版權(quán)聲明：本文版權(quán)為網(wǎng)易汽車所有，轉(zhuǎn)載請注明出處。 

網(wǎng)易汽車10月31日報道

2025年10月28日下午，杭州舉辦的“智駕科普講堂 華汽研究院公益沙龍”上，吉利控股集團(tuán)首席智駕科學(xué)家、極氪科技副總裁陳奇圍繞智駕技術(shù)現(xiàn)狀、市場趨勢、安全責(zé)任及成本盈利等核心議題，分享了兼具行業(yè)深度與務(wù)實視角的觀點，為當(dāng)前智駕產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了一線參考。

在陳奇看來，智能駕駛正由多線并進(jìn)，核心在于以用戶體驗為導(dǎo)向的“好貓”式落地，而非盲目追逐前沿。體驗連續(xù)性由從L2到L3/L4的逐步提升轉(zhuǎn)為關(guān)注小場景的精細(xì)打磨。安全與責(zé)任將成為關(guān)鍵驅(qū)動，車企需在L3/L4的安全承擔(dān)上發(fā)力，同時探索具身智能或AI智慧生命體的長期可能性，推動從輔助駕駛向更廣義的智慧生命體演進(jìn)。在談到用戶信任培養(yǎng)和科普價值時，他強(qiáng)調(diào)：“讓更多用戶理解與信任智駕，是企業(yè)的共同責(zé)任，也是行業(yè)健康發(fā)展的基石?！?/p>

談及智駕技術(shù)的演進(jìn)路徑，陳奇首先梳理了當(dāng)前行業(yè)的技術(shù)方向——從人工智能基礎(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，到特斯拉引領(lǐng)的BEV+Transformer架構(gòu)，再到端到端、VLA（向量級架構(gòu)）、世界模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)及云端基座大模型。他強(qiáng)調(diào)，技術(shù)發(fā)展不應(yīng)被“先進(jìn)與否”的標(biāo)簽束縛，“白貓黑貓，抓住老鼠就是好貓，給用戶帶來最好的體驗才是最好的技術(shù)”。

 在體驗連續(xù)性維度，陳奇將智駕發(fā)展劃分為“從碎片到完整，再到精細(xì)打磨”的過程：早期ADAS功能體驗斷裂，需頻繁人工接管；隨后高速場景實現(xiàn)“可用級”連續(xù)性，再延伸至城區(qū)場景，疊加園區(qū)、地庫輔助駕駛，基本覆蓋用戶核心使用場景?！叭缃翊蟮倪B續(xù)性已完成，行業(yè)轉(zhuǎn)而聚焦小場景的打磨——比如MPI（每千公里接管次數(shù)）中那些尚未解決的細(xì)節(jié)問題，這是當(dāng)前技術(shù)優(yōu)化的重點?！?/p>

 他同時提及智駕的長期演進(jìn)方向：“目前智駕還停留在‘輔助人開車’的階段，未來可能向具身智能、AI智慧生命體發(fā)展，這是更宏大的技術(shù)想象空間?！?/p>

針對用戶關(guān)心的智駕產(chǎn)品價位與市場占有率，陳奇直言當(dāng)前行業(yè)存在“價位偏低、普遍虧損”的現(xiàn)狀。他分析，價位受三大因素制約：研發(fā)與硬件成本、市場競爭中的價格戰(zhàn)、產(chǎn)品競爭力——“若真能實現(xiàn)L4級全場景安全負(fù)責(zé)，產(chǎn)品定價才有自主空間，否則仍需在成本與競爭間妥協(xié)”。

 從市場占有率來看，他給出了個人判斷：當(dāng)前L2輔助駕駛市場占有率或超60%，但“體驗連續(xù)性差，略顯雞肋”；L2+因大幅降低駕駛疲勞（“以前開兩三百公里就累，現(xiàn)在一天開一千公里也不覺得累”），已接近用戶依賴的“引爆點”，未來占有率將大幅提升，“類似微信的普及路徑，一旦突破應(yīng)用臨界點，會快速滲透”。

 對于L3，陳奇明確表示“全場景普及仍需較長時間，個人持保守態(tài)度”。他指出，當(dāng)前L3多局限于特定場景（如德國奔馳的高速50公里/小時以下、有前車、不可變道模式），體驗仍不連續(xù)，“先在高速等特定場景推進(jìn)，再逐步擴(kuò)大ODD（設(shè)計運行域）范圍，是更現(xiàn)實的路徑，等到ODD覆蓋足夠廣，L3才可能成為主流”。

