威电智见

很多消费者认为，买车的钱加上每年养车的成本着实算一大笔钱，而现在打车软件那么普及，打个车既方便也便宜，买车不实用。但是在寒冷或炎热等糟糕的天气，拎着沉重的购物袋或者拖着硕大的行李箱，又或者遇到急事司机却迟迟不接单，那时候就会体会到等待的煎熬。虽然汽车是易耗品，甚至保值率也不高，但是不可否认的是，拥有一辆自己的车确实能给生活带来极大的便利，比如来一场说走就走的自驾游。 今天我们就扒一扒蔚来汽车蔚来EC7这款新车，蔚来EC7的外观设计、内饰糙细、性能高低等方面，想必各位小主们已经潜过各大论坛，挖过无数测评视频，无需小编赘述啦，现在我们的关注点就放在蔚来EC7的成交价、折扣优惠、销量、保值等方面，帮助基本锁定目标就等下手时机的小主们更全面地判断蔚来汽车蔚来EC7是否值得拿下。 本站采集了蔚来汽车蔚来EC7的真实成交价，蔚来EC7近一个月全国新车现金最高直降18.09万，最大折扣达到6.05折，本站全国实时采集价格，实际成交价请以当地经销商折扣为准。 从下图可知蔚来汽车蔚来EC7的销量走势，蔚来汽车蔚来EC7近一个月的销量为17辆。虽说销量并不能代表一切，但销量高低的确已经成为了消费者选车的衡量标准之一，一款高销量的车说明适合大部分的消费者，也具备相对完善的售后服务，汽车配件自然流转率也会高一些。 我们买车时都会提前关注这款车型各方面的内容，尤其是车主们在各大论坛、垂直网站发布的帖子和口碑，除去水军成分，还是有一部分车主的真实用车感受值得借鉴的。接下来看看蔚来汽车蔚来EC7的口碑得分吧。蔚来汽车蔚来EC7的综合得分是4.72分，成绩还算可以，那么蔚来汽车蔚来EC7可以考虑哦。 看了一圈下来，结果蔚来汽车蔚来EC7不是你的菜？那就看看它强有力的竞争对手们吧，目前在本站基本都有不错的优惠折扣，其中大切诺基4xe和IQ锐歌的折扣分别为8.1折和7.3折，相当合适了，赶紧看一看，挑一挑！ 如果近期蔚来EC7的价格合适，那么小伙伴们就赶紧出手吧！全国多地联动促销，更有低至7折优惠车型。

世界杯看球群体与购车群体的重合度较高，精彩的赛事或延缓了部分购车决策的落地，一定程度上影响了6月新车的购买力，从而购买力集中到了赛事后的1-2个月的时间内。经销商为了迅速回笼丢失的客流量，此时推出优惠力度较大的购车方案的可能性是极大的，买车的朋友可要擦亮眼球了。近期有什么值得关注的车呢？不妨看看今天为大家推荐的丰田皇冠（进口）吧。 我们买车时都会提前关注这款车型各方面的内容，尤其是车主们在各大论坛、垂直网站发布的帖子和口碑，除去水军成分，还是有一部分车主的真实用车感受值得借鉴的。接下来看看丰田皇冠（进口）的口碑得分吧。丰田皇冠（进口）的综合得分是4.67分，成绩还算可以，那么丰田皇冠（进口）可以考虑哦。 如果看了以上这些，您对丰田皇冠（进口）是否值得买还存有疑惑，那么还可以看看丰田皇冠（进口）竞品们的表现，在以下这些竞品当中，上个月销量最大的是奥迪A6L，为12340辆，这么多车总有一款适合你。 如果近期皇冠（进口）的价格合适，那么小伙伴们就赶紧出手吧！全国多地联动促销，更有低至7折优惠车型。

　　12月8日-9日，在2025地平线技术生态大会期间，智驾大陆neueHCT CEO 厉飚 莅临新浪汽车高端访谈间时表示：皓月产品的定位，是基于地平线征程6B的芯片所开发的入门级的辅助驾驶产品，它的产品价值主张用一句话概括是帮助我们车企客户在全球范围内卖好车，它能满足全球各个国家各个地区的法规，这个法规涉及到一些特殊法规，也涉及到NCAP这种行业标准，这是这个产品的定位，它是一个满足安全和法规的前提下，极具性价比的入门级产品，而且这个产品的特点是不挑车，不会因为你是油车或者电车。　 　　新浪汽车：欢迎来到新浪汽车直播间，今天我们也有幸邀请到了智驾大陆的历总，请历总跟大家介绍一下自己。 　　厉飚：大家好！我叫厉飚，我是来自智驾大陆，我们的英文名字叫NEUE HCT的CEO，很高兴今天参与新浪的访谈，跟大家分享一下和行业相关以及和自己相关的故事和进展。 　　新浪汽车：我们新浪主阵地是在微博，是一个社交媒体，您应该了解，在社交媒体上，今年对于智驾的安全和规范的讨论其实特别多，我们作为一个智驾解决方案Tier-1的供应商，在面临智驾的宣传和用户的安全提示这两者之间，是怎么做权衡的？ 　　厉飚：我们整个公司的定位并不是Tier-1，是Tier-2，我们在行业里的定位是Tier-2，我们聚焦是在做智能驾驶的产品和解决方案，面向国内和全球，这个定位也是今天下午会再明确一下。通过从Tier-1变成Tier-2的定位，我们能更好地开放和赋能，这是我们的初衷。 　　对于安全来讲，今年无论是在法规的推行上，还是在媒体舆论侧的事件上，其实都大大加大了行业对规范和安全提升的认知和重要性。 　　从产品的角度，我也是在智驾行业近十年的时间，安全一直以来都是绕不开的一个话题，无论是一开始做的入门级的产品，面向主动安全、碰撞预警和规避，主动安全的刹车到满足NCAP满足法规，其实一直以来都是最核心的要求，因为任何的产品在安全没有经过充分验证之前，它是不可以量产的，体验再好，其实都不可以量产，这是对生命的不负责任。 　　从产品设计的角度，尤其是在过去两年，随着技术的快速发展，数据驱动、端到端技术的快速发展，整个开发范式的改变，给产品的体验和安全性带来非常大的跃迁，从安全的角度，作为行业里Tier-2的供应商，我们在产品设计过程中分了几个维度来尽可能来保障安全，首先从产品的角度，本质上它是L2的辅助驾驶系统，所以人机交互非常重要，能及时跟用户有一个很好的交互，无论是从L2的渲染界面，还是通过声音的提示，就是在遇到危险的前期，我们给用户足够多的提前量来警示他，让他及时接管，其实也不涉及到接管本身，因为他的手一直在方向盘上，所以从交互的角度，法规会把DMS这样的产品提上来，对监控驾驶员的驾驶状态是否处于一个合适的状态，都是来辅助我们要持续保持跟驾驶员的交互，确保驾驶员的注意力是集中的，能及时规避掉一些潜在的安全风险，这是从产品的角度。 　　从市场宣传的角度，我们会宣传这个产品的亮点，这勿庸置疑，我们要告诉我们的用户，这个产品能给你带来体验上的升级和安全性的保障，但我们一定会强调这是一个L2系统，是一个辅助驾驶系统，我们更推崇的是在这样的系统技术加持下，能给人机共驾的体验带来一个跃迁，而不是自动驾驶，这个概念在接下来一定要做得更明确更好，更清晰。 　　从开发的角度，因为安全本质上是要持续优化和解决的问题，这一点一定是从研发侧入手，在新的范式下，我们大幅度加大了研发的投入，无论是自有的运营车队，近百辆车的规模，还是我们在开发上测试和验证中的保障，都是我们从问题的源头上要解决，我就从这三个维度来回答一下您的问题。 　　