为什么奇瑞智能化，自称“第一梯队”？

导语

Introduction

"我认为我是第一梯队是没有用的，要大家判断一下。"

3 月 18 日子是个好日子，那天国内同时有四次新闻发布会，其中三次是关于智能化的，可见“碰车”水平。

奇瑞三级猎鹰智能驾驶系统的发布，代表着“智能化不客气”的正式亮剑。从新闻发布会的内容和现场展示来看，奇瑞智能研发之前隐藏了很多好东西。这把亮剑确实会给同行带来一定的压力。

当然，就像最近热议的“全员智能驾驶”、“智能驾驶平等权利”和“智能驾驶梯队”一样，智能驾驶话语权的竞争相当激烈。那么，奇瑞集团现在能处于什么样的梯队呢？

奇瑞汽车执行副总裁、研究工程研发总院院长在接受包括《汽车公社》在内的媒体采访时，CTO 高新华博士的回答非常自信：“我能回答，我是第一梯队，因为我已经说过很多次了，不是第一次了。第一梯队不是丑事。至少我觉得我们的猎鹰智能驾驶水平绝对是行业第一。“同时也很真实。”欢迎大家批评我，指出我怎么了。我会改变的。”

自以为是“第一梯队”的自信在于，奇瑞团队通过智能驾驶水平的横向评价，发现无论是接管频率还是P2。P(从车位到车位)、VPA(代客泊车)，目前可以完全做到的自己是第三个，其中包括智驾做得比较好的竞品车和奇瑞自己的车的对比。

“理工科男”的本质是“我觉得我是第一梯队没用，所以我想让大家判断一下这个东西是不是第一梯队。”毕竟“第一梯队”存在客户是否认可的问题，在于能否扎根用户心智。

我们可以这样认为，奇瑞作为智能驾驶“第一梯队”的信心来自三大支柱:覆盖面最大的平等权利(油车也是智能驾驶)、口碑最广、智能驾驶出海最积极、智能驾驶最厚重的智能驾驶经验。

因此，奇瑞从硬件、软件、计算率、算法、能力、场景等几个维度完整而深入地展示了智能化的程度。“我们成长得很快，每隔几天就会迭代一次(1 周 / 第二，我们有算率，有算法，有数据喂养，情景的概念也在做。”

有一点我觉得值得肯定，那就是高新华博士强调的，那些还在研发没有量产的人是绝对不能胡吹的。奇瑞目前提供的是L2 组合智能驾驶，“不是无人驾驶，不是自动驾驶，而是智能驾驶，人还是要控制自己的车(不要脱方向盘)，最后不要变成过度宣传。”

创造“差异化优势”

事实上，要进入“第一梯队”，推动科技平等是非常重要的。比如不仅是纯电车，油车也要配备高级智能驾驶，让智能化受益。就像发布会的主题“油电同智，全球同行”一样，有这种“不礼貌”的野心。

高新华博士还表示，奇瑞一直致力于在智能领域创造“差异化优势”。“我们说智能‘不礼貌’，(其实)已经策划了很久，并不是说今天来开发会就要准备智能动作。”奇瑞控股董事长尹同跃在本次发布会上提到，奇瑞 2010 2008年开始布局，在上海成立了智能公司“狮子”。

“油电同智”意味着油电必须是智能驾驶。奇瑞不仅有电车，还有很大比例的燃油车，销往世界各地。因此，“全球同行”是指奇瑞的出口。 115 有一个国家和地区 1500 大量用户，智能数据基础雄厚。

当然，业内人士认为，油车不容易做智能驾驶。智能驾驶油车有什么困难？高新华解释说，传统油车智能驾驶有三个问题。小型电池，正弦波，无冷却。

而且奇瑞给出的“油电同智”的解决方案是，通过静态电池做到极小，OTA 实现速度更快，并通过优化算法对小电池进行优化，解决第一个问题。第二个问题是通过全新的“星枢数字底座”电子结构，通信速度比传统油车快，反应速度更快，底盘和执行器速度更高。三是采用风冷、水冷等域控制器，增加一套制冷系统。

