理想汽车发布具身智能技术体系 公布全年OTA升级规划

6月15日，理想汽车Livis Day发布会举行。本次发布会未涉及新车发布或降价促销，核心聚焦具身智能概念，并围绕这一方向亮出了芯片、AI模型、整车系统三项技术成果，同步公布了全年OTA升级规划。

芯片、AI模型与整车系统协同亮相

在发布会上，理想汽车首次系统性地展示了具身智能技术架构。该架构由底层芯片、AI模型以及顶层整车系统构成，形成从硬件算力到算法再到整车控制的全链路闭环。具身智能方向意味着理想汽车试图将算法能力与车辆物理平台深度融合，使系统具备感知、决策与执行一体化能力。

芯片、AI模型、整车系统三者相互支撑，是此次发布的技术核心。

全年OTA升级规划披露

除技术硬件与模型外，理想汽车还公布了覆盖全年的OTA升级规划。该规划以月度节点为推进节奏，涉及整车系统的功能迭代与性能优化。OTA升级的持续实施，将使用户车辆能够远程获取新的能力，保持整车系统的持续进化。

Livis Day不做新车与降价

与多数汽车品牌发布会不同，本次Livis Day并未推出新车型或调整产品价格，而是以技术讲解为主线。这一安排凸显了理想汽车对具身智能技术路线的战略重视。

• 时间：6月15日
• 核心概念：具身智能
• 展示内容：芯片、AI模型、整车系统
• 追加信息：全年OTA升级规划

具身智能：从预设程序到自主决策的技术跃迁

具身智能的概念正在重新定义机器与环境的交互方式。以日常智能车为例，当前车辆虽能响应“开导航”“开空调”等语音指令，但在驾驶辅助中遭遇突发状况时，系统往往只能紧急刹车或僵持原地，其根源在于缺乏自主感知、独立思考和主动执行的能力。

功能模块的固有局限

当前的智能车配置大多遵循预设程序运行：每个功能模块独立完成特定任务，彼此之间难以根据实时环境动态协同。当出现预设范围外的情景——如道路施工、行人突然闯入——系统无法像人类驾驶员那样即时判断并采取连贯行动，只能触发预设的安全保护机制或陷入停滞。

“当前的很多配置和功能依然是独立的功能模块，大家基本上是在按照预设程序完成工作。”

这种“被动的工具属性”与具身智能所追求的“身体感知+环境交互+自主决策”路径形成本质差异。

从“指令执行”到“情景理解”

具身智能的核心突破在于将传感器、执行器与认知模型整合为一个闭环。车辆不再仅仅是接收指令的终端，而是通过视觉、触觉等多模态感知实时构建环境模型，自主规划行动路径并动态调整。这一转变意味着机器开始拥有对“突发情况”的主动响应能力，而非依赖工程师预先写好的所有分支程序。

业界指出，若该技术路线得以落地，将从根本上改变智能车乃至各类机器人的交互范式——用户不再需要预设“如果…就…”的规则，机器即可根据整体环境自主决策。

理想发布“具身智能汽车”概念，目标向人类驾驶员看齐

近日，理想汽车在技术讨论中提出“具身智能汽车”这一理念，将其定位为类似机器人的综合系统。该理念旨在打破传统车辆各模块之间的独立运作模式，使车辆能够像人一样主动理解和应对环境。

Livis系统的协同工作机制

理想方面介绍了其命名为Livis的系统架构。在该体系中，车辆本体被视作“身体”，计算单元承担“心脏”功能，AI模型充当“大脑”，各类传感器则如同“眼睛”。此外，系统中还包含一个类似“生活助手”的管家模块，负责处理与驾乘者的交互与服务。

核心目标：仿人主动感知与执行

据理想官方表述，通过这些系统的协同工作，Livis能够主动理解外界的行驶环境，并独立完成相应的驾驶任务。理想汽车设定的最终目标，是让这个“机器人”在安全标准和运行效率上，均向人类驾驶员的水平看齐。

理想的表述可以拆解为三个层次：一是物理层面（身体与传感器）对环境信息的采集；二是计算与分析层面（心脏与大脑）对信息的处理与决策；三是执行与服务层面（管家）对决策的落地及与人的交互。

理想汽车累计主动避险超1727万次 自研5nm智驾芯片算力达1280TOPS

理想汽车在智能驾驶领域的近期进展同时体现在两个维度：一是辅助驾驶的实际避险数据，二是自研智能驾驶芯片的硬件参数。

驾驶辅助日均主动避险1.2万次

根据理想汽车公布的数据，截至6月14日，理想全系车型辅助驾驶系统累计完成主动避险超1727万次。其中，被定义为“重大避险”的干预达到55671次，日均主动避险次数约为1.2万次。