新浪汽车：我们的产品切分为了皓月和繁星两个产品，跟HSD有什么区别吗？ 　　厉飚：简单讲一下，皓月这个产品的定位，我们是基于地平线征程6B的芯片所开发的入门级的辅助驾驶产品，它的产品价值主张用一句话概括是帮助我们车企客户在全球范围内卖好车，它能满足全球各个国家各个地区的法规，这个法规涉及到一些特殊法规，也涉及到NCAP这种行业标准，这是这个产品的定位，它是一个满足安全和法规的前提下，极具性价比的入门级产品，而且这个产品的特点是不挑车，不会因为你是油车或者电车，这个方案会怎么样，它是随着算力的提升，对油车并不是很友好。繁星会更强调体验，在安全的基础上更强调体验，因为它是一个全场景、连续性非常高的辅助驾驶的产品，我们这次也带来了试驾车，确实有很多客户不仅试乘，也试驾了，所以产品当前开发的状态是符合预期的。 　　新浪汽车：今天活动试驾环节里是有我们的产品的？ 　　厉飚：对。 　　新浪汽车：除了HSD，可能就是我们的这个产品了？ 　　厉飚：地平线还有其他生态伙伴的产品都在这次的展会当中。 　　新浪汽车：我们知道大陆是一个全球五百强企业，其实面对全球不同地区的市场，法规要求肯定是不一样的，您能给我们举一个例子，我们在哪些市场上面对哪些特殊的要求做了哪些处理？ 　　厉飚：我觉得从全球范围来看，法规要求最严格的是欧盟地区，它靠GSR法规就是强标，可以理解为接下来中国在推行AEB的强标，自动驾驶法规的强标，这些都属于强标，你声称要提供相应的系推，就要满足所有的测试项，所以它这里面的测试，像欧盟地区注重AEB，以及像TSR交通限速牌的识别和体现等等一些这种相对比较特殊，我们国内还不完全一样，但他们那边的要求会比较特殊一点，包括日本也有相应的特殊的，澳大利亚也有相应的特殊的要求，所有的NCAP在不同的地区，它的差异化测试项还是有的，这些东西都是很细的活，我们要去看，要理解需求，把需求转化为产品满足它。 　　新浪汽车：所以您觉得是满足法规容易，还是面对法规要求没有那么严，但极端场景特别多的情况，这两者哪一个方向的更容易解决一点？ 　　厉飚：比如说像NCAP这种，这样更形象一点，它不算是法规，它是一个行业标准，你得三星也好，四星也好，五星也好，其实取决于很多因素，成本、车型定位等等，所以这是一个打分制，很难达到满分，但一定是持续奔着满分的目标去的，即便是五星，它也有分值的区间。您可以理解为法规是一个开卷考试，你要进场测试，你要过这些东西，但真正法规和量产之后遇到的问题是不一样的，法规更多是看正处罚，你能不能在相应的场景下，做到该有的行为和动作，在真实的量产环境当中，我们面临更多的是在法规测不到的场景下，你的车的行为是怎样的，这就是为什么，我们在开发产品的过程中，我们需要大量的测试，以前基于这种规则型的技术，几十辆车的规模常态化的在跑测试，现在基于新的范式下，这是自有车，不算量产车的数据回传这些，所以哪方面都是非常重要的，而且挑战不太一样。 　　新浪汽车：之前我看到您的一个采访里说到，如果能在这个车的全场景解决方案，如果能在印度开好了，那基本上全世界都OK了，泛化能力都可以了。就现在而言，您依然这么认为吗？过了半年的时间。 　　厉飚：我们客观地讲，不同国家地区的基础设施的情况不太一样，交通的复杂环境不太纹样，目前看到最挑战的确实还是印度。 　　新浪汽车：我能不能理解能够适应印度市场的产品放在中国，就可以算降维打击？ 　　厉飚：我觉得不完全是，这么来说可能更容易理解一点，印度从复杂度的平均水平来看是很挑战的，对中国来讲也是一样的，本质上讲，我们开发这个系统是一个概率性的系统，不可能达到100%，至少目前没有达到100%的全向cover（覆盖），所以在中国，比如说在印度可能三个月会遇到这个问题，中国可能需要开一年，你迟早都会遇到这个问题，你都是要解决这个问题的，那边对于开发来讲是友好的，原因是我们可以很快地发现问题，我们去解决问题，实际上我们永远都是在奔着100%的零事故事故的目标去的。 　　新浪汽车：印度的数据，这种极端的场景对中国的自动驾驶企业来讲，数据应该是非常宝贵的？ 　　厉飚：对。 　　新浪汽车：我们可以反向赋能地平线，算是我们的股东，我们之间也可能也有关于技术层面的合作和交流，我们会把那部分数据给到地平线，让他们完善国内的部分吗？ 　　厉飚：我觉得这种可行性是在的，它更多是一个商业上的安排。 　　新浪汽车：现在在印度市场做这种辅助驾驶方案的国内企业多吗？ 　　厉飚：我不是很了解有多少公司在往那个市场走，那个市场比较特殊一点。 　　新浪汽车：是特殊，听您这么一描述，国内可能持续一年才能遇到的极端场景，在那边可能三个月就会遇到多次，这可能对于我们采集数据来讲确实是很大的一个帮助。面对这种极端的场景，因为今年有一个特别火的词叫强化学习、世界模型、因果推理等等，都是解决这种极端场景的提前预知的能力和学习，我们针对这一块做了哪些安排呢？ 　　厉飚：我们今年从技术的架构上来讲，从原来的两段式的架构升级到一段式，我们感觉到有非常大的技术的升级，给产品体验和安全性带来的收益，其中最明显的两点，这两点和安全直接相关，第一点是整个系统的延时大幅度降低了，从原来的300、400毫秒降低到200毫秒，这对安全性来说，天然就降低了，你可以认为它的反应速度很快。第二点，在端到端的基础架构下，这种防御性驾驶的特性已经呈现出来了，比如说旁边停了一排车，它会慢一点，人开可能也会这样，包括在过十字路口的时候，你也会适当作一些减速，万一有人突然出来，你会大幅度降低碰撞的概率和严重性，所以这是技术已经带来的挑战，有机会可以试一下我们的车，可以感受到这个，而且这个东西用传统的方案做不出来。 　　新浪汽车：刚刚您也提到了我们的技术是从两段式端到端变成一段式端到端，这样的改变会不会意味着我们之前针对两端式端到端的开发，除了数据层面，算法层面就清零了，变成了一个重新开始的过程。 　　厉飚：这个不是二元论，包括在两端式之前所有的开发，基于卷积神经网络，再加上规则的规划控制，所有的历史经验都传承下来了，它传承的形式是这些经验从产品开发的角度，沉淀在了整个体系和基建里，之前遇到的问题，我在开发新产品的时候，我可以第一时间验证之前遇到的问题是不是被优化或者被解决，你可以理解为这是一个雪球，它不但越滚越快，而且还越滚越大，这是一个势能的积累。 　　新浪汽车：昨天博世的吴永桥吴总提到了，有的时候会靠灵光一闪，尤其是算法的优化上，是靠一些创意想法，然后这些想法可能，很简单的一个想法，经验特别多的人，可能反而就会被圈在自己的思维框架里，反而是一些年轻人偶然蹦出来的一些想法，能够特别大程度的解决我们现在的问题，这种情况，我们遇见过吗？ 　　厉飚：我觉得几乎是不能是每天，每周都会有遇到。 　　