用AI重塑汽車，不能光蹭熱度

2025-3-14 09:54| 發(fā)布者: admin| 查看: 217| 評論: 0

摘要: “接入DeepSeek”在前幾個月屬實是汽車圈最熱一詞，但蹭熱度的居多，如今喧囂消退，回歸理智，是時候嚴肅討論一下AI要如何重塑汽車了。我們先放一個結論在這里：AI可能是汽車智能化的質變關鍵點。究其原因，在于汽車 ...

用AI重塑汽車，不能光蹭熱度

“接入DeepSeek”在前幾個月屬實是汽車圈最熱一詞，但蹭熱度的居多，如今喧囂消退，回歸理智，是時候嚴肅討論一下AI要如何重塑汽車了。

我們先放一個結論在這里：AI可能是汽車智能化的質變關鍵點。

究其原因，在于汽車智能化的幾個核心板塊的演進方向，都在指向對AI大模型的能力需求：智能座艙要能夠提供更個性化的定制或主動服務；智能駕駛所需的“端到端”要求更快速、更靈活的理解和決策能力；汽車電子電氣架構作為底層支撐，正在全面轉向域集中和中央計算，要求算力能集中化，靈活調度。

AI大模型的特性也正是關鍵解：通用化的底座提供了端云結合的算力底座，而統(tǒng)籌多方信息并快速決策是大模型所擅長的，尤其是面對常見出行場景，能夠形成給到解決方案，面對corner case這樣的特殊情況，又能夠給出方向建議參考。

這已經明確出了汽車智能化的下一代競爭關鍵，甚至可能是汽車作為人類出行工具，百年發(fā)展面對的最大變革：AI會成為下一代智能汽車的基礎設施。

但AI重塑汽車仍然尚需時日：基礎設施的建設絕非一日之功，如果沒有對底層的技術進行根本性的融合和變革，僅僅像這波車企以營銷導向為主，做一個簡單的人車對話接口，更有甚者直接用網頁瀏覽器糊弄，這是既不體面也不誠實。

兜兜轉轉，從基建起步的嚴肅進化，還得看巨頭的決心和思考。

3月3日，吉利舉行AI智能科技發(fā)布會，將此前在各個領域看似毫不相干的“閑棋冷子”，通過AI一次盤活，展示了AI作為智能汽車基礎設施的第一個深度思考結果。

從基建開始的降維打擊

吉利可能是汽車圈第一個嚴肅討論AI基礎設施建設的車企。

相較于友商喜歡在AI領域宣布的“大戰(zhàn)略”，吉利花費了接近三分之一的發(fā)布會篇幅，邀請AI產業(yè)專家、千里科技董事長印奇，以吉利科技生態(tài)一員的身份從汽車產業(yè)視角，基于客觀技術事實，分享了對AI大模型發(fā)展的基礎判斷。

用AI重塑汽車，不能光蹭熱度

干貨很多，我們先看吉利給出的AI+車進化的最終答案。

吉利將其稱之為“超自然人機交互的誕生”，其背后邏輯在于，與PC作為數字化的核心載體、手機作為互聯網的終極入口不同，AI需要更多的能源消耗、更多的現實信息接入，因此汽車天然具備成為AI時代“移動終端”的優(yōu)勢。AI天然具備的“多模態(tài)”交互和推理能力帶來最直接的變化，就是要橫跨用戶出行場景，把各種服務串聯起來。

想象一下，在一場自駕游中，車輛能夠根據你平時日常習慣的積累，接管全程駕控，并智能地幫助你提前預訂目的地美食，面對旅途中情侶、家人、朋友、長輩不同的乘員搭載，智能化地推薦不同的服務，甚至在旅行結束后和你的手機聯動，智能生成游記，一鍵即可分享…..

