吉利“賽馬”：千里智駕如何化解內(nèi)部掣肘

　　智能駕駛已成車企未來存亡關(guān)鍵。

　　吉利（00175）成立重慶千里智駕科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱“千里智駕”），推“千里浩瀚”系統(tǒng)，欲追趕特斯拉（TSLA）、華為。然而多線并行、權(quán)責(zé)不明的隱憂，正讓這艘巨輪面臨迷航暗礁，吉利內(nèi)部治理智慧備受考驗(yàn)。

　　合資新生，協(xié)同隱憂初現(xiàn)

　　2025年3月，千里智駕正式成立，注冊(cè)資本1050萬(wàn)元，由吉利控股旗下浙江吉潤(rùn)、螞蟻集團(tuán)旗下邁馳智行、寧波路特斯機(jī)器人及智江眾旺共同出資。吉利注入十四項(xiàng)智駕研發(fā)技術(shù)所有權(quán)或共享權(quán)，邁馳智行貢獻(xiàn)車BU業(yè)務(wù)及資產(chǎn)，路特斯提供三項(xiàng)技術(shù)使用權(quán)。合資模式旨在整合多方資源，加速智能駕駛研發(fā)與商業(yè)化落地，并分擔(dān)高昂的研發(fā)成本，拓展市場(chǎng)應(yīng)用場(chǎng)景。

（來源：企查查）

　　然而，這種多元且復(fù)雜的股權(quán)結(jié)構(gòu)，在帶來資源協(xié)同可能性的同時(shí)，也天然地埋下了決策流程復(fù)雜、權(quán)責(zé)邊界模糊的重大隱憂。在關(guān)鍵的技術(shù)路線選擇上，是優(yōu)先發(fā)展低成本純視覺方案（可能魯棒性不足），還是高成本多傳感器融合方案（需適配高算力芯片）？吉利、螞蟻和路特斯三方能否迅速達(dá)成共識(shí)將是巨大挑戰(zhàn)。一旦技術(shù)主導(dǎo)權(quán)歸屬不清，就可能導(dǎo)致研發(fā)方向搖擺。

　　更深層次的矛盾則體現(xiàn)在商業(yè)化節(jié)奏與利益分配上。螞蟻集團(tuán)可能優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)生態(tài)構(gòu)建與場(chǎng)景落地速度，路特斯側(cè)重高端品牌的極致智駕體驗(yàn)與安全冗余，吉利則需平衡多品牌矩陣的普適性與成本效益。這些差異恐導(dǎo)致算法標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、硬件適配沖突，甚至底層架構(gòu)重復(fù)開發(fā)，形成“拼湊感”而非無縫集成。這不僅將推高資金、人力、時(shí)間等協(xié)同成本，還可能拖慢研發(fā)進(jìn)程，削弱吉利在智能駕駛領(lǐng)域的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

　　“千里浩瀚”雄心，法規(guī)掣肘

　　吉利以“千里浩瀚”系統(tǒng)為核心，覆蓋H1至H9五個(gè)層級(jí)，展現(xiàn)出清晰的技術(shù)雄心。H1已搭載于銀河E8，支持高速NOA，算力達(dá)100TOPS；H9采用雙Thor芯片（2000TOPS算力）與13V5RXL傳感器，計(jì)劃2025年下半年量產(chǎn)，支持城市無圖NOA與泊車代駕。吉利還依托30顆在軌衛(wèi)星，提供厘米級(jí)高精度定位與災(zāi)害預(yù)警，宣稱打造“防作死模式”，旨在最大限度提升駕駛安全性。

　　然而，盡管吉利的技術(shù)布局看似全面且極具前瞻性，但其L3級(jí)自動(dòng)駕駛的量產(chǎn)目標(biāo)卻面臨嚴(yán)峻的法規(guī)掣肘。L3級(jí)意味著車輛在特定條件下承擔(dān)主要駕駛責(zé)任，這使得事故發(fā)生時(shí)的責(zé)任認(rèn)定變得異常復(fù)雜——是車輛系統(tǒng)的問題、基礎(chǔ)設(shè)施的缺陷，還是駕駛員接管不及時(shí)？目前，全球主要國(guó)家和地區(qū)對(duì)L3級(jí)自動(dòng)駕駛的法律法規(guī)尚未形成統(tǒng)一且成熟的標(biāo)準(zhǔn)，多數(shù)仍處于探索或有限試點(diǎn)階段：例如德國(guó)允許高速公路L3測(cè)試，但要求明確的責(zé)任劃分標(biāo)準(zhǔn)。國(guó)內(nèi)目前仍以L2+為主，L3法規(guī)尚未完善，吉利需要投入數(shù)億元應(yīng)對(duì)多市場(chǎng)準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，無疑增加了合規(guī)成本與開發(fā)難度。

