理想L9搭载自研M100芯片技术分析：算力对标英伟达Thor-U

基于我收集到的最新信息，我为您详细分析理想L9搭载自研M100芯片的技术规格及其对智能驾驶迭代速度的影响。

根据最新资料显示，理想汽车自研的AI推理芯片M100具有以下关键特性：

• 视觉任务
  ：单颗M100有效算力对标3颗英伟达Thor-U芯片[1]
• 大语言模型任务
  ：1颗M100算力相当于2颗英伟达Thor-U[1]
• 综合性能
  ：在特定场景下可达英伟达Thor-U的2-3倍性能[2]

• 制造工艺
  ：采用台积电5nm先进工艺[1]
• 架构设计
  ：可重构计算架构，配合软硬协同设计（如编译器优化）提升算力利用率[1]
• 定制化程度
  ：针对理想VLA（视觉语言动作）算法深度定制[1]

指标	英伟达Thor-U	理想M100
算力	700 TOPS	对标2-3倍Thor-U
适用场景	通用计算	VLA算法专用
能耗	基础水平	优化设计

M100芯片的量产上车将显著提升理想L9的智能驾驶能力上限。根据行业数据，基于128TOPS的征程6M芯片已能实现城区NOA功能[3]，而M100的性能远超这一水平，理论上可以支持更复杂的端到端自动驾驶模型运算。

M100专门为理想的VLA（Vision-Language-Action）司机大模型设计，该架构创新性地融合了视觉语言模型与动作模型，旨在实现更智能、更拟人化的高阶自动驾驶体验[4]。从实际测试反馈来看，搭载VLA模型的车辆在刹车、过弯、跟车逻辑等方面表现更加线性和平顺，体感接近老司机驾驶[5]。

根据理想汽车的技术路线图：

• 2026年
  ：M100芯片首次上车L9，实现量产[2]
• 软件升级
  ：通过OTA持续优化VLA模型性能，如8.2版本更新后体验显著提升[5]
• 功能扩展
  ：支持更复杂的城市场景NOA，预计MPI（平均接管里程）将大幅提升[6]

• 相较于外购芯片，自研M100可有效降低智驾系统成本
• 预计硬件成本可控制在5000元内，为下探7-10万级车型奠定基础[6]

• 打破对英伟达等国际芯片厂商的依赖
• 形成软硬件垂直整合的完整技术闭环
• 为后续具身智能（人形机器人）等扩展应用奠定基础[7]

理想CEO李想表示，2026年是所有想要成为AI头部公司上车的最后一年，最晚2028年L4级自动驾驶一定能落地[7]。M100芯片的成功量产将是理想实现这一目标的关键硬件基础。

从算力参数来看，理想M100芯片在特定任务场景下已具备超越英伟达Thor-U的能力，配合其针对VLA算法的深度定制设计，将为理想L9带来显著的智能驾驶性能提升。2026年M100的量产上车，不仅标志着理想在智能驾驶核心技术上的重大突破，也将加速其智能驾驶功能的迭代升级，为实现L4级自动驾驶奠定坚实基础。

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[1] 新浪新闻 - “理想自研M100芯片能否在2026年超越英伟达，重塑智能驾驶技术格局？” (https://news.sina.cn/bignews/insight/2026-01-26/detail-inhirukw6277755.d.html)

[2] 搜狐汽车 - “新理想L9车身加长，纯电400公里，搭自研芯片春季上市” (https://www.sohu.com/a/981047447_121623408)

[3] 新浪网 - “地平线与轻舟智航深度协同，行业首个单征程6M城区NOA量产交付” (https://k.sina.com.cn/article_7880068201_1d5b04c6901901suck.html)

[4] 新浪网 - “理想MEGA累计交付突破3万台，登顶50万以上高端MPV销量冠军” (http://k.sina.com.cn/article_2023111565_78963b8d00101e3ec.html)

[5] 微博 - 朱海辉Tech的技术分享 (https://weibo.com/u/2453540130)

[6] 新浪新闻 - “地平线征程6芯片如何支撑2026年城区MPI提升10倍的目标？” (https://news.sina.cn/bignews/insight/2026-01-30/detail-inhkauvf3528312.d.html)

[7] 腾讯网 - “理想AI，步入深水区” (https://new.qq.com/rain/a/20260130A07IGH00)