“接入DeepSeek”在前几个月属实是汽车圈最热一词，但蹭热度的居多，如今喧嚣消退，回归理智，是时候严肃讨论一下AI要如何重塑汽车了。

我们先放一个结论在这里：AI可能是汽车智能化的质变关键点。

究其原因，在于汽车智能化的几个核心板块的演进方向，都在指向对AI大模型的能力需求：智能座舱要能够提供更个性化的定制或主动服务；智能驾驶所需的“端到端”要求更快速、更灵活的理解和决策能力；汽车电子电气架构作为底层支撑，正在全面转向域集中和中央计算，要求算力能集中化，灵活调度。

AI大模型的特性也正是关键解：通用化的底座提供了端云结合的算力底座，而统筹多方信息并快速决策是大模型所擅长的，尤其是面对常见出行场景，能够形成给到解决方案，面对corner case这样的特殊情况，又能够给出方向建议参考。

这已经明确出了汽车智能化的下一代竞争关键，甚至可能是汽车作为人类出行工具，百年发展面对的最大变革：AI会成为下一代智能汽车的基础设施。

但AI重塑汽车仍然尚需时日：基础设施的建设绝非一日之功，如果没有对底层的技术进行根本性的融合和变革，仅仅像这波车企以营销导向为主，做一个简单的人车对话接口，更有甚者直接用网页浏览器糊弄，这是既不体面也不诚实。

兜兜转转，从基建起步的严肃进化，还得看巨头的决心和思考。

3月3日，吉利举行AI智能科技发布会，将此前在各个领域看似毫不相干的“闲棋冷子”，通过AI一次盘活，展示了AI作为智能汽车基础设施的第一个深度思考结果。

从基建开始的降维打击

吉利可能是汽车圈第一个严肃讨论AI基础设施建设的车企。

相较于友商喜欢在AI领域宣布的“大战略”，吉利花费了接近三分之一的发布会篇幅，邀请AI产业专家、千里科技董事长印奇，以吉利科技生态一员的身份从汽车产业视角，基于客观技术事实，分享了对AI大模型发展的基础判断。

干货很多，我们先看吉利给出的AI+车进化的最终答案。

吉利将其称之为“超自然人机交互的诞生”，其背后逻辑在于，与PC作为数字化的核心载体、手机作为互联网的终极入口不同，AI需要更多的能源消耗、更多的现实信息接入，因此汽车天然具备成为AI时代“移动终端”的优势。AI天然具备的“多模态”交互和推理能力带来最直接的变化，就是要横跨用户出行场景，把各种服务串联起来。

想象一下，在一场自驾游中，车辆能够根据你平时日常习惯的积累，接管全程驾控，并智能地帮助你提前预订目的地美食，面对旅途中情侣、家人、朋友、长辈不同的乘员搭载，智能化地推荐不同的服务，甚至在旅行结束后和你的手机联动，智能生成游记，一键即可分享…..

所谓“超自然人机交互”，不是另起炉灶的颠覆，而是打破了传统人对设备的单向指令，更是人与设备之间的双向建议和反馈，最终实现人与人交流，甚至更懂你的感觉。

有了明确的目标，以终为始，才能找到基建的最大公约数。吉利在AI大模型上的基建优势，可以从两个关键词来理解：算力+通用模型。

这里可以用几个数字来直观展示吉利的成果：吉利成立的“智能汽车算力联盟”，基于星睿智算中心2.0而来，综合算力提升到了23.5 EFLOPS，根据《中国算力网络市场运营现状调研与投资战略预测报告（2023-2030年）》，截至2023年底，中国AI总算力规模将达到200 EFLOPS，吉利在AI算力的布局足以匹敌近1/10的江山。

算力的充足，对应的是吉利打造通用基座模型这一更高目标。

行业里常见的是短平快、易出结果的垂类智驾大模型，关于这两种模型的区别，你可以这样理解：垂类智驾大模型是综合各类道路驾驶场景，更强调激光雷达、视觉感知这类耳熟能闻的智能驾驶技术方案，相对的来源也比较局限。

但它和人真实开车的信息输入与反馈不同，人是天然的“多模态输入”，你会根据前方车流的变化、行人或交警的指挥，甚至是前方道路上看似毫不相关的场景变化形成趋势判断，进行下意识的反应和判断接下来的路况和操作。

通用基座模型正是天然为这种多模态而生，但其数据量的指数级爆发意味着其需要更强的算力支撑。

一个直观的数据对比是，汽车行业内普遍应用的智驾大模型规格在1000万支视频片段左右，且中间会掺杂大量的重复场景，而通用基座模型的数据量可轻松达10亿级别，即使是类似场景，也会更精细地识别内部的趋势变化。仅在通用障碍物这一项的识别度上，通用模型相比行业模型，就是“100，000类”对“50类”的差距，甚至可以通过推理识别出新的障碍物，形成自主学习和决策能力。

