造車，似乎不再是吉利唯一的重大關(guān)切了。

吉利汽車從“輪子上安沙發(fā)”的草莽年代起家，完整經(jīng)歷了自主汽車工業(yè)從計劃到市場、從模仿到創(chuàng)新、從跟隨到主導(dǎo)的全過程。剛剛過去的Q2，吉利產(chǎn)銷總量和增長率雙雙告捷。

逐漸登頂?shù)倪^程中，吉利還沿途創(chuàng)造了中國汽車工業(yè)并購第一案、輸出最成功的新能源整車架構(gòu)SEA浩瀚、孵化巨頭車企最成功的新能源品牌極氪……

但2025年的吉利汽車，表現(xiàn)出和其他車企完全不同的關(guān)切、進(jìn)展。

2025年6月，備受關(guān)注的機器人明星公司宇樹科技完成C輪融資，吉利位列領(lǐng)投方之一。

一個月后的WAIC 2025，吉利是整個展會上最“秀”車企，旗艦車型、旗艦黑科技、核心高管盡數(shù)到場亮相，還公布了全行業(yè)首個Agent架構(gòu)智能座艙。

幾乎同時，吉利透露智駕團(tuán)隊在CVPR 2025的自動駕駛場景挖掘挑戰(zhàn)賽中擊敗一眾全球頂塵車企及研發(fā)團(tuán)隊，斬獲世界冠軍。

而翻開吉利Tech官方賬號，出人意料地發(fā)現(xiàn)知名AI挑戰(zhàn)賽冠軍、智能化行業(yè)“首發(fā)”，吉利低調(diào)地拿了一個又一個……

中國汽車自己的“大眾”真的呼之欲出了，但又和普遍認(rèn)知中的“大眾“大相徑庭。

智能車參考最近和吉利掌管技術(shù)研發(fā)的一號位李傳海面對面，聊了聊吉利的“反差”。

他的第一個結(jié)論就顛覆印象：

• 未來，吉利可能成為全球最大的機器人公司

2025年，吉利在做什么

吉利正在做傳統(tǒng)車企主觀上很難理解，客觀上也顧不上的事。

2025年，L2+在技術(shù)體系、產(chǎn)業(yè)鏈、用戶接受程度上迅速成熟，開啟全價位全品類普及，不管主機廠是不是真的準(zhǔn)備充分，慘烈的淘汰賽已經(jīng)在進(jìn)行中了。

年初，吉利聯(lián)合千里科技，發(fā)布了千里浩瀚智能輔助駕駛方案，這一步和主流主機廠步調(diào)一致。

但接下來，吉利的軌跡開始和其他車企分化。

和車展僅相隔幾個月的WAIC世界人工智能大會上，只有寥寥3家車企現(xiàn)身：特斯拉、理想、吉利，而吉利又是其中唯一一家?guī)砣娈a(chǎn)品展示，落地體驗、新技術(shù)發(fā)布的車企。

旗艦極氪9X，展示了搭載雙NVIDIA DRIVE Thor芯片，總算力超過1400 TOPS，還有行業(yè)唯一的5激光雷達(dá)的智能輔助駕駛方案：

這樣的架構(gòu)體系，其實早已超越“輔助駕駛”功能，核心是系統(tǒng)對道路場景、自車狀態(tài)和用戶意圖都有準(zhǔn)確的理解認(rèn)知。

比如面對低速車輛場景，你只需對車機說：給我超過前面那個車。

系統(tǒng)通過座艙語音大模型理解用戶的語義后，再通過VLA大模型自動識別周邊情況，并在合適的時機自動作出符合預(yù)期的超車行為。

用戶直接交互的座艙層面，吉利和千里科技一同發(fā)布了Agent OS：

舉個例子，你剛剛下班回家想點一份外賣吃，你直接告訴車載AI：

• 幫我點一份上周吃過的那個湖南菜，辣少一點，大概四五十塊錢，我差不多到家的時候送到。

一句話，Agent自動調(diào)用一連串能力，包括車載VLA理解意圖、回溯以前的交互歷史、生成任務(wù)決策鏈條、找到對應(yīng)APP點單、調(diào)用支付軟件，然后再根據(jù)導(dǎo)航信息計算送達(dá)時間……用戶全程不用動手，也不需要親自拆解復(fù)雜任務(wù)，一一給車載助手解釋。