　　這種法規(guī)不確定性疊加漫長(zhǎng)且不確定的安全驗(yàn)證周期——需要在各種極端天氣、復(fù)雜交通場(chǎng)景下積累海量數(shù)據(jù)并進(jìn)行嚴(yán)苛的實(shí)車測(cè)試，無疑為吉利H9的量產(chǎn)目標(biāo)蒙上了一層陰影。同時(shí)，市場(chǎng)和消費(fèi)者對(duì)高階智駕的期待往往超前于實(shí)際落地，一旦L3級(jí)功能因法規(guī)限制或驗(yàn)證周期而延遲或受限，可能會(huì)與品牌宣傳形成落差，影響其市場(chǎng)接受度與口碑。

　　算法補(bǔ)強(qiáng)，落地步伐加速

　　吉利深刻認(rèn)識(shí)到軟件算法在智能駕駛中的核心地位，正積極通過多重舉措補(bǔ)齊自身在此領(lǐng)域的短板。其核心策略是自研AI-Drive大模型，通過每小時(shí)生成萬(wàn)公里級(jí)虛擬駕駛場(chǎng)景，將模型訓(xùn)練效率提升高達(dá)30倍，顯著加速算法迭代優(yōu)化。

　　同時(shí)，吉利與國(guó)內(nèi)領(lǐng)先AI公司DeepSeek進(jìn)行深度合作，針對(duì)無保護(hù)左轉(zhuǎn)、高密度車流穿插、雨雪霧等極端天氣場(chǎng)景，優(yōu)化復(fù)雜決策能力，從而顯著增強(qiáng)模型魯棒性與安全性。例如，DeepSeek算法優(yōu)化后，無保護(hù)左轉(zhuǎn)成功率從85%提升至95%，顯著降低事故風(fēng)險(xiǎn)。

　　硬件層面，吉利與RoboSense合作，為銀河E8等旗艦車型配備高性能激光雷達(dá)，增強(qiáng)城市NOA的感知精度與可靠性。在商業(yè)化落地方面，吉利通過曹操出行（02643）Robotaxi在蘇州、杭州試運(yùn)營(yíng)，計(jì)劃2025年將每公里成本降至1元。這不僅能積累真實(shí)路況數(shù)據(jù)，為算法驗(yàn)證與商業(yè)模式創(chuàng)新奠定基礎(chǔ)，也探索了共享出行市場(chǎng)的潛力。

　　然而，這種看似全面的算法補(bǔ)強(qiáng)與落地加速，其背后也隱藏著復(fù)雜的整合挑戰(zhàn)。 DeepSeek作為外部技術(shù)輸入方，其底層技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理規(guī)范與吉利自研體系能否無縫對(duì)接是關(guān)鍵。若數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，可能導(dǎo)致算法迭代延誤6-12個(gè)月，增加數(shù)千萬(wàn)研發(fā)成本；數(shù)據(jù)壁壘若未打通，更可能降低訓(xùn)練效率10%-20%，直接影響系統(tǒng)穩(wěn)定性與用戶體驗(yàn)。吉利必須在快速落地與技術(shù)成熟度、安全性之間進(jìn)行審慎權(quán)衡，避免倉(cāng)促推進(jìn)引發(fā)安全隱患或用戶投訴。

