在智駕最核心的算力、演算法與資料上，
吉利已經匯聚了“三駕馬車”。
中國的智慧電動車產業能力溢位，讓一切技術平權都成為可能。百萬級豪車搭載的空氣懸架、車載冰箱，如今都逐步下放至中端平價車型。
電動車最為核心的零部件動力電池，曾經佔到整車成本的40%，如今也在價格血戰中快速降價，每瓦時進入3毛錢時代，一輛60度的純電車，電池成本只需不到3萬元，接近發動機和變速箱的組合成本。這也推動新能源車在2024年滲透率快速穿過50%。
摩爾定律下的智慧技術，進化速度更是日新月異，也更難逃“平權”規律。今年以來，多家車企都推出了智慧駕駛平權戰略，將高速領航功能、自動泊車等下放至10萬元級別車型，真正使得智慧科技，一夜“飛入尋常百姓家”。
這無疑是技術發展惠及消費者的典型代表。當智慧駕駛技術逐步普及，演算法和資料的飛輪持續滾動，也將反哺智慧駕駛的技術進步，推動自動駕駛的圖景隨之清晰。
但吉利沒有滿足於只做一個智慧技術和單點功能的普及者。他們在通向自動駕駛的星辰大海中，選擇了一個更高維度的戰略價值取向：安全。
3月3日，吉利宣佈推出“千里浩瀚”智慧駕駛系統，規劃了H1、H3、H5、H7、H9共5大層級智駕方案，覆蓋不同價位段產品。
據介紹，目前，千里浩瀚H1層級智駕方案已率先在吉利銀河星耀8和全新銀河E8上全系搭載。今年下半年，吉利銀河品牌全新及改款產品，都將全系搭載不同層級的智駕方案，甚至惠及10萬元級的產品。
智駕早已經是成熟技術體系，從高價位向低價位下放，是產業鏈成熟的必然結果，越來越多車企都將推出相應產品。而吉利“千里浩瀚”最大的不同就是對安全的保障。
據悉，吉利將憑藉百億公里的智駕里程資料積累、衛星互聯技術、L3級冗餘設計，為智慧駕駛提供全面的安全保障，在推動智駕平權的同時，推動安全平權。
這幾乎是一個讓行業“醍醐灌頂”的戰略選擇。智慧駕駛乃至自動駕駛技術的初衷就是安全，對於行業來說，實現自動駕駛技術最大的共識，就是實現10倍於人類司機的駕駛安全，同時向“零事故”目標邁進。
只是在喧囂的行業競爭中，越來越多企業忽略了這個出發點，在求先、求快中，來不及進行系統性籌備。
好在，堅守“安全”戰略的吉利，依然在堅持技術普惠的初心，也透過加大對智慧駕駛算力、大模型前沿演算法的持續投入，實現技術和安全普惠的終極圖景。
從人駕到車駕，智駕安全不留死角
安全的基礎是對風險場景的識別，並做出針對性的產品設計。
吉利圍繞智慧駕駛的安全設計，是從硬體到軟體，從天上到地下，從人駕到車駕的全場景部署。
在硬體上，吉利也為智慧駕駛安全提供冗餘性設計，例如吉利推出的“千里浩瀚”智慧駕駛陣容，規劃了H1、H3、H5、H7、H9共5大層級智駕方案。
即使是H1起步配置方案，算力也超過了100TOPS，而行業同級產品更普遍的選擇是在32TOPS或者84TOPS，且規劃的功能繁多，普遍存在小馬拉大車的情況。
到“千里浩瀚”的H9方案，則具備全冗餘、全備份的L3架構，配置英偉達雙Thor U晶片，車端算力突破1500TOPS，無疑是行業罕見的豪華配置，也是首批具有量產落地能力的L3級智慧駕駛解決方案。
圍繞安全的產品思考和冗餘性的硬體資源，將支援吉利為人、車駕駛的多重場景，提供安全保障。
例如，在人駕場景下，吉利構建了更體系化的主動安全方案，打造了720°智慧安全防護體系。
