“更低成本的真實數據需求，更快迭代智駕系統。”

作者丨田哲

編輯丨林覺民

4月23日，第二十一屆上海國際車展上，商湯絕影發布了包括生成式智駕R-UniAD、4D世界模型“絕影開悟2.0”、AI內核“絕影千機”在內的多個核心技術。

統觀絕影發布的技術，一句話概括為：不是做“功能模型”，而是做“系統AI”。

過去幾年，端到端技術被認為是智能駕駛實現路徑中的“終極形態”，但大多數方案都卡在數據、性能、安全三道門檻前。R-UniAD的思路，是在這三道門檻外，再造一層AI基礎設施。

據介紹，R-UniAD結合世界模型和強化學習，以VLAR（視覺、語言、行動、強化學習）技術架構為核心，支持仿真環境中進行閉環訓練，讓模型能在虛擬世界里“試錯—強化—泛化”，最終形成系統策略能力。

以車展現場展示的“施工占道場景”為例，R-UniAD先通過“絕影開悟”世界模型構建4D動態環境，再讓模型反復在這個世界里強化訓練不同策略。最終結果是，模型不僅能精準避讓，還能泛化到其它類似場景中。

這種能力的意義在于，它不僅降低了數據成本，更提高了模型上限——在少數據場景里跑出更強泛化能力，是當前行業少見的嘗試。

如果說R-UniAD是智駕端的系統性升級，“絕影千機”則是智能座艙側對AI內核的一次重構。

“絕影千機”是一個服務于車載OS系統的AI內核，核心技術是由MOE多模態模型、類人記憶框架和智能體框架三部分組成。

配合升級后的New Member，用戶可以在座艙中體驗到“免喚醒的多輪多角色對話”“基于記憶的個性化建議”“主動感知情緒與需求”等能力。更重要的是，這些能力的背后都基于統一的AI底座，而不是多個功能拼湊。

絕影強調的不是“發布”，而是“交付”。

據介紹，目前其生成式智駕系統已合作東風等4家車企，將量產7款車型。2025年，包括與廣汽合作的地平線征程?6M平臺方案、與東風聯合推進的端到端UniAD方案都將正式量產交付。此外，其醫療AI模型“旅醫”也已在星途攬月量產落地。

從生成式智駕到類人智能座艙，商湯絕影正在從“AI能力提供者”轉型為“汽車系統參與者”，在模型、平臺、接口、系統交互之間建立起一整套閉環能力。

這并不意味著商湯絕影要成為一個整車廠商的替代者，而是在“車腦”這個越來越復雜的系統里，找到AI該有的位置。

在上海車展上，商湯絕影CEO王曉剛、東風汽車研發總院智能化技術首席總工程師張振林與雷峰網等媒體展開對話，以下為經過編輯的部分對話內容。

Q：目前東風和商湯絕影的合作是怎么開展的？

張振林：東風與商湯絕影合作始于2021年，最初聚焦智艙及智駕大模型應用。特別是UniAD發布后，雙方都看好AI定義汽車的趨勢。東風在產品工程化方面有優勢，商湯在AI算法和數據算力上具備積累。去年溝通密切，今年初已組建聯合開發團隊，共同推進端到端方案量產。

Q：您所提到的端到端大模型，東風汽車目前有明確的應用時間節點嗎？

張振林：東風、商湯絕影兩個團隊正在密切配合，我們計劃最快是在今年年底。

Q：兩位認為與其他智駕公司相比，雙方合作的優勢是什么？

王曉剛：我們在AI基礎設施上有長期投入（如2019年起建設的AIDC數據中心），東風則貼近用戶和數據源，雙方算法和工程能力互補，能形成良性反饋閉環。

張振林：我們推行“自研+生態”雙輪驅動，與商湯合作像“結婚”一樣緊密，商湯在算力、工程部署經驗豐富，雙方協同落地更高效。

Q：之前商湯絕影提出過把強化學習引入到端到端自動駕駛訓練中，這個思路是受到DeepSeek的啟發嗎？強化學習需要配合強大的世界模型，對”強大“有什么樣的標準？

王曉剛：強化學習+世界模型的組合是提升端到端模型的有效路徑。關鍵在于仿真環境的真實性、時空一致性和復雜度，訓練數據需滿足真實物理規則。我們聯合東風量產團隊，對世界模型提出嚴格要求，需要模擬車輛即將碰撞，以及各種復雜、極端的交通場景。

Q：目前行業內大模型上車進展如何？后續將如何發展？

王曉剛：大模型在汽車應用仍在快速發展，我們從去年端到端自動駕駛邁向今年的世界模型、模擬仿真，提升系統安全邊界。座艙方面，隨著DeepSeek等出現，大模型深度思考能力增強，也讓我們座艙體驗空間打開，包括艙駕融合、駕駛員狀態判斷、失能識別等，都已落地應用。

Q：現在AI技術在智能汽車上的應用處于怎樣的水平？

王曉剛：智能化已進入深度融合階段，不再是工具，而是人車交互。我們針對不同車型和成本，設計不同技術配置，明確每種方案的安全邊界和能力上限。

張振林：我們配合國家對L2/L3標準劃分，為不同品牌和檔位車型制定分級方案。例如東風“天元智駕”系列已在10萬元車型上實現高速NOA，后續還會持續優化成本，推動高階智駕下沉。

Q：智能駕駛技術現在還有哪些難點沒有被攻破？

王曉剛：自動駕駛的難點在于基礎設施標準不統一，不是技術本身。目前車端傳感器配置不一，數據回流管道也未打通。未來比拼的是基礎設施構建能力。

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