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吉利汽車智能駕駛技術(shù)解讀

智駕最前沿 ? 來源:智駕最前沿 ? 作者:智駕最前沿 ? 2025-04-28 09:44 ? 次閱讀

[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]自2015年提出“智能吉利2025”戰(zhàn)略以來,吉利汽車在智能駕駛領(lǐng)域持續(xù)加碼,圍繞整車架構(gòu)、算力平臺(tái)、數(shù)據(jù)與算法以及分層智能駕駛系統(tǒng)四大維度展開布局。

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吉利汽車發(fā)展歷程

吉利起初就意識到整車底盤架構(gòu)對于智能駕駛的基礎(chǔ)作用。收購沃爾沃后,吉利與位于瑞典的中歐汽車技術(shù)公司(CEVT)共同開發(fā)了緊湊型模塊化架構(gòu)CMA,該架構(gòu)不僅支持傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)、插電混動(dòng)和純電動(dòng)等多種動(dòng)力形式,還在設(shè)計(jì)之初就預(yù)留了面向L4級自動(dòng)駕駛的硬件冗余空間,具備極高的可拓展性和定制化能力。CMA架構(gòu)通過標(biāo)準(zhǔn)化模塊和統(tǒng)一接口,使得吉利、領(lǐng)克、極氪等品牌能夠共享底盤平臺(tái),在提升生產(chǎn)效率的同時(shí)滿足各自品牌差異化需求。

CMA架構(gòu)圖示

基于燃油車架構(gòu)改造的純電車型往往面臨續(xù)航和空間上的妥協(xié)。為此,吉利在2020年推出了SEA浩瀚智能進(jìn)化體驗(yàn)架構(gòu),從硬件層、系統(tǒng)層到生態(tài)層構(gòu)建三位一體平臺(tái),提供當(dāng)時(shí)全球最高帶寬的純電架構(gòu),覆蓋1800 mm至3300 mm軸距全尺寸車型,可滿足轎車、SUV、MPV、跑車及皮卡等多樣化造型需求。路特斯Eletre、沃爾沃EX30、極氪009、極氪001、極氪007、極越01和smart精靈#1/#3等車型均基于SEA架構(gòu)實(shí)現(xiàn)量產(chǎn),這一平臺(tái)的推出標(biāo)志著吉利正式邁入智能電動(dòng)汽車的系統(tǒng)化推進(jìn)階段。

浩瀚SEA架構(gòu)圖示

在SEA架構(gòu)的基礎(chǔ)上,吉利于2024年4月還發(fā)布了GEA全球智能新能源架構(gòu),將“硬件、系統(tǒng)生態(tài)、AI”深度融合。GEA不僅兼容純電、插混、增程和醇電等全品類新能源解決方案,還通過AI數(shù)字底盤和多懸架組合,利用虛擬仿真完成上萬次調(diào)校迭代,實(shí)現(xiàn)了駕控品質(zhì)的精細(xì)化匹配。同時(shí),GEA全新電子電氣架構(gòu)采用中央大腦+區(qū)域服務(wù)化設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)在車端集中算力與軟件邏輯分層解耦,為生態(tài)合作與用戶體驗(yàn)提升提供了更高的靈活性與可擴(kuò)展性。銀河E5、吉利星愿和銀河星艦7 EM-i等多款車型正是基于GEA架構(gòu)打造,并憑借領(lǐng)先同級的性能表現(xiàn)獲得行業(yè)多項(xiàng)權(quán)威獎(jiǎng)項(xiàng)。

GEA架構(gòu)圖示

進(jìn)入2025年,吉利繼續(xù)豐富模塊化架構(gòu)體系,推出了面向大型豪華電混車的SPA Evo架構(gòu)。該架構(gòu)由沃爾沃SPA平臺(tái)衍生而來,專注于軸距3050 mm以上、車長5000 mm以上的大型高端混動(dòng)SUV,繼承了SPA架構(gòu)在安全和操控方面的基因,為領(lǐng)克900等車型提供了空間與性能的雙重保障,標(biāo)志著吉利在電混豪華SUV領(lǐng)域的技術(shù)積累與突破。

SPA Evo架構(gòu)圖示

在整車架構(gòu)演進(jìn)之外,算力平臺(tái)與數(shù)據(jù)能力是支撐智能駕駛的關(guān)鍵要素。吉利聯(lián)合階躍星辰、千里科技、星紀(jì)魅族等生態(tài)伙伴,共同成立了“智能汽車算力聯(lián)盟”——星睿智算中心2.0,綜合算力達(dá)到23.5
EFLOPS,位居國內(nèi)車企之首。這一算力平臺(tái)不僅為大規(guī)模AI模型訓(xùn)練提供了云端算力支持,還與車端算力平臺(tái)形成協(xié)同,為端云一體化智能駕駛提供了強(qiáng)大動(dòng)力。

