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文 | 版面之外，作者｜版君如果遮住发布会的背景板，很多人会以为这是一场 AI 公司的开发者大会。6 月 15 日，理想 Livis Day，李想开了一场两个小时的发布会。讲了芯片、AI、Agent、世界模型、具身智能。唯独没怎么讲车。这可能是理想汽车历史上，最不像汽车发布会的一场发布会。有趣的是，理想发布了自研的马赫 M100，5nm 车规级工艺，单芯算力 1280TOPS，号称全球首款动态数据流 AI 芯片。全新理想 L9 Livis 版搭载两颗，总算力 2560TOPS。随着马赫 M100 的落地，蔚来神玑、小鹏图灵、理想马赫，蔚小理三家至此全部交出了自研芯片的答卷。外界普遍将这一动作解读为应对供应链危机的被动技术追赶。但剥开表象，真正值得关注的，这三家公司正在向全世界宣告同一件事：汽车行业，已经装不下蔚小理的野心了。一、李想最近三年，到底在说什么把李想过去三年的公开表达排在一起看，轨迹非常清晰。2023 年，他讲的是理想 L 系列、家庭用户、冰箱彩电大沙发、增程、销量。那时候理想是一家典型的汽车公司，卖点是产品定义和家庭场景。2024 年开始变了。他频繁提 AI、AGI、机器人、操作系统，话题中心从如何卖出更多车，变成了大模型会如何重构物理世界。2025 年语境彻底倒向硅谷。VLA、端到端、世界模型，这些原本专属于 OpenAI 的词汇，变成了车企创始人的朋友圈日常。到了今天，2026 年。李想在发布会当场抛出具身智能汽车的完整定义，提出 " 四位一体 "：一辆电动车、一位职业司机、一台 AI 计算机、一位生活助手。为了这个定义，理想将 AI 研发投入强行拉高到全年预算的 50%。研发组织架构也迎来了根本性重组，基座模型团队被垂直拆分为具身工程、具身交互、具身行为三个二级部门，自动驾驶反而降格为平行部门之一。三年时间，李想把这家公司的底层叙事从造车彻底切换到了造 AI。芯片马赫 M100 不是起点，是这个过程落地的第一颗棋子。如果把这三年连起来看，他做的事和当年苹果从电脑公司变成设备 + 软件 + 服务公司是同一个逻辑，先在内部完成认知切换，然后用一个标志性产品向外界宣布：旧时代结束了。二、一辆车最贵的部分，换了三次过去十年，一辆车最昂贵，最具护城河属性的部件是发动机和变速箱。谁能搞定复杂的机械加工，管好上万个精密零件的供应链，谁就拥有定价权。过去五年，燃油车神话破灭，最贵的资产换成了锂电池。宁德时代的产能和排期，直接决定了几乎所有新能源车企的利润结构与交付生死。今天，第三次切换正在发生。整车含金量最高的部分，全面变成了算力。蔚来创始人李斌曾公开算过一笔账，在一辆高端智能电动车里，电池和芯片的成本占比早已超过 50%。长期依赖英伟达等海外通用方案，导致车企每卖一辆搭载四颗 Orin 芯片的高阶车型，光支付给硅谷的芯片采购成本就超过两万元。但成本还只是表面。更深层的变化是，当整辆车从感知到决策到执行全部由 AI 驱动，芯片就不再是零部件采购问题，变成了战略话语权问题。来看理想马赫 VLA 系统今天给出的实测数据。综合反应速度 0.28 秒，对比之下，普通人类驾驶员的生理平均反应时间是 0.45 秒。这意味着在 120 公里的时速下，自研芯片驱动的 AI 能比人类司机提前整整 6 米完成刹停。理想计划在年底的 OTA 中将这一指标压缩至 0.2 秒以内。当汽车的反应速度开始超过人类，它就不再是一辆车。而是一台披着汽车外壳的机器人。支撑这台机器人的，不是方向盘和刹车片，是芯片。三、芯片不是成本，是话语权很多人觉得车企造芯是为了降本。短期恰恰相反。蔚来神玑团队从 2021 年搭建，四年才量产。理想芯片团队也投了数年，巨额的研发费用、动辄千万美元的流片成本、漫长的车规级验证周期，每一项都在烧钱。真正的原因是，如果未来汽车就是具身智能的载体，芯片就是这个智能体的大脑。