理想马赫VLA加速：9月推送至老车主，年底迎两次重大升级

理想的马赫VLA将在未来几个月明显提速。

在刚刚结束的2026年理想第二季度财报电话会上，理想首次明确披露了今年后续几次智驾OTA的推进节奏：
9月，马赫VLA 2.0开始向Thor、Orin-X平台老车型推送；10月，OTA 9.2全面转向3D Vision Transformer；年底，OTA 9.3将进一步扩大模型规模，重点提升复杂场景理解与推理能力。

加上7月底已经推送的OTA 9.1，理想今年下半年的智驾升级路线已经基本清晰。从马赫M100自研芯片，到马赫VLA，再到星环OS，理想正在尝试将芯片、模型与操作系统整合为一套完整的技术体系。

9月：率先解决老车主OTA问题
目前，马赫VLA面临的主要争议之一并非能力，而是覆盖范围。

随着今年新一代理想L9、L8、L6陆续搭载自研马赫M100芯片，理想的智驾系统已经进入新旧平台并存阶段。尤其以Max版本中，有包括Orin-X、Thor-U、单马赫M100、和双马赫M100等多个硬件版本。

截止本次财报电话会，马赫M100芯片累计交付量已超过5万颗。理想同时透露，7月底推送OTA 9.1后，马赫VLA整体性能提升约20%；搭载马赫芯片平台车型的城区辅助驾驶里程渗透率，相较上一代平台接近翻倍。

但问题随之而来，大量的Orin-X或Thor-U等存量老车主，还能迎来马赫VLA新平台升级吗？

理想的答案是肯定的。理想CTO谢炎确认马赫VLA 2.0会在9月初开始向英伟达Orin和Thor等平台车型推送。

自研芯片代表着未来的发展方向，但真正影响用户口碑的，依然是规模庞大的老车主们。因此，9月的这次OTA意义重大，它代表了理想不仅能向前探索猛冲，更有能力持续为老车主OTA迭代进化。
真正的能力升级，要看10月
10月份，理想将进一步拉开马赫平台的能力差距。
按照理想已公布的规划，OTA 9.2将对马赫VLA进行重大架构设计，核心是全面采用3D Vision Transformer，模型参数量将提升至原来的3倍，计算量达到原来的4.6倍。
理想公布的几项关键指标十分明确。升级后，有效感知距离将超过250米，使车辆能够更早进行速度感知和路径规划；关键物体的3D空间感知精度将提升至5厘米以内。

换来的是智驾系统急刹、犹豫和不必要变道等行为减少30%以上；窄路等高难度场景的成功率提升50%以上。

当前头部智驾系统之间的较量高下，已经从“能不能开”向“开的是否自然、是否流畅“进化，这一点理想同样也不落下风。

年底OTA9.3：从“看懂路”到“理解任务”

最后，则是年底的OTA9.3。

理想表示，会继续扩大马赫VLA模型规模，提升复杂场景下的任务理解与推理能力。

李想将今年马赫M100以及马赫VLA的升级概括为三个方向：反应更快、感知更广、推理更强。

这三句话分别对应9.1、9.2和9.3。9.1降低端到端延迟，使车辆响应更快；9.2通过3D ViT扩大感知距离并提升空间精度；9.3则进一步扩大模型规模，讲重点转向理解与推理能力。

VLA中的Language，并不是为了让汽车陪用户聊天，而是希望模型能够理解复杂场景与任务之间的关系。

例如，面对施工区域，系统不仅要识别锥桶，还要理解道路正在施工、通行条件发生变化，以及其他车辆可能采取的行动，并据此决定减速、绕行还是等待。

窄路会车同样如此。过去的处理方式更多依赖规则：前方有车、空间不足、停车等待。而更强的场景理解能力需要进一步判断：对方是否有让行意图？道路一侧是否存在可利用空间？车辆应当先行还是等待？

理想透露，新模型将基于更完整的交通环境推断其他参与者的意图，在窄路让行、施工绕行、无保护转弯等场景中减少不必要的停车与犹豫，目标降幅超过20%。

理想为何加速布局自研芯片？

理想已经开始将马赫M100定位为整个AI体系的底座，而不仅仅是一颗智驾芯片。

谢炎在电话会上专门介绍了自研芯片带来的变化。马赫M100采用自研架构后，芯片团队与模型团队可以协同设计模型，并对算法、操作系统和硬件进行一体化优化；同时，通过自研Halo OS打通上层应用与底层芯片，提升整体资源利用效率。

换言之，理想当前的目标已经不只是实现简单的“国产替代”。它所实现的是，芯片决定模型如何运行，模型反向影响芯片设计，操作系统则负责连接二者。这也是马赫平台能够快速提升模型参数量和计算量的原因之一。

如果长期依赖通用芯片，车企更多只能在既定算力和架构范围内优化算法；而自研芯片则为车企提供了围绕VLA重新设计整套计算体系的可能。

更值得注意的是，理想已经开始将这套能力拓展至智能驾驶之外。

按照谢炎的介绍，双马赫M100可以在车端运行完整的多模态基础模型，同时处理语音、语言和视频输入，并完成环境理解、任务规划与执行。

这与李想一直强调的“汽车机器人”和“具身智能”形成了衔接。

未来，汽车不仅要理解“前方有一辆车”，还要理解“我要去哪里、需要完成什么任务，以及当前应当采取什么行动”。