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从各家出行报告看:中国智驾第一梯队的用户成绩

05/29 11:12
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过去的一年,中国智驾行业又经历了一次"分水岭"。华为、吉利、小鹏、理想每一次OTA都会被用户冠以"领先和突破";但到了现在,他们的用户越来越多的是晒出"今天全程交由智驾行驶xx公里"的行车报告。

毕竟之前的"突破、领先"可能需要识别某些定语,但现在用户的数据客观公正。

在这种背景下,华为乾崑智驾、吉利、小鹏、理想纷纷发布五一出行报告,其中吉利最近发布的《智行中国全域出行报告》一份用真实里程、真实激活率、真实安全数据说话的年度成绩单:

辅助驾驶激活率93.8%、过去一年累计辅助驾驶里程13.8亿公里、累计使用时长1699万小时、年增长215%。

这些数字已经代表中国智能辅助驾驶行业的第一梯队给出了答案:智能辅助驾驶已经从用户“敢用”的阶段奔向“常用”“爱用”的新阶段。

1、辅助驾驶使用里程增速 215%

智驾这个赛道,之前比接管率、比应对的场景、到现在其实比的是用户实实在在的三个东西:辅助驾驶有多少人用?开了多少公里、用了多长时间。三个维度里,绝对里程华为系的乾坤智驾暂时领先(170万辆装车、累计107.亿公里),但增长率方面,吉利千里浩瀚以215%的同比涨幅,是所有头部玩家中增长最快的。

为什么是千里浩瀚?答案藏在2024年的一份内部文件——《台州宣言》里。这份文件做了一件别人不敢做的事:把吉利、领克、极氪、路特斯等多个原本各自为政的智驾团队,整合为一个体系。

整合之前,吉利各品牌的智驾就像"五个手指头各自拍桌子";整合之后,850万辆吉利系车型的辅助驾驶数据,进入同一个训练池。硬件和研发成本降低5%—20%,算法迭代速度成倍提升。

这就是为什么2024年还在"补课"的千里浩瀚,到了2026年CES能够直接拿出云端千亿参数大模型和G-ASD(Geely Afari Smart Driving)这套全新方案的根本原因。

2、五一大考:同一个赛场,三份成绩单

如果说年报数据是去年的长跑,那么最近的五一假期就是最新最近的情况,同一个假期,小鹏、理想、吉利千里浩瀚三家头部玩家都晒出了自己的成绩单。

小鹏图灵AI智驾(第二代VLA):五一累计辅助驾驶里程8446万公里,日均使用率93.21%,单车最长辅助里程5441公里、369座城市。

理想汽车:辅助驾驶总时长150.2万小时,较平日增长108.1%,主动避险17.8万次、夜间避险3.0万次,单车累计最长辅助里程6332.4公里、368座城市。

吉利千里浩瀚:同期辅助驾驶里程7913.8万公里,覆盖43.2万车主、单车累计最长辅助里程5827公里、372座城市——同样触达大兴安岭、佳木斯、三亚、克孜勒苏四个地理端点。

总里程上,千里浩瀚以约533万公里之差排在小鹏之后。不过有两个细节可能会让你惊讶:

第一,单车最长辅助驾驶里程,千里浩瀚以5827公里拿下三方第一,领先小鹏的5441公里386公里、理想的5019公里808公里。一个5800多公里的连续辅助里程意味着什么?意味着一位用户敢于把从黑龙江到海南的整条纵贯线交给系统。这是用户用脚投票的深层信任。

第二,372座城市覆盖微超小鹏和理想,超过了新势力们。其实跑得广,比跑得多更考验系统的泛化能力——因为“广”是要端到端模型能解决最难解决的各类"长尾问题"。

当然,三家差距各有来源:小鹏总量领先于其更早完成城市NOA的用户教育积累;理想的安全数据突出,折射其用户群体长途家用属性强;千里浩瀚的规模分母是极氪、领克、吉利三个品牌的合力,配合之前的增长率来看,接下来的千里浩瀚接下来可能很快成为头部中的头部。

3、技术底座:“含模量"为什么重要?

过去两年AI在汽车行业的实践 ,不可否认的辅助驾驶行业确立了,端到端全模型的路线共识和实施。

其实,在2024年,千里浩瀚就率先提出了一个新词——"含模量",就指的是辅助驾驶系统里AI大模型的深度参与程度。

听起来像营销话术?我们先根据行业公开信息来对比一下行业现状:

    小鹏VLA 2.0:(72B)云端大模型 + 自研图灵芯片(支持30B参数车端)元戎启行 IO 2.0(40B) — 第三方供应商中最大理想 MindVLA(32B) — MoE架构 + 蒸馏到 3.2B 车端比亚迪天神之眼5.0:未公开参数 + 强化学习千里浩瀚G-ASD(千亿级):VLA + 世界行为模型 + SmartAI Agent + 阶跃星辰大模型加持

千里浩瀚G-ASD的云端多模态大模型(基座模型)+世界模型参数达到千亿级别,是目前公开数据中含模量最高的智驾方案之一。

含模量越高意味着两件事:AI的决策环节越多,规则代码越少;系统在长尾场景的泛化能力越强。 这是为什么有评测媒体在杭州-杭州湾实测时说,千里浩瀚在环岛博弈、无划线车道的表现"丝滑适配"——因为它不再依赖工程师写死的规则。