新浪汽车：给您印象最深的一次是？ 　　厉飚：给我印象最深得一次，因为端到端的范式下，我们其实花了非常多资源在数据处理跟GPU计算上，你可以认为每天都在训练，每天都在做相应的实验，这些实验有的是为了提升性能，有的是为了解决问题，我印象最深的一次其实就是我们只是在改里面很小的一些东西，我们的实车体验的效果近乎翻倍。 　　新浪汽车：为什么呢？大家总说大模型是一个黑盒，我们到底是改了什么，这个到底能溯源出来吗？ 　　厉飚：能，但它不会像以前roombase（音）的软件，那个软件可以理解为它是基于需求拆解，之后开发测试验证这样一个微模型开发，现在的数据驱动开发范式下，您可以理解这个模型内部是怎么工作的，确实没有人能完全知道，但这个模型本身的架构设计是有逻辑的，也是有它的意图的，我们通过改变里面的设计和数据处理配比上，可以使得这个模型在学习的过程当中有侧重点。 　　新浪汽车：奖惩机制。 　　厉飚：对，这就是为什么很多行业的人说端到端的开发就是在炼丹，有一定的成分在里面，但它也不是盲目地跟买彩票一样，它是有针对性地做这样一个找到问题解决问题，这个过程是持续不断的。 　　新浪汽车：会不会有一种情况，我想解决一个问题，所以我把我的算法进行了小的微调，但是它的效果非但没有升级，反而还下降了，会有这种情况吗？ 　　厉飚：有。 　　新浪汽车：那我们就要随时去进行存档度读档的过程？ 　　厉飚：这就是为什么我们需要增加计算资源，因为我们隔一段时间就会锁定一条所谓的软件算法的基线，这个基线是通过充分测试和验证的，这个基线锁定之前，其实有成百上千的实验在做，最终得出一条基线，我们到底该怎么去做软件的封版，这个封版完之后，我们会持续再去做成百上千的实验，进一步把软件的基线性能再往上拔高一个层面。 　　新浪汽车：这个听起来工作量好大。 　　厉飚：非常大。 　　新浪汽车：如果我把所有的优化策略放在分母，优化的优化策略放在分子，这个比例能达到多少？ 　　厉飚：我还真没有具体统计过。 　　新浪汽车：感觉是分母特别大的情况？ 　　厉飚：对。 　　新浪汽车：所以大家都很羡慕有一些别的公司他们能投入特别大的人力。您觉得未来在辅助驾驶这一块，算力会卷到什么样的数值呢？ 　　厉飚：辅助驾驶，我觉得在回答这个问题之前，另外一个问题更重要，自动驾驶需要什么样的算力。 　　新浪汽车：对。 　　厉飚：其实辅助驾驶是这样的，辅助驾驶的产品还是L2的产品，它有入门级的，也可以有进阶级的，但顶级的一定是自动驾驶，也就是说有不同档位的产品定位，它需要的对应的算力是可以有区别的，因为它解决的问题是不一样的，满足的需求是不一样的，所以很难回答这个辅助驾驶算力的上限，我觉得最重要的其实是自动驾驶的上限是多少。 　　新浪汽车：那我们聊一聊自动驾驶，之前有人说人脑的算力是4000、5000Tops的算力，那是不是意味着未来车成为一个自动驾驶行驶上的机器人，它也要达到这个算力？ 　　厉飚：这个问题可能还真不太好回答。

　　2025年12月10日，在重庆阿维塔数智工厂，中国长安正式迎来了第3000万辆中国品牌汽车的下线，车型为随阿维塔12四激光版。值得一提的是中国长安汽车第1000万辆下线历经了30年，到第2000万辆历经了7年，到第3000万辆仅用时4年半时间，不仅体现了长安速度，更是向世界展示了何谓“中国速度”与“中国力量”。 　　中国长安汽车党委书记、董事长朱华荣表示“今日之长安，是广大用户厚爱，合作伙伴、社会各界长期支持，以及一代代长安人无私奉献的结果。向全球所有长安的用户致敬，对所有关心、支持长安的每位朋友、社会各界表示衷心的感谢。同时，他表示，到2030年，将力争实现产销500万辆，其中新能源占比超60%，海外占比超30%。为全球更多用户，创造高品质的出行生活。 　　此外，在全球化领域长安也将会继续坚持长期化、本地化、体系化、加强ESG建设，而在智能化领域，也将在2028年量产人形机器人 ，2030年推出商用航线飞行汽车。 　　中国长安中国品牌汽车3000万辆的达成，清晰勾勒出高速高质量发展的“长安速度”。2014年，实现首个1000万辆，用时30年，铭刻了自主品牌艰苦创业的奋斗足迹；2021年，突破第二个1000万辆，用时7年，为自主品牌崛起写下了坚实注脚；2025年，跨越第三个1000万辆，仅用4年半，这成为中国新能源汽车产业跃迁与品牌向上的生动展示。中国长安成为最快达成中国品牌3000万辆的汽车企业，标志着中国长安汽车迈入规模化、全球化、高质量发展的新阶段，同时彰显了新央企的实力与担当。 　　在中国长安汽车的价值体系中，安全是高于一切的基石。3000万辆的辉煌成就，本质是3000万个家庭的信赖，而这份跨越周期的深厚信赖，其最坚实、最根本的基石，在于其对“安全”数十年来如一日的极致坚守。从1999年引领中国汽车行业的“微车第一撞”，到2011年，完成中国电动汽车“带电第一撞”，再到建立覆盖极端环境的严苛试验验证体系（CA-TVS），确保每款产品经历超500万公里可靠验证。所有技术追求，最终都升华为一句直抵人心的价值承诺——把“安全回家”写进万家灯火。 　　今年9月，肩负“新央企”使命，中国长安汽车发布“新长安·新安全——天枢智能”品牌，把安全从物理防护，延伸到行车、健康、心理、隐私全维度。基于SDA中央环网架构，搭建起“眼明-脑灵-腿快”的关键核心技术平台，围绕驾驶辅助、座舱、底盘三个领域，树立智能出行新安全标杆。其中，天枢智能驾驶辅助采用端到端技术，实现遇别车稳、遇匝道准、遇黑夜精。天枢智能座舱营造像家一样的“安全感”。天枢智能底盘通过三向六域等技术，提升极端场景响应能力，守护全旅程安全体验，带给用户应对复杂路况的“底气”。 　　“新安全”范式的底气，源于顶尖研发体系与验证能力。中国长安汽车坚持将每年营业收入的5%投入研发，已构建起“六国十地”全球研发布局，拥有来自全球31个国家和地区2.4万余人技术研发团队，并在16大领域，建成覆盖三电、智驾、NVH等领域的200余个实验室。天枢智能实验中心，打造“三个全球领先”“三个全球唯一”，以及“全球首个”的顶尖实验室集群。近三年累计申请专利1.4万余件，平均每天有19件专利在长安诞生。在此之上，长安还构建了全生命周期的安全体系，建立了以 CA-PDS整车开发体系和 CA-IPD产品集成开发体系为框架的正向开发流程，打造了贯穿产品全生命周期的 CA-SLP管理流程，并荣获国内首张ASIL D级最高等级功能安全流程认证。 　　在技术成果不断突破的同时，中国长安汽车构建了五大品牌矩阵，品牌势能持续增强。其中，阿维塔定位“原创、智能新豪华电动汽车”，树立起“新豪华·阿维塔”品牌形象，连续9个月保持销量破万；深蓝汽车定位“年轻科技运动品牌”，已累计收获超70万全球年轻用户青睐，稳居央企新能源销量冠军；长安启源瞄准全球主流家庭用户，11月单月销量突破4.6万辆；长安汽车旗下CS75系列累计销量超280万辆；长安凯程则连续10个月斩获新能源微客市场销量冠军。五大品牌协同发力，重磅新品加速上市，推动中国长安汽车2025年新能源销量将突破100万辆。 　　中国长安汽车将坚定推进第三次创业——创新创业计划，通过持续打造新质生产力，全力以赴实现“把民族汽车品牌搞上去”的目标，致力于打造具有全球竞争力、拥有自主核心技术的世界一流汽车集团，铸就世界一流汽车品牌。持续为全球用户提供高质量产品，为中国汽车强国建设、民族复兴伟业贡献长安力量。

