3月28日-30日，以“夯实电动化推进智能化实现高质量发展”为主题的中国电动汽车百人会论坛（2025）在京隆重召开！本届论坛汇聚20+政府有关部门领导、30+院士专家、100+汽车及相关领域的企业代表，共议汽车产业变革新路径。在30日召开的智能汽车论坛上，长安汽车首席智能驾驶技术官陶吉发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：


长安汽车首席智能驾驶技术官 陶吉

大家下午好！非常高兴能够代表长安来给大家分享一下我们在人工智能和汽车产业关系上的一些看法。

首先，长安在智驾上最新的进展。

去年8月份启源E07首发了全栈自研的高阶智驾，包括高速、快速和领航泊车的功能，到今年我们已经跟同行们一块儿在智驾端到端、车位到车位，都在进行中。长安一贯秉持自研和供应商合作，坚持两条腿走路的战略。从我们的进展来看，我自己比较骄傲，传统主机厂里，去年能够实现全栈自研上车是了不起的一个成就。

今天我的报告分三部分：新机遇、新汽车、新生态。

第一，新机遇。

机遇上，新的市场机遇，有三个50%的数字非常重要。

自主品牌和外资品牌的占比，自主品牌已经超过50%。新能源的乘用车占比已经超过50%。L2及以上的智驾比例也已经接近和超过50%。这三个数字表示我们国家目前的乘用车市场新能源化和智能化已经从过去的跨越鸿沟之前，其实已经真正跨越鸿沟，并且完成了早期大众的普及。从50%走向100%，需要真正从早期大众走向晚期大众，最关键的问题是要看待早期大众提出来的主流市场里面的这些痛点，我们不能再以营销去驱动，而是要真正解决产品从能用到好用，解决大家觉得不好用的痛点，通过用户口碑形成传播，真正把我们的新能源和智能化推向百分之百的占比。

技术的趋势上，我们看到一些新的机遇。首先，新的技术群给整个汽车生态带来了新的变化，使得汽车的功能定义也发生了变化。新能源和智能化代表了新能源、人工智能，包括万物互联、空天地网络、大数据等技术。有了这些技术之后，车从功能上，从原来的一个单纯交通工具，变成未来的出行产品+出行服务+生态服务，多位一体的新的生态位。

聚焦到智能化的技术趋势上，从最早L0的辅助驾驶、定速巡航，走向今天的高级别自动驾驶，中间时间非常有意思。L0走向L1（自适应巡航）用了37年时间，从95年的L1到2018年的L2，能够横向控车，经过23年时间。L2到L2+高速或城区的领航，经历4年时间，走向L3和L4时间会非常快，就像加速到来的列车，等它到你眼前的时候可能你还来不及反应就呼啸而过。技术快速地更新迭代，技术快速地普及到千家万户，在这个过程中，今年很多车企提出了智驾平权，希望能够抓住这一波技术飞速变化、迭代周期越来越短的技术的新趋势。

在技术发展的浪潮中，最核心的还是最近十年AI技术巨大的突破给汽车带来的新的机会。AI三要素：算力、算法、数据，对于主机厂、整车厂，我们最应该抓在手里或者是我们最有优势应该去做好的是什么？首先，从系统的角度、整车的角度去定义AI赋能整车之后，它的功能应该是什么。同时，我们应该抓住用户数据、传感器数据、驾驶行为数据，所有的这些数据回到主机厂第一数据入口的优势。即使是产品定义，我认为将来也会越来越向以数据驱动的方式。所以，不仅仅是今天智驾的数据闭环，包括舱内的数据，包括底盘的数据，包括用户以任何模态和车辆进行交互的数据，都应该形成大的数据闭环中缺一不可的元素。只有抓住了这样的东西，主机厂只有做好了全方位的数据基建能力，才能够掌握在AI这个时代下未来从整车角度定义产品的能力。

AI给汽车带来了赋能，同样今天的汽车产业给AI技术发展的方向进行了巨大的赋能。具身智能也好，物理AI也好，无非是要解决今天数字世界的大模型，由于不能跟物理世界产生交互和互动带来的种种幻觉的问题、种种不可能的问题，只有通过跟三维的物理世界不断地交互、不断地反馈、不断地修正、不断地取消这些幻觉，我们的大模型才会不断地走向更加聪明、走向AGI。今天汽车毫无疑问是市面上唯一的标准化的一个具身智能的载体，它的传感器数据的标准化、驾驶行为的标准化、场景的标准化，都使得我们有机会在汽车这个产业上率先把物理AI向前突破，这是AI和汽车产业在今天这个时代非常奇妙的一个结合，能够互相给予对方赋能。

