硬件狂飙时代，理想一次性 OTA 近百万老车型

9 月 10 日，理想汽车正式启动了新一轮的 OTA 推送。其中，面向 2022 款至 2025 款 AD Max 车型的 OTA 8.6 版本，成为行业关注的焦点；同期面向 2026 年新车型推送的 OTA 9.1.1 版本，也新增了主动悬架游戏等座舱娱乐功能。

这次 OTA 8.6 覆盖搭载 Thor-U 与 Orin-X 两大硬件平台的近百万用户，核心是理想马赫 VLA 2.0 的全面落地，同时在泊车、座舱、充电等多个维度带来功能升级，构成了一次完整的整车智能体验进化。

推送当天，理想汽车董事长兼 CEO 李想在社交平台发文，重申“新技术的出现和应用，不应抛弃老用户”。而这次 OTA 8.6 的核心价值，正是在硬件快速迭代的周期里，通过软件为老用户带来“与时俱进”的产品体验，甚至实现跨代的能力升级。

把云端能力，蒸馏进每一台老车的芯片里

能够给近百万老车带来跨代体验的核心，正是理想马赫 VLA 2.0，也是本次 OTA 8.6 最具技术含量的升级点。

现在很多人还对“模型蒸馏”的理解停留在“把大模型做小”，但在理想的技术逻辑中，这本质上应该是一次完整的知识迁移。

具体来看，理想先在云端训练出参数规模更大、能力更强的“教师模型”，再让车端体量更小、运行更快的“学生模型”学习它的判断逻辑与行为能力。

学生不需要复刻老师的全部知识，而是继承经过验证的解题思路与决策方式，最终在有限的车端算力下，实现接近旗舰平台的体验。

李想本人也对这一概念做过澄清，行业常说的“蒸馏”是通俗说法，更准确的表述是教师模型向学生模型输出能力的过程。

这套思路的启发，其实来自通用大模型领域的跨平台实践。同一个大语言模型，可以通过不同的量化与适配方案，运行在不同架构的芯片上，分别采用不同的精度格式与框架。

理想把同样的逻辑带到了车端智能驾驶领域，只是车端的算力约束更严格，对实时性、安全性的要求也更高，因此不能直接把模型搬到不同芯片上，而是要先在云端完成完整的能力训练，再通过针对性的压缩与适配，把能力下放到不同硬件平台。

这次升级同时覆盖 Thor-U 与 Orin-X 两代平台，二者的差异远不止算力高低。Thor-U 基于 Blackwell 架构，支持 FP4、FP8 低精度浮点格式；Orin-X 则以 INT8 整型精度为高效部署的核心。

从底层的算子、内存体系，到上层的软件栈，两套平台的技术路径存在巨大跨度。这意味着理想不能把同一套模型简单编译两次就分别部署，而是要针对两个平台重新设计模型结构、Token 预算、蒸馏方案、量化策略与部署优化。

从马赫 M100 量产上车发布，到 OTA 8.6 上线 Thor-U 与 Orin-X，仅 3、4 个月。而背后要做的，是模型从云端部署到马赫 M100，再到 Thor-U 和 Orin-X。三款芯片的架构都不同，这意味着，需要做三遍不同的工作。