比导弹自制十倍 ，比古板炮弹准十倍：美“智能炮弹”项目为大国战争量身定制
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2026-07-19 15:35:32
1100亿没了 ，700亿回来了：智谱的一天 ，比AI泡沫还刺激
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上半场赢在产品 ，下半场赢在底层。定焦 One（dingjiaoone）原创作者 | 陈颐编辑 | 方展博6 月 15 日 ，理想举办了一场宣布会。主角不是车 ，是 "AI 怎么走进物理世界 "。在 "Livis Day 理想汽车软件与具身智能宣布会 " 的演示环节 ，理想空间智能产品经理吕怡然对着车说了句：后排小朋友困了 ，帮我哄他睡觉吧� ；耙舾章� ，车里的灯暗了下去 ，欢快的歌换成了摇篮曲 ，空调风量调到最轻的一档 ，座椅徐徐放平 ；主动悬架也配合着伸缩 ，让整个车左右缓慢摇晃起来。整个车厢 ，从可以开 party 的气氛 ，酿成了适合婴儿入睡的地方。没有人翻菜单、点按钮 ，理想的具身智能系统 Livis 听懂了这句话 ，把这一切做完了。这一下看着轻巧 ，其实并禁止易。AI 现在能帮我们写代码、做图、做视频 ，可一旦要它走出屏幕、到真实世界里干点活 ，难度完全不是一个量级。就拿开车来说 ，我们现在照旧要自己开、自己停、自己在庞亨衢口判断交警的手势。李想在台上抛出一个看法：今天的智能手机和智能汽车 ，其实都不智能 ，它们实质上照旧功效驱动的 ，不是真正的智能体。那么问题就来了 ，AI 要走出屏幕 ，第一站会落在哪儿？理想的谜底是汽车。想一想很合理：汽车每天在真实门路上跑 ，要感知、要决策、要控制 ；支撑一辆车的感知、模型、芯片、控制和操作系统 ，恰恰是通用人形机械人的技术底座。而在所有机械人形态里 ，只有汽车 ，已经是一个万亿级的付费市场。一位关注汽车工业的投资人告诉「定焦 One」 ，他现在评估一家车企 ，只看一件事：AI 能力 ，具体说就是芯片、系统、模型这三层 ，掌握得越多 ，未来的天花板就越高。在他看来 ，谁先在趁魅这个平台上 ，把全栈技术跑通 ，谁就先拿到了 AI 时代最重要的一张入场券。而理想从 2021 年星环 OS 立项 ，到 2022 年自研芯片启动 ，再到 2023 年大模型立项 ，这张牌已经打了五年。01. 今天的智驾 ，究竟差在哪？李想说今天的车不智能 ，那在他眼里 ，什么才算智能？他给 " 真正的智能 " 下了界说：真正的具身智能汽车 ，得同时是四种角色 ，一辆电动车、一位职业司机、一台 AI 盘算机、一位生活助手。其中 ，电动车和 AI 盘算机是 " 具身 " ，职业司机和生活助手是 " 智能 "。比照这个标准 ，行业已往对 " 智能汽车 " 的那套界说（软件界说硬件、能联网、能 OTA 升级）讲的全是功效 ，离真正的智能体还差得远。具体差在哪 ，从普通车主的体感说起 ，主要是三个维度。先说宁静。今天的智驾 ，遇到庞大的、没见过的场景 ，标准行动是退出 ，把偏向盘丢回给你。这在规则上完全合规 ，但对人来说恰恰是最危险的时刻。李想体现 ，接近一半的智驾事故 ，就爆发在接管的那一瞬间 ，驾驶员毫无预防。再看能力。今天的智驾 ，实质只会三件事：向前开、向左转、向右转。李想在现场问观众：你对哪辆车的智驾倒车能力是满意的？没人举手。它既不会像人一样在窄路里倒车腾挪 ，也不会在遇到危险时 ，自己找个地方靠边停下。最后是效率。你最不肯意在什么时候用智驾？赶时间、走胡同的时候。因为这些时候 ，" 你得时刻盯着随时准备接管 " ，其实比自己开还慢、还累。宁静、能力、效率上的差别 ，泉源在于：今天的智驾系统能 " 看见 " ，但感知层没有理解 " 语义 " 的能力。激光雷达的线数 ，从 128 线堆到 512 线 ，但它看不懂红绿灯的颜色、路牌上的 " 前方施工 " ，也看不懂保安的手势。感知层看不懂 ，在决策层再怎么堆数据、调参数 ，上限都不高。所以这不是靠 " 堆数据、调参数 " 能解决的 ，这是一个架构问题。理想的解法 ，正是从架构下手的。感知层 ，它首次让 3D ViT（三维视觉感知模型）上了车。简单说 ，就是实时把场景里每一个工具 ，在三维空间里的位置、姿态、行动甚至是颜色都建出来 ，让系统从 " 看见 " 进化到 " 看懂 "。