理想汽车 Livis Day 技术发布会深度解析报告

2026 年 6 月 15 日，理想汽车举办了"Livis Day 理想汽车软件与人工智能发布会"。这是理想汽车首次系统性地向外阐述其从"智能电动车制造商"向"具身智能出行科技公司"转型的完整技术路线图。发布会核心命题为："具身智能到底是什么？理想在软件和人工智能领域会驶向哪里？"

1.1 发布会背景与定位

此次 AI 专场发布会的落地，是理想汽车品牌定位根本性变革的自然延续。早在 2026 年 1 月 26 日，理想汽车 CEO 李想在全员会上正式宣布品牌定位转变——从"创造移动的家"进一步强化为"具身智能"定位。李想明确判断 2026 年是 AI 头部公司入局的"最后窗口期"。

1.2 五大技术方向

发布会系统展示了理想汽车在以下五大核心方向的最新进展与战略思考：

• 车机交互：基于 MindGPT 的多模态交互体验升级
• 基座模型：VLA（视觉-语言-行动）基座模型研发
• 智能驾驶：马赫 VLA2.1 系统与 3D ViT 感知模型
• 系统 Agent：Livis 智能体全场景覆盖
• 自研芯片：马赫 M100 数据流架构芯片

1.3 研发体系重构

为支撑具身智能战略，理想完成了研发体系的根本性重组，核心架构被拆分为三大平行团队：

2026 年 6 月，理想再次对基座模型部门进行细化调整，新增了具身工程、具身交互、具身行为 3 个具身智能二级部门，同时将自动驾驶调整为独立二级部门。

2.1 马赫 M100 自研芯片：数据流架构的突破

核心参数与架构创新

马赫 M100 是全球首款采用数据流架构的端侧推理芯片，基于 5nm 车规级工艺制造。其单芯算力达到 1280 TOPS，远超当前行业主流方案——英伟达 Orin-X 单芯 254 TOPS、双芯 508 TOPS。

与传统 GPU 基于指令驱动的计算模式不同，数据流架构通过数据直接触发计算单元协作，减少数据在内存与计算单元间的冗余搬运，解决传统架构的效率和延迟问题。

学术认可与产业意义

2026 年 3 月，马赫 M100 的架构论文已入选 ISCA 2026 工业分区，理想汽车成为该分区设立以来首家入选的汽车企业。李想强调，自研芯片不是为了证明技术能力或烧钱跟风，而是为了让 AI 在物理世界真正跑起来。

2.2 马赫 VLA2.1 系统：视觉-语言-行动一体化

VLA 架构的核心逻辑

VLA（Vision-Language-Action）模型是智能驾驶领域的重要技术方向。与传统端到端模型不同，VLA 在算法上引入语言模型，利用语言模型的语义理解和思维链能力进行推理决策。系统不再像"小脑"一样简单地感知和执行，而是具备类似"大脑"的思维和推理能力。

理想的 MindVLA 模型将空间智能、语言智能和行为智能三者结合进行训练，核心技术优势包括：3D 高斯中间表征、MoE 架构与稀疏注意力、专属 LLM 基座模型、"快思考"与"慢思考"结合、投机推理与并行解码、强化学习突破端到端瓶颈。

VLA2.1 上车能力

全新理想 L9 Livis 升级至马赫 VLA2.1 系统后，多模态计算量较前代提升 10 倍。核心能力包括：

• 全场景 NOA 成熟度大幅提升
• 记忆泊车、离车泊入、直线召唤
• 风险预判与意图理解能力显著增强
• 系统综合反应 0.28 秒，普通人平均 0.45 秒

2.3 3D ViT 感知模型与全线控底盘

3D ViT 感知升级

借助马赫 M100 芯片的编译器优势，理想突破了传统视频编码器的限制，将感知模型从 2D ViT 进化为 3D ViT。车辆不再是"看视频"，而是能像人一样构建和理解三维物理世界。

全线控底盘：面向 L4 的执行层

为配合强大的"大脑"，理想 L9 Livis 打造了一副足够灵敏的"身体"。全线控底盘集成主动悬架、线控转向、后轮转向及线控机械制动（EMB），实现全链路毫秒级响应。

• 可实现"反物理"姿态控制——刹车不点头、过弯不侧倾
• 四个轮子可独立升降，突破弹簧压缩和重力极限
• 转向、制动、油门全部电子化，为未来 L4 自动驾驶预留基础
• 可实现千人千面的专属驾乘感受

2.4 星环 OS 与整车电子架构

星环 OS 核心突破

理想汽车搭载的星环 OS 采用全栈自研的微内核+分布式架构，2025 年 3 月已宣布开源。核心突破包括：

• 中央计算平台+区域控制架构，实现全链路全局调度
• 系统响应速度较 AUTOSAR 提高 1 倍，稳定性提升 5 倍
• AEB 场景下 20ms 级延迟闭环控制，比传统系统快 3 倍
• 兼容 ARM、RISC-V、英飞凌 TriCore 等主流架构
• 芯片适配周期从 6 个月压缩至 4 周，成本降低 83%