累计主动避险超1727万次，重大避险55671次，日均主动避险1.2万次

自研“马赫M100”芯片参数公布

支撑上述智能算法的硬件核心是理想全栈自研的AI芯片。官方公布的参数显示，该芯片命名为“马赫M100”，采用5nm制造工艺，单颗芯片算力达到1280TOPS，算力利用率高达82%。

关于TOPS： TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，即每秒万亿次运算。1280TOPS意味着该芯片每秒可完成1280万亿次运算，这一算力指标直接决定了系统处理复杂场景的能力上限。

• 工艺制程：5nm
• 单颗算力：1280 TOPS
• 算力利用率：82%

理想宣布实现芯片、系统、算法全栈自研，强调流畅性与安全性

理想公司近日宣布，依托其自研芯片，已实现芯片、系统、算法全栈自研。该成果意味着理想在核心技术层面完成了从底层硬件到上层软件、算法逻辑的独立掌控。

全栈自研的架构解读

所谓“全栈自研”，指的是从芯片设计、操作系统开发到算法模型构建均由企业自身完成，不依赖外部第三方组件。根据理想发布的信息，这一模式首先保障了系统运行的流畅性——通过软硬件深度协同减少冗余调用，提升响应速度。

“通过全栈自研，首先保证了系统能够运行的更加流畅，再者在系统安全性方面也得到了保障。”理想方面表示。

系统安全性成为第二重核心收益

在流畅性之外，理想强调系统安全性亦得到同步提升。全栈自研使得每一行代码与硬件指令均处于统一安全框架下，降低了因第三方组件引入漏洞的风险，从而强化了整体防御能力。

• 自研芯片：提供底层硬件算力支撑
• 自研系统：负责资源调度与任务管理
• 自研算法：优化业务流程与应用逻辑

当前理想尚未透露该芯片的具体型号及技术参数，但全栈自研的落地标志着其在垂直整合能力上迈出了一步。业内人士指出，此举有助于提升产品差异化与供应链可控性。

高通8797芯片搭载 底盘升级为全线控主动悬架

近期一项技术升级方案披露，座舱芯片采用高通8797，其性能被指超过当前主流手机处理能力。同时底盘系统全面换装全线控主动悬架，可实现对路面颠簸的提前预判，并支持一键车身抬升功能。

8797芯片性能跨级 座舱算力提升

作为车规级座舱芯片，高通8797的算力定位高于通用消费级手机芯片。该芯片上车后，将为车载信息娱乐系统、多屏交互及智能语音等场景提供计算支撑。

“其性能超过主流手机”，是当前座舱芯片领域的直接表述。

全线控主动悬架 路面预判与车身抬升

全线控主动悬架的核心特征在于取消传统液压或机械连接，全部由电子信号控制执行机构。该系统能够提前感知前方路面状态——如坑洼、减速带——并主动调节悬挂阻尼与高度，使车辆通过时几乎无感。

• 悬架可根据路面数据实时调整，减少车身冲击与晃动。
• 一键抬高车身功能允许用户在不使用千斤顶的情况下更换备胎，提升应急便利性。

这一技术方案通常面向高端乘用车平台，其主动预判能力区别于传统被动悬架，对日常驾驶舒适性与通过便利性形成直接影响。

东风发布自研AI模型，马赫Mind-Pro与Mind-Edge定义智能座舱与智驾新标准

在近日举行的技术发布会上，东风汽车展示了其智能座舱与驾驶系统的核心能力——两套自研AI模型马赫Mind-Pro与马赫Mind-Edge。官方介绍，这两套模型分别聚焦于语言交互与机器智能感知，旨在让车辆在听懂指令的同时，具备“看懂”复杂路况的能力。

双模型架构：语言模型与智驾模型独立运行

马赫Mind-Pro被定义为一款语言智能模型。其核心功能包括理解用户语音指令、规划出行行程。根据官方描述，该模型能够实现本地化运行，这一设计主要出于保护用户隐私的考量，减少云端数据传输带来的数据泄露风险。

与之协同的是马赫Mind-Edge，该模型在智能驾驶领域被定位为机器智能核心。它集成了马赫VLA智驾大模型，并搭配3D感知技术，使得车辆不仅可以“看见”前方路况，还能“看懂”复杂的交通场景，例如识别不规则障碍物、判断十字路口行人意图等。

“真正让车辆 ‘变聪明’ 的，则是两套自研 AI 模型，马赫 Mind-Pro和马赫 Mind-Edge。” ——官方技术文档

马赫VLA智驾大模型：从“看见”到“看懂”的升级

在两套模型中，马赫VLA智驾大模型被视为实现高阶辅助驾驶的关键。据素材内容，该模型结合3D感知技术后，能够对道路环境进行立体解析。传统视觉感知仅能识别前方有障碍物，而VLA模型通过3D空间建模，能够判断障碍物的动态轨迹与潜在风险，从而优化车辆决策。