　　日前，我们从腾势汽车官方获悉，旗下MPV车型——腾势D9再次OTA升级，此次OTA升级覆盖22/23/24款腾势D9以及腾势D9四座版。新版本主要对智能化体验进行优化。 　　本次OTA新增地图途经点编辑与排序功能，在线路规划中，最多支持添加16个途经点，并且可以随时调整顺序。还将高速看板服务区添加为途经点的功能，可以快捷地将高速看板添加为途经点，满足用户根据出行需求变化，即时调整路线的需求，实现出行路线规划。 　　智能化方面，新增全场景智能语音6种音色风格，包括机甲先锋、高冷御姐、温柔绅士等，带来更加丰富的智能化体验。另外，还新增目的地生活查询和美食查询，通过语音指令，可便捷地搜索目的地生活服务、周边美食等，且支持按距离、评分和价格智能排序，进行精选推荐，让出行更高效。 　　除此之外，本次OTA还带来了蓝牙钥匙解锁识别账号、自动加载个性化偏好设置，锁车自动关闭滑门、行车自动关闭滑门/后背门，并对系统UI显示及文言提示，地图设置页分类逻辑、功能排布，语音提示逻辑等多项功能进行调整优化，进一步提升用户体验。

说到买车，还是有很多人不知道应该怎么选，是买台实实在在的合资品牌轿车呢，还是够一够买台豪华品牌SUV，许多人对此也是相当纠结，其实对于买车，小编个人的建议是：买新不买旧，假如你有足够的时间以及金钱，那不妨就再等一等，因为今年将有十几款即将国产的重磅新车陆续上市，它们中每一款基本上都能做到开3-5年不会亏，车型口碑与品质也是经得住市场检验。至于最近有什么热销车型呢？来看看本站推荐的新车起亚狮铂拓界的优惠情况吧！ 本站调研收集了起亚狮铂拓界的近一年的真实成交价，狮铂拓界近一个月全国最低成交价为17.11万，新车最高现金优惠6.48万元，新车最大折扣达到6.42折！价格仅供参考，实际成交价以当地经销商为准。 选车买车用车？选辆好车的困难度，都快赶上高考填志愿了！但其实选车并不难，实在就纠结就看销量吧，大家都喜欢的，不会差到哪里去。起亚狮铂拓界近一个月售出671辆，可以从下方销量走势图看出新车在市场上消费者的认可度。 接下来看看消费者们对起亚狮铂拓界的评价吧，如果综合得分满分是5分，那么起亚狮铂拓界的得分就是4.71分，成绩还算可以。 其中起亚狮铂拓界在外观和性价比方面的表现最为突出，所以消费者对外观和性价比这块比较看重的， 那么起亚狮铂拓界可以重点考虑哦。 因为每一位用户对车的需求不同，用途不同，感受也不同，所以评价仅仅作为参考，最靠谱的还是要多去店里亲身试车，即使无法上路试驾，也要在车里多坐坐，好好感受下。 如果看了以上这些，您对起亚狮铂拓界是否值得买还存有疑惑，那么还可以看看起亚狮铂拓界竞品们的表现，在以下这些竞品当中，上个月销量最大的是CR-V，为18773辆，这么多车总有一款适合你。 如果近期狮铂拓界的价格合适，那么小伙伴们就赶紧出手吧！全国多地联动促销，更有低至7折优惠车型。

说到买车，大部分消费者首先考虑的就是合资品牌，国人对于大品牌的认可是根深蒂固的，不过说实话，合资品牌的优势确实明显，在三大件方面，合资品牌一直是稳定耐用，比如说日系车型，省油耐开的优势尤其突出，这也是日系品牌在市场上经久不衰的根本。综合来讲，不管是合资品牌还是国产品牌，普通老百姓买车就图耐开、省油，也就是性价比高！来看看本站为大家搜集的热销车型的全国真实成交价，便于大家了解购车行情，先来看看今天为大家推荐的奔驰EQS SUV吧！ 奔驰EQS SUV近一个月的成交价最大折扣达到了6.60折，新车现金最高直降30.95万元，新车全国售卖79.27万元起。价格仅供参考，实际成交价以当地经销商为准。 下图是奔驰EQS SUV的销量数据，最近一个月的全国销量是61辆，不知奔驰对这个成绩是否还满意。多数人买车都会跟着销量走，这是大部分人在对一款车并无深入了解的前提下判断车子好不好的主要依据。虽然不准确，但也并非毫无依据可言，但如果你对选车的要求比较高，那么需要下更多的功夫去全面地了解。 接下来看看消费者们对奔驰EQS SUV的评价吧，如果综合得分满分是5分，那么奔驰EQS SUV的得分就是4.70分，成绩还算可以。 其中奔驰EQS SUV在外观和性价比方面的表现最为突出，所以消费者对外观和性价比这块比较看重的， 那么奔驰EQS SUV可以重点考虑哦。 因为每一位用户对车的需求不同，用途不同，感受也不同，所以评价仅仅作为参考，最靠谱的还是要多去店里亲身试车，即使无法上路试驾，也要在车里多坐坐，好好感受下。 看了一圈下来，结果奔驰EQS SUV不是你的菜？那就看看它强有力的竞争对手们吧，目前在本站基本都有不错的优惠折扣，其中蔚来ES8和红旗E-HS9的折扣分别为9.9折和8.3折，相当合适了，赶紧看一看，挑一挑！ 如果近期奔驰EQS SUV的价格合适，那么小伙伴们就赶紧出手吧！全国多地联动促销，更有低至7折优惠车型。

　　2025年12月10日，2026款捷途X90(配置|询价)PRO正式上市。新车共推出5个版型，官方指导售价区间为13.59万元-16.79万元。 　　购车政策方面，新车提供豪享置换礼：享15000元超级置换补贴；豪享质保礼：首任非营运车主享整车终身质保；豪享流量礼：首任车主享5年免费流量（6G/月）。 　　2026款捷途X90PRO采用10.25英寸仪表盘+15.6英寸中控屏双屏，匹配高通骁龙8155芯片，带来沉浸式的视觉享受与丝滑流畅的操作体验。新车配备T-BOX远程控制、四音区语音控制系统、北斗/GPS双模定位及FOTA云端升级等智能配置，支持远程启动、解锁控车以及语音控制等。 　　2026款捷途X90PRO采用的晶钻水晶档把与高级麂皮绒顶棚的结合，不仅提升了车内的视觉档次，更于细节之处传递出极简轻奢品味。在舒适与触感层面，新车采用116°黄金零压角度舒云座椅，10层舒适结构配合一二排座椅加热通风、二排+主驾驶10点式SPA按摩功能设计，让持久驾乘中依然能舒享轻松。 　　动力部分，2026款捷途X90PRO搭载奇瑞鲲鹏动力2.0TD发动机，以187kW的最大功率和390N·m的峰值扭矩，带来强劲且平顺的动力输出，无论是起步加速还是高速超车，皆能游刃有余。 　　尺寸方面，2026款捷途X90PRO长宽高分别为4858*1925*1780mm，轴距为2850mm采用2+2+2独立六座布局、5座以及7座三种布局可选。储物能力上，5/7座车型后备箱容积可扩展至1634L，无论是日常通勤的置物需求，还是长途旅行的行李装载。 　　