當(dāng)被問及L3事故后的責(zé)任承擔(dān)問題，陳奇表示，L3的核心是“車企需承擔(dān)部分安全責(zé)任”。

當(dāng)前行業(yè)的應(yīng)對思路主要有兩方面：一是技術(shù)層面增加冗余，“包括域控冗余、傳感器冗余、算法冗余，通過多維度保障降低風(fēng)險”；二是機(jī)制層面依賴智駕險，“用保險工具覆蓋安全風(fēng)險，同時倒逼主機(jī)廠、供應(yīng)商提升技術(shù)安全性”。

他以自身經(jīng)歷舉例說明智駕安全的進(jìn)步：“2014年底剛做智駕時，領(lǐng)先友商的車型雖驚艷，但安全性差——斷頭路、白車、靜止車、三角錐都會撞；現(xiàn)在高階智駕已基本解決這些問題，長三角地區(qū)跑上海、杭州、寧波，我?guī)缀醪挥媒庸?。?/p>

陳奇同時強(qiáng)調(diào)“不可過度依賴智駕”：“即使技術(shù)再成熟，也會有極端場景（如緊急加塞），人必須在環(huán)，不能睡著。” 他提出“人駕+智駕=1+1>1.5”的安全理念：“我開智駕15萬公里無事故，而人駕時近三年有三四次碰擦。人機(jī)協(xié)同的安全性，遠(yuǎn)大于單獨人駕或機(jī)駕，核心是不盲目信任智駕，保持必要的注意力。”

在智駕盈利與成本控制問題上，陳奇從研發(fā)視角分析：當(dāng)前成本主要集中在研發(fā)（人力、算力、存儲）和單車BOM（如域控、芯片），“研發(fā)成本占大頭，但只要通用化、標(biāo)準(zhǔn)化做好，比如傳感器、硬件采用統(tǒng)一規(guī)格，規(guī)模上去后成本會快速下降——若年銷300萬輛，研發(fā)成本攤銷后，很容易實現(xiàn)盈虧平衡甚至盈利”。

他特別提到國內(nèi)芯片的作用：“地平線等國內(nèi)芯片企業(yè)的加入，正在快速拉低芯片成本，BOM成本的下降趨勢已‘肉眼可見’?！倍年P(guān)鍵，最終落在用戶價值上，“只要產(chǎn)品能真正解決用戶痛點（如降低疲勞、提升安全），用戶就愿意為價值付費，價格便不再是核心障礙”。

對于智駕的“能力邊界”宣傳問題，陳奇坦言“邊界難以明確定義”：“智駕場景無窮盡，時空不可復(fù)制，很多場景只發(fā)生一次，無法用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)界定邊界。安全標(biāo)準(zhǔn)更應(yīng)是‘底線思維’，比如不允許橫向操作直接撞護(hù)欄這類致命錯誤，這是必須守住的紅線。”

此外，他闡述了目前行業(yè)對AEB（自動緊急制動）“參數(shù)內(nèi)卷”現(xiàn)象的看法：“現(xiàn)在行業(yè)都在比AEB的觸發(fā)速度（120、130甚至150公里/小時），但我親自測試過——碼頭上前面是海，AEB觸發(fā)時人早已經(jīng)踩剎車了，除非昏迷，60公里/小時的速度足夠?！彼J(rèn)為，AEB的核心指標(biāo)是“誤觸發(fā)率”和“漏觸發(fā)率”，“誤觸發(fā)會被后車追尾，漏觸發(fā)會撞前車，這些用戶看不到的指標(biāo)，才是安全關(guān)鍵，而非單純追求速度參數(shù)”。

陳奇進(jìn)一步解釋：“AEB的維度很復(fù)雜——除了速度，還要看能否識別椅子、桌子、礦泉水，能否剎停雞鴨狗，這些都無法用單一參數(shù)衡量，過度宣傳某一項指標(biāo)，容易誤導(dǎo)用戶。”

縱觀陳奇的分享，其核心邏輯始終圍繞“務(wù)實”——技術(shù)不追熱點，以用戶體驗為核心；市場不冒進(jìn)，按場景逐步推進(jìn)；安全不松懈，依賴人機(jī)協(xié)同與技術(shù)冗余；成本不盲目壓縮，靠規(guī)模效應(yīng)與價值驅(qū)動。在智駕行業(yè)仍處于“快速迭代但尚未成熟”的階段，這樣的務(wù)實視角，或許正是推動產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的關(guān)鍵。