简介：2025年11月5日，小鹏汽车“涌现Emergence”科技日释放两大战略信号：第二代VLA智驾系统与图灵AI芯片获大众汽车定点合作，全栈自研Robotaxi计划2026年在北上广深等10城启动试运营。这不仅标志着小鹏从“智能车企”向“物理AI出行服务商”的转型跃迁，更以“端到端技术架构+生态协同落地”的组合拳，直击Robotaxi商业化“硬件成本高企、场景适配滞后、盈利模型模糊”三大行业痛点——其落地成效或将成为判断智能出行行业商业化拐点的核心观测指标。一、行业困局：规模已起，盈利无解当前国内Robotaxi市场已从“技术验证期”迈入“规模化运营初期”。据头部企业百度萝卜快跑2025年5月披露数据，其已覆盖全球15座城市（国内12城），部署超1000辆无人车，累计订单量突破1100万单，武汉、广州部分区域已实现“全场景无人驾驶运营”。政策端，深圳、武汉等10余个城市先后出台完全无人驾驶运营细则，为商业化扫清制度障碍。小鹏选择北上广深等政策开放度高、出行需求密度大的核心城市首发，正是对“政策红利+市场需求”双要素的精准卡位。行业竞争呈现两大核心矛盾：技术路线上，百度、小马智行等主流玩家采用“激光雷达+视觉”多传感器融合方案，虽保障感知精度但推高硬件成本；商业化效率上，头部企业单车日均订单约15-20单、客单价与传统网约车基本持平，但“高精地图依赖导致的3-6个月场景适配周期”，显著推高运营成本，形成“技术可行但商业难盈利”的行业僵局。在此背景下，小鹏“纯视觉+VLA大模型”的技术路线，试图通过架构革新打破这一平衡。企业技术路线单车硬件成本覆盖城市数累计订单量（截至2025.5）新场景适配周期无人化运营范围百度萝卜快跑激光雷达+视觉成本较高国内12城超1100万单3-6个月武汉/广州部分区域小马智行激光雷达+视觉成本较高国内8城-2-4个月深圳前海/广州南沙小鹏（计划）纯视觉+VLA大模型50万元以内（计划目标）国内10城-2周内（计划目标）北上广深等10城全域二、小鹏解法：VLA大模型与Robotaxi的“共生”针对行业三大痛点，小鹏Robotaxi从产品定义阶段即与VLA大模型深度耦合，并同步布局个人消费市场：计划2026年推出5座通勤、6座商务、7座家庭三款场景化Robotaxi，同时面向个人用户推出L4级私享版“Robo”车型。该私享车型与Robotaxi共享VLA端到端智驾技术、图灵芯片算力底座及车外交互系统，仅在座椅布局、座舱舒适性配置上差异化优化，预计2026年与Robotaxi同步交付，形成“B端共享运营+C端私享体验”的双轨服务体系。这种“技术同源复用+场景分层覆盖”的策略，既通过规模化效应摊薄研发成本，又实现对出行市场的全场景渗透。其公开的“单城盈利模型”具有行业参考价值：以广州单城投放500辆Robotaxi为例，基于行业公开运营数据假设单车日均订单18单、客单价25元，单月营收约675万元；硬件折旧（按5年折旧周期）、运营服务及数据标注成本合计约520万元，单月净利润约155万元，净利率达23%。这一模型首次为行业提供了清晰的“成本-收益”测算框架，核心支撑点正是VLA技术带来的效率提升与成本优化。技术亮点：VLA大模型的“端到端革命”发布会上重点升级的第二代VLA大模型，是小鹏Robotaxi破局的核心技术支点。其关键突破在于重构智能驾驶决策链路：彻底摒弃行业沿用十年的“视觉-语言-动作”三段式架构（先将视觉信号转化为语言描述，再生成控制指令），实现“视觉信号→动作指令”的端到端直接生成——这一过程类似人类“看到障碍物本能刹车”的直觉反应，无需经过“语义理解”中间环节。这种架构革新不仅使响应速度较主流方案提升3倍（从150毫秒压缩至50毫秒内），更消除了语言转译导致的信息损耗，何小鹏在发布会上强调“这是物理AI从‘功能实现’到‘体验优化’的关键跨越”。具体来看，三大技术亮点构建起“感知-决策-交互”全链路竞争优势：• 算力“超脑”：3000TOPS实现实时决策：车端搭载4颗自研图灵AI芯片，总算力达3000TOPS（即每秒300万亿次计算），可同步处理8路高清摄像头实时画面与毫米波雷达数据，算力密度较行业主流的英伟达Orin-X方案（单颗500TOPS）提升3倍。更关键的是“芯片-算子-模型”全栈协同优化：VLA模型可直接调用芯片底层算力资源，避免传统方案的“算力冗余损耗”，复杂路况下决策延迟较百度萝卜快跑低40%。• 场景“超泛”：2周完成新城市适配，暴雨天感知距离达80米：依托近1亿条真实驾驶视频（等效人类司机6.5万年驾驶经验）的无标注训练，VLA模型具备极端场景自主学习能力——例如暴雨天气摄像头被雨水遮挡时，可通过“雨滴轨迹预测+路面反光特征分析”补全感知信息，实测行人识别距离达80米，仅比百度激光雷达方案（85米）缩短6%，但硬件成本降低40%。