就拿主動安全來說，AEB自動緊急制動最高支援135km/h對靜止車輛剎停，生效範圍擴充套件至150km/h；AES優雅避險系統可連續規避兩車道風險，並透過AI動態選擇AEB或AES策略。
高速擁堵導致的急減速是駕駛員最為頭疼的使用場景之一，吉利的主動安全功能設計，顯然都是面向這些通點，進行了針對性設計。
同時，吉利還在低速場景，推出了開門預警、通用障礙物剎停、底盤防刮蹭等安全功能，防止“開門殺”等意外事件。
在高頻使用的泊車上，吉利也進行了精細打磨。例如，吉利的“千里浩瀚”支援機械車位、斷頭路車位、暗光環境等複雜場景，並率先推出360°全姿態泊車與低速無人代客泊車+機械臂充電技術，泊車成功率提升23%。
當然，行車上的紮實表現，也更有利於駕駛員降低疲勞感，安全行車。據介紹，吉利“千里浩瀚”在行車方面，自3月起就推送無圖城市NOA，實現“有路就能開”；其D2D（車位到車位）功能結合VLM技術，將進一步降低使用者操作門檻，做到更擬人絲滑的駕駛體驗。
智駕安全除了拼技術，也拼體系能力。吉利在航天領域的佈局，也將賦能吉利的智慧安全平權戰略。據介紹，吉利未來出行星座在軌衛星已有30顆，可實現24小時全球90%區域覆蓋，為全球使用者提供衛星通訊服務。
在智駕系統與衛星互聯的融合下，它不僅僅是一個駕駛輔助系統，還是一位全天候、全球覆蓋的“安全員”，未來可以透過衛星資料提前預知自然災害併發出預警，自動規劃最優路線，甚至主動接管車輛，精準避開危險區域。
由此可見，吉利的智慧駕駛，在功能上，從人駕到車駕，提供了全場景的安全保障，而從部署上，是一個自上而下的系統性設計。
而吉利也在源源不斷地投入資源，推動這套技術體系持續進化。
AI+車，吉利的智慧技術底座
軟體定義汽車的時代，汽車就不再像傳統機械時代一樣，靜止不變。而是跟隨軟體系統的屬性，終生升級，終身進化。
也就需要車企不斷保持技術領先，快速迭代，確保技術和功能的體驗不斷完善，從而向安全目標持續邁進。
智慧駕駛技術更是如此。硬體、軟體、演算法，產業鏈配套技術，日新月異。就拿演算法為例，3年前，行業還身陷規則演算法，難以看清通往自動駕駛之路。
但很快，2023年，BEV+transformer就大行其道，幫助行業將“全國都能開”的高階智慧駕駛功能，一夜鋪開。
2024年開始，“端到端”的one model 模型技術，又成為各家車企的核心技術陣地，進一步推動智慧駕駛走向“全國都能開”“有路就能開”。同時在體驗上，實現擬人化。
如今，Deepseek等AI技術公司還在快速崛起，人工智慧領域新的技術湧現，都將持續賦能智慧駕駛行業，推動其快速進化。
車企如果沒有過硬的技術實力，難以跟隨技術變革，實現最先進的技術和產品落地，技術自然難言先進，安全，更是無從談起。
而吉利顯然對前沿技術保持了敏銳嗅覺，並給予了堅決投入。
在智駕最核心的算力、演算法與資料上，吉利已經匯聚了“三駕馬車”。
例如，在算力上，吉利聯合階躍星辰、千里科技、星紀魅族等科技生態夥伴，成立了“智慧汽車算力聯盟”——星睿智算中心2.0，算力資源超越了萬卡級別，綜合算力提升到了23.5EFLOPS。
這個數量是什麼概念？今天，幾乎所有新造車公司的算力都未能超過10EFLOPS，即便是科技公司分配給智駕的算力，也都在10EFLOPS左右徘徊。因此，吉利的星睿智算中心2.0已然從基建起點上，實現大幅領先，佔據了先機。
算力、資料和演算法是人工智慧的核心生產資源，而AI化的智慧駕駛，不外如是。
