馬赫100芯片支撐、首搭全新L9

來源：市場資訊

（來源：Xauto報告）

架構升級成為今年自動駕駛賽道的一個關鍵詞。

今年以來，蔚來推送世界模型2.0、小鵬推送第二代VLA、Momenta推出Momenta R7強化學習世界模型，在前幾天舉辦的NVIDIA GTC 2026大會上，理想發布了下一代自動駕駛基座模型MindVLA-o1。

理想汽車基座模型負責人詹錕在演講中詳細地介紹了新一代架構，隨后，理想汽車創始人李想又與詹錕進行了一場生動的對話。

讓我們得以對理想下一代自動駕駛架構的搭建和思考有了更多了解。

01

自動駕駛架構再升級，引入3D ViT

詹錕介紹，自動駕駛架構進入端到端之后，才算是真正的AI系統。但早期的端到端屬于低階智能，類似于昆蟲具備的智能，本質是通過學習模仿來做事情。

因此，想讓自動駕駛系統有好的表現，就需要喂給它大量數據進行模仿學習，然而現實世界之復雜，長尾場景難以窮盡，靠吃數量來學習，顯然無法完全覆蓋。

這就是為什么，當前第一梯隊輔助駕駛系統在常規城市路況下表現都比較不錯，但在長尾場景中，依然會暴露各種各樣的問題，遠遠不如人類司機。

那么如何讓自動駕駛系統從模仿學習，進化到理解交通場景？

在端到端的基礎之上，各家技術架構開始分化。詹錕介紹，端到端中間加了Language語義推理，就成了VLA，中間加了未來圖像想象，就成了世界模型。

去年的英偉達GTC大會上，理想推出VLA架構。一年沉淀下來，理想智駕整體確實有很大進步，但很快又到了一個瓶頸期。在Xauto智駕榜30個考點中，理想在窄路通行、三點式掉頭等難度較高場景依然無法通過。

面對這樣的現狀，李想提出了一個思考。

人類開車看上去沒那么難，每個普通人都能把車開得又快又穩，但全世界最頂尖的企業砸了幾千億進去，自動駕駛仍然進展緩慢。問題到底出在哪？

經過總結，理想認為，過去一直在教AI做成年人的事，但從來沒讓它當過小孩。

人類在0到6歲的階段學會了走路，學會了扔球、接球。這看起來只是簡單的動作，但實際上已經幫助孩子建立了對三維物理空間的理解。

人類能精準測距、穩定駕駛，是因為“3D預訓練”在人類6歲前就完成了。

今天所有的端到端系統本質上都是“看2D視頻學開車”，更像是一個人坐在電腦前看了十萬小時行車記錄儀，然后直接上路。

此前被行業津津樂道的BEV、OCC都存在著短板，BEV把世界從俯視角拍扁，從而丟失了高度信息，OCC雖是3D，但是缺少語義信息。

理想認為，物理AI缺的不是更大的模型、更多的數據，而是一個能真正理解3D世界的視覺基礎。

為了解決這個問題，理想引入了原生3D ViT，也就是三維視覺編碼器。

ViT（Vision Transformer)，是基于Transformer的主干網絡，具備全局注意力的特性，能提取出更優秀的全局上下文特征，是大模型時代的主流。

理想介紹，3D ViT是讓模型一開始就工作在真實的三維世界里，以高分辨率多視角視覺為核心，在編碼階段直接完成對3D空間幾何和語義的統一理解，包括空間結構、位置關系、語義信息等一次完成。

那么，模型不只是看見畫面，而是理解世界。

在這個體系下，激光雷達的角色變了，它不再是感知的核心，而更像一把高精度的尺子，為視覺提供幾何標定和近場空間約束。

李想表示，在統一建模下，3D ViT可以穩定感知并推理到500米以上的空間范圍。

這里想提一個點，最近華為將旗下多款車型升級到了更高精度的896線激光雷達，或許也是基于同樣的思考，為自動駕駛模型描繪更高精度的物理世界。

既然3D ViT有諸多優勢，理想為何此時才開始引入其自動駕駛架構？談及這個問題。

詹錕表示，因為3D ViT對車端推理算力提出了極高的要求，理想汽車自研的馬赫100芯片，單顆算力達到1280TOPS，自研芯片的落地為3D ViT部署提供基礎。

02

五大核心技術點，最新架構解讀

了解了理想汽車新一代自動駕駛架構的核心變化，我們再來全面了解一下其核心技術點。

理想汽車下一代自動駕駛架構的名稱是MindVLA-o1。

這個架構以原生多模態MoE Transformer為核心，有五方面核心技術點，包括3D空間理解、多模態思考、統一行為生成、閉環強化學習和軟硬件協同設計。

在感知層面，理想汽車采用以視覺為核心的3D ViT Encoder（3D視覺模型編碼器），并利用激光雷達點云作為三維幾何提示，引導模型理解真實空間結構，使其同時具備語義理解與三維感知能力。

