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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 "。