现场演示时 ，3D ViT 把台下全场观众的姿态 ，瞬间还原成了一个三维世界 ，连后排的文字都能读出来。决策这一层 ，理想把整套智驾架构推倒重来 ，推出了马赫 VLA（视觉 - 语言 - 行动大模型）。已往 ，感知、决策、执行分属差别�？� ，中间要 " 交接 " ，一交接就有延迟 ；现在 ，从 " 看见 " 到 " 决定怎么开 " ，都在同一个大模型里 ，一气呵成。底层架构的重构 ，让链路短了 ，反应速度提快到了 0.28 秒。普通人从发明危险到踩下刹车 ，平均要 0.45 秒 ，顶级 F1 车手的生理极限是 0.25 秒 ，0.28 秒已经迫近人类极限了。多出来的这 0.17 秒 ，在 120 公里时速下 ，即是多出约 6 米的制动响应距离 ，差未几是一辆劳斯莱斯幻影的车长。理想汽车基座模型卖力人詹锟马赫 VLA 对标的是特斯拉。理想汽车基座模型卖力人詹锟允许 ，今年第四季度 ，理想的智驾模型要对齐 FSD V14。在宣布会上 ，詹锟提到 ，自己上个月飞了趟硅谷 ，把特斯拉最新的 FSD V14.3 连着开了整整两个星期 ，两点感受：第一 ，特斯拉真的太强大了 ；第二 ，压力也真的太大了。为了兑现允许 ，理想也给了三个明确的交付节点：7 月 ，智驾效率整体提升 30% ；9 月 ，实现全场景自主倒车、主动停车视察这类庞大场景的独立处理 ；12 月 ，宁静和效率全面逾越人类驾驶员。这套从感知到决策的重构 ，靠的是更强的模型。模型越庞大 ，对算力的要求就越高 ，芯片和操作系统如果跟不上 ，模型的潜力就发挥不出来。而这两件最底层、最烧钱的事 ，大都车企选择外购 ，理想偏偏自己造。02. 理想为什么要自己造芯片？当一家车企说要自己造芯片 ，外界的第一反应往往是：买英伟达的不可吗？能用 ，还省事。理想为什么非要自己重新造？理想算过一笔账 ，发明买来的计划 ，在 AI 时代不敷用了。一个原因是 ，光靠软件 ，拉不开差别。用通用芯片 ，架构层面的优化空间被锁死了 ，能做的差别化只有软件层。更焦点的原因是效率的天花板。已往几十年 ，盘算机行业吃的是摩尔定律的红利 ，芯片上的晶体管密度每两年翻倍 ，性能随着水涨船高�？� 2010 年之后 ，每一代制程带来的提升 ，从翻倍掉到 30%、20%、10%。供应在放缓 ，AI 对算力的需求却在猛涨 ，这是行业难题。而专用架构芯片可以绕开这个天花板 ，在特定任务上做到通用芯片做不到的效率。所以 ，理想 CTO 谢炎 2022 年带队启动芯片设计时的想法是：不可只造一颗比已往更快的芯片 ，得造一种完全差别的芯片。理想 CTO 谢炎差别在哪？古板芯片用的是冯 · 诺依曼架构 ，统治了盘算机 70 年 ，实质是 " 一条指令接一条指令 " 地顺序执行 ，大宗晶体管花在缓存、调理这些 " 治理开销 " 上�？� AI 的盘算天然是并行的 ，本该一起开工的活 ，硬塞进一条排队的流水线 ，效率自然提不上去。理想自研的马赫 M100 ，走的就是另一条路：数据流架构。打个比方 ，古板芯片像一个厨房里有个总厨统一发号施令 ，规模一大 ，总厨的统筹能力就决定了上限 ；数据流架构爽性把总厨撤了 ，每个工位的食材一到就开工 ，做完直接递给下一个工位。已往通用盘算的规模不敷大 ，这条路线没有用武之地 ，直到 AI 时代盘算量泛起数量级的跃升 ，它的优势才真正显出来。这么造出来的马赫 M100 ，5nm 车规工艺 ，单颗算力 1280 TOPS ，双芯 2560 TOPS。但比算力数字更说明问题的是效率：因为架构专为 AI 而设计 ，它的实际运行效率凌驾 82% ，这个数字 ，主流架构很难做到。更值得一提的是 ，这颗车规芯片的架构论文 ，入选了盘算机体系结构领域的顶级集会 ISCA 2026 的工业论文分区（Industry Track）。这个分区专门收录来自工业界的架构立异结果。作为这个分区设立以来全球第一家入选的车企 ，理想 6 月底要和谷歌、Meta、美光这些公司同台分享。光有好芯片还不敷。芯片上面要是跑别人的系统 ，潜力也发挥不出来。谢炎在台上问了全场一个问题：苹果和安卓 ，哪个更宁静？大都人答苹果。原因是苹果把芯片和系统放在一起设计。手机被攻击 ，泄露的是隐私 ；车被攻击 ，威胁的是生命。所以理想自研了星环 OS ，这是最底层的整车操作系统 ，车机和智驾 ，都是跑在它上面的 " 应用 "。