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機器人到來前,智能汽車可能是更早服務人類的 AI Agent

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2025 年,各行各業開啟新局之際,「全面接入 DeepSeek」成為了熱門話題。

在智能化轉型浪潮下,汽車行業也不甘示弱,眾多車企紛紛接入 DeepSeek,并宣稱旗下智能座艙功能得到了顯著提升。

但如果接入 DeepSeek,僅僅是讓車內就多了一個能語音對話的「十萬個為什么」,那消費者應該更希望車企把這些精力用在解決好現有的問題上。

所以,「AI+車」的重點并不是給汽車套上一個模型,它核心的價值在于找到合適的應用場景,用好 AI 這個「智能大腦」,實現在智能駕駛、智能座艙、底盤、動力等全域的重構,打造出一個AI時代的新產品。

所以,「AI+車」的重點并不是給汽車套上一個大模型,而是在找到合適應用場景的前提下,充分利用好這個「智能大腦」,實現智能駕駛、智能座艙、底盤、動力等各個維度的整體控制,打造出一款屬于AI時代的新型汽車。

近日,吉利汽車集團宣布率先完成了「全域 AI」的智能化布局。對外,他們通過和 AI 生態伙伴的合作,把模型的模態、數據、算力等核心維度從行業維度拉升至了更高的通用模型水平;對內,吉利通過軟硬件層面的整合協作,發布了覆蓋吉利所有產品的「千里浩瀚」智駕體系,交出了自《臺州宣言》以后智能化層面的第一份答卷。

在通用機器人進入千家萬戶前,也許人類可以先在AI時代的車上,提前享受到一個私人管家(Agent)的服務。

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從交通工具,到私人管家

AI 與智能電動汽車是當今科技行業最重要的技術創新之一。過去十年,AI 技術的進步推動了智能電動汽車在研發層面經歷兩次關鍵變革:

第一階段發生在 2017 年,Transformer 架構的誕生為 AI 奠定了新的基礎,隨后,特斯拉率先推出基于該架構的 FSD Beta 版本,使智能駕駛邁出了從規則驅動向 AI 學習驅動的第一步。

第二階段出現在 2022 年至 2023 年,OpenAI 推出 ChatGPT,展示了大模型在推理與交互上的突破。一年后,特斯拉發布 FSD V12,首次采用端到端的 AI 架構,刪除近 30 萬行規則代碼,讓智能駕駛從「人類編寫規則」徹底轉向「AI+數據雙輪驅動」。

如今,2025 年成為下一個關鍵節點。隨著 OpenAI o1、DeepSeek-R1 等推理模型展現出更高智能水平,汽車行業再次迎來 AI 變革的共振時刻。

機器人到來前,智能汽車可能是更早服務人類的 AI Agent

人工智能和智能汽車領域發展的重要時間節點 | 圖片來源:極客公園

在 3 月 3 日的全域 AI 智能發布會上,吉利宣布完成全域 AI 智能化布局,成為首個系統性推進 AI 深度融合的車企。

根據吉利的規劃,AI 不僅將應用于產品研發、生產、售后等全鏈路環節,更將深入架構、動力、底盤、座艙等核心領域。這意味著,AI 不再只是輔助智能化研發,而是全面融入汽車產品本身,賦予整車更高的智能水平。

過去,汽車的智能化主要依賴各個子系統獨立優化,形成「各自為戰」的局面。隨著AI 的出現,吉利希望將大模型成為整車智能化的「大腦」,從而實現車輛各個智能模塊的統一調度。

而按照 OpenAI 關于 AGI(通用人工智能)劃分的 5 個等級,一旦車輛可以通過推理獨立執行任務,則意味著智能汽車將實現第3級別(L3)的人工智能水準,也就是成為 AI 行業里常說的 Agent。

這意味著車輛將有可能實現第 3 級別的人工智能水準——也就是成為 AI 行業里常說的具備執行任務能力的 AI Agent。

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吉利關于「AI+車」技術基座的思考 | 圖片來源:吉利

以智能駕駛與智能座艙為例,來看大模型如何重塑汽車體驗。

當前的智能駕駛主要依賴外部傳感器(如攝像頭、激光雷達)進行感知,以確保基本的行駛安全。然而,在 AI Agent 時代,智駕系統可以整合車內外信息,進行更綜合的決策。例如,若后排攝像頭識別到兒童正在休息,系統會主動降低變道超車的頻率,以舒適性優先。

在智能座艙領域,目前的語音交互仍處于人工智能第一級別(L1,聊天機器人),用戶必須通過清晰的指令才能操作車輛。而在吉利與 DeepSeek-R1 的演示中,智能座艙能夠理解車主「我要休息一會」這類模糊指令,并自主調節座椅、空調、鬧鐘等,展現出 L2 級別的推理能力。未來,結合車內攝像頭等多模態感知,智能座艙還將進一步向 L3 級別進化,根據乘客狀態自動調整座艙環境。

