个环节都拿出了自研的方案。这在汽车行业中并不常见，尤其是出现在一家成立并不算久的公司身上。
这场发布会的特殊之处在于，理想没有停留在 " 比某某更强 " 的参数比较上，而是试图重新定义 " 智能 " 这个词。从功能安全到 " 保护人类安全 "，从调用功能到 " 独立完成任务 "，从运行缓慢到 " 比人类更高效 "，这三个维度的升维，是理想给自己设定的目标。
这一目标在理想的产品规划中体现为清晰的落地节奏。2026 年，理想的具身智能系统将在 7 月、9 月和 12 月迎来三个成长里程碑。
7 月升级的主题为 " 智驾效率整体提升 30%"，系统将协助用户通过限宽墩、限高杆等复杂场景，出行导游相关 Agent 技能正式上线，同时新增车友对讲机、两天一度电的哨兵模式、便捷换胎等功能。
9 月升级的主题为 " 像人一样倒车 "，系统将实现窄路会车、倒车让行等全场景自主倒车能力，主动悬架处理复杂路面，操控智能地锁和车库门开关，Agent 可连接电脑和手机，新增超级 CarPlay。
12 月升级的主题为 " 安全和效率超越人类 "，系统将新增误触方向盘主动防护、紧急躲避补偿、听从交警指挥、Face ID 识别切换账号等能力，端到端反应速度达到 0.2 秒，比人快 56%，全面超越人类。
发布会尾声，李想将理想汽车的十年历程划分为两个阶段：过去 10 年我们创造了一个移动的家，在第二个 10 年我们会给车和家赋予生命。" 理想汽车坚持做最好的自己，不要希望我们变成别人。" 他说。
