理想汽车智驾升级四季度对标特斯拉FSD V14
理想汽车近日公布了其智能驾驶系统马赫VLA下半年的升级计划。核心目标是在第四季度实现与特斯拉FSDV14版本的能力对齐。升级依托于算力高达2560TOPS的双马赫M100芯片，以及模仿学习、强化学习规模分别提升50%和15倍的算法模型。同时，公司发布了马赫Mind-4系列自研大模型，其中端侧模型马
在近日举办的理想汽车软件与具身智能发布会上，官方正式披露了其高阶智能驾驶系统——马赫VLA在下半年的进化路线图。此次更新不仅涉及算力与模型规模的大幅提升，更明确了追赶行业领先者的具体时间节点，为关注高阶智能驾驶技术的用户提供了清晰的选购参考。
根据规划，搭载AD Max智能驾驶系统的车型将于第三季度推送全新的马赫VLA能力，到第四季度，该系统综合能力将实现对特斯拉FSD V14版本的对齐。这一目标的实现，依赖于硬件与算法两方面的协同突破。
算力与模型规模大幅跃升
支撑此次能力进化的核心是双马赫M100芯片，其算力高达2560TOPS。算法层面，模仿学习规模提升了50%，强化学习规模更是提升了15倍。同时，模型参数量提升了10倍，模型计算量也提升了15倍。这些性能指标的大幅增长，为处理更复杂的城市出行场景和长尾案例奠定了坚实基础。
自研基座大模型同步亮相
除了驾驶智能领域的突破，理想汽车还发布了全新自研基座大模型系列——马赫Mind-4，包括主打语言智能的马赫Mind-Pro和聚焦端侧具身智能的马赫Mind-Edge。其中，马赫Mind-Pro在多项权威基准测试中表现亮眼，综合性能超越当前大多数主流Agent模型。
官方数据显示，对比某闭源模型S，马赫Mind-Pro的Token平均消耗下降了38%，工具调用冗余轮次下降了47%，模型TPS峰值达到208 token/s。其核心的原生Agent智能体能力，目前已全面落地并赋能L9车型的车载智能系统。
端侧原生模型保障隐私与实时性
另一款模型马赫Mind-Edge则被定位为行业真正实现量产落地的端侧原生具身智能体。它采用多模态流式时序建模，能够连续理解动态物理世界，同时具备因果推理和自主决策能力，可直接输出动作指令并实时调用车辆硬件。
最关键的是，其Always-On全天候主动感知、人车交互、自主控车、多模态问答等功能全部在车端本地完成，数据完全不上传云端。理想官方强调，该模型并非云端模型的简化版，而是从底层为车载场景原生打造，旨在提供更安全、更实时、更保护隐私的智能交互体验。
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