更具颠覆性的是“无图化部署”：无需提前绘制高精地图，新城市落地仅需2周数据采集与模型微调，较百度、小马智行“3-6个月适配周期”效率提升10倍以上。• 交互“超懂”：VLM加持实现人车自然对话：第二代VLA融合VLM（视觉-语言模型）能力，不仅对中国特色路况（如外卖车穿行、非机动车逆行）识别准确率达98%（超行业均值15%），更支持“视觉场景+自然语言”深度交互。例如，乘客说“前面路口拥堵”，系统可结合实时路况画面自动规划绕行路线并语音反馈；车外交互端，车顶遮阳板动态显示“请优先通行”动画+语音提示的组合方案，发布会现场演示显示该功能可降低60%人车误判率，被行业视为“无人车信任体系建设的关键突破”。三、生态协同：加速商业化的“第三极”若说VLA与Robotaxi是“技术+载体”的核心双轮，针对Robotaxi业务的跨界合作则是加速商业化落地的关键支撑。发布会披露的两大合作方向，分别从“技术降本”与“场景运营”维度为Robotaxi构建竞争壁垒。技术输出：大众合作开创行业先河作为发布会重磅合作，小鹏与大众的协同将间接降低Robotaxi成本。据南方都市报报道，大众已确定成为小鹏第二代VLA模型首发战略合作伙伴，同时小鹏自研图灵AI智驾芯片获大众MQB Evo及MEB平台定点采购。双方合作形成的技术协同效应与规模化采购量，将显著摊薄研发成本——这一红利同步惠及Robotaxi业务，助力其核心硬件（如图灵芯片）采购成本下降，为实现“50万元以内单车成本”目标提供支撑。这种“乘用车与Robotaxi技术同源、供应链共享”的模式，打破了传统Robotaxi“独立研发、成本高企”的行业困境，符合汽车产业“规模化降本”的底层逻辑。场景落地：高德赋能“流量+数据”双引擎与高德地图的全球合作则为Robotaxi打通运营关键链路。接入高德月活超8亿的出行平台后，用户无需下载独立APP，通过高德地图“Robotaxi”入口即可完成叫车、支付全流程；高德“空间智能”能力提供三大核心支撑：基于城市交通全局感知的实时路况预测、1公里超视距车路协同感知，以及海量真实场景训练数据反哺模型迭代，使小鹏Robotaxi在拥堵路段、无保护左转等复杂场景决策效率提升40%以上。双方计划借助高德全球地图服务，推动Robotaxi首批登陆新加坡、迪拜等国际化都市，加速全球化布局。结语：闭环决胜——智能出行的终局之战小鹏方案的行业价值，不仅在于提出一套技术组合，更在于构建了“大模型定义交互规则+量产载体验证技术价值+生态合作加速商业化”的完整闭环。随着2025年底VLA先锋体验、2026年Robotaxi试运营的推进，小鹏正将“物理AI重构出行”的愿景转化为实践。这不仅重新定义智能出行技术标准，更标志着中国车企从“技术追随者”向“全球规则制定者”的角色转变。对行业而言，智能驾驶竞争已从“单一功能参数比拼”升级为“模型+芯片+场景”的综合闭环较量——缺乏全栈自研能力与生态整合能力的企业，或将逐步沦为“硬件代工方”；而掌握闭环优势的玩家，将主导下一代出行生态的发展方向。 互动：小鹏用“纯视觉”挑战行业主流的“激光雷达”路线，您认为这是一条降本增效的捷径，还是过于理想化的冒险？而技术路线之争的核心究竟是成本、精度还是场景适配效率？

简介：当智能驾驶进入技术沉淀与政策监管双重深化期，当新能源汽车产能扩张催生柔性生产刚需，小鹏、特斯拉等头部车企扎堆涌入人形机器人赛道，绝非一时兴起的跨界炒作。这背后是汽车产业链从“四轮出行”向“全场景智能”的战略延伸，是技术复用、供应链协同与场景闭环的必然选择，尤其近年来行业密集迎来量产落地、零部件企业跨界、政策加码，这场“造车到造人”的变革正加速重构汽车产业生态，更重塑着上下游供需格局。一、战略逻辑：车企造机器人的三大核心支撑不同于传统机器人企业“从零搭建”的艰难，汽车品牌的机器人研发依托智能汽车积累的技术、供应链与场景优势，形成三大核心支撑，且深度绑定汽车产业需求：1. 技术复用：自动驾驶“大脑”的完美迁移智能汽车的感知、算法与芯片技术可无缝迁移至人形机器人，形成“数据飞轮”效应。特斯拉Optimus V3灵巧手的高频精确动作，核心依赖FSD视觉神经网络迁移训练，其8摄像头系统与汽车感知架构高度同源；而Optimus积累的精细操控数据，反哺FSD优化极端场景物理预测精度。小鹏IRON机器人搭载的图灵AI芯片实现“一芯三用”，同步支撑自动驾驶、机器人控制与飞行汽车，即将发布的智能系统可通过视觉语言输入生成任务指令，技术内核与智能座舱交互逻辑同源。这种“四轮智能”与“具身智能”的双向赋能，大幅缩短车企机器人研发周期。2. 供应链协同：70%部件通用，车规级标准筑高墙机器人核心部件与智能汽车供应链重合度超70%，车企规模化制造能力与成熟供应商体系成为降本关键。