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一年后，理想交出答卷:在能力驱动下，汽车工业的前进方向是怎样的。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。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。
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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。」,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%。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。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。