二，新汽车。

今年2月份，长安汽车发布了我们的智能化战略：北斗天枢2.0计划。未来五年，我们计划累计投入2500亿元，构建以天枢大模型为核心的具身智能架构，实现智慧大脑的进化。2500亿，这是董事长对外说的一个数字，我听到以后也非常高兴，在这个资金的准备下，我们不管是数据还是算力都会非常非常有底气。

在北斗天枢2.0的战略下，汽车未来的发展方向一定是向着具身智能或者是AI汽车机器人的方向去走。AI汽车机器人会成为多种功能的一个载体，包括移动的多功能空间，当我们做到L3、L4或者是更高级别的自动驾驶之后，用户一定会在车上有更多的消费、可娱乐的空间。同时，车辆也成为我们的数据采集的载体，它本身就是一个海量的多模态多元的数据采集，能够帮助AI系统进化，它也是我们智能计算的终端，现在车端的算力越来越大，从百TOPS级别到千TOPS甚至更多，怎样把端上的算力充分地用在我们的消费者可感知的体验上，充分把汽车变成一个群体智能的载体，是我们要思考的问题，同时也是我们移动储能的单元，今天这么海量的新能源车将来一定是我们能源削峰填谷的很好的载体。在这样一个大的趋势下，AI汽车机器人给我们带来更多汽车未来想象的空间。

基于这样的一个理念，我们认为未来汽车的特点是，它的智慧需要类人，它需要有一个类人的大脑；它的肌肉或者骨骼、四肢需要超人，我们叫类人的大脑、超人的能力。人脑去完成多项任务，包括和其他人交流、交互，包括和环境的感知，以及包括他的执行，包括他的思考，都是在同一个大脑去完成的，虽然里面有不同的分区，但是它是同一个大脑。但是今天汽车上智能化的体现实际上是一个分布式的，虽然我们一直在强调汽车处理的中央域控化，但是首先座舱思考的还是舱内的问题，驾驶思考的还是道路环境跟安全驾驶的问题，它们两个并没有合成一个脑，更不用说跟汽车其它的部分。只有当它形成一个统一的大脑，统一地面对环境做出响应和处理的时候，才能真正替代人、超越人、取悦人、强化人。

整车智能（AI EV）这个概念，今天行业都在提，有不同的说法，我们希望用中央大脑的框架来实现。整车智能的概念，长安在去年10月份生态大会上对外已经介绍了这样一个理念，叫做统一大模型完成的交互式智驾。基本的概念是，我们希望用一个统一的模型搞定上面所有的事情，它的输入可以是车主的语言、地图、摄像头、传感、雷达传感、自车底盘状态等等不同的输入，它的输出可以是车反馈给人的交互，语言的形式或者是其它交互的模态，可以是车进行自动驾驶规划的轨迹和决策的指令，也可以是车对于不同的域包括座舱域、底盘域等等智慧的调控，通过一个模型来搞定，同时它还有一个反馈的回路，通过跟物理世界的互动，跟用户的互动，获得这样的反馈之后不断地修正和提升它的大脑的大模型。

今天其实也有不同的说法，比如VLA这样的模型完成这样的任务，但是为什么我们没有叫VLA，因为它的输入模态很显然不止vision和language，它完全是一个真正的多模态，跨了整车多个域。在这样一个概念上，叫整车智能或者AI EV更加合适。

当我们的汽车向着整车智能去演进的时候汽车的定义方式、开发方式可能也会从过去的由软件定义汽车走向未来的AI定义汽车，这里还有很多东西我们都在探索，但是目前也看到了由AI定义汽车可能会带来的一些变化，比如智驾座舱车控的功能如何重新分布，它的计算物理上发生在哪里，逻辑上如何关联，这是我们要考虑的问题。软件开发的范式从过去独立的功能软件App开发转向以agent为主的方式构建全车的功能，通信和调度上，我们更加需要注重异构计算，人的大脑物理上存在不同的形态，如何把异构计算的算力充分地进行调度和整合。对于中央大脑的核心算力部分，过去我们可能谈的更多是算力的大小，多少TOPS，但实际上当越来越多用到大模型能力的时候，带宽可能成为一个关键的瓶颈，多少个token，多少时间？这个时延如何保证？如果加载的时间过长，带宽不够，可能造成功能不可用。CPU、NPU强弱的分配，传感器的数量、种类，以及传感器如何高效低时延地接入到统一的中央大脑，通过怎么样中央的网络处理网关的方式接入，这都是面向未来整车AI新的架构设计要去考虑的问题，也希望跟行业的同仁能够共同探讨。

