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車東西(公眾號:chedongxi)
作者|郭月
編輯|志豪
車東西4月13日消息,日前,長城汽車智能化產品副總經理佘士東在智能電動汽車發展高層論壇(2026)期間接受了包括車東西在內的多家媒體采訪,他圍繞智駕自研、整車AI演進、傳統車企轉型等話題,分享了他的看法。
當被車東西問及智駕未來是會全面自研還是會與供應商合作,佘士東回應稱,長城智駕自研已持續七八年,從未停止自研,但未來也不會停止與供應商的合作。
長城在智駕研發上采取分層策略——普惠級智駕方案會完全自研,旗艦級智駕方案會繼續深入自研,中間地帶則會與優秀供應商共創。
關于未來智能汽車行業發展趨勢,佘士東給出研判,一方面多動力將成為普遍需求,而非僅新能源快速增長,這也是長城推出全動力汽車平臺——“歸元”平臺的原因。
另一方面,是整車AI將實現智能體化,不再是單純的人機交互系統,今年長城已推出部分實現智能體化的車型,具備“司機智能體”和“座艙智能體”,不用等到2030年,智能體上車就會成為現實。
佘士東也回應了傳統車企轉型過程中的最大陷阱,他直言,“不能把與用戶的連接轉手交給供應商。”
技術本身并非最大障礙,真正的挑戰在于能否真正地、直接地理解并服務于每一個用戶的個性化體驗。
他用長城智能化轉型歷程舉例,從解決平臺化問題到與用戶快速共創,最終到AI智能體化階段,長城堅持的一點就是始終將用戶關系的主動權握在自己手中。
以下是此次采訪中的媒體問答實錄,車東西在不改變原意的情況下進行編輯。
1、您怎么看業內傳言說長城自研的智駕方案今年上車?關于自研還是與供應商合作會如何考慮?
佘士東:需要澄清的是,長城智駕的自研已經持續了七、八年,并非從現在才開始。我們一直走在自研與供應商協同的路上。
智駕是一個系統工程,包括數據標注、清洗、模型訓練、檢測評價等,核心算法只是其中一部分,可能只占1-2億的價值。真正的難點在于全鏈路的打通與協同。
在長城,我們使用相同的數據鏈路來訓練不同等級的智駕系統,這條工程鏈路的復用率已接近80%-90%。
但端側算力不同,核心算法必然不同。
因此,對于普惠級的智駕方案,我們后續會完全替換為自研。
對于旗艦級產品,我們會采用深入自研,因為真正的端到端體驗需要將轉向、動力、底盤等也納入算法模型共同訓練,這在行業內還處于早期。
而在中間地帶,我們仍會開放地與行業優秀供應商合作,為用戶提供最佳體驗。所以,這不是簡單的替代關系,而是根據產品定位,采用自研與共創相結合的方式。
2、您之前說特斯拉FSD像觀光模式,坦克400如果太溫柔用戶反而會不滿意,對普通消費者而言,智駕的“性格”是否比能力上限更重要?長城如何塑造智駕的性格?
佘士東:當進入智駕和座艙智能體的深水區后,我們發現人與車的關系發生了重大變化。
有了中間的智能體,用戶會忽略機器本身的操作差異,無論是不同能源模式還是不同場景,智能體都會尋求最優解。這個過程比我們討論的“性格”來得更早、更底層。
以坦克車型為例,用戶對智駕的期望遠低于藍山這類舒適型車型,但又有長途穿越、無車道線行駛等獨特場景,我們的目標是讓智駕在這些場景中更舒適,能減少沙石路面的顛簸,讓用戶無感地完成旅程。
我們做的“人因分析”發現,用戶需要的是完全不需要注意力介入的模式,即所謂的“觀光模式”,他們只關心是否舒適、輕松,而會忽略智駕的性能邊界。
因此,我們會優先保證安全,然后根據不同維度(舒適、效率、場景)由智能體自適應調整。
明年,我們將推出針對越野和泛越野車型單獨標定的智駕系統,輔助用戶進行越野,但不會全權交給智駕,因為智駕的縱向感知能力遠優于立體感知,如何解決炮彈坑、道路起伏等感知難題,是我們接下來的創新方向。
3、到2030年,電動汽車智能化將呈現哪些趨勢?
