张雪机车，又夺冠了

梦想 L9 Livis从前几年，梦想汽车最善于的事件，是把复杂的技术包装进一个足够具体的家庭场景里。增程是为相识除家庭用户的里程焦虑，冰箱、彩电、大沙发是为了沉新界说一辆家庭 SUV 的使用天堑，梦想从前的成功很大水平上来自这种能力。但全新梦想 L9 Livis 的上市，泄漏出一个新的信号。梦想这一次想讲的，已经不只是 " 家庭旗舰 SUV 若何再升级 "。在李想最近关于具身智能的表白中，全新梦想 L9 Livis 更像是一个阶段性样本，梦想试图把从前萦绕家庭场景成立的产品能力，进一步延长到更底层的技术和组织系统中。若是说上一阶段的梦想，回覆的是 " 怎么造一辆更懂家庭用户的车 "，那么这一次，它想回覆的问题造成了：当汽车具备更强的感知、判断和行动能力之后，一家车企的天堑会被推到哪里？李想把这个方向称为具身智能。他提出，" 自动驾驶是具身智能的上半场，通用人形机械人是具身智能的下半场 "。这句话听起来像一个巨大的技术判断，但放到梦想自身的发展脉络中看，它其实指向一个更现实的问题。梦想已经不满足于只做一款爆品车型，而是但愿萦绕芯片、模型、操作系统、感知系统和执行机构，成立一套面向未来十年的底层能力。对具身智能行衣反说，人形机械人仍处在较早期阶段，距离大规模进入家庭和盛开环境，还必要逾越成本、靠得住性、泛化能力和安全性的多沉门槛。而汽车已经是一个成熟的万亿级产业，因而自动驾驶的突破，很可能成为具身智能产业走向规；那爸檬匝槌。全新一代梦想 L9，正是这个转向的第一个集中落点。它也是梦想第一次把自研芯片、感知模型、VLA 司机大模型、线控底盘、自动悬架和操作系统，放进统一套产品逻辑里。它依然是一辆家庭 SUV，也依然要面对高端新能源市场最直接的销量竞争。但在产品背后，梦想在实现一次更深的身份转换，从一家善于界说家庭用车需要的汽车公司，走向一家试图把握 " 物理世界智能化 " 底层能力的科技企业。梦想为什么要讲 " 具身智能 "理解梦想的具身智能战术，或许能够从产业逻辑起头切入。从前十年，AI 重要扭转的是信息世界。文字、图像、代码、搜索、知识治理，都已经被大模型沉新塑造。但物理世界的变动相对缓慢。人们日常生涯中的环境交互，依然依赖人来实现。汽车正是 AI 进入物理世界的关键入口之一。相比人形机械人，汽车占有更成熟的产业链、更明确的使用场景，以及更大规模的数据关环。它天然具备 " 身段 "：有传感器感知环境，有推算平台处置信息，有节造系统执行作为，有操作系统协调各个？。从这个意思上说，一辆具备高阶自动驾驶能力的汽车，自身就是一种具身智能产品。李想已经把具身智能的发展拆成了一条较清澈的产业路线图：上半场是自动驾驶汽车，下半场是通用人形机械人。在自动驾驶汽车这个上半场里，梦想将其划分为三个阶段：2018 年至 2023 年，是 L2 辅助驾驶阶段；2023 年至 2028 年，是 L3 自动驾驶阶段；2028 年至 2033 年，是 L4 无人驾驶阶段。到了下半场，通用人形机械人又会进入新的三个阶段：2030 年至 2035 年，具备相当于 6 岁儿童的泛化能力；2035 年至 2040 年，达到 12 岁水平；2040 年到 AGI 实现前后，具备靠近 18 岁成人的泛化能力。依照梦想自己的技术划分，2023 年至 2028 年的 L3 阶段，对应的是 2D ViT 感知、预训练模型、端到端节造，以及约 2000TOPS 级别算力；而 2028 年至 2033 年的 L4 阶段，才进一步走向 3D ViT 感知、不变的预训练模型、全线控系统，以及靠近 10000TOPS 级别算力。