当你有了这样一个大脑之后，不仅仅可以驾驶，不仅仅可以有座舱，它可以调动、融合整车的三向六域。融合了动力、底盘、热管理、座舱、智驾、车控六个域的融合，把智驾和分布式电驱的智慧底盘结合的案例。

1.掉头。今天城区NOA的时候，大家会宣传我们有三点掉头的功能，模仿人，但是可以超越人。当有了分布式电驱的时候，通过正反转的轮速差，可以在非常狭窄的路口实现一把掉头，不需要做三点式。

2.跟泊车相结合，泊车里面有一个很关键的指标，叫一次泊入率或者是一把进入的概率是多少，人泊车的时候取决于你的第一把停车的位置方向，但是对于狭窄的车位，通常还是需要多把前进、后退，有了分布式电驱的能力，我们可以实现无人钟摆泊车，也是一步入库。

3.无人麋鹿测试。在AES的过程中，怎么样在高速行动的过程中同时进行避让和刹车的动作，车辆还能够保持车身的稳定，通过分布式电驱，通过大脑和小脑的充分协同，把转速和力矩进行合理地分配，试验场可以实现90公里无人化的麋鹿测试。

（播放视频）

我们通过舱和驾大脑融合实现用户的体验。

我解释一下这个视频，当司机在说“你好小安，我现在有些头晕”，这个大模型其实可以分析司机的状态和当前道路的情况，得出来他要做两个动作：第一，打开司机侧的车窗，同时也在路边寻找合适的空位进行停车，路边其实并没有划线停车位，大模型可以自己去规划一个合适的停车的地方停下来。第二，停完车，司机会觉得停的位置可能不太合适，可能遮挡了别人的道路，会跟车说“停到前面那辆灰色的车后面，大模型接着可以根据这句话的指令生成它接下来的动作，它要认识什么是前面灰色的车以及停到灰色的车后面意味着什么样的行为。所有这些停车位都是大模型根据语言和外部的视觉环境进行Visual Grounding，能够把语言落地到三维的物理世界环境中具体的位置和行为，实现整个一套操作。这样的一个demo是前面我们讲的那套理念初步的搭载的实现，我们计划在今年年底量产的长安的高阶智驾车上首发会搭载具有AI EV能力的体验。

三，新生态。

今天很多车企都在聊，从造汽车转向造其它的各种各样的可能跟汽车相关的东西，这是一个跨平台产业的拓展，我们认为是一个生态的拓展。但是这个生态的拓展，首先不是必然发生的，不是因为造汽车就一定可以去造其它的各种不同的交通工具，同时它也应该不是一蹴而就的，不是说今天要造，立刻这个东西就可以成。为什么我们觉得可以往这个生态去拓展？是因为还是跟今天AI发展的范式相关，由大模型和大数据来驱动的整车AI能力，因为大模型本身是一个压缩了很多世界知识的模型，决定了它的泛化性特别强，一次性投入开发会非常大，但是开发新的品类和场景的宾几成本会比较低，决定了我们有机会去会向其它的生态去扩展。下面画的两个飞轮，讲的是我们首先在你擅长的赛道上做好规模经济，我们通过AI能力的加持，不断地获得更好的用户体验，不断地去加大AI产品的渗透率，这样可以获得更好的溢价能力、更好的毛利、更好的产量和销量。在这样的一个飞轮下，你的数据会变得越来越多，你的模型能力会越来越强，它的泛化能力会越来越强，到达一个临界点之后，启动生态的飞轮，当你的模型足够强，可以把跟车相关的其它的交通工具，包括人、车、家、办公室完全打通。这还是在今天AI这个新的范式的变化下带来的一个可能性。

北斗天枢2.0对外宣布了2025年底长安的飞行汽车会进行首次试飞。2028年我们的人形机器人会生产下线。前面的海报是在今年重庆的马拉松，我们的人形机器人和机器狗，希望大家将来有机会能够来山城游玩，坐着我们的飞行汽车，跟我们的人形机器人一起进行马拉松的比赛，我的分享到这儿，谢谢大家！