对三维世界能有更远、更准、更精细的理解。其次是决策和控制的丝滑度，这就需要更大规模的模型来支撑，算力是模型进化到更拟人、不会急刹急顿的基础。还有就是响应要快，无论是从视觉传感器输入到推理环节，还是线控底盘的最终输出，马赫100芯片的数据流架构能把中间的时间大幅缩短，并以更高的帧率对传感器信号做处理。长期来看，我们想提供的是一种安心感，让这个“司机”的认知习惯跟大部分人类的驾驶认知相匹配。此外，马赫100作为通用芯片，并不局限于提供智驾能力。它更像是一个可以通过软件不断升级的通用AI平台。我们与特斯拉的逻辑一致，这颗芯片除了做自动驾驶，完全可以运行机器人的AI推理算法，未来能够像智能手机一样持续扩展新能力。媒体：马赫100芯片在全新一代理想L9上是如何部署的？未来是否会针对不同价格区间的车型推出不同算力的版本？谢炎：在全新一代理想L9上，我们通过底层虚拟化技术，用一颗马赫100芯片同时承担了自动驾驶（AD）和中央域控制器（XCU）的任务，取消了以往独立的XCU控制器。在版本规划上，我们只会提供一个版本，不会做算力高低之分。因为强大的AI能力是我们的核心差异化优势，只要自研芯片能提供更高的算力和更低的BOM成本，性价比足够高，我们肯定希望每辆车都能用上它。对于像全新理想L9 Livis这样的高端车型，我们会通过搭载两颗芯片来提供更充足的极致算力。媒体：自研芯片量产后，软硬件的协同会加快技术迭代吗？未来硬件的迭代节奏如何规划，以支撑L4级自动驾驶的发展？谢炎：芯片量产后，软硬件的协同会更加紧密。一方面是软件上的协同优化，同样的硬件，模型优化与否带来的性能差异巨大。另一方面则是共同规划下一代芯片，虽然目前还不能透露迭代的节奏，但我们相信AI还在增长，就必须迭代。至于L4何时到来，目前业界并没有一个公认的绝对时间表，但算力底座必须永远保持迭代向前。媒体：现在芯片的产能如何？随着越来越多厂商入局自研AI芯片，未来代工厂的产能是否会面临挤兑？谢炎：现在Fab厂的产能很紧张，基板和封测产能也非常紧张，但我们的供应是可以保障的。今天AI芯片的产能非常稀缺和紧张，但是我们的产能有保障。AI应用爆发确实会导致算力需求呈超线性增长，进而使得代工厂产能变得稀缺。但芯片行业的评价维度很单一，只有成本和性能。这意味着虽然很多公司声称需要大量产能，但真正能在市场上站稳脚跟的有效产能是有限的。媒体：
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