说白了，通用基座模型本质上是用更接近真实人类思考的模式来观察，带来的结果就是更接近真实人类的道路判断和驾驶方式，真正实现L3以上拟人的“全自动驾驶”。

在这个基础上，为了能够更好的理解真实世界，吉利联合生态伙伴打造融合了语言模型、多模态大模型、泛世界模型的模型矩阵。其中，以DeepSeek为代表的语言模型，针对的是人机交互的流畅互动，以及智能驾驶对世界抽象信息转化为文字的快速理解。

多模态大模型则是以吉利的AI生态伙伴阶跃星辰为代表，能够理解并生成图像、音乐、视频。最终奠定未来产业基础的，包含VLA和能够理解客观现实的世界模型，吉利在这一层同步布局了AI Drive模型，为L3以上的智能驾驶做好基础。

根据行业常见的大模型算力需求，通用基座模型的单次训练用卡至少上万，所以，这是吉利这样的“头部玩家”才能做到的“降维打击”。回看吉利从2021年在龙湾发布会提出的“智能吉利2025”计划，如今当时被诸多人好奇和质疑的，吉利在数字化领域的重金投入和广泛布局，如今有了全新答案。

“AI+车”的竞争，才刚刚开始。

为什么叫千里浩瀚？

在AI重塑汽车这件事上，吉利发挥了自己和造车一样的倔强：从底层架构开始，在最终落地上追求厚积薄发，只有这样才能满足“高价值”目标，实现降维打击。

在发布会上，作为AI战略的首个落地，吉利发布了全栈自研的“千里浩瀚”智驾系统，并在吉利银河E8的2025改款和吉利银河星耀8EM两款车上率先搭载。

作为吉利通过端到端、VLM、世界模型等AI技术，形成的统一智能出行解决方案，千里浩瀚共分为H1、H3、H5、H7和H9共5个不同层级，最低标配100TOPS以上算力，最高H9是行业首个具有量产落地能力的L3级智能驾驶解决方案，将在吉利全系车型上搭载。

千里浩瀚带来的最直观好处是，用户无需再为智驾体验的不统一和不同厂家繁复的包装词中间难以选择，在产业技术从上升期进入普及期的转折点上，让更多人低门槛的用上，显然要比高阶技术的炫技和包装要重要得多。

吉利将这套智能驾驶系统命名为千里，背后的底气是行业领先的通用大模型和算力，这是技术的一面，另一面的浩瀚，则是强调这套智驾系统的体验不仅足够丰富，能够支持多种不同场景的智能驾驶，更是平稳可靠，作为“最安全的智驾系统”，千里浩瀚能够和吉利在造车领域的技术标准融合起来。

在发布会上，吉利展现了一个很典型的场景：120km/h的AEB自动刹停。作为最广大用户可能会遇到的最高风险的危险驾驶场景之一，相较于很多品牌还在拿这个能力作为高阶智驾的噱头，吉利能够直接宣布千里浩瀚全系标配，甚至不仅能规避同一车道上的风险，还能连续避让两个车道连续出现的风险场景。

千里浩瀚整合了吉利大生态的自研力量，本质上是基于行业布局多年，在用户核心体验上的全新锚定，视觉与语言融合的VLM模型、基于现实世界理解的通用模型基座，以及在此基础上去推动L3的率先量产，它标志着以吉利为代表的中国企业正在智能化领域树立真正的护城河，尤其是智驾层面有了和整车融合的技术和体验标准，也就意味着做好了推动法规成熟和向全球推广的准备。

这就是先打地基再开工的升维竞争。相较行业里大部分企业还在用智驾来制造盈利空间，规避责任，吉利把千里浩瀚做成了百年汽车工业里最擅长，也是最经时间考验的价值：标准。

AI定义汽车的第一位玩家

吉利的多年发展，其实是遵循着类似的思考：在大战略下草蛇灰线持续布局，然后在行业质变点切换的时候，率先落地应用，实现大步跨越和护城河的建立。

从收购沃尔沃、布局智能吉利2025、布局浩瀚架构，以及《宁波宣言》和《台州宣言》的发布，吉利AI科技发布会标志着吉利率先完成了向“AI定义汽车”的率先转变。

任何技术的产业跃迁，一定是探索者的先发，与产业巨头的跟进，才能共同推动面向千家万户的应用，吉利这样的产业头部企业入局，标志着DeepSeek或者是其他AI生态伙伴带来的创新技术种子，有了落地的土壤。

相通的是，他们都需要经历在核心技术上长期摸索，承担巨量沉没成本和风险的过程；而吉利这样的巨头要做的则是，将前瞻性的技术尽快去伪存真，完成工程化的普及应用，在这个过程中，先进技术要找到对用户的真实价值，并普适更多的场景，这注定是一个长期的过程。

但这也可能是用户最快触手可及的“高价值”体验：AI造车这件事，一旦从喧嚣进入了默默无闻的技术工程化，也就距离“It just works”这样的成熟产品不远了。

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