佘士東:關于2030年的發展趨勢,我認為全球市場對不同動力的差異化存在普遍需求。
與此同時,行業對整車AI的理解將發生根本變化。它不再是單純的人機交互,無論是駕駛操作還是座艙功能交互,都將“智能體化”。
整車將作為一個智能體中介來服務用戶,用戶與汽車的關系將簡化為“自然對話”和“主動服務”兩種形態。
甚至不用等到2030年,今年長城已經推出了部分實現智能體化的車型,具備了“司機智能體”和“座艙智能體”,未來兩三年,整車全面智能體化的目標將非常明確。
4、“歸元”平臺如何支撐全場景智能?
佘士東:首先,關于“歸元”平臺,在長城汽車內部,我們不只把它看作一套技術平臺,更是一套全新的整車設計理念。
當前,新能源車與燃油車正在走向“平權”,同時中國汽車也在加速出海。在全球市場,不同地區的用車場景和環境差異巨大,因此對插混、純電、燃油、柴油等多種動力的綜合需求是長期存在的。
在這個理念下,整車的舒適系統、電子架構和安全開發都可以高度復用,唯獨動力系統存在地域和使用場景的差異性。
所以,“歸元”平臺的核心就是實現“一車多動力、一車多平臺”,同時它也向下兼容,是我們從傳統網聯車向AI汽車轉型的重要基石。
為此,我們打造了原生AI系統,從底層的執行器到上層的電子電氣神經網絡,再到兩顆接近1000TOPS算力的智駕、座艙域控制器,共同支撐下一代AI汽車。
5、支撐新一代座艙Agent的模型,相比上一代Coffee OS 3有何進化?內部何時啟動這一輪進化?
佘士東:上一代Coffee OS 3的核心是“空間交互系統”,服務于車內每一位乘客,實現“座椅平權”。而下一代的最大變化是大模型的內核級引入。
這個進化過程面臨三大困難:
端側算力不足:主流端側算力在50-60TOPS,支持部署的模型量極小,智商遠不及云端大模型。在“歸元”平臺上,我們搭載超過300TOPS算力的端側模型,才能實現毫秒級感知。
空間多模態感知能力不夠:現有VLA模型能識別圖片里有幾個人,但無法理解他們之間的空間關系,比如后排乘客能否伸手遞咖啡。智駕已經完成了車外空間建模,但車內空間建模是我們重點突破的方向,這需要主機廠自己預訓練基座模型。
汽車垂域知識的灌注:用戶使用功能往往是被動的,比如冷了才開空調。如何定義舒適,在不同環境下差異巨大,并且主機廠利用數據的能力落后于互聯網行業。
如何將海量的、場景化的汽車工程數據轉化為空間模型和垂域知識模型,是行業面臨的巨大挑戰。因此,整個汽車行業的AI化才剛剛“響過發令槍”,其演進速度將遠慢于互聯網領域。
6、如何看長城智能化轉型的得與失?
佘士東:回顧整個過程,我們經歷了清晰的三個階段,核心戰略一直是“打贏自己”——用當前的決策,打贏兩年后“什么也不做”的自己。
第一階段:解決平臺化問題。
長城車型多、品牌多,曾有240多個軟件版本,連OTA都困難。我們首先完成了平臺化,到2023年推出Coffee OS 3.0時,所有車型的座艙系統實現了統一,平均每款車每年可進行2-3次OTA高速迭代。
第二階段:與用戶快速共創。
我們組織了1000多次用戶溝通、60多次48小時跟訪,發現用戶的需求是被“過剩滿足”的。這個階段讓長城充分理解了用戶的真實場景。
從2023到2025年,長城智能化的OTA用戶滿意度超過90%,徹底擺脫了“傳統車企”的刻板印象。
第三階段:AI智能體化。
當個性化需求爆發時,產品經理已無法應對那15%用戶的體驗差異。我們發現AI是最佳解法。智能體要經歷“相識、相知、相愛、相伴”四個階段,真正實現千人千面。這時我們發現,行業沒有現成的合作伙伴,因為必須掌握車廠核心數據并直面C端用戶,這催生了我們內部的“3.0自研”。
7、傳統車企轉型最大的陷阱是什么?
佘士東:傳統車企轉型最大的陷阱是把與用戶的連接轉手交給供應商。
傳統車企轉型面臨的最大的挑戰,不是技術本身,而是能否真正地、直接地理解并服務于每一個用戶的個性化體驗需求。
現在來看,我們通過這套整車AI全棧智能體的方式,對未來打贏兩年后的長城持相對樂觀的態度。
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