理想汽车发布马赫Mind-Pro模型 车载AI本地化自主决策
理想汽车在近期发布会上宣布，其自主研发的马赫Mind-Pro人工智能模型已全面应用于L9车型的车载智能系统。该模型在指令跟随、长文本理解、数学推理及工具调用等关键能力上达到行业领先水平，并实现了可量产的性能与成本平衡。其采用的多模态流式时序建模技术，使系统能够连续理解动态环境并进行因果推理与自主决策
对于智能汽车用户来说，车载人工智能的响应速度、自主决策能力以及数据隐私保护水平，直接决定了智能驾驶体验的优劣。在近期举办的理想汽车软件与人工智能发布会上，官方正式推出了他们的最新技术成果。
在理想Livis Day汽车软件与人工智能发布会上，官方正式宣布，马赫Mind-Pro模型已全面落地赋能L9车型的车载智能系统。这标志着理想汽车在车载人工智能的核心技术领域迈出了关键一步。
核心能力稳居行业第一梯队
根据发布会披露的信息，马赫Mind-Pro模型在多项权威评测中展现出卓越实力。具体而言，它在IFEval指令跟随、LongBench-v2超长文本理解、AIME26高阶数学推理以及BFCL-v2工具调用等专业领域，其能力已稳居行业第一梯队。更重要的是，该模型在Token生成速度、任务完成质量、Token使用成本以及端到端响应时延等直接影响用户体验与量产可行性的商业维度上，实现了重大突破，达到了真正可量产的水平。
实现连续理解与自主决策
该模型的技术核心在于其多模态流式时序建模能力。这意味着它能够连续理解动态变化的物理世界信息，而非进行孤立的片段分析。在此基础上，模型还具备了因果推理和自主决策的能力。据悉，通过大量车载专属场景的行为特化训练，马赫Mind-Pro模型能够直接输出控制动作，并实时调用车辆的硬件系统。
其应用场景覆盖广泛，包括Always-on全天候主动感知、自然的人车交互、自主控车以及多模态问答等复杂功能。值得关注的是，所有这些能力的计算与决策过程均在车端本地完成，相关数据完全不上传至云端，这在提升响应实时性的同时，也最大程度保障了用户的数据隐私与安全。
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