所謂“超自然人機交互”，不是另起爐灶的顛覆，而是打破了傳統(tǒng)人對設備的單向指令，更是人與設備之間的雙向建議和反饋，最終實現人與人交流，甚至更懂你的感覺。

有了明確的目標，以終為始，才能找到基建的最大公約數。吉利在AI大模型上的基建優(yōu)勢，可以從兩個關鍵詞來理解：算力+通用模型。

這里可以用幾個數字來直觀展示吉利的成果：吉利成立的“智能汽車算力聯盟”，基于星睿智算中心2.0而來，綜合算力提升到了23.5 EFLOPS，根據《中國算力網絡市場運營現狀調研與投資戰(zhàn)略預測報告（2023-2030年）》，截至2023年底，中國AI總算力規(guī)模將達到200 EFLOPS，吉利在AI算力的布局足以匹敵近1/10的江山。

用AI重塑汽車，不能光蹭熱度

算力的充足，對應的是吉利打造通用基座模型這一更高目標。

行業(yè)里常見的是短平快、易出結果的垂類智駕大模型，關于這兩種模型的區(qū)別，你可以這樣理解：垂類智駕大模型是綜合各類道路駕駛場景，更強調激光雷達、視覺感知這類耳熟能聞的智能駕駛技術方案，相對的來源也比較局限。

但它和人真實開車的信息輸入與反饋不同，人是天然的“多模態(tài)輸入”，你會根據前方車流的變化、行人或交警的指揮，甚至是前方道路上看似毫不相關的場景變化形成趨勢判斷，進行下意識的反應和判斷接下來的路況和操作。

通用基座模型正是天然為這種多模態(tài)而生，但其數據量的指數級爆發(fā)意味著其需要更強的算力支撐。

一個直觀的數據對比是，汽車行業(yè)內普遍應用的智駕大模型規(guī)格在1000萬支視頻片段左右，且中間會摻雜大量的重復場景，而通用基座模型的數據量可輕松達10億級別，即使是類似場景，也會更精細地識別內部的趨勢變化。僅在通用障礙物這一項的識別度上，通用模型相比行業(yè)模型，就是“100，000類”對“50類”的差距，甚至可以通過推理識別出新的障礙物，形成自主學習和決策能力。

用AI重塑汽車，不能光蹭熱度

說白了，通用基座模型本質上是用更接近真實人類思考的模式來觀察，帶來的結果就是更接近真實人類的道路判斷和駕駛方式，真正實現L3以上擬人的“全自動駕駛”。

在這個基礎上，為了能夠更好的理解真實世界，吉利聯合生態(tài)伙伴打造融合了語言模型、多模態(tài)大模型、泛世界模型的模型矩陣。其中，以DeepSeek為代表的語言模型，針對的是人機交互的流暢互動，以及智能駕駛對世界抽象信息轉化為文字的快速理解。

多模態(tài)大模型則是以吉利的AI生態(tài)伙伴階躍星辰為代表，能夠理解并生成圖像、音樂、視頻。最終奠定未來產業(yè)基礎的，包含VLA和能夠理解客觀現實的世界模型，吉利在這一層同步布局了AI Drive模型，為L3以上的智能駕駛做好基礎。

根據行業(yè)常見的大模型算力需求，通用基座模型的單次訓練用卡至少上萬，所以，這是吉利這樣的“頭部玩家”才能做到的“降維打擊”。回看吉利從2021年在龍灣發(fā)布會提出的“智能吉利2025”計劃，如今當時被諸多人好奇和質疑的，吉利在數字化領域的重金投入和廣泛布局，如今有了全新答案。

“AI+車”的競爭，才剛剛開始。

為什么叫千里浩瀚？

在AI重塑汽車這件事上，吉利發(fā)揮了自己和造車一樣的倔強：從底層架構開始，在最終落地上追求厚積薄發(fā)，只有這樣才能滿足“高價值”目標，實現降維打擊。

在發(fā)布會上，作為AI戰(zhàn)略的首個落地，吉利發(fā)布了全棧自研的“千里浩瀚”智駕系統(tǒng)，并在吉利銀河E8的2025改款和吉利銀河星耀8EM兩款車上率先搭載。