特斯拉Optimus V3复用Model Y相关电池技术，核心关节执行器由汽车领域头部供应商配套，工厂产能逐步扩张；比亚迪将刀片电池、永磁同步电机直接应用于机器人，核心关节模组成本显著低于外购，减速器通过汽车成熟工艺实现成本优化。更重要的是，车规级可靠性标准构建核心壁垒——均胜电子将汽车域控制器技术迁移至机器人“大小脑”研发，部件通过车规级无故障运行测试，适配汽车工厂严苛环境，目前已与多家机器人企业达成战略合作，定制化部件实现批量供货。3. 场景闭环：自有工厂是商业化“第一试验场”车企自有工厂成为机器人落地“最佳试验场”，规避“实验室原型机”商业化难题。小鹏IRON在广州工厂参与车型分拣、拧螺丝等任务，失误率控制在极低水平，关节模组、谐波减速器等核心部件由长期合作的汽车零部件企业提供并完成送样验证；奥迪超级智能生态工厂打造“机器人造机器人”模式，高自动化焊接精度与高效螺栓拧紧系统显著提升生产效率。多家车企依托既有汽车装备供应经验，推动机器人在产线精密作业、厂区智能巡检等场景快速适配落地。二、竞争格局：中外车企的路径差异与量产竞速基于核心支撑的差异，中外头部车企形成差异化研发路线，但均以“汽车生态延伸”为核心目标。随着量产节点临近，行业竞争白热化，供应链整合能力成为关键胜负手：1. 国际品牌：技术深耕，瞄准“汽车工业+AI劳动力”双场景• 特斯拉：Optimus V3为技术标杆，灵巧手突破叠加语言模型自然交互，已在汽车工厂完成电池组装、零件分拣测试。马斯克公开量产时间表：2025年底小规模量产，2030年目标大规模量产。其供应链形成稳定梯队，中国供应商深度嵌入，绿的谐波等企业减速器产品已应用于相关项目。• 现代汽车：通过波士顿动力强化Atlas性能，汽车零件分拣准确率行业领先，动作速度较传统机械臂显著提升。同步探索自动驾驶车辆与机器人协同物流方案，构建“移动+操作”供应链服务闭环，核心部件优先选择原有汽车供应商技术适配。2. 中国品牌：量产加速，主打“成本控制+场景协同”• 小鹏：明确2026年量产目标，IRON机器人定位L3级具身智能，11月5日AI科技日将公布更多细节。最新专利显示其正构建高阶操作系统，一体化压铸骨架由汽车核心供应商广东鸿图提供，关键部件通过耐久性测试，供应链复用率较高。• 比亚迪：走“成本革命”路线，目标降低工业机器人单价。旗下工厂转产机器人关节电机，计划大规模投入产线形成产能闭环，机器人干活效率优于人工，核心零部件优先采购自长期合作国产供应商。• 蔚来、吉利：蔚来新增“NOMI”商标注册用于人形机器人，计划复用智驾芯片与全域操作系统技术，供应链延续汽车领域合作伙伴；吉利通过与优必选合作加速智慧工厂机器人部署，聚焦零部件搬运、质检场景，由拓普集团等供应商提供关节执行器。三、产业链重构：零部件企业的“第二增长曲线”车企入局人形机器人不仅是技术跨界，更在深度改写汽车产业链价值边界。随着竞争加剧与量产推进，产业链各环节迎来结构性变革，尤其零部件企业迎来“二次增长”机遇：1. 汽车零部件企业集体跨界，抢占机器人“心脏”与“关节”传统汽车零部件企业依托车规级制造经验加速向机器人领域延伸，形成独特竞争力。均胜电子提出“汽车+机器人”双赛道定位，与智元机器人成立合资公司，推出一体化全域控制器并实现量产；拓普集团拆分机器人事业部，将汽车底盘电驱技术迁移至关节执行器研发，产品批量供货；多家企业通过与车企深度绑定，从汽车装备供应商转型为“机器人+工业”解决方案提供商，凭借既有客户资源与制造能力快速切入赛道，形成业务闭环。2. 工厂进化：人机协同2.0，开启柔性制造新纪元人形机器人推动汽车生产从“固定自动化”迈向“柔性智能化”。宝马与Figure AI合作的机器人，车身装配公差控制精度高，速度较人工大幅提升；比亚迪机器人与机械臂协同作业，产线效率显著提升且成本低于传统自动化设备，适配多车型混线生产需求。汽车工厂部署的AGV机器人实现物料自动转运，通过与原有产线设备深度集成提升物流效率。这种“机器人主导的精密制造”重新定义生产品质标准，而零部件企业的快速响应能力成为车企实现柔性生产的关键支撑。3. 生态延伸：从“出行工具”到“移动服务网络”长期来看，机器人将成为汽车生态的重要延伸，填补服务链条空白。小鹏计划结合机器人与自动驾驶车辆打造“移动服务站”，提供远程车辆诊断、电池检测等售后任务，机器人核心部件供应商有望同步切入售后服务体系；特斯拉Optimus未来可与FSD车辆协同完成零部件配送，构建智能物流网络。各类机器人产业发展大会将集中展示汽车与机器人融合成果，核心零部件技术突破或成行业拐点，进一步推动上下游供需协同。结语：车企“造人”，一场关乎未来的生态卡位战车企造机器人并非“不务正业”，而是智能汽车产业发展到一定阶段的必然选择。近年来新品爆发、零部件企业跨界、政策加码，印证了赛道潜力——当自动驾驶、车载芯片、智能座舱技术积累达临界点，人形机器人成为承接这些能力的最佳载体，更是打开未来增长空间的钥匙。对于汽车产业上下游从业者，关注车企机器人布局本质是把握产业链延伸方向、供需协同新机遇与未来生态竞争格局。这场竞赛的胜负，不在于谁先造出“会动的机器人”，而在于谁能将汽车的技术、供应链与场景优势转化为机器人商业化能力，在于上下游企业能否精准把握供需变化实现协同共赢。 你认为车企入局人形机器人，最可能率先突破的是汽车精密装配场景，还是售后运维服务？对于零部件企业而言，应优先布局核心部件研发还是场景定制化服务？欢迎留言分享你的观点！