对于来自世界各地的同行，奇瑞汽车总工程师、汽车工程技术R&D总院副院长徐有忠博士表示，同行是国内智能驾驶技术的海外客户，必须同时享受。因此，奇瑞目前正在 50 我国对多个“锚点”进行了相应的检测，验证了当地和国内不同的部分，海外验证里程已超过 1000 一万公里，有很强的数据支撑。

除“油电同智”外 “全球同行”，高新华认为，智能场景将包括城市、高速和停车。因此，奇瑞也在停车方面取得了长足的进步，例如 VPA(代客泊车)，18 日本新闻发布会上展示的三个场景 VPA，包括离车停车，在相对较窄的停车位停车后，用遥控停车，包括车辆在行驶过程中的动态管理位置等。，所有这些都显示了奇瑞智能化的最新成果。

"VPA 真正做得好的行业并不多，量产的也很少。。"奇瑞觉得 VPA 也是“第一梯队”的前提。此外，对于特殊应用场景的多样化，比如类人思考的“三点转身”，在狭小的空间路况下，人类无法一个个转身，会倒档后退，然后往前走。奇瑞的猎鹰智能驾驶系统也率先实现了这一功能。

一个非常有趣的观点是，目前业界更加关注。 P2P 吉利集团也在同一天发布了车位到车位的消息。 D2D “满血车位到车位”技术，吉利控股集团总裁，极氪科技集团 CEO “今天，我们向车位发布了满血版的车位，”安聪慧也说。从车位到车位应该说是进入第一梯队的基本门槛。。"

对 P2P，高新华举了一个自己的例子，那天自己开了星纪元。 ET，大概是从家到企业 15 公里，全程自动驾驶，无需接管，无需担心，而且处于高峰期，“我想说明什么意思？明星时代 ET 智能驾驶水平确实达到了，让我可以释放驾驶的强度，解决了我上下班的所有困难。而且我自己也很有成就感。”

除了城市 NOA 智能驾驶系统，还有一点，高新华认为行业没有做到，就是 18 从用户定义和产品定义的角度考虑，每天发布的猎鹰智驾" Off-Road “技术。而且这套针对硬核越野的 Off-Road 在新闻发布会上，系统也确实令人震惊。

下面说一下，猎鹰智驾 Off-Road 与猎鹰智驾 500、700、900 是并列关系，是支持越野领航的专属越野智能驾驶技术。 O-NOA 完整的技术底座。

高新华的核心逻辑是，希望通过他在新闻发布会上的报告，让外界知道奇瑞的智驾是整个场景，整个领域的智驾，从敢于使用，可以使用，想要使用，直到没有感觉(好用)，同时回答“为什么是第一梯队”的问题。“因为，如果你敢把所有困难的事情都贴出来，你就不能做每个人都敢做的事情，或者你跟上了华为，那不也是第一梯队吗？”

当然，创造差异化优势的信心是基于奇瑞。开放式创新，奇瑞没有谈论全栈自研，全栈可控，“开放式创新的目的是以最高的效率整合最好的资源，最终的目的是为客户创造最好的产品、最高的性价比和最好的价值产品，这是唯一的目的。”

格局开启，“全球智驾”

所谓格局开放，当行业开始卷入“全员智能驾驶”时，奇瑞这次振动着双臂，开始卷入“全球智能驾驶”。在这里，奇瑞没有明确表示，“第一梯队”不仅要技术先进，还要让高级智能驾驶系统覆盖自己的品牌阵容，无论是油车还是电车，无论是国内还是国外。

所以我们可以理解，奇瑞汽车执行副总裁李学用在本次发布会上宣布，2025年 2008年，高级智能驾驶量产车将在全球范围内销售，并有序向海外客户推进。背后的含义是什么？同时，奇瑞 2025 年 30 车辆将配备高级智能驾驶系统。

“我理解的智能不仅仅是智能驾驶，智能驾驶首先是智能驾驶舱，其次是智能汽车控制，第三是智能底盘或数字底盘。如果底盘不好，很难智能化，第四个是智能驾驶。”