作為吉利通過端到端、VLM、世界模型等AI技術，形成的統(tǒng)一智能出行解決方案，千里浩瀚共分為H1、H3、H5、H7和H9共5個不同層級，最低標配100TOPS以上算力，最高H9是行業(yè)首個具有量產落地能力的L3級智能駕駛解決方案，將在吉利全系車型上搭載。

用AI重塑汽車，不能光蹭熱度

千里浩瀚帶來的最直觀好處是，用戶無需再為智駕體驗的不統(tǒng)一和不同廠家繁復的包裝詞中間難以選擇，在產業(yè)技術從上升期進入普及期的轉折點上，讓更多人低門檻的用上，顯然要比高階技術的炫技和包裝要重要得多。

吉利將這套智能駕駛系統(tǒng)命名為千里，背后的底氣是行業(yè)領先的通用大模型和算力，這是技術的一面，另一面的浩瀚，則是強調這套智駕系統(tǒng)的體驗不僅足夠豐富，能夠支持多種不同場景的智能駕駛，更是平穩(wěn)可靠，作為“最安全的智駕系統(tǒng)”，千里浩瀚能夠和吉利在造車領域的技術標準融合起來。

在發(fā)布會上，吉利展現了一個很典型的場景：120km/h的AEB自動剎停。作為最廣大用戶可能會遇到的最高風險的危險駕駛場景之一，相較于很多品牌還在拿這個能力作為高階智駕的噱頭，吉利能夠直接宣布千里浩瀚全系標配，甚至不僅能規(guī)避同一車道上的風險，還能連續(xù)避讓兩個車道連續(xù)出現的風險場景。

千里浩瀚整合了吉利大生態(tài)的自研力量，本質上是基于行業(yè)布局多年，在用戶核心體驗上的全新錨定，視覺與語言融合的VLM模型、基于現實世界理解的通用模型基座，以及在此基礎上去推動L3的率先量產，它標志著以吉利為代表的中國企業(yè)正在智能化領域樹立真正的護城河，尤其是智駕層面有了和整車融合的技術和體驗標準，也就意味著做好了推動法規(guī)成熟和向全球推廣的準備。

這就是先打地基再開工的升維競爭。相較行業(yè)里大部分企業(yè)還在用智駕來制造盈利空間，規(guī)避責任，吉利把千里浩瀚做成了百年汽車工業(yè)里最擅長，也是最經時間考驗的價值：標準。

AI定義汽車的第一位玩家

吉利的多年發(fā)展，其實是遵循著類似的思考：在大戰(zhàn)略下草蛇灰線持續(xù)布局，然后在行業(yè)質變點切換的時候，率先落地應用，實現大步跨越和護城河的建立。

從收購沃爾沃、布局智能吉利2025、布局浩瀚架構，以及《寧波宣言》和《臺州宣言》的發(fā)布，吉利AI科技發(fā)布會標志著吉利率先完成了向“AI定義汽車”的率先轉變。

用AI重塑汽車，不能光蹭熱度

任何技術的產業(yè)躍遷，一定是探索者的先發(fā)，與產業(yè)巨頭的跟進，才能共同推動面向千家萬戶的應用，吉利這樣的產業(yè)頭部企業(yè)入局，標志著DeepSeek或者是其他AI生態(tài)伙伴帶來的創(chuàng)新技術種子，有了落地的土壤。

相通的是，他們都需要經歷在核心技術上長期摸索，承擔巨量沉沒成本和風險的過程；而吉利這樣的巨頭要做的則是，將前瞻性的技術盡快去偽存真，完成工程化的普及應用，在這個過程中，先進技術要找到對用戶的真實價值，并普適更多的場景，這注定是一個長期的過程。

但這也可能是用戶最快觸手可及的“高價值”體驗：AI造車這件事，一旦從喧囂進入了默默無聞的技術工程化，也就距離“It just works”這樣的成熟產品不遠了。

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