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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。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。也正是在那时，李想形成一个新的思考:汽车将从工业时代的交通工具，进化成为人工智能时代的空间机器人。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。」,
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。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。」,重点在于，这是理想对外讲的一个故事，还是这家公司的内核正在发生变化?,一年前，李想说，「成为AGI时代一个领先的终端企业，是我们核心成长目标。」,
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。」,李想说，「今天不能以一个硬件来定义它到底是什么企业。硬件是它的支柱业务，是起点。今天每一家企业都应该是一家人工智能企业。」,李想把创业的不同阶段，视作自己核心能力的延长线。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%。
其中，语言智能由理想汽车自研的马赫Mind-Pro与马赫Mind-Edge承载，负责语言与逻辑思考，听懂指令、推演行动方案;机器智能由自研马赫VLA承载，负责三维视觉感知与躯体动作控制，看清物理世界、精准执行操作。不过这些都是基于算力、数据、模型规模和架构同时跃升的结果。一年前，李想说，「成为AGI时代一个领先的终端企业，是我们核心成长目标。」,
