孩子睡了，上来码字，来填上次自己挖的坑，这次想分享的内容太多了，分上下两期讲。
1：尺寸问题
i8尺寸整体够用。作者196cm。我试过大唐，l90，零跑d19，理想i8，均按照前排、中排调整到自己合适的坐姿，体验第三排的乘坐感受，整体空间感受i8＝d19＞大唐＞l90。
但因为我腿长，基本感受不到座椅长度对于腿部的支撑，座椅承托感以我老婆感受排名i8＝d19＞l90＞大唐。
说实在关于这点，对大唐感觉挺失望的。原本我们打算盲订大唐的。大唐5m3的车，三排空间感受还比不过5m08的i8，导致我们没有考虑比亚迪。
小结：好像跑题了，说回i9，尺寸上肯定比i8更优秀，不过i8基本够用。i9储物空间比i8大。
2：智驾芯片
i9用的是马赫100，i8用的是thor。
当前拥有自研芯片的汽车厂有四家，比亚迪车规级4nm，理想马赫100 5nm：蔚来5nm；小鹏7nm。只有理想马赫M100是“换赛道”的数据流架构，从根上抛弃了指令驱动；另外三家都是在经典架构的框架内，各自用不同方式为AI任务做了针对性优化。
对比Thor，Thor是通用算力平台的“大力出奇迹”，生态成熟但效率有天花板；马赫100是专用数据流架构的“精准打击”，效率极高但生态闭环在理想自己手里。两者代表了智能驾驶芯片两种截然不同的解题思路。
关键差距在“利用率”：马赫100的算力利用率高达82%，而Thor系列估算仅在50%-60%。同样跑一个大模型，马赫100的“有效算力”据称可达Thor-U的3倍（单颗）到5-6倍（双颗）。
理想CTO谢炎的原话是“不是略微领先，是数倍的性能差距”。
延迟表现：运行端到端大模型时，马赫100的系统延迟可降至200-300毫秒，响应速度比人类快一倍。
小结：当时25款i8有展车可拍，但当时想要马赫100还有前备箱，果断选择了等。等来了前备箱，没等来马赫100。所以现在马赫100是我的“白月光”。
但返回头来，跳出产品性能，以使用场景分析，我想我北京环路智驾，城区自开的模式，对于芯片的差距应该不会能体验出来，如果加量不加价，我肯定想要，但如果加钱，还体验不出太多差距，那我还是选择不加钱[笑哭R][笑哭R][笑哭R]
#理想i8 #我的智系车