理想L9的“具身智能机器人”定位，需要哪些核心技术支撑？

理想L9的“具身智能机器人”定位，需要一套完整的技术栈支撑，核心包括自研高算力芯片与VLA司机大模型构成的智能决策系统、高精度多传感器融合的感知硬件、以及全线控底盘与主动悬架组成的敏捷执行机构。

这背后是理想汽车将车辆从被动工具升级为能主动理解和服务用户的智能伙伴的战略转变。

智能大脑：芯片与大模型的融合

要让车像“司机”一样思考，首先得有个强大的大脑。理想为L9搭载了两颗自研5纳米制程的“马赫100”芯片，总算力高达2560 TOPS，官方称其有效算力是英伟达Thor-U芯片的3倍。这专为具身智能优化的算力底座，旨在解决辅助驾驶“反应慢半拍”的痛点，让模型运行更流畅。

更关键的是软件层面的“大脑”——VLA司机大模型。以自研的MindVLA为例，它深度融合了空间、语言和行为智能，能像人类一样进行环境认知和意图推理。这个模型的训练过程模拟人类学习：

• 预训练阶段，用海量视觉和语言数据构建基础认知。

• 后训练融入动作数据编码，让模型学会如何驾驶。

• 强化训练则通过基于人类反馈的强化学习（RLHF），使模型行为贴合中国用户的驾驶习惯和交通规则。

为了让用户更安心，理想还行业首个展示了VLA思考过程的思维链，将决策生成等信息可视化，让智能驾驶变得“可理解”。

敏捷身体：感知与执行的硬件底座

智能的决策需要精准的感知和快速的动作来落地。在感知层面，L9配备了全车360度激光雷达覆盖，结合ATL全天候激光雷达，最远探测距离达200米。独有的雨雾天气透视算法，旨在克服恶劣环境下的感知盲区，确保“眼睛”在任何时候都清晰可靠。

执行方面，L9的“身体”由两大硬件系统定义：

• 800V全主动悬架系统：通过高压平台驱动，实现四轮独立毫秒级调节，单轮举升力超10000牛。它能主动控制车身姿态，比如抑制刹车点头和过弯侧倾，兼顾舒适与操控。

• “完全体”全线控底盘：集成了线控转向、四轮转向和EMB电子机械制动。这套系统不仅响应速度快于人类驾驶员，更提供了转向-制动-电驱多重交叉安全冗余，即使某个部件故障，车辆也能保持稳定控制。

当汽车开始承担部分驾驶责任时，安全与责任界定就成了技术落地的前提。根据科技部2025年发布的《驾驶自动化技术研发伦理指引》，在L5级完全自动驾驶下，责任主体以自动驾驶系统为主，除非用户主动介入。

这就要求系统必须具备完整的事件记录和数据溯源能力，确保事故发生后能准确还原决策链，防止责任虚化。

为了将这些技术有机整合，理想汽车调整了组织架构，形成了负责基座模型、软件本体和硬件本体的团队，确保从算法研发到硬件落地的协同。这种系统级的集成，是支撑L9从“车内协调”延伸为“家庭事务协同者”的关键。

这些核心技术共同指向一个目标：让L9不再只是一台车，而是一个能持续进化、主动服务的智能体。