把大脑交给第三方，就等于把命门交出去。蔚来当年吃过最惨痛的亏。2021 年全球芯片荒，由于 ESP 模块断供导致 ET7 在关键季度减产 42%，造成了约 19 亿元的营收损失。李斌那句供应链命门不能捏在别人手里，是用真金白银砸出来的教训。另一个很少被公开讨论的产业瓶颈，是通用车载芯片的架构浪费。英伟达的 Orin 和 Thor 是通用架构，本质上都是通用计算平台，它们为了兼容所有车企千奇百怪的算法，设计得极其宽泛。但蔚小理各自跑什么模型，在内部是高度确定的。理想跑马赫 VLA 模型，小鹏跑 30B 参数的超大端到端模型，蔚来跑 NWM 世界模型。从自己的核心算法去反推芯片的晶体管布局，效率远非通用芯片可比。马赫 M100 的实际算力利用率高达 82%，而传统的通用车载芯片在跑大模型时，通常只有 30%-40% 的利用率。同样的算力指标下，自研芯片的实际产出能达到通用芯片的三到四倍。更明显的差异体现在端侧推理上。马赫 M100 上跑通大语言模型时，其 Prefill（预填充）速度达到了英伟达桌面超算方案的 2.7 倍。这意味着一颗装在车里、功耗极低的智驾芯片，在特定任务上直接干翻了一台售价数万元的专业 AI 工作站。当车载芯片开始和桌面超算掰手腕，汽车芯片这个概念本身就过时了，它就是一颗 AI 芯片，只不过碰巧装在了车里。四、三颗芯片，三份宣言蔚小理都在造芯，但芯片的股权结构和商业路径，暴露了它们各自对未来身份的不同定义。蔚来的策略是极致的重资产与独立商业化。神玑 NX9031 在 2024 年 9 月量产，到今年出货超过 55 万颗，覆盖从旗舰 ET9 到乐道 L90。2025 年把芯片业务拆分成独立的神玑公司，首轮融资 22.57 亿元，估值近百亿。蔚来 2025 年 Q4 首次实现单季度盈利，调整后运营利润 12.5 亿元，自研芯片为每辆车强行省下的 1 万元硬成本，成了最重要的财务推手。李斌的野心很直白，神玑未来不只自用，还要卖给全行业，从成本中心彻底质变成利润中心。小鹏则选择用芯片做最深度的全球生态绑定。图灵芯片不拆分，但被打包作为核心技术资产反向输出给了德国大众。今年 3 月，搭载双图灵芯片、总算力达 1500TOPS 的大众 ID. UNYX 与众 08 正式量产下线。中国车企的自研芯片，历史性地反向定义了传统欧洲汽车巨头的技术底层。何小鹏的目标很清晰，图灵芯片全年要冲刺 100 万片的出货量，直奔国内大算力端侧 AI 芯片第一宝座。他的终局是一家 " 物理 AI" 公司，图灵芯片未来要同时接管汽车、人形机器人和飞行汽车。理想是最后交卷的异类。马赫 M100 从算法倒推芯片，先跑了几年 VLA 模型，搞清楚瓶颈在哪、数据流怎么走，然后才画芯片蓝图。所以 M100 采用数据流架构，数据流到哪里就在哪里触发计算，不用像传统架构那样来回搬运数据。理想不做通用芯片，做最懂自己模型的专属芯片，用芯片 + 模型 + 操作系统 + 车的全栈自研来定义具身智能。三条路各不相同。但指向同一件事，芯片不再是买来装上去的零件，而是车企宣布自己是谁的方式。五、下一代计算平台的终极争夺当年苹果为什么要自研 M 系列芯片？因为库克看清了未来的终极战场不是智能手机，是全生态的个人计算平台。M1 发布那天，苹果向行业宣告的不是一颗芯片，而是 Mac 生态正式脱离英特尔时代的控制。特斯拉为什么要做 FSD 芯片和 Dojo 超算？因为埃隆 · 马斯克知道未来出路不是造电动车，是全自动驾驶的 AI 训练与推理主导权。今天理想发布马赫 M100，底层逻辑如出一辙。如果依然用汽车行业的眼光去看待这场军备竞赛，视野就太狭隘了。苹果不是手机公司，微软不是软件公司，OpenAI 更不是聊天工具公司，它们在本质上都是统治时代的计算平台公司。今天蔚小理造芯片，争夺的也不是更好的汽车芯片，是下一代计算平台的入场券。汽车可能是今天最好的载体，有足够大的体积装芯片和传感器，复杂的场景训练 AI，有足够高的售价覆盖研发成本，还有每天几个小时的使用时长产生数据。