简介：2025世界智能网联汽车大会上，北京经开区车路云系统的实时演示成为焦点：自动驾驶公交车通过路侧设备捕捉300米外施工信息，云端快速完成路径重规划。这一协同场景并非概念演示——据大会发布的试点阶段性成果，交通信号灯信息服务、协同式避撞等十大功能场景已在全国试点城市规模化应用，商业化探索正式进入「规模验证期」，标志着中国主导的车路云一体化技术路线迎来关键突破。 一、技术破局：三大支柱撑起协同生态车路云一体化被业内视为突破高级别自动驾驶瓶颈的核心路径，其本质是通过「车辆-路侧-云端」深度协同，弥补单车智能的感知盲区与决策局限。这套系统的规模化落地，离不开网络通信、感知融合与云控平台三大技术支柱的协同突破，而大会披露的技术进展正为这一架构提供了坚实支撑。在网络通信层面，5G-A技术实现「车规级」性能突破。上海联通与华为联合示范区达成低时延、高上行速率的车联网通信基准，满足紧急避撞安全冗余。华为发布的5G-V2X模组已实现多款量产车型搭载，支持C-V2X直连通信，时延稳定性显著提升。中国信通院路线图明确：2030年乘用车5G渗透率、蜂窝车联网直连通信渗透率将大幅提升，为技术规模化筑牢基础。感知融合技术则解决了单车智能的"盲区痛点"。通过在重点路段部署雷视融合的路侧感知集群，结合通感一体基站，可实现400米范围内车道级的精准识别，对车辆、行人等交通要素的识别准确率超90%。大会发布的十大功能场景中，"协同式弱势交通参与者避撞""车辆感知信息共享"等场景正是这一技术的典型应用——当自动驾驶车辆遭遇强光或暴雨导致感知失效时，路侧设备与周边车辆的共享数据能即时补位。云控平台作为「智慧中枢」，实现数据协同与全局调度。北京经开区城市级云控平台已覆盖600平方公里，接入数百辆自动驾驶车辆，通过数字孪生技术实现交通流精准仿真；百度Apollo发布的云端大脑系统支持多城市规模化调度，在广州、重庆等7城落地形成「数据-模型-应用」闭环，为跨区域协同奠定基础。 二、商业落地：八大场景跑出变现加速度技术突破的最终价值在于商业化落地。大会数据显示，经过一年多试点，车路云一体化已在智慧公交、无人配送等八大领域实现规模化商用，形成可复制的盈利模式，其中交通出行与封闭场景成为首批见效的「价值高地」。智慧公交成为商业化「排头兵」。北京公交集团数据显示，车路协同系统使重点线路运营效率显著提升，能耗与运营成本有效降低；深圳巴士集团进一步实现「车-灯协同」，高峰期专用道通行能力大幅改善。下表为重点场景商业化成果对比：封闭与半封闭场景的商业化进程更具突破性。东风汽车与华为联合打造的5G车路云系统已覆盖武汉660公里开放道路，数百辆无人驾驶出租车与无人巴士实现全域穿梭；港口、矿山等场景中，无人集卡与智能调度系统结合，单车道通行效率与人力成本优化效果显著，国家能源集团准东露天煤矿的无人矿卡更成为「智能+低碳」作业的标杆案例。民生服务领域的创新同样亮眼。京东物流在亦庄部署的车路云一体化配送网络，通过云端调度实现车辆与配送点的精准匹配，配送时效与订单处理能力提升明显。智能充放电场景中，国家电网的车网互动项目让电动汽车成为"移动储能单元"，实现车主与电网的双向收益。 三、破局之道：从痛点破解看产业协同新路径尽管商用化取得突破，规模化推进仍面临「三重瓶颈」。中国工程院院士李克强在大会试点成果发布环节指出，当前存在架构标准碎片化、建设成本高企、商业模式单一三大痛点，部分地区出现「路车协同脱节」的资源浪费问题。破解这些难题，需要政策引导、市场运作与技术创新形成「三角支撑」合力。标准统一是首要突破口。大会发布的智能网联汽车标准化十大成果，已明确整车安全、功能安全、信息安全三大强制性国标，为产业划定"安全红线"。更关键的是，工信部正推进统一的车路云一体化标准体系建设，重点解决数据接口、通信协议等核心分歧。北京、上海等试点城市已率先实践，开放数千个路口的标准化信号数据，服务乘用车规模逐步扩大。成本分摊难题则需要创新商业模式。清华大学教授姚丹亚提出的"政府引导+社会参与"模式已在多地落地：北京经开区采用多元主体分担方式，有效降低单公里建设成本。重庆高新区更探索出"基础设施建设+数据服务"的盈利路径，通过向车企开放路侧感知数据实现可持续运营。产业协同正在加速形成合力。