高新华也认为，将智能化纳入四个维度，奇瑞的优势就会显现出来。我们国家出口奇瑞高达 115 第一，出口较早，在各国积累数据能力，数据底座相当稳定。

而且对奇瑞智能化的国际化，高新华表示，首先要解决安全问题，其次才是停车。

其背后的逻辑是，安全是有逻辑的。公共安全和信息安全，公共安全和信息安全涉及至关重要的安全法规，以星途星纪元 ES 首次获得欧盟最严格的 ISO 26262 ASIL-D 就认证而言，奇瑞现在有能力进入欧美市场。

奇瑞的思路很清晰，做好安全、停车、本地化，然后建立本地数据基础，包括各种本地测试场所、测试验证、虚拟仿真，国际化之路才会平坦。这是“笨功夫”，但有用。

奇瑞的自信在于，世界 CAE(计算机辅助工程)能力较强，由徐有忠博士分管。 CAE，带领一个 CAE 该团队专门从事数字评估和建模。

三维虚拟环境通过拍照和计算机模拟形成，加上独特的 CAE 模拟能力、全球检测能力、数据模拟能力、实验能力、数据基础的建立，包括对各种场景的认知、对当地人文关怀和法律法规的理解。因此，海外客户意识到奇瑞产品在智能化方面明显胜出。

徐有忠博士还表示，海外全球产品的研发也是基于奇瑞控股董事长尹同跃和集团的需求。一是满足当地法律法规，二是满足当地需求，三是让当地客户体验到智能驾驶水平高于当地产品。这也是为什么去年出口能表现更好的原因。

其中，非常值得注意的是，奇瑞R&D团队开发了一种独特的“人机共驾模式”，对欧洲客户有着广泛的赞誉。

徐博士说，奇瑞之前在欧洲推出智能驾驶产品，但遇到客户抱怨，主要是因为司机觉得影响太大，也就是系统和人“竞争”。“竞争”也是因为欧洲人的习惯是喜欢开车。很多时候，司机想“听我的”，车只是帮我控制“分心”时的安全。

所以，奇瑞后来开发了一种“人机共驾”的方法。举例来说， NOA 太慢了，多踩油门车就可以加速“人机共驾”，而不是之前没有反应。此外，当司机接管方向盘时，系统会自动释放给司机，而不是竞争。

据徐有忠博士介绍，奇瑞欧洲产品的发展过程是通过“人机共驾”打造的。当然，这并不完美。因为，有少数不同的系统和人们想象的不同。例如，在 AI 在模式中，通过同一段路，系统的选择与人略有不同。“这和人不一样，但没有错。我认为这是我们现在的特点。”

正如前面的高新华博士所说，自称“第一梯队”是没有用的，但应该得到普遍的认可。奇瑞获得海外客户的一致好评意义非同寻常。目前，奇瑞是中国最积极把智能驾驶技术带到海外的汽车公司，取得了一定的成绩。可以说，奇瑞是海外“智能驾驶平等权利”的真正领导者，无愧于“第一梯队”。

“无图”并非真的无图

2025年，对于进入“后半场”的智能竞争， 年份变得更加白热化。包括端到端，无图，纯视觉路线， 2024 2008年最热门的话题。在这方面，奇瑞也同样自信。

从智能技术支持之一和最基本的计算率来看，奇瑞还在新闻发布会上宣布，基本计算率已达到全球部署的天空智能计算中心。 2000 Pflops，联合算率 14000 Pflops，实力已排在行业前列。

在数据方面，奇瑞的星海大数据闭环平台，包括奇瑞的全球用户 1500 万 ，加上 5 一个全球数据中心，每年可以积累智驾里程 20 亿 公里，加上 1000 万 世界范围内的高价值训练数据（Clips），可谓“管够”。

奇瑞去年在全球创新会议上宣布，我的问题是，2025 2027年将实现一段式端到端， 年形成 VLA 大模型，让汽车真正进入智能驾驶时代。然后，从端到端到端 VLA，进化中最大的困难和挑战是什么？那也是智驾“第一梯队”竞争的关键。

另外，目前奇瑞的技术路线是无图和纯视觉路线，但是如何在特殊天气下解决这个问题，比如雨雾，特别恶劣的天气环境？奇瑞走纯视觉路线。与特斯拉和小鹏相比，有哪些优缺点？

“第一个问题很难回答，真的很难回答。”高新华说，因为目前业内还没有人把这个问题解决了。 VLA 现在奇瑞正在做的是端到端大模型，是端到端大模型， VLM。而 VLA 与世界模型相结合，需要更多的数据喂养和迭代计算。 WM 只有相关才能实现。然而，目前奇瑞已经建立。 180 万 世界模型产生场景，速度可谓奇快。