　　12月8日-9日，在2025地平线技术生态大会期间，卡尔动力CEO 韦峻青 莅临新浪汽车高端访谈间时表示：随着L4 Robotaxi的快速突破，L4 Robotruck这个赛道也到达了商业化、规模化的拐点，我认为未来三五年，大家马上就能看到。 　　他还提出，安全一定是最核心的，没有安全怎么提效，尤其是对生产类企业，安全是绝对的一条红线，所以这也是在L4的Robotruck这边，我们做了很多安全的准备及产品的设计，在2021年的时候用了一个新的产品模式，我们用编队的形式，第一辆车是有人开的，然后后面二、三、四、五、六辆车是无人的，以这样的方式去做大规模无人商业化的落地，人类的专业驾驶员，尤其是人类专业驾驶员，这辆车也有辅助驾驶系统，和后面L4完全无人的车做到了双重保险，去提升货运场景的安全性，这是第一个维度降维。第二个维度降维，我们把这些车优先都布在了相对地广人稀但物流需求比较旺盛的西北部省份，没有在城市里跟大家挤，这也是第二个维度的降维，通过这两个维度的降维，我们觉得在这些路线上的安全性，自动驾驶真的是远超人类驾驶员的。 　　新浪汽车：非常感谢卡尔动力的韦总来到新浪汽车的直播间，韦总跟大家介绍一下自己。 　　韦峻青：新浪直播间的各位好，我是卡尔动力的CEO韦峻青。 　　新浪汽车：我们都知道今年是一个自动驾驶的元年，不能叫自动驾驶，是辅助驾驶的元年，大家对乘用车的产品，对L2的讨论或者是对车型的硬件要求软件要求，都已经达到了历史峰值，我们是做卡车货运L4的产品，和传统的乘用车有什么区别？ 　　韦峻青：这个赛道可能大家接触不多，毕竟在城市里，大家开乘用车比较多，也没有见到这么多的重卡，这么多的货运，其实区别还是很大的，首先是市场，货运主要是2B的市场，这是服务于生产类企业，中国货运物流占GDP比重是比较高的，达到了发达国家的2倍，很多物流企业或者生产类企业，物流对他们来说是赖以为生的一条线，这个方向方向有7万亿多的大赛道，相比乘用车Robotaxi都是相当可观的，最大的AI落地场景，我们跑的车主要都在西北部省份，地广人稀的地方，在中国的大江南北，不是在城市里，所以大家可能接触相对少一些，但整体的技术，随着L4 Robotaxi的快速突破，现在在北上广深，大家都能打到Robotaxi，也随着L2技术架构和数据快速的演进，其实整个行业是在快速突破的，所以我觉得现在L4的Robotruck这个赛道也到达了商业化、规模化的拐点，我认为未来三五年，大家马上就能看到，可能自驾游的时候可以看到很多工业类生产企业真的在用无人重卡做运输和服务。 　　新浪汽车：您刚刚说做智能重卡的领域只有我们一家，这个拐点是不是就为我们这一家而拐呢？ 　　韦峻青：其实不是这样的，整个赛道有很多同行在不同的方向上，不同的领域里在做突破，比如说港口、矿山这种偏封闭场景的，其实也有一些公司，不管是融资还是资本化都走得比较顺利，也有以重卡的辅助驾驶为核心，提升安全性，降低保费的，确实在L4的无人化重卡赛道，卡尔动力是最坚决，我们也一直在投入。在美国做Robotaxi有Waymo，大家都知道，做商用车有Aurora，也是一家规模非常大的几千人的上市公司，在中国我们Robotaxi的公司有很多，L2辅助驾驶有很多，正好在这个赛道是一个空缺，所以现在卡尔动力动力在全球范围内，在L4 Robotruck这个赛道，我们是跑得比较靠前的。 　　新浪汽车：明白，今年大家其实对于辅助驾驶有一些不太好的声音，相信您也看到了，包括一些高速上故，面对一些极端的场景，产品处理的方式还没有那么完善，对于我们这种重卡产品来讲，当面对极端场景的时候，我觉得难度会不会更高？因为车身毕竟会很重，我们对此做了哪些优化措施？ 　　韦峻青：对，安全一定是最核心的，没有安全怎么提效，尤其是对生产类企业，安全是绝对的一条红线，所以这也是在L4的Robotruck这边，我们做了很多安全的准备及产品的设计，其实卡尔动力为什么我们的无人驾驶重卡可以做到全球最大？就是因为我们在2021年的时候用了一个新的产品模式，我们用编队的形式，第一辆车是有人开的，然后后面二、三、四、五、六（辆车）是无人的，以这样的方式去做大规模无人商业化的落地，人类的专业驾驶员，尤其是人类专业驾驶员，这辆车也有辅助驾驶系统，和后面L4完全无人的车做到了双重保险，去提升货运场景的安全性，这是第一个维度降维。第二个维度降维，我们把这些车优先都布在了相对地广人稀但物流需求比较旺盛的西北部省份，没有在城市里跟大家挤，这也是第二个维度的降维，通过这两个维度的降维，我们觉得在这些路线上的安全性，自动驾驶真的是远超人类驾驶员的。 　　新浪汽车：我特别好奇，编队模式，其实大家都觉得特别新颖的一件事，假设我们在西北的公路上行驶，突然有一群羊把你们的编队打乱了，前面的车要等后面的车吗？ 　　韦峻青：这是一个很有意思的问题，我们有红绿灯，有插入队列的车，当然也有动物，动物稍微少一点，但整体来讲，编队是会被破坏的，这也是为什么我们把这个车辆或者这个系统叫做L4系统，因为它本身的核心就是基于单车要能处理所有的事情来设计的，我们只是用了一个人类领航车去帮助它更快地实现无人化和商业化，比如如果有人类穿行、车辆穿行或者动物穿行，我们设计了一个机制，后面的车辆会自动的for back，它会调整成一个单车L4模式，它本来是编队走，调整以后，这样会变得更保守一些，同时它会给第一个领航开的人开的车发一个信号，说后面被截断了，你稍微等我一下，这样重新组成队列，然后再一起走，我们做了很多产品上的创新。 　　新浪汽车：我们会有现在乘用车里常说VLM、VLA、端到端这些技术名词背后技术的应用吗？ 　　韦峻青：肯定是有的，我们去年先上线了端到端，从两段式升级到1.5段，再往前演进，在这些场景中，比如我们在路上会遇到很多，我们会识别牛、羊，很多骆驼没有见过，举一个例子，对于这种有时候就会掉VLM，虽然我们的车没有专门针对这个训练过，但我们可以从一个模型知道大概的风险是什么，所以我们在路上遇到很多运风扇扇叶的车，有四五十米长，有很多异形车、洒水车，在路上遇到非常多，这种都用VLM提示我们风险，最终实现了安全的落地，所以我们整体，卡尔动力对AI的定义，我们是在海里的一个舰艇，海面升高的时候，大模型的能力提升的时候，我们的能力也会提升，我们最核心的就是基于货运重卡的场景，重卡的特点，用这些数据训练出最高效安全能赚钱的卡车司机，小车司机就是一个driving foundation model，我们做的就是怎么把C本开小车的虚拟驾驶员，培养成能开重卡的虚拟驾驶员，这是我们对AI的定义，所以这些模型我们都在用。 　　