吉利官方很低調(diào)，但按照按OpenAI提出大模型五級發(fā)展框架定義，以智能體為核心的Agent OS，實際上已經(jīng)率先實現(xiàn)了智能座艙的“L3”：

輔助駕駛，吉利追求的和主流車企不同：不滿足只交付一個端到端模型，達(dá)成一個名義上的“第一梯隊”，而是在車端云端超大算力配合下，用一個多模態(tài)大腦拉通艙駕。

智能座艙，吉利現(xiàn)在也跳出車圈傳統(tǒng)的“8XXX芯片、XXms對話延遲”這樣的話語體系，體驗上徹底拋棄“車載平板”模式，用AI Agent重新塑造交互。

你會發(fā)現(xiàn)吉利給出的智能化答案，完全超脫了2025年行業(yè)公認(rèn)的車企“及格線”：實現(xiàn)“車位到車位”。

按judge車企的標(biāo)準(zhǔn)，很難給吉利打分。

主機廠對于智能化追趕，大部分都在技術(shù)方案層面——端到端、VLA、激光雷達(dá)……或自研或在供應(yīng)商配合下應(yīng)上盡上，但吉利在更深的一層做規(guī)劃和考慮——汽車智能化背后的基礎(chǔ)、本質(zhì)：AI。

背后的認(rèn)知，李傳海這樣解釋：

• 輔助駕駛技術(shù)，是一種“AI根技術(shù)”

吉利到底有什么樣的智能化技術(shù)？

從最近的一次“冠軍”看起——CVPR 2025的Ar-goverse2 2025場景挖掘挑戰(zhàn)賽。

VLA（認(rèn)知能力和軌跡輸出）+世界模型（仿真測試數(shù)據(jù)生成）+強化學(xué)習(xí)（安全可靠性邊界）技術(shù)范式開始廣泛應(yīng)用，基本解決了端到端的黑盒、數(shù)據(jù)來源不穩(wěn)定（路測收集的人駕數(shù)據(jù)）問題。

但又帶來新挑戰(zhàn)：如何保證持續(xù)輸入同類型高價值數(shù)據(jù)讓系統(tǒng)訓(xùn)練？

這個挑戰(zhàn)賽的核心任務(wù)，是如何從海量仿真數(shù)據(jù)里精準(zhǔn)挖掘出那些最關(guān)鍵的corner case場景，定位相關(guān)物體，預(yù)測其軌跡。

吉利的解題思路是這樣：

• 全局情景洞察，以及全局自反思(In-context Learning， reflective capabilities)：將成千上萬個不同的場景描述，打包成一個巨大的“信息包”，一次性展示給大語言模型。大語言模型在龐大的信息上下文中，能自主發(fā)現(xiàn)規(guī)律、建立聯(lián)系，從而實現(xiàn)“舉一反三”。遇到新問題時，能立刻從“記憶”中調(diào)取相似的案例進(jìn)行類比，大大提升了理解的深度和準(zhǔn)確性。
• 多智能體協(xié)作與自校正：一個“生成器”Agent體負(fù)責(zé)快速將場景提煉的語義信息轉(zhuǎn)換成代碼，而另一個“精煉器”Agent則扮演著嚴(yán)苛的“代碼評審專家”，負(fù)責(zé)檢查和優(yōu)化。

雙大模型代理+源代碼生成框架，成功解決了”復(fù)雜時空事件精準(zhǔn)定位”這一端到端的核心難點，為L3級的場景理解能力提供了可復(fù)用的技術(shù)范式。

而且這個技術(shù)不是僅僅發(fā)個paper刷個榜單，吉利已經(jīng)計劃部署在即將上市的極氪9X車型上。

從輔助駕駛技術(shù)的全景來看，吉利最近拿的這個冠軍，屬于“算法、算力、數(shù)據(jù)”三要素的“數(shù)據(jù)”層面。

對于大部分車企來說，算法可以采購，但掌握這樣的數(shù)據(jù)能力，就相當(dāng)于掌握核心智能化技術(shù)，甚至可以說是“拿到了下半場入場券”。

但李傳海認(rèn)為，“智能化核心技術(shù)”對吉利來說，不只局限在單一要素，甚至也不只局限在“輔助駕駛”這個產(chǎn)品。

2017年，李傳海領(lǐng)導(dǎo)吉利汽車研究院團(tuán)隊推進(jìn)面向車端、B端大數(shù)據(jù)體系項目，當(dāng)時團(tuán)隊就意識到了如此巨量的數(shù)據(jù)，蘊含的價值絕不僅僅滿足傳統(tǒng)底盤、車身功能開發(fā)，或者是內(nèi)部的供應(yīng)鏈管理等等。