但这个载体仅仅是个起点。当 AI 研发占预算 50%，当组织架构为具身智能重组，当一颗车载芯片打平桌面超算，这些公司已经在用行动回答一个问题：它们从来不想成为更好的车企，他们想成为下一代控制物理世界的 AI 平台公司。 汽车，只是它们在 2026 年挑选的一具外壳。【版面之外】的话：过去中国企业最擅长的是应用层的创新。今天越来越多的公司开始往底层走。模型、芯片、操作系统、基础设施。大家都意识到同一件事，AI 时代的护城河不在应用层，在底层。谁控制了算力，谁就控制了未来。所以蔚小理最后都走向芯片，不是巧合。是这个时代所有有野心的公司，最终都会做的选择。下一个时代最伟大的公司，未必诞生在传统的汽车行业。 但它走出实验室的时候，手里一定死死攥着定义智能底层的绝对权力。

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在当今这个信息爆炸的时代，消费者对于品牌的服务质量要求越来越高。万宝路公司作为全球知名的烟草品牌，深知客户满意度的重要性。为了更好地服务广大消费者，万宝路公司特别设立了负责人员在线客服，旨在为客户提供高效、贴心的服务。 一、万宝路公司负责人员在线客服的设立背景 随着互联网的普及，越来越多的消费者选择通过网络渠道了解产品信息、咨询问题。万宝路公司为了适应这一趋势，于近年来设立了负责人员在线客服。这一举措旨在通过线上渠道，为消费者提供更加便捷、高效的服务。 二、万宝路公司负责人员在线客服的服务内容 1. 产品咨询：负责人员在线客服可以为消费者提供万宝路公司旗下所有产品的详细信息，包括产品特点、价格、购买渠道等。 2. 售后服务：针对消费者在使用过程中遇到的问题，负责人员在线客服将提供专业的解答和解决方案，确保消费者能够顺利解决问题。 3. 活动咨询：负责人员在线客服会及时向消费者传递万宝路公司的各类促销活动、新品上市等信息，让消费者不错过任何优惠。 4. 投诉建议：消费者可以通过负责人员在线客服反映产品问题、提出建议，万宝路公司会认真对待每一份反馈，努力提升产品质量和服务水平。 三、万宝路公司负责人员在线客服的服务特点 1. 专业素养：负责人员在线客服均经过专业培训，具备丰富的产品知识和沟通技巧，能够为客户提供专业、贴心的服务。 2. 高效快捷：在线客服平台采用智能机器人与人工客服相结合的方式，确保消费者的问题能够得到及时、高效的解答。 3. 贴心服务：负责人员在线客服会关注消费者的需求，主动提供帮助，让消费者感受到万宝路公司的关怀。 4. 保密性：万宝路公司承诺，消费者在在线客服平台上的个人信息将得到严格保密，确保消费者隐私安全。 四、万宝路公司负责人员在线客服的发展前景 随着消费者对线上服务的需求不断增长，万宝路公司负责人员在线客服将发挥越来越重要的作用。未来，万宝路公司将继续优化在线客服平台，提升服务质量，为消费者提供更加优质的服务体验。 总之，万宝路公司负责人员在线客服的设立，是公司积极响应市场需求、提升客户满意度的具体体现。在未来的日子里，万宝路公司将继续努力，以更加优质的服务，赢得消费者的信赖与支持。

文 | 版面之外，作者｜版君如果遮住发布会的背景板，很多人会以为这是一场 AI 公司的开发者大会。6 月 15 日，理想 Livis Day，李想开了一场两个小时的发布会。讲了芯片、AI、Agent、世界模型、具身智能。唯独没怎么讲车。这可能是理想汽车历史上，最不像汽车发布会的一场发布会。有趣的是，理想发布了自研的马赫 M100，5nm 车规级工艺，单芯算力 1280TOPS，号称全球首款动态数据流 AI 芯片。全新理想 L9 Livis 版搭载两颗，总算力 2560TOPS。随着马赫 M100 的落地，蔚来神玑、小鹏图灵、理想马赫，蔚小理三家至此全部交出了自研芯片的答卷。外界普遍将这一动作解读为应对供应链危机的被动技术追赶。