新浪汽车：明白，站在传统L2的基础上，去把它的能力拔高升级，让它去升级。刚刚您提到了1.5段的端到端，用户可能对于端到端的理解还没有那么透彻，行业里的老师们可能就是一端式、两段式的理解，现在您提出1.5段式，这个怎么理解？ 　　韦峻青：大家的叫法不一样，一段式大家通用的做法，我们仍然会有一个感知模型，这个感知模型也复用了大量的数据，可以带激光雷达，可以带摄像头，整体生成一个感知的结果，这中间是有一些输出的，我们在训练模型的时候，我们会把感知模型的输出加上原始的光，这中间有一些输出，我们在训练模型的时候，会把感知模型的输出加上原始的光子，也就是真正的图象，跟这个行为再做一次匹配，最终用户看到的可能是直接给一个图象，最终出结果了，但是在中间，我们训练的过程中，其实中间会有一段，这个就叫1.5段，这是业内比较普遍的一个做法，包括怎么把language加进去，都是需要一些模型上的设计，但对于用户来讲，可能他就觉得图象进来了，方向盘直接就出来了，但中间还是有一些步骤和check来保证，尤其是对于L4的系统，来保证整个系统的安全和高效。 　　新浪汽车：刚才说各种模型很复杂，对算力，L4会不会比L2高很多？ 　　韦峻青：其实有两个方面，L4的需求肯定会比L2高一些，因为对安全性，L4公司的运营主体、研发主体，我们在里面要完全承担这个车辆行驶的所有责任，所以我们是非常认真地看待和验证这个事情，算力的需求，我觉得L4公司，为什么L4用的算力大一些？因为我们最在意的并不是成本，我们只要实现无人化，每年驾驶员二十万、三十万，尤其是卡车驾驶员过去五年，工资又涨了40%、50%，尤其是整个生命周期是七八十万成本的节约，所以我们的客户不是很在意这个东西贵一万块钱还是便宜五千块钱，这和C端客户很不一样，对我们来说最重要的是安全，第二是迭代的效率，对于一个算力更大算子更丰富的，尤其像地平线征程6P这样新的平台，我们在上面迭代的速度会更快，我们可以更快地上更先进的模型，这样对我们的客户就是安全，能无人。第三是效率，有比较复杂的场景，你能不能挤过去，能不能排队加塞，跟人一样达到高效的运行，这些都是在高算力的平台上会更快地实现。先实现了无人化以后，下一步要做的就是降本，就是做工程的优化、模型的蒸馏、传感器减配，我觉得卡尔动力目前看到的还是先实现规模的无人化，这是我们现在认为的商业拐点。 　　新浪汽车：现在都说新能源车已经逐渐数码化了，就像换手机一样，可能三年换一次车的过程，这背后代表的是软件的迭代速度会很快，可能就代表着老的硬件跟不上软件迭代速度，对于一个卡车而言，生命周期是巨长的，如果智能硬件匹配不上软件的速度会怎么办呢？ 　　韦峻青：对，所以我们一般做L4里，大家普遍的做法是提前预埋一些，将来可以持续做软件的迭代和升级。另外一个角度，我觉得作为一个生产工具，人开的时候是开七八年，每天开五六个小时，在无人化机器人化的时代，重卡会被重度高效的使用，每年能开出的里程数可能比人高好几倍，很快硬件在三四年的周期里，差不多就该升级换代了，因为卡车一直是一个生产工具，时间长了以后，发动机的维修都会变成影响效率的因素，所以大家自然就是高效地运输三四年，然后淘汰掉了，换新车，这是货运重卡赛道和乘用车（不一样的），乘用车大家换车是为了新的体验，重卡就是为了继续降本增效，更高效地运行，所以它是很快地在迭代提升。 　　新浪汽车：在货卡的线路上，补能是怎么实现的？ 　　韦峻青：卡尔动力虽然创业就四年，我们也经历了非常跌宕起伏的周期，最开始我们用的都是柴油车，后来因为国际形势，油价、天然气价格大幅度变动，大家都换成天然气车，所有车都换，因为柴油车每年一跑起来就亏二三十万，现在是从短途开始，不断做新能源化的替代，我们认为在补能网络构建起来以后，新能源化是最有优势的，跟自动驾驶的匹配也是最契合的，所以我们也和宁德时代战略合作，它在全国布重卡换电网络，我们就延着它重卡换电网络，再布无人驾驶运输的网络，做到二网合一全国性地推广，未来一定是新能源化的时代，现在已经体现出了运维成本低、能源成本低，车辆对驾驶员友好，对自动驾驶非常友好。最终，我们认为一定是客户需要的自动驾驶，机器人的能力去驱动车辆的演进，未来五到十年，我们认为整个社会的基础设施，这些车会长得和现在非常不一样。 　　新浪汽车：我们换电一次消耗的时间大概有多少？ 　　韦峻青：换电是很快的，尤其是配合上自动驾驶的调度，担心的是大家都等着换电，其实每辆车很快，513度电，和宁德时代合作，我们车可以无人开进去，5分钟就换完了，车就继续走了，充电，最开始是一个枪充，后来是两个枪，现在发展到了三个枪充，其实都需要一定的时间，但换电在中长途的运输，尤其是无人+换电，我觉得这是一个最终的解决方案，因为如果是有人+换电，司机多多少少每2个小时得换一次电，他觉得有一定烦，但无人+换电，就形成了一个24小时不停歇的资产，这辆车就是人停车不停或者是无人车不停运输的方式。 　　新浪汽车：现在在跑的车辆里，持续运行时间最长的编队车队是多长时间？ 　　韦峻青：我们现在这个车最长已经跑了四年多，基本上也到了大几十万公里的测试里程，主要是对车辆、传感器、硬件进行稳定性的测试，当然我觉得整个卡车，尤其是智能驾驶的供应链在过去几年确实提升比较快的，七八年前，我们还在买十万人民币、十二万人民币一颗的激光雷达，掂一掂还怕它坏了，现在真的做到了成本既可控，又可以量产，像地平线、禾赛都是我们深度的战略合作伙伴。 　　新浪汽车：在你们用地平线平台的时候，你们之前是共同研发还是他们单纯提供产品？ 　　韦峻青：我们是从产品的使用，然后逐渐演进到了软硬件一体，共同研发，尤其是在HSD基座大模型的框架下，我觉得整个行业需要大家各自发挥各自最擅长的东西，我们最擅长的就是做重卡的数据场景、模型的训练蒸馏，关于车在路上怎么识别障碍物，怎么开，有很多基座大模型，我们是基于我们的合作方以及我们自研的能力，大家是共同做的，所以大家术业有专攻，我们把重卡这个赛道做好，在芯片、硬件，尤其是像中间件这些方向上，我们都是非常多的用合作伙伴提供的解决方案和产品。 　　新浪汽车：在这个功能研发过程中，会不会担心自己的专利被泄露？ 　　韦峻青：对，大家各自会做各自擅长的，比如说像场景、数据，包括无人的车怎么运行，这个车怎么去定义，怎么搞定这些货运的客户，这些其实是我们所构建的能力。