　　內(nèi)部多團(tuán)隊(duì)并行，博弈加劇

　　吉利智駕研發(fā)主要由三支核心團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)：印奇領(lǐng)銜的千里科技（601777）專注于前沿AI算法探索與創(chuàng)新；王軍負(fù)責(zé)“千里浩瀚”系統(tǒng)的整體集成，強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)性與安全性；而吉利研究院則承擔(dān)將技術(shù)方案轉(zhuǎn)化為可量產(chǎn)、符合車規(guī)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的重任。這種看似分工明確的架構(gòu)，實(shí)則內(nèi)部暗流涌動(dòng)，在數(shù)據(jù)歸屬、模型標(biāo)準(zhǔn)以及產(chǎn)品發(fā)布節(jié)奏等關(guān)鍵環(huán)節(jié)可能存在顯著分歧，進(jìn)而加劇了內(nèi)部團(tuán)隊(duì)間的博弈。

　　具體而言，印奇團(tuán)隊(duì)傾向于追求極致的端到端大模型，需海量數(shù)據(jù)與快速迭代；王軍作為系統(tǒng)集成方，更注重系統(tǒng)冗余安全與可靠性，傾向保守路線和更長(zhǎng)驗(yàn)證周期；研究院則將車規(guī)級(jí)穩(wěn)定性放在首位，對(duì)新技術(shù)導(dǎo)入持謹(jǐn)慎態(tài)度。這種各自為政的技術(shù)偏好，導(dǎo)致在數(shù)據(jù)權(quán)限歸屬上頻繁出現(xiàn)拉鋸戰(zhàn)——例如行車數(shù)據(jù)優(yōu)先用于模型訓(xùn)練還是OTA調(diào)優(yōu)？模塊標(biāo)準(zhǔn)不一也可能導(dǎo)致兼容困難，形成“數(shù)據(jù)孤島”，影響協(xié)同效率。

　　多團(tuán)隊(duì)并行的模糊權(quán)責(zé)邊界和潛在的利益沖突，極易引發(fā)內(nèi)部摩擦，造成重復(fù)研發(fā)和資源浪費(fèi)，不必要地增加成本，并嚴(yán)重拖慢決策效率與產(chǎn)品發(fā)布節(jié)奏。正如社交平臺(tái)上網(wǎng)友評(píng)論：“吉利技術(shù)猛，但團(tuán)隊(duì)能不能擰成一股繩，這才是大問題?！?業(yè)內(nèi)觀察人士警告，若吉利無法建立一個(gè)擁有強(qiáng)大權(quán)威和協(xié)調(diào)能力的中臺(tái)部門，對(duì)各方進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)劃和資源調(diào)配，吉利極有可能重蹈華為車BU曾經(jīng)因內(nèi)部協(xié)調(diào)失敗導(dǎo)致效率低下的覆轍，嚴(yán)重阻礙L3級(jí)自動(dòng)駕駛的規(guī)?；涞剡M(jìn)程。

　　多車型多路線，研發(fā)成本激增

　　吉利旗下品牌繁多，涵蓋極氪、領(lǐng)克、銀河等，每個(gè)品牌下又車型眾多，且在智駕系統(tǒng)與芯片選擇上呈現(xiàn)多樣化，甚至探索不同的技術(shù)路線。例如，銀河E8當(dāng)前采用H1方案，算力為100TOPS；而面向高端市場(chǎng)的車型則計(jì)劃搭載H9方案，配備雙Thor芯片，算力高達(dá)2000TOPS。這種差異化布局，雖然能在不同細(xì)分市場(chǎng)滿足用戶需求，但也導(dǎo)致技術(shù)棧與硬件配置的排列組合極為復(fù)雜。

　　部分車型可能偏向激光雷達(dá)與視覺融合感知方案，以實(shí)現(xiàn)高精度定位和環(huán)境理解；另一些車型則可能探索成本更低的純視覺方案。這不僅意味著需要適配不同芯片與傳感器組合，更深層的問題在于如此分散的技術(shù)路徑顯著推高了整體研發(fā)成本，可能導(dǎo)致數(shù)億元的額外支出。包括算法適配、硬件驗(yàn)證、軟件測(cè)試以及測(cè)試資源分?jǐn)偟雀黜?xiàng)開支都會(huì)大幅增加。

　　同時(shí)，研發(fā)力量的分散也可能干擾核心技術(shù)方向的確立和資源的集中投入。例如，極氪作為高端智能電動(dòng)品牌，追求極致智駕體驗(yàn)，自然傾向于高算力、高配置方案；而銀河品牌為實(shí)現(xiàn)“智駕平權(quán)”或簡(jiǎn)化功能以控制成本，研發(fā)優(yōu)先級(jí)難以統(tǒng)一。