但剥开表象，真正值得关注的，这三家公司正在向全世界宣告同一件事：汽车行业，已经装不下蔚小理的野心了。一、李想最近三年，到底在说什么把李想过去三年的公开表达排在一起看，轨迹非常清晰。2023 年，他讲的是理想 L 系列、家庭用户、冰箱彩电大沙发、增程、销量。那时候理想是一家典型的汽车公司，卖点是产品定义和家庭场景。2024 年开始变了。他频繁提 AI、AGI、机器人、操作系统，话题中心从如何卖出更多车，变成了大模型会如何重构物理世界。2025 年语境彻底倒向硅谷。VLA、端到端、世界模型，这些原本专属于 OpenAI 的词汇，变成了车企创始人的朋友圈日常。到了今天，2026 年。李想在发布会当场抛出具身智能汽车的完整定义，提出 " 四位一体 "：一辆电动车、一位职业司机、一台 AI 计算机、一位生活助手。为了这个定义，理想将 AI 研发投入强行拉高到全年预算的 50%。研发组织架构也迎来了根本性重组，基座模型团队被垂直拆分为具身工程、具身交互、具身行为三个二级部门，自动驾驶反而降格为平行部门之一。三年时间，李想把这家公司的底层叙事从造车彻底切换到了造 AI。芯片马赫 M100 不是起点，是这个过程落地的第一颗棋子。如果把这三年连起来看，他做的事和当年苹果从电脑公司变成设备 + 软件 + 服务公司是同一个逻辑，先在内部完成认知切换，然后用一个标志性产品向外界宣布：旧时代结束了。二、一辆车最贵的部分，换了三次过去十年，一辆车最昂贵，最具护城河属性的部件是发动机和变速箱。谁能搞定复杂的机械加工，管好上万个精密零件的供应链，谁就拥有定价权。过去五年，燃油车神话破灭，最贵的资产换成了锂电池。宁德时代的产能和排期，直接决定了几乎所有新能源车企的利润结构与交付生死。今天，第三次切换正在发生。整车含金量最高的部分，全面变成了算力。蔚来创始人李斌曾公开算过一笔账，在一辆高端智能电动车里，电池和芯片的成本占比早已超过 50%。长期依赖英伟达等海外通用方案，导致车企每卖一辆搭载四颗 Orin 芯片的高阶车型，光支付给硅谷的芯片采购成本就超过两万元。但成本还只是表面。更深层的变化是，当整辆车从感知到决策到执行全部由 AI 驱动，芯片就不再是零部件采购问题，变成了战略话语权问题。来看理想马赫 VLA 系统今天给出的实测数据。综合反应速度 0.28 秒，对比之下，普通人类驾驶员的生理平均反应时间是 0.45 秒。这意味着在 120 公里的时速下，自研芯片驱动的 AI 能比人类司机提前整整 6 米完成刹停。理想计划在年底的 OTA 中将这一指标压缩至 0.2 秒以内。当汽车的反应速度开始超过人类，它就不再是一辆车。而是一台披着汽车外壳的机器人。支撑这台机器人的，不是方向盘和刹车片，是芯片。三、芯片不是成本，是话语权很多人觉得车企造芯是为了降本。短期恰恰相反。蔚来神玑团队从 2021 年搭建，四年才量产。理想芯片团队也投了数年，巨额的研发费用、动辄千万美元的流片成本、漫长的车规级验证周期，每一项都在烧钱。真正的原因是，如果未来汽车就是具身智能的载体，芯片就是这个智能体的大脑。把大脑交给第三方，就等于把命门交出去。蔚来当年吃过最惨痛的亏。2021 年全球芯片荒，由于 ESP 模块断供导致 ET7 在关键季度减产 42%，造成了约 19 亿元的营收损失。李斌那句供应链命门不能捏在别人手里，是用真金白银砸出来的教训。另一个很少被公开讨论的产业瓶颈，是通用车载芯片的架构浪费。英伟达的 Orin 和 Thor 是通用架构，本质上都是通用计算平台，它们为了兼容所有车企千奇百怪的算法，设计得极其宽泛。但蔚小理各自跑什么模型，在内部是高度确定的。理想跑马赫 VLA 模型，小鹏跑 30B 参数的超大端到端模型，蔚来跑 NWM 世界模型。从自己的核心算法去反推芯片的晶体管布局，效率远非通用芯片可比。马赫 M100 的实际算力利用率高达 82%，而传统的通用车载芯片在跑大模型时，通常只有 30%-40% 的利用率。