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从现实进展来看，理想马赫VLA模型已经实现了真正的能力涌现，比如能自主完成倒车让路、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等过去难以靠规则实现的场景。基于这样的认知和思考，理想可能是国内比较早开始思考软件与硬件，以及人车关系的汽车公司。尤其大模型崛起，ChatGpt 深入人心之后，他开始跳出汽车行业的局限，从人工智能终端的角度思考汽车产品。他解释，「今天的传统智能汽车，并不是真的智能，本质上是『功能驱动』，服务于特定场景，对安全的定义也是『功能安全』。而真正的具身智能汽车，是一辆能够保护人类安全、独立完成任务、比人类更高效的汽车。这就是理想汽车的答案。」,从电动汽车到具身智能汽车，定语变化背后，是AGI语境下，理想对自身战略的一次正式对外阐述。
年尾的12月则会在安全和效率层面迎来新的跨越，用户误触方向盘会主动防护、系统能紧急躲避补偿、可以听从交警指挥、以及Face ID识别切换账号。值得一提的是，理想Livis端到端反应速度达到0.2秒，比人快56%。7月，智驾效率整体将提升30%，可以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;,李想坚信所有想通往L4的企业可能都是VLA，甚至可能是比VLA更好的方式。这是具身智能汽车最重要的基石。「VLA就像一个司机，世界模型就相当于是真实的交通世界。」,
你也可以理解为，这是对人车关系的一次重新定义。考虑到传统指令驱动的计算架构在面对AI大规模并行计算时存在效率瓶颈，理想重新设计了数据流架构芯片。电动汽车厂商因为天然跟「智能驾驶」深度绑定，所以很早就有智能基础设施的布局。但是AGI时代，AI是让汽车智能深度有所加深，还是有新的可能性，这是所有从业者在思考的问题。这也是李想第一次对外阐述，具身智能跟造车的关系，这不是一次玩票或不务正业，而是对汽车工业进化的一次深度反思。
考虑到传统指令驱动的计算架构在面对AI大规模并行计算时存在效率瓶颈，理想重新设计了数据流架构芯片。未来的理想是一家AI终端公司?,年尾的12月则会在安全和效率层面迎来新的跨越，用户误触方向盘会主动防护、系统能紧急躲避补偿、可以听从交警指挥、以及Face ID识别切换账号。值得一提的是，理想Livis端到端反应速度达到0.2秒，比人快56%。他解释，「今天的传统智能汽车，并不是真的智能，本质上是『功能驱动』，服务于特定场景，对安全的定义也是『功能安全』。而真正的具身智能汽车，是一辆能够保护人类安全、独立完成任务、比人类更高效的汽车。这就是理想汽车的答案。」,其次是一位职业司机，能够理解道路与风险，随时待命安全可靠地完成出行任务。