另外就是基于客户的需求，然后去做编队的模式，我们在里面有非常多专利和IP的构建，也是在全球范围内，在编队的专利是最多的，形成了专利网的保护，我自己觉得驾驶这个能力，尤其是基础的能力，就像手机里面打电话的功能一样，它慢慢会变成一个通用的模块，我们在座的是怎么在手机上做APP？去做killer APP，这是卡尔动力最擅长做的事情，我们是深度打磨，软硬件一体，一定是大家各自做自己最擅长的事情，我们的理念也非常一致，就是生态是开放的，我们和Tier-1，跟零部件供应商，跟车企，跟客户，我们很多都是共建，我们共同开发一个产品，共建一个车队，共同去拓一个场景，只有生态做起来，才能真正把这个技术推广起来，所以我们觉得大家各自有专攻，但又非常核心的抱着同一颗心，生态共建，如果大家都是想着垂直整合全栈通吃，大家也没有合作的基础，所以我觉得是非常赞同地平线的思考，当然也是基于我们相同的思考，所以卡尔动力初创，地平线就是我们天使轮的投资人，我们的合作也在逐步加深。 　　新浪汽车：在北京最近哪个地方可以看到编队？ 　　韦峻青：我是这么建议的，如果真的想体验，一定是在真实的应用场景中去看，比如说我们现在比较多的车跑在内蒙古、鄂尔多斯，跑在乌海、包头这些地方，真的可以看到几百台，一个是场景非常震撼，不光是卡尔动力的车辆，会发现路上每天有几千台往返都是重卡运输，另外就是能看到几百台卡尔动力编队形式的卡车在运行，当然，我们也在北京、天津、河北京雄高速上做一些自动驾驶的示范运行和测试，这些主要是离研发中心更近一些，我们测试更多，但真正落地也是AI的团队，之前是北上广深的，现在大家一半时间都在那个场景，在那个地方吃了很多苦，也构建了卡尔动力独特的AI壁垒。 　　新浪汽车：那个场景，我觉得C端用户是感兴趣的，但我在媒体上搜索，好像很难看到这种场景化的视频素材，我们这边是没有针对C端做这种传播吗？ 　　韦峻青：是这样的，卡尔动力是一家比较新的初创企业，2021年成立，真正开始以卡尔动力品牌运行是在2023年，到现在也就是2年的时间。第二，我们服务的客户主要都是B端的大客户，我们要给生产物流企业先实现他们的降本增效，他们是我们最大的客户，尤其是乡卡车司机，我们其实也对接了很多，我们的理念是我们做编队这样的产品，我们希望每一个卡车司机将来都有自己的机器人车队，他从一个吃睡都在车上的驾驶员，然后变成了一个资产持有者和运营方，和车队的资产合伙人，这是我们现在在推动的方式。当然，短期最重要的还是找大客户做一条路线场景的突破，然后去做规模的无人化，无人化形成突破以后，驾驶员的司机师傅如果想加入，多买两台车，自己开着一个编队去做运输，我们也会在这里面做比较多的工作，但第一步一定是服务于大的B端客户，所以我们跟车企，跟大的场景方合作会更深入一些。 　　新浪汽车：你们这个编队模式，包括未来面向卡车司机的模式，我觉得更像今天地平线说的那句slogan“人人都是智驾合伙人”，是这个意思。 　　韦峻青：是的，是这样的，卡尔动力在做这件事情的时候，自动驾驶不是剥夺了人开车的权利或者开车的工作，而是赋能每一个驾驶员有更好的体验，对于我们B端来讲，它能创造更高的价值，能运更多的货，有更高的收入，这一定是我们带来的社会价值。同时，再给整个生产企业带来大幅度的降本增效，最终体现在企业的竞争力、地区竞争力或者国家竞争力上，物流占GDP的比重下降之后，我们整个国家的生产，整个工业竞争力都会提升。 　　新浪汽车：还有一个问题，我们距离规模化商用，您觉得最大的阻碍是什么？是牌照问题吗？ 　　韦峻青：我从来没有觉得牌照、政策会阻碍技术的演进和发展，整体来讲，我们要给公众非常严谨的证明这个系统是安全的，是可靠的，所以对于我们来讲，今年无人化的车队已经盈利了，所以我们后面发展的体量就会很快，当然，确实有一些需要赋能的，比如说资本的赋能，从1000台车到运行10万台车，包括新的生态链的生成，比如谁是无人驾驶车队的持有者、运营方，会产生很多，因为我们在做技术，我们也会接触客户，希望客户使用这个产品，最终要专业的人持有资产，去运营无人驾驶车队，这些都是新的公司新的行业的诞生，需要一点点时间，但我认为只要达到了B端客户核心的诉求降本增效，我觉得这个发展就会很快，大家已经看到Robovan已经起飞了，Robotaxi技术也已经突破了，Robotruck在这个赛道卡尔动力现在是跑在最前面的，还在蓝海无人区探索，但我们已经看到也证明了拐点，所以我们现在的发展速度和订单，比起过去两年只是在技术维度不断打磨，现在商业的速度发展比过去快很多。 　　新浪汽车：很期待未来的场景。最后一个问题，如果让您用一个技术名词代表企业，您会选择哪个词？ 　　韦峻青：我会选择卡尔动力的愿景，就是打造社会的物流基础设施，我觉得这会变成整个工业和国家的核心竞争力，智能的物流基础设施是卡尔动力当时成立的时候，我们想的不是做几辆车的智能化，而是未来五年、十年，因为自动驾驶，整个道路的网络都会发生变化，这些无人的车辆在城市之间穿梭，打造一个新的基于自动驾驶的智能物流基础设施，这是卡尔动力梦想驱动的核心，也是期待发展的方向。 　　新浪汽车：这个基础设施可能不仅限于卡车吧？还会有别的？ 　　韦峻青：比如说厂站、换电补能、运维网络，再加上车辆也会完全不一样，变成一个运输机器人，大号没有驾驶舱的机器人的形式，包含多个维度，我们希望整个国家的工业是构建在这样一个先进、高效的货运物流基础上的，我觉得这个是我们的目标，也是愿景。 　　新浪汽车：感谢韦总今天的畅谈，也感谢地平线给我们这个机会。

　　12月8日-9日，在2025地平线技术生态大会期间，行深智能CEO 安向京 莅临新浪汽车高端访谈间时表示：未来不再是送一个一个具体的东西，而是实现空间转移平台的管理，把物流变成空间转移。不同的物流企业，甚至能服务快递、生鲜、烟草、预制菜等等广大的物流城配体系，甚至更进一步可以服务环卫、服务安防，甚至包括煤气泄露的巡检等等一系列的应用，所有的终端移动的应用或者是具身移动的应用，都可以被无人驾驶的能力所覆盖和赋能，这个就是非常有想象力的空间和有想象力的赛道。 　　新浪汽车：感谢安总来到新浪汽车的直播间，安总简单地和大家打个招呼。 　　安向京：大好！我是行深智能的安向京，我们行深智能是2017年成立的，到现在已经有八年了，我们聚焦在L4的末端无人物流赛道上。 　　新浪汽车：您刚才说到了末端无人赛道L4级，这和我们理解的最后一公里有什么具体的场景吗？ 　　安向京：对，末端在物流领域大概是这么分，分干线物流、支线物流和末端物流，所以说末端物流基本上涵盖了城配以及您刚才说的最后一公里，甚至最后50米所有的场景，所以末端物流的概念相对可能比最后一公里要大一点，一般最后一公里的概念都是老外这么讲，但是我们国内一般都是讲末端物流、支线物流和干线物流这三个概念。 　　