管理、利用這些海量數(shù)據(jù)，也不可能再靠人工數(shù)據(jù)看板的老辦法。

自然而然——數(shù)據(jù)用來訓(xùn)AI，AI用來管數(shù)據(jù)，這樣的認(rèn)知驅(qū)動下，吉利研究院開始組建自己的大模型團(tuán)隊，以及開始了自己的算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

之前多次在各大數(shù)據(jù)集上刷榜拿冠軍的吉利AI Drive模型，就是這種認(rèn)知驅(qū)動的成果之一，屬于吉利自研星睿大模型體系中的一員：

3大基礎(chǔ)模型對應(yīng)的，其實就是VLA、VLM、世界模型，只不過2021年吉利啟動研發(fā)時，行業(yè)還沒有這些“時髦”的名詞。

吉利自建的大模型體系，涵蓋輔助駕駛、智能座艙、智能AI底盤，除了量產(chǎn)上車的功能體驗之外，同時也深入到研發(fā)流程方方面面。

與大模型能力一同開始構(gòu)建的，還有算力：

吉利聯(lián)合生態(tài)科技伙伴，成立的全球唯一“智能汽車算力聯(lián)盟”——星睿智算中心2.0，算力規(guī)模約23.5 EFLOPS，國內(nèi)車企No.1（特斯拉建成算力約30 EFLOPS）。

支持了吉利從基礎(chǔ)大模型訓(xùn)練、電池云端管理、智能網(wǎng)聯(lián)、整車安全等等業(yè)務(wù)…..

吉利到底掌握了怎樣的智能化核心技術(shù)？

從算法來看，是“代碼”級的VLA多模態(tài)大模型。

從算力來看，是自主No.1、全球領(lǐng)先的超算基礎(chǔ)設(shè)施。

而從數(shù)據(jù)來看，吉利300萬年銷量規(guī)模還在其次，重要的是數(shù)據(jù)利用處理能力，外界剛剛從CVPR 2025的挑戰(zhàn)賽上窺得“一角”。

李傳海認(rèn)為，這樣的能力構(gòu)建其實對于目標(biāo)錨定在“智能汽車”的玩家來說并不是必須的。

因為2025年已經(jīng)有太多優(yōu)秀的智能車技術(shù)供應(yīng)商，能滿足車企轉(zhuǎn)型“造一輛智能汽車”的需求。

但全面擁抱供應(yīng)商，核心競爭力同質(zhì)化是一方面，另一方面代表著更容易被“鎖死”在單一的“汽車智能化”階段。

構(gòu)建“智能化核心技術(shù)”的過程，吉利看到了一條超越“汽車”的更廣闊賽道和機會。

“全球最大機器人公司，可能是吉利”

吉利造車分成4個階段，李傳海一一親歷，從基層技術(shù)干到集團(tuán)技術(shù)研發(fā)一號位。

“四個輪子上安沙發(fā)”，對應(yīng)的正是1.0階段。

2004年李傳海進(jìn)入吉利，剛好是吉利從1.0轉(zhuǎn)向2.0的階段，核心是制造水平，包括動態(tài)性能、靜態(tài)質(zhì)感、安全性能、用戶體驗的全面提升。

作為項目經(jīng)理，李傳海參與了帝豪EC7/RV的整車研發(fā)。三年之后，帝豪走向市場，一炮而紅，時至今日累計銷量400萬。

2.0階段的吉利，從技術(shù)研發(fā)體系、生產(chǎn)供應(yīng)體系、產(chǎn)品營銷體系均發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變，體系化造車思維開始扎根，催生了3.0階段的變革——

2010年瑞典哥德堡，李書福18億美金將沃爾沃收入囊中，挖到了全球汽車工業(yè)的寶藏：2013年2月，吉利與沃爾沃在瑞典哥德堡聯(lián)合成立中歐汽車技術(shù)中心（CEVT），并開始構(gòu)建CMA模塊化架構(gòu)。