整车电子架构演进

理想 L9 Livis 的整车电子架构代表了新能源汽车的最新演进方向："中央计算+区域控制"。这一架构将智能车控、智驾、通信中间件三大模块深度融合，实现座舱、智驾与车辆控制系统的高效协同。

3.1 端到端自研能力

理想汽车通过 Livis Day 展示了其端到端的自研能力，从芯片架构、操作系统、基座模型到硬件本体形成了完整的技术闭环。这种"N 项全能"的系统化能力，是 AI 时代的核心竞争壁垒。

3.2 数据流架构的代际优势

马赫 M100 采用的数据流架构相比传统 GPU 架构具备明显代际优势：更高的能效比、更低的延迟、更强的 AI 任务处理能力。理想成为全球首家将数据流架构商用化的汽车企业，其技术论文已获得 ISCA 这一计算机架构顶级会议的认可。

3.3 VLA 模型的智能跃升

VLA 架构让智能驾驶系统从"小脑"进化为"大脑"，具备思维和推理能力，可理解复杂交通场景、通过语言交互理解驾驶者意图、实现防御性驾驶，并完成传统端到端模型无法实现的复杂任务（如三点掉头）。

3.4 具身智能的生态布局

理想的具身智能战略不仅限于汽车，而是布局了"车+可穿戴设备+家庭算力"的完整生态。理想 AI 眼镜 Livis 已通过 OTA 升级，新增哨兵模式高风险提醒，并成为全球首款支持眼镜指挥泊车的消费级产品。

4.1 智驾竞争的维度拉升

理想汽车正在将智驾竞争从功能层面拉升到 AI 基础设施层面。传统的"有没有"智驾功能的竞争正在向"芯片+操作系统+模型+编译器+硬件设计+生产技术"的系统化能力竞争转变，这将大幅提高行业门槛。

4.2 加速具身智能产业化

理想将具身智能确立为核心品牌定位，并已在汽车之外规划机器人产品。据公开信息，理想计划在今年晚些时候推出首款面向工厂制造场景的两轮机器人，为未来通用人形机器人的商业化铺路。

4.3 开源生态的行业价值

星环 OS 的开源策略打破了 AUTOSAR 架构下芯片适配周期长、成本高的痛点，为中国汽车产业提供了一个开放的技术底座，有助于推动国产芯片的应用落地，增强供应链安全性。

4.4 对消费者认知的重塑

通过 Livis Day，理想汽车正在重塑消费者对智能汽车的认知。从"有没有自动驾驶"到"是不是智能体"，这一认知转变将推动消费者对高端智驾功能的付费意愿，为未来的商业模式创新奠定基础。

当前全球智能驾驶领域形成了多条技术路线并行的格局。理想的 VLA+自研芯片+多传感器融合路线，与主要竞争对手形成了明显差异化。

5.1 理想 vs 特斯拉

特斯拉坚持纯视觉+自研 FSD 芯片+端到端神经网络的路线，强调数据规模与训练效率。理想则选择了激光雷达+视觉融合+VLA 模型+自研数据流芯片的路径，更强调空间理解与语义推理能力。

5.2 理想 vs 华为

华为采用世界模型+ADS 方案+昇腾芯片，强调云端训练与端云协同。理想则更偏重端侧推理能力的构建，其 VLA 模型可以在端侧完成复杂的推理任务，减少对云端的依赖。

5.3 理想 vs 小鹏、蔚来

小鹏同样采用 VLA 路线，但其图灵芯片算力为 750 TOPS，低于马赫 M100 的 1280 TOPS。蔚来采用世界模型路线，其神玑 NX9031 芯片 ISP 算力突出。理想的核心差异化在于"芯片+模型+底盘"的联合设计能力，以及 VLA 模型在智驾、座舱、机器人之间的跨域统一能力。

6.1 发布会核心价值

Livis Day 发布会的最大价值，在于它清晰地展示了理想汽车对"什么是智能汽车"这一问题的答案。通过马赫 M100 芯片、VLA2.1 系统、3D ViT 感知模型、全线控底盘和星环 OS 的系统性展示，理想证明了自己已经具备了构建真正智能体的完整技术能力。

6.2 面临的挑战

• 资本市场对算力领先能否转化为体验壁垒仍持观望态度
• 2026 年 Q1 净亏损 23 亿元，研发投入持续加大带来财务压力
• VLA 模型的实际体验需要更多用户验证
• 机器人产品的商业化路径仍不明确

6.3 未来展望

理想已公布了清晰的技术迭代路线：

• 2026 年底计划实现安全和效率全面超越人类驾驶员
• 全新理想 L8 将于 6 月 23 日上市，提供 Ultra 版和 Livis 版
• 今年晚些时候推出首款面向工厂场景的两轮机器人
• 持续探索家庭算力盒子等新产品形态