"世界模型 WM 相当于在你把东西放进去之后，你要有很强的计算机模拟能力，能够预测未来的变化，否则很难做到。 VLA，它是一个难点。但是无论多么困难，我们都在逐步地去做，我们正在努力，突破这一点。”

而且说到为什么要从事 2023 年初的“有图”， 2024 年调整到“无图”？高新华认为，有图无图本质上是要回到第一原则。“第一原则应该解决。你应该清楚地解释这三个环节:你在哪里，你想去哪里，你怎么去。”

有图片的好处是容易定位，可以说清楚人在哪里，在地图上很容易找到位置，路径规划相对容易。缺点是高精度地图是一种“巨大资产”。目前国内高精度地图做得不错但很少，比如百度、四维图新等。与特斯拉合作，高精度地图泛化性差，保鲜度低，奇瑞后来改为无图。

那么无图的难度就是，还是要用的。 GPS 定位，仍需使用 IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量单元)，要输入定位，"没有图片不是没有图片，导航还是有的，SD 有一些地图，所以，有一些路径规划。。你知道目的地吗？自动驾驶如何连接导航地图的指令？根据导航。 SD 引导地图路径。"

与特斯拉的纯视觉算法相比，高新华表示，特斯拉是一个非常值得尊敬的对手，但是纯视觉算法确实有一个缺陷，就像人的眼睛一样，晚上看不到(看不清楚)。还有，背光看不到，只能用激光雷达处理。"我不是说激光雷达一定要用，但是激光雷达短期内还是可以用的。。"

而且激光雷达的价格从几十万、几十万降到几千甚至一千元，已经有了商业化的可能，这次在猎鹰智驾系统中就有了。而且，它包含了奇瑞的技术底线，在想清楚之前，一定要保证用户的绝对安全，安全放在第一位。。

我们还可以在新闻发布会上看到猎鹰。 700 的 11V3R1L12U-12V5R1L12U 就是配了一只猎鹰 900 的 13V5R3L12U 配了 3 颗粒。显然，就是通过激光雷达、毫米波雷达、摄像机、超声波雷达四种传感器相互融合来解决问题。

“视觉算法与多种传感器的融合是我们的优势，包括 4D 毫米波雷达，现在传感器技术进步很快。我认为在很长一段时间内，至少我们的一些猎鹰智能驾驶会配备激光雷达，尤其是在城市地区。由于城市地区复杂，高速依赖性会更低。 NOA 相对来说，多余的程度比较简单。

当然，激光雷达永远无法取代摄像头。我问:“激光雷达将来会被取代吗？”高新华回答说，有可能有一天，如果所有的传感器问题都解决了，就有可能。

从“有图”到“无图”，既然奇瑞智能化“不客气”，系统效率就很高。目前，奇瑞已经达到了端到端数据闭环的新范式。 2000 万公里 / 天模学习里程，100 万公里 / 天数验证能力， 1 周 / 次算法迭代速度，以“第一梯队”的速度前进。

所以，这又是怎么做到的呢？高新华透露，这里有奇瑞的技巧：建立数据协作机制。换言之，规定传感器死亡，使用统一的传感器。。

之所以这样做，是因为感知收集的数据是统一的，可以共享和迭代使用。例如，星纪元 ES、ET 两辆车在同一个平台上，一辆是汽车，一辆是汽车。 SUV，轿车和 SUV 不同的高度和不同的传感器布局位置。然而，在有了数据协同机制后，两种不同模式带回的数据可以通用，加快了开发速度。

此外，统一传感器还包括降低成本的好处，包括内部芯片规划、接口标准化、硬件和软件平台化以及通过规模降低成本。通过这种“三化”或“四化”工作，可以有效分担成本。

千言万语被归类为一句话。“智能驾驶最难的不仅仅是计算方法，而是你对场景的理解。未来可能是什么规则或者如何避免，会有很多算法可供选择。这就是我们迭代快的原因，当然也挺辛苦的。”

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