最終,吉利希望借助全域 AI,讓汽車從單純的交通工具,進化為「眼里有活、腦子靠譜、心里有人」的智能管家。

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大模型上車,關鍵就是要夠「大」

要實現上述構想,一個關鍵前提在于模型必須足夠強大,而恰恰在影響模型能力的核心三個關鍵要素——數據、算法、算力上,目前汽車行業普遍面臨著諸多挑戰。

首先,和通用基座模型相比,行業里的垂類智駕大模型在數據維度上還有相當大的差距。

目前汽車行業內的智駕大模型數據量最多為 1000 萬視頻片段,而通用基座模型的數據量可達 10 億級別;在對通用障礙物的識別上,行業模型可以識別的種類目前可達「百」量級,而通用模型則可以識別超過「十萬」的障礙物。

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汽車廠商的垂直智駕模型和 AI 基座模型的各項對比 | 圖片來源:吉利

由此可見,如果僅依賴車企自身的行業模型,智能汽車的 AI Agent 之路可能遙遙無期。必須引入通用模型的能力,實現量級上的突破。

其次,在模型算法層面上,單一模態的算法也很難解決所有問題。

以智駕為例,傳統訓練方式受限于場景數據的采集,往往難以涵蓋長尾場景。而在多模態模型的加持下,下一階段有望通過構建可以模擬真實物理世界的世界模型,用視頻生成等方法構建仿真場景,為智能駕駛提供了更為全面的支持。

所以不難看出,汽車企業要真正深度結合 AI,關鍵就是要把模型做「大」做「強」。

實際上,從 2021 年開始,吉利就率先啟動了基礎大模型研究。2025 年 1 月,吉利在汽車行業里率先深度介入 DeepSeek 開源推理模型;隨后,在 2 月 18 日又和階躍星辰推出了聯合研發的兩款多模態模型 Step-Video 和 Step-Audio。

在算力層面,吉利聯合階躍星辰、千里科技、星紀魅族等科技生態伙伴,共同成立了全球唯一的「智能汽車算力聯盟」——星睿智算中心 2.0。

該中心算力資源已超萬卡級別,綜合算力提升至 23.5EFLOPS,不僅為智能駕駛和智能座艙提供充足算力,也在售后服務、云動力模型等企業管理層面實現全方位支持。

依靠著提早布局以及和 AI 生態伙伴們的強強強聯手,吉利得以在車企智能化競爭里,搶先跑到了新技術到來時的變革前沿。

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千里浩瀚,吉利智駕一盤棋

千里浩瀚在吉利集團內部戰略整合與 AI 布局中,已發展為一套統一的解決方案,貫通了全系車型的資源與技術,為智能駕駛的實際落地提供了堅實支持。

從組織層面來看,「千里浩瀚」覆蓋了大吉利體系下所有品牌和車型,實現了資源、數據和技術的全面貫通;而在技術層面,「千里」寓意著 AI 與算力的緊密結合,「浩瀚」則體現了吉利在智能駕駛領域的廣度和深度,形成了「AI+智駕」的全新模式。

目前,千里浩瀚智駕系統分為 5 檔(H1、H3、H5、H7、H9),傳感器從第一檔的 10 攝像頭 +5 雷達,逐步遞增至最高的 13 攝像頭 +5 雷達+若干個激光雷達。

千里浩瀚智駕系統不同檔次對應著不同的硬件配置及功能 | 圖片來源:吉利

據了解,從 2023 年下半年開始,吉利就開始為智駕一盤棋進行準備,統一了硬件平臺和接口標準。不同產品間核心的分級標準,則體現在芯片、算力等計算資源的匹配上,有點類似于智能手機同一系列不同配置的區別。

千里浩瀚智駕系統的低級別方案注重基礎功能和經濟性,支持高速 NOA 和自動泊車功能,最低標配 100TOPS 以上算力;而頂配方案 H9 則計劃搭載英偉達雙 Thor 方案,車端算力有望達到近 2000TOPS。官方稱,這套 H9 方案的目標是直指量產 L3 級別的智能駕駛。

更為關鍵的是,吉利希望通過這套方案推動安全層面的平權。目前,這套智駕系統不僅可以做到 120km/h 的 AEB 自動剎停,當遇到前方靜止車輛存在 AEB 剎不停的安全風險時,也能以更優雅和舒適的方式規避風險。據了解,這套 AES 系統不僅能規避 1 個車道上的風險,還能連續避讓兩個車道上的風險。

更為關鍵的是,這一戰略整合方案致力于實現智駕與車輛安全的平權,使得智能駕駛不僅更智能,同時在安全保障上也不容妥協。通過全鏈條的技術支撐,吉利力圖構建一個既能滿足日常駕駛智能化需求,又能在緊急情況下迅速響應、保護乘員安全的系統。

去年 9 月,吉利集團發布「臺州宣言」,明確了通過戰略整合、戰略協同等,推動電動化、智能化等方面的轉型。千里浩瀚是臺州宣言后一次重要的產品層面展示,傳遞了以 AI 技術賦能安全的重要價值觀和產品能力。

而「全域 AI」的布局則展示了面對未來日益激烈的市場競爭時吉利希望的態度:汽車行業的競爭,不能僅僅停留在價格戰,而應該重新聚焦在智能化上。

消費者需要的也許并不是更便宜的車,而是更智能且安全的車,只是恰巧沒那么貴而已。

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