在資料上，吉利不光有百萬量級的智慧駕駛車輛跑在路上，提供鮮活的資料。
與此同時，吉利自研的AI-Drive大模型也和千里科技的世界模型進行了融合，已經具備場景生成與規劃能力，可以生成滿足演算法訓練的的任意場景和資料。
據介紹，有了世界模型加持，吉利AI-Drive大模型可以實現每小時生成“萬公里級”的複雜駕駛工況。這種虛實融合的“世界模型”，讓智駕訓練效率提升了30倍，為智駕安全平權奠定了堅實基礎。
千里科技董事長印奇也在釋出會上表示，真實的車輛事故的資料，以及在極端天氣下的資料，其實是非常罕見的。
如果這些資料僅僅靠真實資料的迴流，很可能無法滿足智駕技術快速迭代升級的需求。因此，我們需要用一個模擬的世界生成模型，來生成大量跟真實世界一樣的資料，來滿足未來模型訓練和模型快速迭代的需求。
目前，圍繞世界生成模型，千里科技與吉利的AI Drive大模型有非常深度的融合，形成了強大的場景生成能力。“這將幫助我們在智駕訓練當中，生成許多不常見的資料，來幫助我們的模型更好地理解豐富和複雜的真實世界，從而極大地提升智駕解決方案的效能與準確度。”
也就是說，在資料層面，吉利將藉助世界模型，探索更極限的智慧駕駛安全邊界，也同時加快迭代效率，進一步提升安全性。
算力和資料已然就位，演算法就將發揮出持久的爆發力。
據介紹，圍繞前沿的人工智慧演算法，吉利已經佈局了 VLA和通用大模型等技術。
2023年，吉利便釋出星睿大模型，目前已率先與DeepSeek完成了深度融合。
此外，吉利還與階躍星辰聯合開源了兩款階躍Step系列多模態大模型。在DeepSeek和階躍多模態大模型的加持下，星睿垂類大模型具備了更上一層的場景理解、決策最佳化和持續學習能力。
這對於吉利通向L3，乃至更高階的自動駕駛，無疑是非常關鍵的兩步。
要知道，更長遠的自動駕駛技術發展，勢必需要更強大的多模態模型能力，今天吉利佈局的星睿通用大模型和多模態大模型VLA就是明確方向。
現在行業都在推崇的端到端技術，雖然是開啟了用AI開發智慧駕駛的新技術正規化。但端到端模型在引數量級上，大多在十億級，距離真正大模型百億級的引數量還相去甚遠，對應的算力消耗也相差很大。
也就是說，端到端只是讓智慧駕駛觸控到人工智慧的大門，但還遠遠不夠。引數量級和模型基礎限制了其能力邊界。
因此，我們需要真正的大模型技術，才能讓“汽車+AI”持續朝著智慧化方向，更快進化。
吉利佈局的星睿通用大模型，就是這樣的戰略意圖。目前，行業中的智駕方案，大都推崇雙系統機制，其中一套是端到端，另一套就是大模型，前者提供即時計算，後者提供更泛化的場景理解能力。
而這個大模型向前不斷進化，同時和端到端融合之後，就是新一代的VLA模型技術。
只有多模態的模型能力，才能讓車輛對駕駛場景的理解更加全面，從而做出更精準的駕駛決策，並實現快速迭代。
VLA是Vision-Language-Action Model的縮寫，顧名思義，VLA本身就意味著多模態資料輸入後，直接生成執行結果，將使得車輛愈發智慧。
目前行業都在推崇的VLM，被稱作視覺語言模型，仍然只輸出感知結果，同時計算頻次較低，量產的節奏在1秒左右。
而隨著晶片算力和模型技術的進化，吉利們佈局的新一代VLA技術將快速上車，不僅可以取代當下的初代的端到端技術，也將進一步敲開自動駕駛大門。