　　正如社交平臺(tái)上的網(wǎng)友吐槽：“吉利車型太多，智駕方案五花八門，感覺像在試錯(cuò)?！比艏荒苡行д隙嘬囆?、多路線的研發(fā)體系，研發(fā)成本激增與方向混亂將嚴(yán)重拖慢其智駕技術(shù)整體的成熟與落地進(jìn)程。

　　多品牌協(xié)同，成本矛盾凸顯

　　極氪、領(lǐng)克、銀河等品牌在市場(chǎng)定位、目標(biāo)用戶群體和產(chǎn)品策略上存在顯著差異。這種品牌定位的多元化，使得各品牌在智能駕駛方案的采納上，對(duì)“千里浩瀚”系統(tǒng)的配合度與接受度存在變數(shù)。各品牌此前積累的技術(shù)路線慣性是其一，它們?cè)凇扒Ю锖棋蓖瞥鲋翱赡芤呀?jīng)進(jìn)行了自身的智駕研發(fā)投入，形成了特定的技術(shù)棧和供應(yīng)商體系，貿(mào)然全面切換至統(tǒng)一平臺(tái)，將面臨巨大的時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本。

　　更深層次的矛盾在于成本控制與技術(shù)普惠之間的沖突。

　　吉利雄心勃勃地提出2025年銀河品牌銷量目標(biāo)100萬(wàn)輛，并計(jì)劃通過搭載H7方案的旗艦車型來突圍市場(chǎng)，但同時(shí)又設(shè)定了10萬(wàn)元級(jí)車型“智駕平權(quán)”的宏偉目標(biāo)。然而，要實(shí)現(xiàn)高階智能駕駛，通常需要配備高算力芯片、多顆高清攝像頭、毫米波雷達(dá)甚至激光雷達(dá)等昂貴硬件，這些成本可能高達(dá)數(shù)萬(wàn)元。這些高成本的配置，在10萬(wàn)元級(jí)別的車型上普及，無疑是一項(xiàng)巨大的財(cái)務(wù)挑戰(zhàn)，極可能導(dǎo)致“智駕平權(quán)”淪為一句空談。

　　這種深層次的成本矛盾直接關(guān)系到吉利的市場(chǎng)定位與整體品牌形象。正如社交平臺(tái)上有網(wǎng)友吐槽：“吉利智駕宣傳得再高大上，但10萬(wàn)的車到底能用上多少高階功能？”如果吉利無法有效平衡高端旗艦的技術(shù)領(lǐng)先性與大眾車型的智駕普惠性，并解決消費(fèi)者對(duì)于“智駕縮水”的疑慮，那么其在不同細(xì)分市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力恐將受到嚴(yán)重影響，甚至可能損害消費(fèi)者對(duì)吉利整體智駕能力的信任。

　　行業(yè)競(jìng)速，追趕壓力倍增

　　當(dāng)前智能駕駛行業(yè)正處于前所未有的激烈競(jìng)速之中，先行者們已經(jīng)確立了各自的優(yōu)勢(shì)，給后來者帶來了巨大的追趕壓力。

　　特斯拉FSD憑借其獨(dú)特的純視覺方案和端到端大模型，在全球擁有數(shù)百萬(wàn)車主的數(shù)據(jù)積累，形成了強(qiáng)大的“數(shù)據(jù)飛輪效應(yīng)”——即用戶數(shù)據(jù)越多，算法迭代越快，用戶體驗(yàn)越好，進(jìn)而吸引更多用戶，使其在算法成熟度上遙遙領(lǐng)先。華為ADS則依靠從自研芯片到操作系統(tǒng)，再到算法，實(shí)現(xiàn)了高效的快速迭代和場(chǎng)景落地，尤其在精確導(dǎo)航的前提下于城市復(fù)雜路況表現(xiàn)堪用。而小鵬（XPEV/09868）XNGP則憑借其在城市NOA（導(dǎo)航輔助駕駛）領(lǐng)域的大規(guī)模普及和用戶口碑，在特定場(chǎng)景下形成了先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