大会期间，15家车企联合发起"车路云一致行动"，推动技术规范互操作；中汽中心牵头成立的C-V2X应用推广工作组，汇聚了整车厂、通信企业等多方力量，优先聚焦高价值场景突破。芯驰科技等芯片企业与红旗、理想等车企的深度合作，实现了从"芯片-终端-场景"的全链条适配，印证了产业链协同的价值。 四、未来展望：2030智慧交通生态重构蓝图站在2025年的关键节点，车路云一体化的中国方案已完成从「跟跑」到「领跑」的转变；展望2030年，这套系统将深度重构交通出行与产业格局，大会发布的技术路线图与国际合作动态勾勒出清晰蓝图。技术层面，5G-A的全面普及将实现"毫秒级响应、公里级感知"，通感一体基站将成为道路标配，AI大模型则能实现交通流的精准预测与主动调度。届时，自动驾驶车辆不仅能"看见"周围环境，更能"预见"交通状况变化，交通事故率有望大幅降低。应用场景将从单点试点走向全域融合。京津冀、长三角等区域将实现跨城车路云系统互联，车主从北京自驾至天津，无需切换导航系统即可获得全程协同服务。"人-车-家-路-云"的智慧生态将成型：车辆自动规划最优充电与出行路线，回家前提前启动智能家居，道路设施主动避让急救车辆。产业格局将迎来重塑。传统车企将加速向"出行服务商"转型，科技公司与通信企业则深度融入产业链核心环节。更重要的是，中国方案将通过"一带一路"走向全球，正如北京市市长殷勇在大会开幕式上所言，北京将与全球伙伴共同打造产业高地，让车路云一体化技术成为全球交通变革的共同财富。结语：从协同共赢，到生态重构2025世界智能网联汽车大会不仅是车路云一体化技术的「成果展示台」，更是产业从分散探索走向协同共赢的「转折点」。当十大功能场景从图纸变为现实，当多元主体在标准统一与成本分摊中找到共识，中国方案正以「技术-商业-生态」三位一体的独特路径，为全球智能网联汽车发展提供新范式。未来，随着政策持续护航、技术深度迭代与国际合作深化，车路云一体化必将突破现有瓶颈，真正重构人、车、路、云的关系，让智慧交通从愿景走进每个人的日常。这场由中国引领的交通变革，已然开启加速键。互动讨论：在技术体系日趋完善的当下，推动车路云一体化从“示范”走向“普及”，您认为最需要优先突破哪一环？欢迎在评论区分享观点。

简介：9月28日重庆千里科技“智驾之夜”发布会，以“AFARI”品牌焕新、“One Brain”跨场景战略落地、L4智驾2026年中发布为三大核心锚点，标志着中国汽车产业“AI技术+整车制造”的协同模式进入实质性落地阶段。本文从技术路线差异化、产业生态协同性、商业化落地可行性三维度，拆解千里科技的AI造车逻辑，并剖析其对行业竞争格局的重塑影响。9月28日，重庆千里科技“智驾之夜”发布会落下帷幕。这场聚焦智能驾驶的行业盛会，不仅正式推出AI战略新品牌“AFARI”与“千里计划”，更通过智驾系统挑战重庆歌乐山连续弯道、盘龙立交桥多层交织、解放碑商圈人流密集等8D魔幻路况，以及新一代Agent OS的超自然交互演示，向行业传递出其从传统制造向“AI原生车企”转型的明确信号。这一转型不仅是企业自身的战略升级，更折射出中国智能汽车产业正从“硬件参数竞赛”转向“软件生态定义”的深层变革。品牌焕新：AFARI，以“温度科技”破局“AFARI”，一个融合“Afar”（远方）与“I”（智能）的品牌名称，暗藏“With AI, we go far”的愿景，首尾嵌“AI”、中间含“FAR”的巧妙设计，传递出“携手AI行至远”的核心理念。品牌标识以字母“A”为原型，通过黄金分割比叠加三层结构，象征战略引领、技术核心与组织执行的协同共生；而高饱和度的“千里红”标识色，打破了AI技术给人留下的冰冷印象，赋予科技以温度与活力，深刻呼应“用科技让生活更美好”的品牌主张。这一品牌焕新并非表层更名，而是千里科技锚定AI化、国际化的战略落子。当前智能汽车赛道中，多数品牌仍陷“激光雷达数量、算力值堆砌”的硬件内卷，AFARI则以“温度科技”构建差异化壁垒——相较于特斯拉的“纯理性技术导向”、华为的“全场景设备互联”，其“千里红”标识与情感化交互设计，更聚焦用户对科技“人性化体验”的核心需求，为后续技术商业化落地铺垫了独特的品牌认知。“千里计划”：构建跨场景智能生态发布会核心披露的“千里计划”，以“One Brain（统一AI大脑）、One OS（跨设备操作系统）、One Agent（超级智能助手）”为三大支柱，构建起覆盖“车-家-厂”的跨场景智能生态蓝图。One Brain作为整个生态的“智慧核心”，基于多模态大模型构建统一AI大脑，实现“一次训练，多场景复用”。例如，智驾感知模型经微调后即可应用于家用机器人，极大提升了技术资源的利用效率，打破了不同场景间的技术壁垒。One OS则着眼于设备协同，开发跨设备统一操作系统，整合用户在手机、汽车、智能家居等终端的记忆与行为数据。当用户在手机上设置“回家路线”，该信息可自动同步至车载系统，真正实现了设备间的无缝衔接。