这样来看，上半场堆集的感知、模型、芯片、操作系统、节造能力，未来都可能成为下半场机械人的底层能力。梦想将自动驾驶汽车和通用人形机械人都视为具身智能产品的主题状态，并判断未来 L4 自动驾驶用户与通用人形机械人用户存在较高沉合度。所以，梦想这一次真正值得关注的处所，并不只是 " 做了自研芯片 "、" 做了线控底盘 " 这么单一，而是这些技术能力已经部门超过了当前阶段的基础要求，它代表着梦想对未来增长曲线的沉新设计。战术背后的组织能力调整若是只看产品和技术，梦想的战术作为容易被理解为 " 加码 AI 研发 "。但早年不久李想与罗永浩的对谈内容看，梦想更深层的变动，是用 AI 沉构组织和出产流程。李想在对谈中屡次提到，从前两百多天最沉要的事件是进建 AI。他不仅自己使用 AI 工具，也在公司内部推带头工使用 Claude Code、OpenClaw 等工具，并通过培训和分享让 AI 进入真实工作流程。李想并不齐全认同 " 一幼我公司 " 的概想。他以为，成立不变出产环境很难，AI 并不会凭空创造器材，而是附着在真实业务流程中，提高研发、协同和交付效能。这也是梦想内部推动 AI 的关键逻辑，他不把 AI 当成幼我效能工具，而是把它嵌入研发、运营、产品和治理链条。这对一家车企尤其沉要。汽车是复杂工业品，涉及硬件、软件、供给链、造作、质量、安全、渠路和服务。单点效能提升固然沉要，但真正难题的是跨部门协同。梦想在 2026 年岁首实现研发系统刷新，从按软硬件职能划分，转向依照 " 造具身智能 " 的方式沉构，并买通传统研发中软硬件团队之间的壁垒；刷新后，智能辅助驾驶模型训练迭代周期从两周缩短至一天？杉，智能电动车竞争在从产品界说能力，转向组织迭代能力。李想对 AI 人才的判断也值妥贴心。他在对谈中提到，公司内部 token 亏损量靠前的人，并不愿定是从前尺度下最顶级的员工；有些人表白能力不强、从前获取资源有限，但 " 脑子极强 "，一旦有 token 和业务环境，就能够刷新好多器材。这注明梦想在沉新界说组织里的出产力。从前企业看沉汇报能力、治理层级和资源协调；AI 时期，真正能用 AI 刷新业务流程、构建出产环境、实现关环的人，可能成为新的关键人才。所以，梦想从车企向具身智能企业的转型，不能只理解为产品转型。它更是一场组织工程：把人、AI 工具、业务流程和技术平台沉新组合起来。最终指标不是用 AI 代替人，而是让组织占有更高密度的创造力和执行力。全栈自研是具身智能的入场券梦想的具身智能战术，最容易被质疑的一点是：一家车企为什么要做这么沉的全栈自研？在传统汽车工业中，车企的主题能力很大水平上是界说产品、整合供给链、造作和渠路能力。发起机、变速箱、底盘、电控等，各个？槎加谐墒旃└滔低。车企能够通过采购和集成，急剧推出有竞争力的产品。但具身智能的难点在于，它不是单个？榈闹悄，而是一个系统若何实时理解世界并作用于世界。感知、模型、算力、操作系统和执行机构之间的协同效能，会直接决定车辆在复杂场景中的阐发。李想用人体来类比这套系统：芯片是心脏，模型是大脑，感知系统是眼睛，底盘是手脚，操作系统是神经系统。具身智能产品的能力上限，取决于整套系统能否被统一设计、统一调度、统一迭代。这正是梦想对峙全栈自研的底层原因。以芯片为例，梦想自研的 5 纳米马赫 M100 芯片，选取数据流架构，双颗算力达到 2560TOPS。但对梦想来说，自研芯片的意思并不只是 " 算力更高 "，而是芯片和模型能够协同设计。未来智能驾驶模型越来越复杂，若是芯片架构与模型需要不匹配，就可能出现算力很高，但现实效能不及的问题。