机器人到来前，智能汽车可能是更早服务人类的AI Agent_风闻

一家车企，可以多深入 AI 领域？

作者｜曹思颀

编辑｜靖宇

2025 年，各行各业开启新局之际，「全面接入 DeepSeek」成为了热门话题。

在智能化转型浪潮下，汽车行业也不甘示弱，众多车企纷纷接入 DeepSeek，并宣称旗下智能座舱功能得到了显著提升。

但如果接入 DeepSeek，仅仅是让车内就多了一个能语音对话的「十万个为什么」，那消费者应该更希望车企把这些精力用在解决好现有的问题上。

所以，「AI+车」的重点并不是给汽车套上一个模型，它核心的价值在于找到合适的应用场景，用好 AI 这个「智能大脑」，实现在智能驾驶、智能座舱、底盘、动力等全域的重构，打造出一个 AI 时代的新产品。

所以，「AI+车」的重点并不是给汽车套上一个大模型，而是在找到合适应用场景的前提下，充分利用好这个「智能大脑」，实现智能驾驶、智能座舱、底盘、动力等各个维度的整体控制，打造出一款属于 AI 时代的新型汽车。

近日，吉利汽车集团宣布率先完成了「全域 AI」的智能化布局。对外，他们通过和 AI 生态伙伴的合作，把模型的模态、数据、算力等核心维度从行业维度拉升至了更高的通用模型水平；对内，吉利通过软硬件层面的整合协作，发布了覆盖吉利所有产品的「千里浩瀚」智驾体系，交出了自《台州宣言》以后智能化层面的第一份答卷。

在通用机器人进入千家万户前，也许人类可以先在 AI 时代的车上，提前享受到一个私人管家（Agent）的服务。

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从交通工具，到私人管家

AI 与智能电动汽车是当今科技行业最重要的技术创新之一。过去十年，AI 技术的进步推动了智能电动汽车在研发层面经历两次关键变革：

第一阶段发生在 2017 年，Transformer 架构的诞生为 AI 奠定了新的基础，随后，特斯拉率先推出基于该架构的 FSD Beta 版本，使智能驾驶迈出了从规则驱动向 AI 学习驱动的第一步。

第二阶段出现在 2022 年至 2023 年，OpenAI 推出 ChatGPT，展示了大模型在推理与交互上的突破。一年后，特斯拉发布 FSD V12，首次采用端到端的 AI 架构，删除近 30 万行规则代码，让智能驾驶从「人类编写规则」彻底转向「AI+数据双轮驱动」。

如今，2025 年成为下一个关键节点。随着 OpenAI o1、DeepSeek-R1 等推理模型展现出更高智能水平，汽车行业再次迎来 AI 变革的共振时刻。

人工智能和智能汽车领域发展的重要时间节点 | 图片来源：极客公园

在 3 月 3 日的全域 AI 智能发布会上，吉利宣布完成全域 AI 智能化布局，成为首个系统性推进 AI 深度融合的车企。

根据吉利的规划，AI 不仅将应用于产品研发、生产、售后等全链路环节，更将深入架构、动力、底盘、座舱等核心领域。这意味着，AI 不再只是辅助智能化研发，而是全面融入汽车产品本身，赋予整车更高的智能水平。

过去，汽车的智能化主要依赖各个子系统独立优化，形成「各自为战」的局面。随着 AI 的出现，吉利希望将大模型成为整车智能化的「大脑」，从而实现车辆各个智能模块的统一调度。

而按照 OpenAI 关于 AGI（通用人工智能）划分的 5 个等级，一旦车辆可以通过推理独立执行任务，则意味着智能汽车将实现第 3 级别（L3）的人工智能水准，也就是成为 AI 行业里常说的 Agent。

这意味着车辆将有可能实现第 3 级别的人工智能水准——也就是成为 AI 行业里常说的具备执行任务能力的 AI Agent。

吉利关于「AI+车」技术基座的思考 | 图片来源：吉利

以智能驾驶与智能座舱为例，来看大模型如何重塑汽车体验。

当前的智能驾驶主要依赖外部传感器（如摄像头、激光雷达）进行感知，以确保基本的行驶安全。然而，在 AI Agent 时代，智驾系统可以整合车内外信息，进行更综合的决策。例如，若后排摄像头识别到儿童正在休息，系统会主动降低变道超车的频率，以舒适性优先。

在智能座舱领域，目前的语音交互仍处于人工智能第一级别（L1，聊天机器人），用户必须通过清晰的指令才能操作车辆。而在吉利与 DeepSeek-R1 的演示中，智能座舱能够理解车主「我要休息一会」这类模糊指令，并自主调节座椅、空调、闹钟等，展现出 L2 级别的推理能力。未来，结合车内摄像头等多模态感知，智能座舱还将进一步向 L3 级别进化，根据乘客状态自动调整座舱环境。