One Agent打造的超级智能助手，借助端云一体的融合记忆系统，提供高度个性化服务，通勤日自动推送避堵路线、根据用户习惯推荐音乐餐厅等场景已逐步成为现实。目前，“千里计划”已在智能家庭（Afari Home Robot）与智能工厂（Afari Factory Robot）领域实现初期落地。前者支持语音控家电、自动清洁及车载系统联动，后者通过AI视觉质检与流程优化，在吉利杭州湾工厂试点中达成生产效率与品控精度的双重提升，为汽车制造业“AI+工业互联网”的融合应用提供了可复制的实践模板。技术突破：智驾与交互双线并进千里科技的技术突破，是其在智能驾驶赛道建立竞争力的核心抓手。此次挑战重庆8D魔幻路况的智驾系统，核心技术亮点展现出对标行业头部的实力：端到端模型架构减少对传统“白盒规则”的依赖，在窄路会车、连续弯道等特定场景中数据利用效率显著优于传统分模块方案；RLM大模型（与阶跃星辰联合研发）通过强化学习范式动态优化决策逻辑，有效降低人工兜底规则的介入频率；硬件方案采用高算力平台搭配多激光雷达冗余设计，支持高速场景动态避障与复杂障碍物精准识别；泊车功能实现无图自学习跨楼层泊车，定位精度达到行业前沿水平。新一代智能座舱Agent OS同样展现出交互革新价值。基于阶跃星辰多模态大模型，其实现多模态情感交互——通过语音语调、面部表情识别用户情绪状态，语音响应延迟控制在0.8秒内，方言识别准确率达92%；全融合地图将3D车道级导航与智驾SR（场景重构）地图深度叠加，实时呈现路况、天气、地标等多维信息；“第三生活空间”理念下，座舱整合娱乐、办公、社交场景化功能，进一步拓展了汽车的使用边界。合作协同：吉利+千里，制造与AI的深度融合吉利控股集团董事长李书福与千里科技董事长印奇的现场对话，揭示了双方合作的底层逻辑——“制造底蕴+AI基因”的深度互补。吉利作为整车龙头，拥有覆盖研发、供应链、全球渠道的全产业链能力，为千里科技智驾技术提供规模化量产场景；千里科技在计算机视觉、大模型训练等领域的技术积累，则为吉利车型的智能化升级提供核心算法支撑，形成“技术研发-量产验证-数据迭代”的闭环。双方合资成立的“千里智驾”定位独立Tier 1供应商，除服务吉利体系外，已实现对外技术输出——奔驰斥资约13.4亿元入股千里科技并成为第五大股东，计划将其智驾方案搭载于2026年上市的纯电CLA车型。这一合作打破“自主车企+科技公司”的封闭协同惯性，开创跨品牌技术授权的新模式，与华为引望“多车企开放合作”的路径形成差异化竞争。据行业机构测算，依托吉利的规模化订单与奔驰的高端市场溢价，千里智驾2026年营收有望实现量级突破。L4落地前瞻：2026年量产，挑战仍存印奇在发布会上透露，L4级别智能驾驶解决方案正加速研发，计划于2026年中发布，并同步启动Robotaxi全链路产业布局。届时，“千里智驾3.0”将亮相，与吉利合作研发的Robotaxi专用车型也将推出，2026年底计划在全球10座城市部署超1000辆Robotaxi。不过，L4级智驾的商业化落地仍面临双重核心挑战。成本控制层面，尽管千里科技通过4D毫米波雷达替代部分激光雷达、单Orin芯片实现高速领航等硬件优化策略降低方案成本，但据行业调研，当前L4级Robotaxi单车硬件成本仍处于高位，需通过“运营数据变现+第三方技术授权”的多元盈利模式实现商业闭环；技术可靠性层面，传感器、算力、制动的三重冗余设计与城市级数字孪生仿真测试（已完成亿公里级模拟）虽提升系统稳定性，但重庆暴雨、山区浓雾等极端天气下的感知精度，仍需长期实路验证。对比百度Apollo（广州Robotaxi商业化运营）、小马智行（第七代Robotaxi 2025年下半年投运）等竞品，千里科技的核心优势在于“AI算法+整车制造”的协同效率，而商业化运营经验则是其需补足的短板。结语：AI正重塑汽车产业逻辑重庆千里科技“智驾之夜”发布会，不仅是企业的战略发布会，更是中国智能汽车产业转型的一个缩影。从品牌焕新锚定差异化赛道，到“千里计划”构建跨场景生态，再到与吉利、奔驰的产业协同，千里科技正以AI为核心驱动力，重构汽车的产品定义与产业生态逻辑。对重庆而言，此次发布会也与当地“智能网联新能源汽车之都”的建设目标形成共振，加速AI技术与汽车产业的深度融合。未来，随着2026年中L4级智驾方案的发布与Robotaxi的规模化部署，千里科技有望成为中国智能驾驶赛道的“第三极”力量。对行业而言，其“端到端模型+强化学习”的技术路线可能引发行业跟风，推动智能驾驶从“传感器堆料”向“算法效率竞赛”转型；对重庆汽车产业而言，千里科技与吉利的协同将补齐本地智能汽车“软件算法短板”，强化“制造+智能”的双轮驱动优势。中国汽车产业的AI变革，正从单点技术突破迈向全生态重构的关键阶段。小互动：对于千里科技的L4智驾落地前景、“AI+制造”的协同模式竞争力，或是你认为它能否真正成长为智能驾驶赛道的“第三极”？欢迎在评论区分享你的观点，与行业同仁共同探讨中国汽车AI化的机遇与挑战。

