在近日举办的一场汽车行业发布会上，理想汽车首席执行官李想围绕智能化主题展开深度探讨。他指出，当前市面上的智能手机与智能汽车仍停留在功能驱动阶段，尚未进化为具备生命特征的智能实体。这一观点为智能设备的发展方向提供了全新思考维度。
针对智能汽车的核心评价体系，李想提出三大关键指标：安全防护、能力边界与运行效率。在安全维度上，传统车型聚焦于功能安全设计，而新一代智能体需以人类安全为首要原则，构建超越人类反应能力的防护体系。能力建设方面，现有产品局限于特定场景的功能实现，未来发展方向应聚焦于全场景技能学习与自主任务执行。效率提升层面，人机协同模式将被彻底革新，智能系统需在复杂路况下展现更优决策速度与资源利用率。
发布会现场，理想汽车正式推出自研基座大模型体系。其中马赫Mind-Pro在多模态指令理解、长文本处理、数学推理等基准测试中跻身行业顶尖行列，其原生Agent架构已全面应用于L9 Livis车型的车载智能系统。该模型通过深度神经网络构建，具备跨领域知识迁移能力，可实现复杂场景下的自主决策。
另一款端侧模型马赫Mind-Edge采用创新性的时序建模架构，通过连续感知物理世界动态变化，形成具备因果推理能力的决策系统。该模型突破传统云端部署限制，在车载终端实现全流程自主控车，包括环境感知、交互响应与硬件调度等核心功能。值得关注的是，所有数据处理均在本地完成，确保用户隐私数据零上传，其架构设计完全针对车载场景优化，而非云端模型的简化移植。
智能驾驶领域迎来重大升级，马赫VLA系统将于第三季度推送全新版本。该系统采用视觉-语言-动作多模态融合架构，决策响应时间压缩至0.28秒，较人类驾驶员平均反应速度提升40%。在120km/h高速场景下，其紧急制动距离较传统系统缩短6米，相当于减少两个车身长度。硬件层面，双M100芯片组提供2560TOPS算力支撑，配合强化学习规模15倍扩容，使系统具备更强的复杂路况适应能力。
技术团队透露，新一代驾驶系统通过模仿学习规模扩张50%，显著提升对人类驾驶行为的拟合精度。在第四季度更新中，系统能力将全面对标特斯拉FSD V14版本，重点优化城市复杂路况的决策稳定性。此次升级涵盖感知、规划、控制全链条，通过端到端神经网络架构实现性能跃迁，为高阶自动驾驶商业化落地奠定技术基础。