再看操作系统。星环 OS 的价值，是想成为整车智能体的 " 神经系统 "。当车辆进入全线控阶段，转向、造动、悬架等执行机构都必要被 AI 实时调度，系统延长、安全冗余和节造精度就会成为主题问题。这意味着，具身智能时期的车企竞争，主题在于把感知、决策和节造做成一个靠得住关环。从产品角度看，全新一代梦想 L9 Livis 最沉要的变动，并非表观、座舱或者舒服配置，而是它第一次把梦想所说的具身智能五大主题能力集中落地在一辆量产车上。感知层面，L9 Livis 从 2D ViT 进化到 3D ViT，并将激光雷达的三维几何信息与摄像头语义信息在编码阶段统一。模型层面，梦想引入马赫 VLA 模型＝谠觳忝，搭载 " 齐全个 " 线控底盘和 800V 自动悬架。这组技术放在一路看，梦想想要证明 "AI 节造物理世界 " 的能力已经起头具备硬件基础。这也是梦想全栈自研的贸易逻辑。短期看，全栈自研投入沉、周期长、风险高；但持久看，它有机遇形成技术代差和产品差距化。数据显示，梦想汽车 2025 年研发投入达 113 亿元，其中 AI 有关投入占 50%；2026 年研发投入预计仍维持在 120 亿元左右，AI 有关研发投入占比约一半。对梦想来说，这相当于把未来十年的竞争壁垒前置建设。尤其在智能电动车行业进入同质化之后，只有把握底层技术架构的企业，才有可能在履历、安全和成本之间成立更不变的平衡。当然，全栈自研并不天然蹬宗成功。它必要持续高投入，也必要产品销量支持现金流，更必要组织能力承接复杂研发。但李想在与罗永浩的对谈中说，" 梦想汽车做 AI，不是冒险。不做才是冒险。" 这句话某种水平上概括了梦想此轮战术转向的刻意与笃定。汽车在成为物理世界 AI 的起点梦想选择在 L9 上集中出现具身智能，并不料味着这套战术只服务于一款旗舰 SUV。更长远看，它开释出的信号是：当智能电动车竞争进入同质化之后，汽车产业在寻找下一轮增长叙事，而具身智能可能成为科技产业与汽车产业沉新交汇的方向。从前十年，中国汽车行业实现了从机械产品到智能终端的转变。但到今天，续航、空间、配置、补能和智能驾驶都在急剧趋同。行业真正的迷茫在于，下一步到底靠什么拉开差距。梦想给出的答案，是把汽车放进更大的科技产业坐标中沉新理解。在李想的判断里，自动驾驶解决的是机械若何在路路环境中感知、判断和行动；人形机械人要解决的，则是机械若何进入家庭、工厂和更复杂的盛开场景。二者看似状态分歧，性质上都指向统一个问题：AI 若何理解真实世界，并对物理世界产生不变、靠得住、可控的影响。这也是梦想沉投芯片、模型、操作系统和线控底盘的原因。它们短期服务于汽车，持久则可能成为进入更多智能终端的底层能力。汽车是第一个成熟载体，由于它有高价值硬件、明确场景、持续数据反馈和足够强的用户支付能力。但汽车不定是终点，它更像是物理世界 AI 最先规；难盗烦。当然，具身智能不是一个靠概想就能兑现的赛路。全栈自研意味着高投入，机械人业务也必要更长周期验证。市场最终看的，依然是产品履历、安全靠得住性和贸易效能。汽车能够成为物理世界 AI 的入口，但前提是它必须先是一辆足够好、足够不变、足够可信的车。全新一代梦想 L9 开释出的信号已经足够清澈：在行业普遍陷入 " 下一步卷什么 " 的迷茫时，梦想试图把汽车竞争从单车产品力，推向更底层的系统能力竞争，今后真正的竞争可能会造成，谁能更早成立起衔接感知、判断与执行的齐整系统。自动驾驶只是起头。汽车产业真正的新变量，是它在成为 AI 进入物理世界的第一站。而梦想想抢夺的，也不只是一款旗舰 SUV 的市场份额，而是下一轮科技产业与汽车产业融合的入场券。