同時引入前饋式3DGS表示（Feedforward 3D Representation），將場景拆分為靜態環境與動態物體分別建模，并通過下一幀預測作為自監督信號，使模型同時學習深度信息、語義結構與物體運動，最終形成融合空間結構與時間上下文的高質量3D表示。

具備3D空間理解能力，使模型看得更遠。

在思考層面，自動駕駛既要理解當前環境，也要預測未來幾秒的場景演化。

在語言模型承擔語義理解、常識知識和交互能力的基礎上，理想汽車還引入了預測式隱世界模型，在隱空間中高效模擬未來。

訓練分三階段：

第一，用海量視頻數據預訓練Latent World Token（隱世界詞元），構建未來表征；

第二，在MindVLA-o1中持續世界模型的推演，形成隱空間的未來推理能力；

第三，將世界模型、多模態推理能力及駕駛行為進行聯合訓練與對齊。

由此，模型不僅能理解當前場景并進行邏輯判斷，還能在隱空間中提前“想象”未來畫面，將駕駛決策具象化。

理想汽車將這種能力定義為多模態思考。擁有多模態思考能力，讓模型想得更深。

在行為層面，理想汽車構建了統一行為生成（Unified Action Generation）機制。

首先，MindVLA-o1使用VLA-MoE（混合專家模型）架構，并引入專門的Action Expert，從3D場景特征、導航目標、駕駛指令等多維輸入中提取信息，并結合多模態思考生成高精度駕駛軌跡。

其次，為滿足實時性要求，系統采用并行解碼（Parallel Decoding），同時生成所有軌跡點，大幅提升效率。

最后，引入Discrete Diffusion（離散擴散）進行多輪迭代優化，類似逐步去噪，確保軌跡空間連續、時間穩定，并符合車輛動力學約束。

形成統一行為生成機制，使模型行得更穩。

在模型迭代層面，理想汽車構建了閉環強化學習框架，讓模型不僅能從真實數據學習，還能在世界模擬器中持續探索和優化策略。

為此，理想汽車將傳統逐步優化式重建升級為Feed-forward（前饋）場景重建，使系統能夠瞬時生成大規模、高保真駕駛場景，支持大規模并行訓練。

同時，結合生成式模型，模擬環境可擴展、編輯并生成全新場景。

為支持大規模模擬與訓練，理想汽車開發了統一的3D Gaussian Splatting（3D高斯潑濺）渲染引擎和分布式訓練框架，渲染速度提升近2倍，整體訓練成本降低約75%，實現低成本、高效率的強化學習閉環。

在閉環強化學習框架下，模型實現更快進化。

為解決傳統端側大模型部署耗時長、調試頻繁的問題，理想汽車提出面向端側大模型的軟硬件協同設計定律，將模型結構與驗證損失建模，并結合Roofline模型刻畫硬件計算能力與內存帶寬限制，在模型性能與硬件約束之間建立統一的分析框架。

理想汽車基座模型團隊評估了近2000種模型架構配置，在英偉達Orin與Thor平臺上完成驗證，找到了模型精度與推理延遲之間的Pareto Front（帕累托前沿），將架構探索時間從數月縮短至數天，大幅提升端側VLA模型的設計與部署效率。

在軟硬件協同設計定律下，模型部署更高效。

03

根據理想透露的信息，新一代自動駕駛架構量產時間或在今年二季度，首發落地車型是全新理想L9。

李想此前介紹稱，單顆馬赫100的有效算力就是英偉達Thor U的3倍。全新理想L9還準備了一個頂配版L9 Livis，這個版本將搭載兩顆馬赫100芯片。

另一個值得關注的地方是，主流自動駕駛玩家都在向世界模型靠攏，通過理想對于3D ViT的介紹也可以看到，理想也在試圖讓模型真正理解3D世界。

此外，行業的共識是，自動駕駛只是物理AI落地的一個關鍵場景，對于自動駕駛的探索，不僅服務于汽車，也可擴展至機器人及各種物理系統。

因此，打造一個通用物理AI基座模型，也是當前車企和智駕公司研發投入的重點。