最终，吉利希望借助全域AI，让汽车从单纯的交通工具，进化为「眼里有活、脑子靠谱、心里有人」的智能管家。

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大模型上车，关键就是要够「大」

要实现上述构想，一个关键前提在于模型必须足够强大，而恰恰在影响模型能力的核心三个关键要素——数据、算法、算力上，目前汽车行业普遍面临着诸多挑战。

首先，和通用基座模型相比，行业里的垂类智驾大模型在数据维度上还有相当大的差距。

目前汽车行业内的智驾大模型数据量最多为 1000 万视频片段，而通用基座模型的数据量可达 10 亿级别；在对通用障碍物的识别上，行业模型可以识别的种类目前可达「百」量级，而通用模型则可以识别超过「十万」的障碍物。

汽车厂商的垂直智驾模型和 AI 基座模型的各项对比 | 图片来源：吉利

由此可见，如果仅依赖车企自身的行业模型，智能汽车的 AI Agent 之路可能遥遥无期。必须引入通用模型的能力，实现量级上的突破。

其次，在模型算法层面上，单一模态的算法也很难解决所有问题。

以智驾为例，传统训练方式受限于场景数据的采集，往往难以涵盖长尾场景。而在多模态模型的加持下，下一阶段有望通过构建可以模拟真实物理世界的世界模型，用视频生成等方法构建仿真场景，为智能驾驶提供了更为全面的支持。

所以不难看出，汽车企业要真正深度结合AI，关键就是要把模型做「大」做「强」。

实际上，从 2021 年开始，吉利就率先启动了基础大模型研究。2025 年 1 月，吉利在汽车行业里率先深度介入 DeepSeek 开源推理模型；随后，在 2 月 18 日又和阶跃星辰推出了联合研发的两款多模态模型 Step-Video 和 Step-Audio。

在算力层面，吉利联合阶跃星辰、千里科技、星纪魅族等科技生态伙伴，共同成立了全球唯一的「智能汽车算力联盟」——星睿智算中心 2.0。

该中心算力资源已超万卡级别，综合算力提升至 23.5EFLOPS，不仅为智能驾驶和智能座舱提供充足算力，也在售后服务、云动力模型等企业管理层面实现全方位支持。

依靠着提早布局以及和 AI 生态伙伴们的强强联手，吉利得以在车企智能化竞争里，抢先跑到了新技术到来时的变革前沿。

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千里浩瀚，吉利智驾一盘棋

千里浩瀚在吉利集团内部战略整合与 AI 布局中，已发展为一套统一的解决方案，贯通了全系车型的资源与技术，为智能驾驶的实际落地提供了坚实支持。

从组织层面来看，「千里浩瀚」覆盖了大吉利体系下所有品牌和车型，实现了资源、数据和技术的全面贯通；而在技术层面，「千里」寓意着 AI 与算力的紧密结合，「浩瀚」则体现了吉利在智能驾驶领域的广度和深度，形成了「AI+智驾」的全新模式。

目前，千里浩瀚智驾系统分为 5 档（H1、H3、H5、H7、H9），传感器从第一档的 10 摄像头 +5 雷达，逐步递增至最高的 13 摄像头 +5 雷达+若干个激光雷达。

千里浩瀚智驾系统不同档次对应着不同的硬件配置及功能 | 图片来源：吉利

据了解，从 2023 年下半年开始，吉利就开始为智驾一盘棋进行准备，统一了硬件平台和接口标准。不同产品间核心的分级标准，则体现在芯片、算力等计算资源的匹配上，有点类似于智能手机同一系列不同配置的区别。

千里浩瀚智驾系统的低级别方案注重基础功能和经济性，支持高速 NOA 和自动泊车功能，最低标配 100TOPS 以上算力；而顶配方案 H9 则计划搭载英伟达双 Thor 方案，车端算力有望达到近 2000TOPS。官方称，这套 H9 方案的目标是直指量产 L3 级别的智能驾驶。

更为关键的是，吉利希望通过这套方案推动安全层面的平权。目前，这套智驾系统不仅可以做到 120km/h 的 AEB 自动刹停，当遇到前方静止车辆存在 AEB 刹不停的安全风险时，也能以更优雅和舒适的方式规避风险。据了解，这套 AES 系统不仅能规避 1 个车道上的风险，还能连续避让两个车道上的风险。

更为关键的是，这一战略整合方案致力于实现智驾与车辆安全的平权，使得智能驾驶不仅更智能，同时在安全保障上也不容妥协。通过全链条的技术支撑，吉利力图构建一个既能满足日常驾驶智能化需求，又能在紧急情况下迅速响应、保护乘员安全的系统。

去年 9 月，吉利集团发布「台州宣言」，明确了通过战略整合、战略协同等，推动电动化、智能化等方面的转型。千里浩瀚是台州宣言后一次重要的产品层面展示，传递了以 AI 技术赋能安全的重要价值观和产品能力。

而「全域 AI」的布局则展示了面对未来日益激烈的市场竞争时吉利希望的态度：汽车行业的竞争，不能仅仅停留在价格战，而应该重新聚焦在智能化上。

消费者需要的也许并不是更便宜的车，而是更智能且安全的车，只是恰巧没那么贵而已。

*头图来源：吉利

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