　　相形之下，吉利雖然擁有星睿智算中心2.0（提供23.5 EFLOPS的強(qiáng)大算力支撐），以及高達(dá)750萬(wàn)輛L2級(jí)車輛的龐大數(shù)據(jù)積累，但如何將這些看似可觀的“堆料”高效轉(zhuǎn)化為算法的真正成熟度與用戶生態(tài)的黏性，仍是其面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。這不僅涉及數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注和訓(xùn)練的巨大工程，更在于如何通過實(shí)際路測(cè)和用戶反饋，不斷打磨算法，使其在平順性、可靠性和安全性等維度達(dá)到用戶預(yù)期。正如網(wǎng)友評(píng)論所指：“吉利技術(shù)堆料猛，但感覺步子邁太大，落地能不能跟上是個(gè)問題”？

　　行業(yè)人士也一針見血地指出，吉利亟需將其技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為真正可感知的用戶體驗(yàn)和差異化的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，否則，在面對(duì)特斯拉、華為、小鵬這些已經(jīng)占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢(shì)并形成用戶心智的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手時(shí)，將難以有效撼動(dòng)其市場(chǎng)地位，在智能駕駛這場(chǎng)淘汰賽中面臨被邊緣化的風(fēng)險(xiǎn)。

　　智駕未來：遠(yuǎn)見與實(shí)行的落差

　　千里智駕的成立與“千里浩瀚”系統(tǒng)的發(fā)布，無疑彰顯了吉利從過去相對(duì)分散的智能駕駛研發(fā)模式，轉(zhuǎn)向集中資源、全力突圍的堅(jiān)定決心。然而，在這一雄心勃勃的戰(zhàn)略布局之下，吉利智駕之路卻充滿了不確定性和重重迷霧。

　　這些“迷霧”不僅源于內(nèi)部：包括多團(tuán)隊(duì)并行帶來的權(quán)責(zé)沖突與技術(shù)路線分歧；多品牌協(xié)同中，不同定位帶來的技術(shù)路線慣性與成本控制的矛盾；以及多車型多路線造成的研發(fā)資源分散與成本激增。也來自外部：如L3級(jí)自動(dòng)駕駛法規(guī)尚未成熟帶來的量產(chǎn)不確定性，以及行業(yè)競(jìng)速中，特斯拉、華為、小鵬等先行者已形成的強(qiáng)大技術(shù)壁壘和用戶生態(tài)黏性。吉利智駕要實(shí)現(xiàn)突破，核心挑戰(zhàn)在于如何將龐大的技術(shù)“堆料”轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定、可靠、且能被用戶感知并接受的實(shí)際體驗(yàn)。

　　在智能駕駛這場(chǎng)關(guān)乎企業(yè)未來的“淘汰賽”中，吉利亟需整合內(nèi)部力量，化解深層次的權(quán)責(zé)沖突、成本矛盾及研發(fā)亂象。

　　2018年5月30日，吉利控股集團(tuán)董事長(zhǎng)李書福在《十年二十人》節(jié)目中曾發(fā)表深刻見解：“特斯拉本質(zhì)是要構(gòu)建線上技術(shù)，不像中國(guó)企業(yè)花幾億找個(gè)工程公司就搞幾輛電動(dòng)汽車，這沒用?！彼鞔_指出，特斯拉的核心目標(biāo)并非傳統(tǒng)汽車制造，而是致力于打造一個(gè)基于軟件和數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)，汽車在其戰(zhàn)略中只是技術(shù)落地的載體。李書福后續(xù)也在不同場(chǎng)合多次重申類似觀點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)汽車產(chǎn)業(yè)的未來在于智能化和軟件定義。

　　平心而論，李書福的這一判斷，無論是從時(shí)間維度還是深度理解上，都可謂看得早、看得準(zhǔn)、看得遠(yuǎn)。然而，時(shí)隔七年，審視吉利在智能化、電動(dòng)化領(lǐng)域的實(shí)際進(jìn)展時(shí)，卻不難發(fā)現(xiàn)，其距離李書福當(dāng)年勾勒的宏偉藍(lán)圖，以及與行業(yè)先行者特斯拉相比，仍存在不小的差距，內(nèi)部治理亂象可能是核心掣肘。

（文章來源：財(cái)中社）

(原標(biāo)題：吉利“賽馬”：千里智駕如何化解內(nèi)部掣肘)

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