同样的算力指标下，自研芯片的实际产出能达到通用芯片的三到四倍。更明显的差异体现在端侧推理上。马赫 M100 上跑通大语言模型时，其 Prefill（预填充）速度达到了英伟达桌面超算方案的 2.7 倍。这意味着一颗装在车里、功耗极低的智驾芯片，在特定任务上直接干翻了一台售价数万元的专业 AI 工作站。当车载芯片开始和桌面超算掰手腕，汽车芯片这个概念本身就过时了，它就是一颗 AI 芯片，只不过碰巧装在了车里。四、三颗芯片，三份宣言蔚小理都在造芯，但芯片的股权结构和商业路径，暴露了它们各自对未来身份的不同定义。蔚来的策略是极致的重资产与独立商业化。神玑 NX9031 在 2024 年 9 月量产，到今年出货超过 55 万颗，覆盖从旗舰 ET9 到乐道 L90。2025 年把芯片业务拆分成独立的神玑公司，首轮融资 22.57 亿元，估值近百亿。蔚来 2025 年 Q4 首次实现单季度盈利，调整后运营利润 12.5 亿元，自研芯片为每辆车强行省下的 1 万元硬成本，成了最重要的财务推手。李斌的野心很直白，神玑未来不只自用，还要卖给全行业，从成本中心彻底质变成利润中心。小鹏则选择用芯片做最深度的全球生态绑定。图灵芯片不拆分，但被打包作为核心技术资产反向输出给了德国大众。今年 3 月，搭载双图灵芯片、总算力达 1500TOPS 的大众 ID. UNYX 与众 08 正式量产下线。中国车企的自研芯片，历史性地反向定义了传统欧洲汽车巨头的技术底层。何小鹏的目标很清晰，图灵芯片全年要冲刺 100 万片的出货量，直奔国内大算力端侧 AI 芯片第一宝座。他的终局是一家 " 物理 AI" 公司，图灵芯片未来要同时接管汽车、人形机器人和飞行汽车。理想是最后交卷的异类。马赫 M100 从算法倒推芯片，先跑了几年 VLA 模型，搞清楚瓶颈在哪、数据流怎么走，然后才画芯片蓝图。所以 M100 采用数据流架构，数据流到哪里就在哪里触发计算，不用像传统架构那样来回搬运数据。理想不做通用芯片，做最懂自己模型的专属芯片，用芯片 + 模型 + 操作系统 + 车的全栈自研来定义具身智能。三条路各不相同。但指向同一件事，芯片不再是买来装上去的零件，而是车企宣布自己是谁的方式。五、下一代计算平台的终极争夺当年苹果为什么要自研 M 系列芯片？因为库克看清了未来的终极战场不是智能手机，是全生态的个人计算平台。M1 发布那天，苹果向行业宣告的不是一颗芯片，而是 Mac 生态正式脱离英特尔时代的控制。特斯拉为什么要做 FSD 芯片和 Dojo 超算？因为埃隆 · 马斯克知道未来出路不是造电动车，是全自动驾驶的 AI 训练与推理主导权。今天理想发布马赫 M100，底层逻辑如出一辙。如果依然用汽车行业的眼光去看待这场军备竞赛，视野就太狭隘了。苹果不是手机公司，微软不是软件公司，OpenAI 更不是聊天工具公司，它们在本质上都是统治时代的计算平台公司。今天蔚小理造芯片，争夺的也不是更好的汽车芯片，是下一代计算平台的入场券。汽车可能是今天最好的载体，有足够大的体积装芯片和传感器，复杂的场景训练 AI，有足够高的售价覆盖研发成本，还有每天几个小时的使用时长产生数据。但这个载体仅仅是个起点。当 AI 研发占预算 50%，当组织架构为具身智能重组，当一颗车载芯片打平桌面超算，这些公司已经在用行动回答一个问题：它们从来不想成为更好的车企，他们想成为下一代控制物理世界的 AI 平台公司。 汽车，只是它们在 2026 年挑选的一具外壳。【版面之外】的话：过去中国企业最擅长的是应用层的创新。今天越来越多的公司开始往底层走。模型、芯片、操作系统、基础设施。大家都意识到同一件事，AI 时代的护城河不在应用层，在底层。谁控制了算力，谁就控制了未来。所以蔚小理最后都走向芯片，不是巧合。是这个时代所有有野心的公司，最终都会做的选择。下一个时代最伟大的公司，未必诞生在传统的汽车行业。 但它走出实验室的时候，手里一定死死攥着定义智能底层的绝对权力。