简介：中国汽车工程学会《2025智能座舱技术路线图》显示，情感交互已成为用户购车决策的核心权重因素，其满意度权重较2023年提升41%。在此背景下，吉利8月20日发布的Eva情感智能体以92%识别准确率撕开行业瓶颈，而哈曼Luna、LG健康监测系统同期发起的技术挑战，共同将智能座舱竞争推向“情感交互深度博弈”的新阶段。这场全球技术对标不仅关乎企业竞争力，更预示着行业从“硬件堆砌”向“人性洞察”的范式转移。一、行业痛点：情感交互成为智能座舱的核心短板当前智能座舱市场正面临三重结构性矛盾，亟待技术破局：• 交互效率瓶颈：传统语音助手对“快点”“有点冷”等模糊需求响应准确率不足60%，J.D.Power《2024中国智能座舱体验研究》显示，42%用户因交互复杂放弃使用功能；• 数据孤岛困境：多数车企智能系统局限于单一品牌，换车即需重新“调教”。盖世汽车研究院数据显示，仅30%车企支持跨品牌数据流转，用户体验连续性严重受损；• 技术普惠缺失：高阶情感功能多搭载于30万以上车型，15-25万主流市场情感功能渗透率不足15%，形成“智能体验断层”。智研咨询数据显示，2024年中国智能座舱市场规模达1347亿元，但用户满意度指数连续两年下滑（从820分降至795分），核心症结在于“重参数比拼、轻情感体验”的发展路径。二、技术拆解：吉利Eva的“感知-决策-服务”全链路创新作为行业首个量产的超拟人情感智能体，Eva的突破依托吉利5年沉淀的全域AI技术体系，在三大维度实现颠覆性创新：1.双脑协同架构：破解“离线弱、在线卡”行业痛点吉利AI座舱以云端星睿中心2.0与车端AI Box形成的双脑协同体系，重新定义了智能座舱的算力分配逻辑：• 云端大脑：部署于阿里云数据中心的星睿中心2.0，以23.5EFLOPS算力（中国车企第一）整合星睿AI大模型（1.2万亿参数）、阶跃多模态大模型及10Ttoken训练的知识库，负责“规划家庭露营路线并预订装备”等复杂跨生态任务。通过动态算力调度，可支持百万级车辆同时在线请求，延迟控制在200ms以内；• 车端大脑：每台车搭载的AI Box采用异构计算架构，以200TOPSNPU算力与200GB/s内存带宽运行70亿参数端侧模型，实现<500ms语音响应（比行业平均快30%），端到端任务准确率超98%。实测显示，地下车库等信号盲区中，其语音识别速度比特斯拉快0.8秒，比蔚来快0.5秒。这种“云负责知识广度、车负责实时响应”的架构，让Eva既能调用全网服务，又能保障核心功能稳定性。2.情感计算引擎：从“听指令”到“懂情绪”的代际跨越Eva最核心的竞争力在于“三维感知+双模型驱动”的情感计算能力，92%的情感响应准确率背后是三层技术支撑：• 多模态感知网络：通过6路麦克风阵列（360°声源定位）、DMS摄像头（微表情与视线识别）、车身传感器（驾驶行为采集）构建用户状态画像。例如捕捉到驾驶员频繁揉眼、打哈欠结合转向频率增加，可精准判断“驾驶疲劳”；• 双模型深度融合：星睿AI大模型与阶跃星辰语音模型协同解析语言情绪，对“快点！要迟到了”的焦虑指令优先触发“运动模式+最快路线”，对“今天有点累”的陈述则推荐“舒缓音乐+座椅按摩”；• 流动记忆机制：持续学习用户行为偏好，形成个性化服务模型。连续3次手动关闭自动启停后主动询问是否设为默认，每周五晚接孩子前10分钟推送“儿童模式”选项。实测显示，使用1个月后主动服务准确率达89%，用户手动操作减少42%。具体场景中，Eva能识别儿童哭闹并切换卡通语音讲绘本，感知堵车烦躁时推送解压路线，让座舱从工具进化为“有温度的伙伴”。3.跨品牌数据流转：打破“换车即失忆”体验断层依托吉利“一个ID”战略，Eva实现极氪、领克、银河等品牌服务无缝延续：• 分布式数据中台：联邦学习架构下，加密存储用户偏好并同步脱敏特征（如“23℃空调+摇滚音乐”），换车后自动恢复28项个性化参数；• 跨品牌服务接口：全系共享API体系，领克用户“通勤避堵路线”可复用至吉利车型，服务断点减少90%。• 权限精细管控：用户可自主选择数据共享范围，通过区块链实现操作追溯，平衡体验与隐私安全。三、全球技术对标：三大玩家的路线分化与核心差异在情感智能赛道，吉利、哈曼、LG已形成差异化技术路径，其核心能力对比如下：技术特性补充：• 哈曼Luna的皮肤电传感器可捕捉焦虑时的微电流变化，但成本较传统方案高3倍，规模化应用受限；• LG方向盘心率传感器采用医疗级PPG技术（100Hz采样频率），与自动驾驶域控联动实现“健康监测-接管切换”闭环，但尚处概念验证阶段。四、竞争格局：技术路线分化重构产业链生态1.