千里浩瀚G-ASD采用的是业内最新的"VLA(视觉语言动作)+WAM(世界行为模型)——这是2025年行业内争论最激烈的两条技术路线,而千里浩瀚选择了"两条都要",到了2026年行业内基本上确立是千里浩瀚两条线路融合的方式。

4、安全才是底色——890万次主动避险的密码

智驾再聪明,安全不过关就是零分。千里浩瀚把"安全"刻在了系统的DNA里。

千里浩瀚最新发布的五一报告显示,千里浩瀚累计主动避险890万次,其中AEB(自动紧急制动)成功触发240万次,守护62万家庭。每天都有近万次的"看不见的拯救"在发生。

为什么千里浩瀚的安全数据这么硬?两个核心原因:

第一,沃尔沃的"事故数据库"。这是吉利体系最难被复制的资产。沃尔沃55年的真实事故数据被融入G-ASD的训练集——别家智驾模型学的是"怎么开得好",千里浩瀚还学了"事故是怎么发生的"。

第二,AES通用障碍物连续避让功能。极氪行业首创、全球首发的能力:能识别宽度超40cm、高度超60cm的异型障碍物(三角警示牌、静止车辆、野生动物),在130km/h极限时速下毫秒级紧急制动或连续绕行。

对比一下竞品安全极限:华为ADS 5.0 AEB刹停的上限速度为135km/h——两家在 L2 安全天花板上几乎打平,但千里浩瀚的AES"连续避让"是单点能力的进阶版,而真实案例反馈更凸显这不是参数是体验。

5、智驾平权——从80万到6万,没有阉割

很多高端智驾的潜规则是:"核心功能高价选装"。FSD一年订阅大几千刀,华为ADS Max选装也不便宜。

千里浩瀚反其道行之:H3到H9五级硬件矩阵,覆盖6万级星愿家用车到80万级极氪光辉旗舰的全价格区间。重点是——核心智驾功能不阉割、不高价选配。

这是实实在在的智驾平权,不是发布会上的口号。

6、UN R171——一张"出海准入证"的分量

2026年初,吉利千里浩瀚拿到了一张让欧洲汽车同行睡不着觉的证书——联合国UN R171国际权威认证。

这张证书是中国首张。UN R171被业内称为"史上最严"L2级国际法规,要求系统:

    通过500+种危险场景测试故障率低于0.01次/万公里道德伦理上必须优先保护行人和弱势交通参与者

其实拿下这张证书的背后,还有吉利早就准备的用户安全为先的体系建设,例如在宁波投了超20亿元建全域安全中心实验室,云端AI生成极端长尾场景做压力测试。

最后,中国汽车首张UN R171的意义在于:搭载G-ASD的路特斯Eletre将在欧盟全部成员国直接销售,无需逐国二次认证。当其他中国车企还在研究怎么进欧洲,千里浩瀚已经在跑高速了。

7、Eva Cab——中国首台原生L4 Robotaxi

如果说前面的内容是"成绩单",那Eva Cab就是"未来券"。

吉利推出的Eva Cab是中国首台原生开发的Robotaxi(无人驾驶出租车)原型车,全球首搭千里浩瀚G-ASD L4版本。它将具备在公开复杂道路上无人接驳的能力,目标场景包括高端酒店专线、机场点对点、园区公务出行。

吉利内部对L4落地有一个极其严苛的工程标准——MPI(每次干预里程)≥ 1000公里。这意味着平均每1000公里才需要一次人工干预,是Waymo早期标准的好几倍。

2026年特斯拉Robotaxi已在奥斯汀运营,小鹏承诺年内L4,吉利的Eva Cab同样在2026年时间表上。中国头部车企的L4竞争,已经从"谁先发"变成"谁先跑通商业闭环"。

8、客观说,千里浩瀚也有短板

写到这里,必须给读者一个立体的认知——千里浩瀚不是没有短板。

短板一:多品牌体验一致性挑战。H1—H9跨极氪、领克、吉利、银河四品牌,不同车型的OTA节奏、人机交互细节难免有差异。这是规模化后所有大集团必经的整合期。

短板二:L3/L4法规依赖。"年内推送高速L3和低速L4"的承诺,依赖中国L3监管框架细则的落地节奏。这不是吉利单方面能决定的事。

但放在中国智驾整体大盘里看,不管是吉利的千里浩瀚、还是华为、抑或是新势力小鹏、理想、甚至特斯拉,他们同处一个赛场,且在含模量、安全数据、全球合规、L4商业化布局四个维度上各有领先。

结语:智驾的下半场,是"日常"的胜利

衡量一个智驾系统是否真正成功,最朴素的标准只有一个:用户愿意每天都开它。

小鹏五一日均开启率93.21%,千里浩瀚全年累计开启率93.8%。前者是节假日高光,后者是365天的日常——后者更难。

当一个技术从"敢用"变成"常用",从"少数人的尝鲜"变成"每个家庭的伙伴",它就完成了从"产品"到"基础设施"的跃迁。

千里浩瀚正在做的,就是这件事,让智能辅助驾驶常用,爱用。

主要信息来源:吉利汽车集团《千里浩瀚智行中国全域出行报告》、各车企官方披露的出行报告、华为数据来自于:4月23日,华为乾崑智能汽车解决方案在北京举行华为乾崑技术大会、五一出行报告。

*未经准许严禁转载和摘录

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