與此同時(shí),吉利依托龐大用戶群體和車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),構(gòu)建了合成數(shù)據(jù)平臺(tái),通過多模態(tài)世界模型和video decoder技術(shù),能夠在云端推理生成豐富多樣的合成場景,覆蓋不同天氣、時(shí)段、道路和人車交互環(huán)境,為大模型訓(xùn)練提供了“燃料”。這一“真實(shí)+合成”雙重?cái)?shù)據(jù)策略顯著提升了AI模型在復(fù)雜場景下的魯棒性與泛化能力。

在數(shù)據(jù)和算力基礎(chǔ)上,吉利構(gòu)建了行業(yè)首個(gè)“全域AI”技術(shù)體系,并發(fā)布了吉利星睿AI大模型,該模型已獲中國通信院4+級最高評級,能夠覆蓋從環(huán)境感知、行為預(yù)測到路徑規(guī)劃與車輛控制的全場景任務(wù)。通過將感知、預(yù)測、規(guī)劃與控制模塊集成于一個(gè)端到端框架,星睿AI大模型實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)推理,并在車端具備高達(dá)100 TOPS的算力支持,使得智能駕駛系統(tǒng)在復(fù)雜城市道路中能夠保持高精度和低延遲。

為了滿足不同市場和法規(guī)要求,吉利將智能駕駛能力分為五大層級,并以“千里浩瀚”命名這一高階智能駕駛系統(tǒng):H1層級配備100 TOPS以上車端算力,支持高速NOA與記憶泊車APA;H3層級在H1基礎(chǔ)上增加城區(qū)通勤NOA,實(shí)現(xiàn)城區(qū)智能駕駛平權(quán);H5層級引入端到端大模型,支持無圖城市NOA與車位到車位領(lǐng)航輔助(D2D);H7層級進(jìn)一步集成視覺語言模型(VLM)與數(shù)字先覺網(wǎng)絡(luò),提升多模態(tài)環(huán)境感知與交互能力;H9層級面向L3級自動(dòng)駕駛,配備雙Thor U芯片和多激光雷達(dá)組合,實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)落地的功能安全與冗余設(shè)計(jì)。

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千里浩瀚智駕系統(tǒng)

在算法與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方面,吉利通過“天工開物”算法開發(fā)鏈和“踏歌”嵌入式中間件,構(gòu)建了從算法驗(yàn)證到車端部署的閉環(huán)工具鏈。該工具鏈集成模塊化算法庫、可視化調(diào)試界面和自動(dòng)化測試框架,使算法工程師能夠在分鐘級完成模型編譯與性能評估;“踏歌”中間件則提供車規(guī)級操作系統(tǒng)接口、傳感器抽象層和安全監(jiān)控服務(wù),加速整車集成與功能驗(yàn)證;AIDI艾迪軟件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了模型管理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、OTA升級與版本控制的全流程閉環(huán),大幅縮短了功能從實(shí)驗(yàn)室到量產(chǎn)的時(shí)間。

量產(chǎn)驗(yàn)證層面,吉利已在自有品牌及領(lǐng)克、極氪等子品牌車型中分層部署“千里浩瀚”系統(tǒng),自2025年下半年起,吉利銀河與吉利中國星的全新及改款車型將陸續(xù)搭載不同級別的智能駕駛方案,覆蓋高速、城區(qū)和泊車等多場景應(yīng)用。同時(shí),吉利與雷諾合資成立HORSE動(dòng)力總成公司,與馬來西亞寶騰、韓國雷諾等合作,在東盟及韓國市場開展智能駕駛與動(dòng)力系統(tǒng)技術(shù)的本地化測試與驗(yàn)證,進(jìn)一步豐富全球化應(yīng)用場景。

隨著法規(guī)對L3+至L4級自動(dòng)駕駛的逐步放開以及市場進(jìn)入存量競爭階段,在車規(guī)級平臺(tái)上如何進(jìn)一步壓縮大模型推理體積與延遲;如何在純視覺與多傳感融合之間找到性能與成本的平衡;如何構(gòu)建多傳感器冗余與故障自診斷機(jī)制,滿足ISO 26262 ASIL D級功能安全要求;以及如何在開放生態(tài)中與更多算法、工具鏈和服務(wù)伙伴協(xié)同創(chuàng)新,推動(dòng)智能駕駛技術(shù)在更多細(xì)分場景的應(yīng)用與商業(yè)模式創(chuàng)新等都是吉利正面臨諸多挑戰(zhàn)。

通過底層模塊化整車架構(gòu)的迭代升級、星級算力平臺(tái)與合成數(shù)據(jù)平臺(tái)的構(gòu)建、全域AI大模型的落地,以及“千里浩瀚”智能駕駛系統(tǒng)的分層部署,吉利汽車正一步步將“智能吉利2025”愿景轉(zhuǎn)化為技術(shù)與產(chǎn)品實(shí)力,為中國車企在全球智能駕駛賽道上提供了可復(fù)制的技術(shù)路徑和產(chǎn)業(yè)化經(jīng)驗(yàn)。未來,隨著技術(shù)的不斷優(yōu)化與生態(tài)的持續(xù)壯大,吉利有望在智能駕駛領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更高層次的跨越,為用戶帶來更安全、更高效、更智能的出行體驗(yàn)。

審核編輯 黃宇

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