三大技术路线决定市场定位吉利“自研大模型+品牌内闭环”、哈曼“生态整合+跨车企输出”、LG“健康数据+自动驾驶联动”的路线分化，将引发供应链三大变革：• 情感算法公司估值攀升（预计2026年融资规模增长200%）；• 传统Tier1加速并购AI团队（如博世2024年收购情感计算公司）；• 传感器厂商向多模态融合转型（摄像头+生理传感器集成需求激增）。2.商业化落地的核心挑战当前情感智能技术面临两大落地瓶颈：• 环境适应性：吉利Eva92%准确率基于理想场景，复杂路况下可能降至85%；• 成本控制：哈曼多模态方案成本高企，若无法下探20万市场将错失规模红利。3.智能平权：主流市场迎来技术下沉首批搭载Eva的领克10EM-P（19.20-22.20万元）和银河M9（25万元），将高阶情感智能下探至主流市场。更关键的是，吉利现有28款车型可通过OTA升级FlymeAuto2，140万老用户无需换车即可享受部分功能，推动“智能体验普惠化”。五、趋势预判：2027年情感智能座舱的技术演进与市场分化1.技术深化：从“感知情绪”到“预判需求”的能力跃迁情感智能技术正从“被动响应”向“主动预判”升级。吉利计划2026年推出的AI Box2.0，将联合浙江大学脑机接口实验室实现非侵入式意念控制，目前已在实验室环境下完成车窗升降、空调调节等基础功能的200ms级响应测试。下一代Eva将引入情感强化学习算法，通过持续分析用户微表情、心率变异性（HRV）等生理数据优化服务策略，例如识别到驾驶员血压升高时自动调节车内温度至22℃并播放α波音乐。国际巨头同步加码技术研发：哈曼计划为Luna系统集成三星生物识别技术，通过方向盘电容传感器捕捉皮肤电反应；LG则与梅赛德斯-奔驰合作开发“情绪健康闭环”，将心率数据与自动驾驶系统联动，在驾驶员突发不适时自动激活应急接管模式。2.市场分层：三级座舱体系的清晰成型至2027年，情感智能座舱将呈现结构化市场分层，不同价格带车型形成差异化竞争力：• 高端市场（30万+）：以奔驰EQS、极氪001FR为代表，标配多模态情感交互系统（语音+生理+环境感知），支持健康数据实时监测、AR情绪可视化等进阶功能，情感识别准确率普遍达90%以上，渗透率超80%；• 主流市场（15-30万）：以吉利银河M9、比亚迪海豹DM-i为核心，聚焦通勤、家庭等高频场景，实现基础情感响应（准确率≥75%），重点覆盖疲劳提醒、儿童模式等实用功能，情感功能渗透率将突破50%；• 入门市场（15万以下）：以吉利帝豪L、长安UNI-V为代表，以语音交互优化为核心，保留基础情感功能（如情绪语音反馈），情感功能渗透率仍低于30%，成本控制为核心考量。这种分层格局将推动消费者认知升级，J.D.Power预测2026年情感体验将成为15-30万市场购车决策的第二大影响因素（占比23%）。3.伦理规范：数据安全与隐私保护的标准博弈随着情感智能对用户数据的深度依赖，隐私保护成为行业必答题。目前已形成两大技术路线：• 本地化存储方案：以吉利为代表，采用“数据脱敏+分域隔离”机制，情感数据仅在车端运算，云端仅同步偏好特征码（如音乐风格标签），用户可一键清除交互记忆，符合《汽车数据安全管理若干规定》要求；• 去中心化架构：以LG为代表，通过区块链技术实现健康数据分布式存储，用户掌握数据所有权与授权权限，每次数据调用需经加密签名验证，契合欧盟GDPR法规要求。中国信通院已启动“情感智能座舱数据安全认证”，要求2026年起量产车型需满足“数据最小化采集”“用户授权可追溯”等6项核心指标，行业标准体系加速完善。结语：情感智能重构汽车产业价值逻辑吉利Eva与哈曼Luna、LG健康监测系统的技术博弈，本质是汽车产业从“机械功能载体”向“情感陪伴终端”的价值跃迁。这场变革中，中国车企凭借本土化场景理解（如家庭带娃、通勤拥堵适配）形成差异化优势，而国际巨头在跨生态整合与硬件创新上持续领先。从行业演进看，2026-2027年将成为情感智能技术规模化落地的关键窗口期，成本控制（下探20万主流市场）与数据安全（建立用户信任）是核心成功因素。供应链将加速重构，情感算法公司、多模态传感器厂商有望崛起为新势力，传统Tier1需向“硬件+算法”综合服务商转型。当汽车能感知你的疲惫、记住你的偏好、预判你的需求，智能座舱的终极竞争早已超越参数比拼，进入“人性洞察”的深水区。率先掌握“懂用户”能力的玩家，终将定义下一代汽车的价值标准——正如中国汽车工程学会技术路线图3.0所强调：“未来的智能座舱，竞争的不是功能多少，而是与用户的情感共鸣深度。”小 互 动  你最期待智能座舱的哪项情感服务？✔ 疲劳驾驶时的主动关怀（座椅按摩 + 白噪音）✔ 家庭场景下的儿童模式（故事互动 + 安全监护）✔ 跨品牌数据无缝迁移（换车不丢失使用习惯）✔ 情绪感知后的氛围调节（音乐 / 灯光智能适配）欢迎在评论区分享你的观点关注我们，获取更多汽车行业深度分析。