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。
01
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。
02
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。
03
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
本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO
极客一问
你如何看待吉利汽车的「全域 AI」布局？
北京武汉两地同庆！团队庆祝 Manus 发布，AGI 时代要来了！
点赞关注极客公园视频号，