這一階段基于CMA架構(gòu)，李傳海主導(dǎo)了神車博瑞的開發(fā)，成為吉利年銷破百萬的主力車型之一。

后來吉利打造出爆款極氪、對外輸出最成功的新能源架構(gòu)SEA浩瀚，其實也是對3.0階段“體系化造車”的繼承。

當(dāng)然也有發(fā)展——SEA浩瀚架構(gòu)之后的4.0階段，吉利開始進(jìn)入“智能新能源造車”，李傳海帶隊的吉利汽車研究院，拿出了一系列雷神超級電混、神盾電池、星睿大模型等等。

李傳海說，從2024年下半年開始，團(tuán)隊敏銳感覺到了新的變化。

這個趨勢，是具身智能開始進(jìn)入前所未有的爆發(fā)期，機器人的交互、運動能力呈現(xiàn)出突破性進(jìn)展，進(jìn)而發(fā)掘出無數(shù)新的應(yīng)用場景，自然而然帶動新的一波投資浪潮……

吉利看到的是背后技術(shù)趨勢。

其實，具身智能和自動駕駛一樣，前端都需要感知環(huán)境，后端都需要能理解認(rèn)知場景，并且能自主規(guī)劃控制運動機構(gòu)的大腦。

而在VLA之前，這樣的的大腦只存在于構(gòu)想中。

VLA分三個部分，輸入是V——廣義的視覺，可以是圖像、點云圖、紅外感應(yīng)圖；基礎(chǔ)是L——語言，從輸入中提取對環(huán)場景、目標(biāo)、事物因果關(guān)系的理解；輸出是A——動作，可以是汽車、機器人的規(guī)劃動作、軌跡，也可以是系統(tǒng)內(nèi)部的應(yīng)用、接口調(diào)用。

VLA基座模型之上，可以在針對不同特定任務(wù)訓(xùn)練不同的模型，比如專門發(fā)明新蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的、鉆研物理公式的、情感陪伴的…

當(dāng)然，更可以是執(zhí)行“go anywhere”任務(wù)的AI司機、可以是在家庭、在工廠“do everything”的機器人。

所以從底層計算芯片，到基礎(chǔ)模型架構(gòu)，再到前端感知設(shè)備，自動駕駛和具身智能高度復(fù)用，這也是為何現(xiàn)在大部分機器人創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊都是資深自動駕駛團(tuán)隊班底。

更直白說，智能汽車就是一種四輪機器人，也是“第一性原理”的終極實踐：

車載（或是其他終端）AI具備和人類一樣的能力、潛力，然后用它本身的理解認(rèn)知能力去學(xué)習(xí)處理各種復(fù)雜任務(wù)。

現(xiàn)階段，吉利在智能汽車上實踐的，是從單域垂直縱深發(fā)展到橫向跨域融合，逐漸同一個計算平臺、同一個模型執(zhí)行所有智能汽車任務(wù)：既是與用戶交互的入口，也是車載AI理解整個場景環(huán)境，指導(dǎo)自動駕駛軌跡選擇的大腦中樞。

下一個階段，用超大模型、超大算力拉通各個AI終端，讓汽車往AI智慧生命體方向的蛻變：

• 千里科技，前不久剛剛在機器人學(xué)習(xí)的基準(zhǔn)測試平臺RLBench的跨任務(wù)測試中，平均成功率率先達(dá)到90%。

用的機器人模型，與吉利即量產(chǎn)交付車端模型同源同架構(gòu)，都是VLA。

今年是李傳海在吉利工作的第21個年頭，職位是吉利汽車副總裁、吉利汽車研究院院長。

與2004年剛加入時相比，吉利現(xiàn)在擁有的是：

年產(chǎn)銷規(guī)模超過300萬輛、利潤超200億、自主車企最大算力設(shè)施，以及自研的大模型體系。

還有具身智能浪潮。

2025年，吉利造車和4.0階段相比，又有了新的變化，底層驅(qū)動因素，是多模態(tài)大模型的快速成熟。

而這個階段的主要任務(wù)，李傳海這么描述：

• 未來全球最大機器人公司，可能是吉利，而“機器人”這個詞，背后代表了很多東西。
• 說得直接點，吉利在這方面有很大的野心。