这一技术路径意味着，车辆从单纯的“传感器数据接收”升级为“场景语义理解”。例如，当遇到施工区域时，系统不仅识别锥桶，还能理解施工区域的边界和通行规则。

本地运行模式：隐私保护与实时响应的平衡

马赫Mind-Pro模型明确采用本地化运行方案。业界分析指出，这一选择在提升隐私安全的同时，也对车端芯片的算力提出了更高要求。由于所有语音指令处理均在车内完成，不依赖云端网络，因此车辆在无信号环境下也能保持流畅的交互响应。

• 语言智能模型：负责听懂指令、规划行程，本地运行保护用户隐私。
• 机器智能核心：马赫VLA智驾大模型搭配3D感知，提升场景理解能力。

对车市的影响

东风此举标志着传统车企在AI大模型上车领域的加速布局。随着马赫Mind-Pro与Mind-Edge两款模型的落地，智能座舱与智驾系统将从“功能堆砌”转向“模型驱动”，而本地化运行和3D感知技术的应用，或成为未来新车竞争的差异化切入点。

理想汽车公布辅助驾驶数据：反应速度0.28秒，年内规划三轮OTA升级

理想汽车近日公开了其辅助驾驶系统最新的技术参数与安全数据，并同步披露了全年的OTA升级计划。截至6月14日，理想全系辅助驾驶累计主动避险已超过1727万次，系统在120km/h时速下可提前6米完成制动。

系统反应指标与安全验证

官方数据显示，该辅助驾驶系统的反应速度为0.28秒，较普通人的平均反应速度提升40%。在高速场景下，这一指标使车辆能够在120km/h时速下提前6米完成制动操作，为避让潜在风险留出额外空间。

“累计主动避险超1727万次，安全能力经过海量真实路况检验。”

上述数据均来自理想汽车官方披露，涵盖其全系车型在实际道路行驶中触发的主动避险事件。

全年OTA升级计划

理想汽车明确了三轮OTA升级规划，所有新增功能将免费向Livis版本用户推送。Livis作为理想汽车辅助驾驶系统的软件版本标识，用户无需额外付费即可获取后续更新。

• 三轮OTA升级的具体时间节点及功能细节，官方尚未逐一公布。
• 此次升级计划覆盖范围明确限定于Livis版本用户。

业内人士指出，高频率的OTA推送有助于系统持续适配真实路况数据，提升安全应对能力。

智能驾驶系统7月更新：效率提升30%，新增车友对讲机与低功耗哨兵模式

智能驾驶系统于7月完成新一轮更新升级。更新后，系统整体效率提升30%，能够轻松应对限宽、限高路段，并新增车友对讲机功能与低功耗哨兵模式。该模式可实现两天耗电仅1度，进一步优化了用户体验。

智驾效率显著提升，复杂路况适应能力增强

本次更新将智驾整体效率提升30%。通过算法优化，系统在限宽、限高路段的表现更为从容，能够辅助车辆精准通过狭窄或限高区域，降低了此类场景下的驾驶难度。

新增车友对讲机功能

更新后，系统新增车友对讲机功能。该功能允许车友之间通过系统内置语音通道进行实时对讲，便于车队出行或临时沟通，无需额外设备或第三方应用。

低功耗哨兵模式：两天耗电仅1度

全新的低功耗哨兵模式是本次更新另一亮点。根据更新信息，该模式在保持车辆周边环境监控能力的同时，将能耗控制在极低水平——连续工作两天仅消耗1度电。哨兵模式通常用于车辆停放期间，通过传感器记录周围异常情况，低功耗设计延长了待机时长。

此次更新所针对的应用场景包括城市窄路、限高杆等常见障碍，以及群体出行时的即时通讯需求。

• 系统效率提升30%
• 支持限宽、限高路段通行
• 新增车友对讲机
• 哨兵模式功耗降至两天1度电

理想汽车智能驾驶升级时间表：9月实现全场景自主倒车，12月反应速度降至0.2秒

理想汽车近日对外公布了其智能驾驶功能的阶段性升级规划。根据计划，今年9月，车辆将能够执行全场景自主倒车，并在窄路会车时主动避让；至12月，系统将完成终极升级，反应速度达到0.2秒，同时具备识别交警手势、防止方向盘误触等能力，安全与效率被描述为全面超越普通驾驶员。

9月升级：自主倒车与窄路会车避让

按照规划，今年9月推出的升级将赋予车辆“全场景自主倒车”能力，这意味着车辆能够在多种停车和倒车场景下独立完成操作。此外，在狭窄道路会车时，车辆会像经验丰富的驾驶员一样主动采取避让动作，以减少刮擦风险。