比起行业通用的 AUTOSAR（汽车软件行业标准架构） ，星环 OS 响应速度快了 1 倍 ，稳定性高了 5 倍 ；落到体感上 ，120km/h 下 AEB 的刹停距离能再缩短 7 米。当芯片和 OS 都握在自己手里 ，最直接的体现就是系统响应的 " 快 "。这 0.28 秒是怎么来的？视觉输入的时延降了 47% ，模型推理的链路缩了 43% ，操作系统的调理降了 28% ，线控底盘的响应降了 38% ，四个层级各自优化 ，端到端总时延最终降了 40%。这四层划分是视觉感知、模型推理、操作系统、线控底盘 ，背后是四个技术团队。以刹趁魅这个行动为例 ，用供应商计划的车企 ，芯片、系统、底盘背后各站着一家差别的供应商 ，接口关闭 ，优化只能在自己卖力的那一层里打转 ；理想这四层全是自己的 ，可以让四层一起为 " 快 " 这一个目标让路。说白了 ，买计划的车企 ，手里只有一层的优化权 ；自研全栈的车企 ，手里有整条链路的优化权。这个路线 ，另有实实在在的本钱优势 ，并且卖得越多 ，越划算。谢炎今年 5 月时算过一笔账：如果今年卖出的车全部搭载马赫 M100 ，一年省下来的钱就凌驾三年的芯片研发用度 ，更别嗣魅这颗芯片还能用两三年�？扛呒啥� ，新一代车型直接取消了上一代平台的一个域控制器 ，每台车省下一千多块。星环 OS 也一样。理想 2025 年已经把这套自研系统开源 ，是全球首家开源整车操作系统的车企 ，据估算 ，能帮整个行业每年省下一两百亿的重复研发。所以今年电池、存储芯片价格集体上行 ，同行大多只能涨价、把本钱转嫁给用户 ，理想却能靠 " 技术降本 " 消化压力 ，全系车型没有同步涨价 ，新款车型普遍硬件升级但不加价。往更深一层看 ，全栈自研真正的壁垒 ，是把技术转化成了组织能力。英伟达做通用芯片 ，必须效劳全球所有 AI 应用 ，只能做最大条约数 ；而理想的芯片只需要解一道题：让自家的车在中国门路上跑得最好。因为目标清晰 ，芯片团队和算法团队可以从界说阶段就坐在一起 ，算法需要什么 ，芯片就设计什么。这种从底层硬件到上层软件完全咬合的研发体系 ，外部供应商给不了 ，买计划的车企也学不会。这才是全栈自研最焦点的价值。03. 增程被跟进、多屏成标配之后 ，理想的下一张牌把时间线拉长 ，更能看懂理想为什么要押重注去造一套底层技术体系。理想的上半场 ，赢在对中国家庭用车需求的洞察。要大空间、要冰箱彩电大沙发、要一家老小坐得舒服 ，它做出了理想 ONE ，做成了首个千亿营收的新势力。但随着行业成熟 ，增程被跟进 ，多屏成标配 ，这种靠 " 产品界说建立的优势 " ，正在被一点点抹平。这不是理想一家的问题 ，是所有靠产品界说驱动的公司 ，在行业成熟期都会遇到的困境。要突破这层天花板 ，必须建立一种更底层、别人难以复制的 " 系统化能力 "。星环 OS、马赫 M100 芯片、马赫 VLA 大模型、3D ViT 感知模型、全线控底盘……今天展示的技术 ，不是为了应对眼前的竞争突击做出来的 ，而是五年前 ，险些没人讨论具身智能时 ，就已经开始的恒久投入。这套恒久逻辑 ，从今年一季度的几个行动可以获得印证。逐步停产停售正热销的 L 系列、拒绝降价清库存、为跨年交付的 i6 用户自掏腰包补了 5 亿购置税差额……单看一个季度的账本 ，每一步都是在主动让出利润。但结合它账上近千亿的现金储备 ，以及连续六年加码研发、AI 投入占比过半来看 ，逻辑就清楚了：理想看重的不是一时的交付数字 ，而是未来五年、甚至十年的焦点竞争力。为了让这套技术体系转得更快 ，理想在 2026 年初重组了研发架构 ，凭据 " 造硅基人 " 的逻辑分成了 Infra、基座模型、软件本体、硬件本体、评估五个团队。结果是 ，智驾模型的训练迭代频率从两周一次 ，大幅缩短到一天一次。在同样的时间里 ，它能跑完更多的试错循环。这种迭代速度上的差 ，时间一拉长 ，就是产品体验上的代差。所以 ，敌手可以复制屏幕结构、增程系统 ，但很难在短时间里 ，复制一整套从芯片到 OS 再到大模型、并
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作者：玩家必备攻略
作者简介:擅长写短篇小说与情感日记 ，作品语言优美、情感真挚 ，是读者心中的“文字共识者”。
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