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裏：AI可能是汽車智能化的質變關鍵點。

究其原因，在於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製或主動服務；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雲結合的算力底座，而統籌多方信息並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智能科技發佈會，將此前在各個領域看似毫不相幹的「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。

相較於友商喜歡在AI領域宣佈的「大戰略」，吉利花費了接近三分之一的發佈會篇幅，邀請AI產業專家、千列高技董事長印奇，以吉利科技生態一員的身份從汽車產業視角，基於客觀技術事實，分享了對AI大模型發展的基礎判斷。

乾貨很多，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」，其背後邏輯在於，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」的優勢。AI天然具備的「多模態」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。

想像一下，在一場自駕遊中，車輛能夠根據你平時日常習慣的積累，接管全程駕控，並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，甚至在旅行結束後和你的手機聯動，智能生成遊記，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大模型上的基建優勢，可以從兩個關鍵詞來理解：算力+通用模型。

這裏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」，基於星睿智算中心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略預測報告（2023-2030年）》，截至2023年底，中國AI總算力規模將達到200 EFLOPS，吉利在AI算力的佈局足以匹敵近1/10的江山。

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。

行業里常見的是短平快、易出結果的垂類智駕大模型，關於這兩種模型的區別，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而生，但其數據量的指數級爆發意味著其需要更強的算力支撐。

一個直觀的數據對比是，汽車行業內普遍應用的智駕大模型規格在1000萬支影片片段左右，且中間會摻雜大量的重覆場景，而通用基座模型的數據量可輕鬆達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。

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，吉利聯合生態夥伴打造融合了語言模型、多模態大模型、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像信息轉化為文字的快速理解。

多模態大模型則是以吉利的AI生態夥伴階躍星辰為代表，能夠理解並生成圖像、音樂、影片。最終奠定未來產業基礎的，包含VLA和能夠理解客觀現實的世界模型，吉利在這一層同步佈局了AI Drive模型，為L3以上的智能駕駛做好基礎。

根據行業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年在龍灣發佈會提出的「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佈局，如今有了全新答案。

「AI+車」的競爭，才剛剛開始。

為什麼叫千里浩瀚？

在AI重塑汽車這件事上，吉利發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，只有這樣才能滿足「高價值」目標，實現降維打擊。

在發佈會上，作為AI戰略的首個落地，吉利發佈了全棧自研的「千里浩瀚」智駕系統，並在吉利銀河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。

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一和不同廠家繁複的包裝詞中間難以選擇，在產業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命名為千里，背後的底氣是行業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，更是平穩可靠，作為「最安全的智駕系統」，千里浩瀚能夠和吉利在造車領域的技術標準融合起來。

在發佈會上，吉利展現了一個很典型的場景：120km/h的AEB自動刹停。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，相較於很多品牌還在拿這個能力作為高階智駕的噱頭，吉利能夠直接宣佈千里浩瀚全系標配，甚至不僅能規避同一車道上的風險，還能連續避讓兩個車道連續出現的風險場景。

千里浩瀚整合了吉利大生態的自研力量，本質上是基於行業佈局多年，在用戶核心體驗上的全新錨定，視覺與語言融合的VLM模型、基於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，它標誌著以吉利為代表的中國企業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。相較行業里大部分企業還在用智駕來製造盈利空間，規避責任，吉利把千里浩瀚做成了百年汽車工業里最擅長，也是最經時間考驗的價值：標準。

AI定義汽車的第一位玩家

吉利的多年發展，其實是遵循著類似的思考：在大戰略下草蛇灰線持續佈局，然後在行業質變點切換的時候，率先落地應用，實現大步跨越和護城河的建立。

從收購富豪、佈局智能吉利2025、佈局浩瀚架構，以及《寧波宣言》和《台州宣言》的發佈，吉利AI科技發佈會標誌著吉利率先完成了向「AI定義汽車」的率先轉變。