理想汽车还表示，该阶段升级后车辆将能够自动控制车库门、智能地锁，进一步打通停车环节的完整闭环。

12月终极升级：0.2秒反应速度优于人类56%

即将在12月进行的终极升级将大幅提升系统响应能力。理想汽车指出，升级后系统反应速度可降至0.2秒，这一速度比人类驾驶员的平均反应时间快56%。同时，系统将新增对交警手势的识别功能，并能防止因驾驶员误触方向盘而引发的异常操作。

理想汽车称，该阶段升级后，车辆在安全和效率方面将“全面超越普通驾驶员”。

配合Livis眼镜实现远程挪车

针对大型车辆在狭窄车位停车困难的问题，理想汽车推出配合使用Livis眼镜的远程挪车方案。用户可通过该智能眼镜下车后远程操控车辆，以解决大车在狭窄车位难以进出或停放的痛点。

从“移动的家”到“智能载体”的探索方向

理想汽车在相关说明中表示，其发展思路正从打造“移动的家”，转向探索“拥有自主能力的智能载体”。这一思路也折射出智能汽车行业的探索方向。以往消费者评判车辆好坏主要聚焦空间、动力、内饰、影音等硬件配置，如今车辆的智能化能力正逐渐成为新的评价维度。

理想汽车以具身智能推进技术落地，“汽车机器人”概念走向实用化

在多数品牌仍聚焦硬件配置竞争的背景下，理想汽车将战略重心转向整车智能能力的打磨，以具身智能为核心推动技术落地。其近期举办的Livis Day被业界视为一场发展路线的探索，而不仅仅是常规的软件发布会。

从极越理念到理想实践

此前极越汽车曾率先提出“汽车机器人”理念，尝试推动行业向机器人方向转型。但受多重因素影响，这一探索最终未能持续走下去。如今理想汽车承接这一方向，让“汽车机器人”从概念阶段继续走向实用化落地。

所谓“汽车机器人”，并非仅指车辆具备机器人外形，而是强调车辆在感知、决策、执行等层面具有类似机器人的自主智能能力。具身智能则是指能够通过物理身体与环境交互并自主完成任务的智能系统。

Livis Day：一场路线探索

理想汽车将本次Livis Day定位为具身智能技术的重要展示窗口。相较于此前行业普遍关注的新车发布或硬件参数堆叠，理想更强调整车智能能力的系统化打磨，包括车载感知、自主决策及执行等环节的协同优化。

• 整车智能能力覆盖从环境感知到路径规划再到动作执行的完整链路。
• 具身智能技术的推进意味着车辆不再只是被动执行指令的工具，而是能主动理解场景并作出反应。

对于行业而言，这种转型或将改变当前汽车技术竞争的焦点：从单纯比拼传感器数量、芯片算力，转向比拼系统集成能力与智能体自主性。业内人士指出，理想汽车的这一路线选择，本质上是在为未来汽车类人化交互与自主作业铺路。

智能汽车今年启动三轮OTA更新，汽车属性从代步工具向智能管家演进

智能汽车行业正迎来功能迭代的密集期。根据相关规划，今年7月、9月、12月将推出三轮OTA更新，逐步将辅助驾驶、主动规避风险等功能推向用户。这一节奏意味着，汽车不再是单纯的代步工具，而是能够持续迭代优化的“管家”。

三轮更新路径与属性蜕变

三轮OTA更新被设定为“循序渐进”的推进策略。每一轮更新都将解锁新的能力，最终让汽车具备辅助驾驶、主动规避风险等核心功能。业内人士指出，通过软件远程升级，车辆可以在不改变硬件的情况下获得新特性，这一过程直接改变了汽车的传统定义。

“它不再是单纯的代步工具，而是能辅助驾驶、主动规避风险、持续迭代优化的‘管家’。”——素材原文

“OTA”与“具身智能”概念拆解

OTA全称为“Over-The-Air”，指通过无线网络对车辆软件进行远程升级的技术。素材中提到的“具身智能”，是指将人工智能与物理实体（如汽车）相结合，使其能感知环境并自主行动的技术方向。长远来看，围绕具身智能展开的技术探索，将持续影响智能汽车行业的竞争逻辑与发展格局。

行业竞争逻辑或将重塑

随着三轮更新逐步落地，普通消费者将直接感受到汽车属性的变化。当车辆能主动规避风险、持续优化性能，购车决策的关注点可能从硬件配置转向软件服务能力。这一趋势下，智能汽车企业之间的竞争不再仅是硬件比拼，而是升级为软件生态和迭代能力的较量。