值得注意的是，VLA也是機器人的技術機制，資料到執行結果，本身就是機器人的智慧邏輯。也就是說，在這樣一個技術體系下，未來的汽車將最終通向智慧機器人。這也將帶給吉利汽車另一番商業版圖——具身智慧。
算力、資料和演算法，吉利在人工智慧和智駕駕駛的三駕馬車上，都已經開足馬力，全面投入。這無疑是奠定其智慧駕駛技術領先和安全平權戰略的核心底座。
而千里浩瀚，正是在吉利的端到端/世界模型等AI技術之上，匯流合一的智慧出行解決方案。
千里浩瀚的H9方案將成為吉利探索智慧駕駛的新技術圖騰，其具備全冗餘、全備份的L3架構，配置英偉達雙Thor U晶片，車端算力突破1500TOPS，這套方案也將成為行業首個為L3級智慧駕駛打造的解決方案，從而窺見無人駕駛的科幻未來。
智慧駕駛是一項資源消耗重、技術變化快、投入週期長的技術征程。而做好安全的智慧駕駛技術，更需要歷時長久打磨和耕耘。
這背後，不僅是技術和功能設計的步步為營，更需要企業在戰略層級上的長久堅守。而對於吉利來說，安全和技術似乎已經刻在文化的基因裡。
技術和安全，刻在吉利的基因裡
2010年，吉利收購沃爾沃，就開始將安全的基因刻進企業戰略。眾所周知，沃爾沃是一家“無安全、不造車”的高階汽車品牌。在沃爾沃總部，經常流傳著一個說法，一旦汽車出現事故，沃爾沃的安全團隊經常比交警先到達現場。而經過常年積累，沃爾沃也已經形成一個龐大的車輛安全資料系統。
在汽車設計、研發、驗證和生產過程中，吉利都已經承襲沃爾沃的安全和可靠性理念。這也是吉利近10年，得以迅猛發展的基礎。
而在發展智慧化技術上，吉利同樣秉持了安全為先的理念。
據介紹，早在2023年，吉利就成為了國內首批進入NOA（領航輔助駕駛）沙盒試點的企業，並在2024年率先通過了所有NOA功能測試專案，順利出盒，充分驗證了吉利NOA功能的安全可靠性。
這裡需要解釋下什麼是NOA沙盒試點。這是中國汽車工程協會針對高階智慧駕駛功能，像領航輔助駕駛等經常遭遇的推出、失效等場景，進行的安全監管試點，以最大限度地防範產品應用風險，實現技術創新和安全風險的平衡。
當時的吉利已經為了讓高階智駕更加普惠，更加安全，在純視覺和雷射雷達，有圖和無圖等多條技術路徑進行了大量的探索和投入。
2023年11月10日，市場監管總局質量發展局釋出《關於確定首批汽車安全沙盒監管試點名單的通知》，浙江吉利汽車有限公司申請的領航駕駛輔助（NOA）功能等入選。
2024年，吉利率先通過了所有NOA功能測試專案，順利出盒，其對NOA功能的安全可靠性驗證，可見一斑。在此次試點中，吉利透過挖掘極端和邊緣場景，為行業提供了案例性的安全技術方案。
據介紹，吉利具備L2級智駕能力的車輛已超750萬輛，位居中國車企第一，實際行駛資料累計百億公里。這些資料為吉利智慧駕駛的技術迭代和安全場景驗證，都提供了堅實基礎。
而面向智慧駕駛和自動駕駛的長遠未來，吉利也在算力資源、資料引擎和前沿演算法上，進行了清晰和厚重的佈局投入。這些都將讓吉利“千里浩瀚”一旦啟動，就呈滾滾之勢。
在當下的車市競爭氛圍下，口號比行動響亮，營銷比產品先行的情況，比比皆是。
而從汽車的核心價值-安全出發，像吉利這樣，以安全為魂，進行智慧駕駛功能設計和持久的技術投入，相當不易。
汽車產品在變，變得更加智慧、更加便捷和靈活，但是也沒有變，安全、質量和價值，都不會變化。
吉利守住安全這條不變的價值紅線，同時對快速進化的智慧技術進行堅決投入，無疑已經站在贏得未來競爭的長線戰略上。