新浪汽车：我们以快递举例，干线，我可以理解为城市到城市之间？ 　　安向京：对，城市到城市，一般是走高速公路，一般月跨城，它最大的区别就是跨不跨城，跨不跨区，它是从中央仓岛中央仓。 　　新浪汽车：支线就是城市内？ 　　安向京：对，支线是城市内，以及城市周边的卫星城、卫星县、卫星镇，它往往是指从干线下来以后到二级分拣的过程，就是一级分拣到二级分拣的过程，然后二级分拣再往下就统称为末端了。 　　新浪汽车：二见分拣，那就是从快递的收发点到家里这一段？ 　　安向京：不是，还要往前，有一个网点叫做分拣中心，分拣中心再往下到驿站，再到家里，再到手上这个过程。 　　新浪汽车：所以未来，我们在家中是能体验到这种末端配送送上门的体验吗？ 　　安向京：这个其实就是行深智能一直在探索和追求的一个点，因为我们认为物流是一个非常大的场景，同时，L4的无人驾驶仅仅是更大一个概念的子集，就是具身移动，现在大家都在讲具身机器人，具身机器人有两个典型的应用，一个是移动，一个是操作，像我们说的灵巧手、搬运，甚至翻跟头，这些可以看作是动作、操作，还有更大的一类是A点到B点，这个A点到B点有很多，比如高速公路上的一个城市到一个城市也叫A点到B点，从网点到驿站也叫A点到B点，从驿站到家也叫A点到B点，所以我们认为未来这个货直接递到你手上，不是梦想，是很快就会到来的现实，这个就是具身移动生动的体验。所以我们行深也有一款车，就是无人车加机器人，把机器人和无人车作一个接力，作一个协同，无人车走室外的大范围场景，对跃障能力要求高的，速度要求高的，机器人走街串巷，走上户进门的场景，走这个。 　　新浪汽车：现在这个产品已经上了吗？ 　　安向京：有一个雏形，还没有规模化的商用，已经在测试了。 　　新浪汽车：我可以理解为是一个机器人骑着一个小车奔波在大街小巷之间？ 　　安向京：对，但我们有一个形象的名字叫“袋鼠”，就是袋鼠妈妈负责室外，袋鼠宝宝负责室内，因为袋鼠宝宝比较灵巧灵活，它可以上楼上电梯，然后送到你的家门口。 　　新浪汽车：您估计这个产品会在什么时候投入商用？ 　　安向京：我们预计明年就可以实现规模化的测试和商用。 　　新浪汽车：这个还挺期待的，其实我们看到行深智能产品大多数都是在园区里面，像有一个货舱的无人驾驶车辆在那边转边吆喝着矿泉水、饮料、火腿肠，这种场景其实已经很成熟了，刚才您还提到了干线、支线和末端，这三个场景对于L4的难度来讲，有什么区别吗？ 　　安向京：我们是这样理解的，本质上，无人驾驶车是一个人工智能的产品，人工智能的产品，它的核心就是数据、算力、算法这三个，数据其实来源于场景，所以从场景的丰富度来讲，它的难度，如果难度和场景的丰富度相关，我们认为它是干线的小于支线的，支线的小于末端的，因为干线是高速公路，这是属于是高速无人驾驶，支线有更多的城区、城域，这个难度就提高了，然后末端有很多大量的非结构化的场景，比如说走街串巷，比如说背街小巷，比如说上下楼梯，比如说走非机动车道，甚至连地图都没有的场景，比如走一些网点的地下室、网点的仓库等等，这些都是没有地图和没有参考的，这样它需要的数据量就会大大增加，场景的难度就会增加。 　　新浪汽车：今年自动驾驶有了很多舆情方面的事件，您应该也看到了，有一个典型场景是天黑的时候在高速上有一些需要避让的场景，比如锥桶或者修路的路段，面对这种情况，我们既然是L4，面对这种场景，是不是能做到游刃有余？ 　　安向京：对，这其实是一个非常严肃的问题，所以我们一开始在定义行深智能能力的时候，我们就始终认为安全是第一位，这是一个责任，所以我们一开始公司就立了一个发展的路径，一定是从低速到高速，我一定是先覆盖低速的场景，比如说厂内物流，不超过20公里，我们刚才说的末端场景，毕竟速度要限制在40公里以下等等。另外一个是从运货到运人，就是我先只运货不运人，运人，两者就有一个类似于电车悖论的难题，当一旦万不得已出现危险的时候，你是保护车外的人，还是保护车内的人？只要是运货，货的价值永远是有限的，而生命是无限的，所以我一定是保护人，就是车外的人，所以这个问题很好解决，但一旦运人，这个事情就有一点悖论了，这个时候就会很麻烦，比如说像您刚刚举的这个例子，如果我以一个物理极限能达到的速度去减速，其实我是可以不撞这个锥桶的，但这就意味着里面的人，会被这么大的减速而受伤，我要是减速，里面的人受伤，我要是不减速，外面的人受伤，这就是一个悖论。另外一个，先是有限场景，然后再扩展到随机场景，像刚才您提到的都属于随机场景，而我们说的有限场景是指点对点，事先我就知道这条路的情况是怎样的，它不会出现随机选路的情况，这个我认为也是现在我们应该认真对待的一个点。 　　新浪汽车：所以我们现在所有产品基本上还是处于末端低速的？ 　　安向京：末端低速的城配场景。 　　安向京：面对高速场景，现在还没有做？ 　　安向京：高速场景，我们有实验，但是没有推出产品。 　　新浪汽车：预计未来大概是什么时候（会推出）？ 　　安向京：我觉得随着技术的进步和数据的积累，我们会慢慢地推出这些产品，刚才说的低速到高速，载货到载人，限定到随机，会慢慢地解锁，一点一点地解锁。 　　新浪汽车：明白，尤其是今年，全网的网友对自动驾驶高速的辅助驾驶、城区辅助驾驶的关注度特别高，整个汽车行业乘用车这一块，基本上已经成了一个标配必选项了，在这么一个场景下，我们也看到，尤其是今年华为提出了世界模型的架构，相对于早期的端到端，它相当于换了一套底层的算法，然后他们又会说L2是基于L4而来的，我们做L4的话，当面临这种算法改变的话，我们是怎么应对的呢？ 　　安向京：这个地方的观点，我要稍微纠正一下，L2不是L4而来的，其实大家都是人工智能无人驾驶的算法，只不过场景不同，L4的传统思路是基于高精地图，基于这种重地图、轻感知的这种模式发展起来的，它也是不得已而为之，因为在过去L4大部分的场景下是没有地图的，或者是无法获得，或者是无法测绘地图，但L2就是针对城区NOA等等，它本来就有地图，本来就有大量商用的导航服务，所以这是两个不同的场景，核心还是那句话，有多少数据就有多少智能，核心是你在这些场景上拓展的量以及在拓展的过程中有没有把这些数据有效地变成你自己的能力，这一点其实是核心的技术壁垒和护城河。 　　新浪汽车：所以您觉得进入L4时代的话，高精地图是必不可少的？ 　　安向京：也不是，它一定是和L2的轻图是结合的，在有普通地图的地方就用普通地图，在没有普通地图的地方，我们可以用高精地图来做辅助。 　　新浪汽车：在园区场景里，我们会遇到的最极限的案例是什么？ 　　安向京：比如进到一个分拣中心，需要到某一个指定的分位置上去，这个时候的场景变化很多，因为随时堆的货物会发生剧烈的变化，另外场景上又有建筑物，有天花板，然后会导致GPS定位信号丢失等等，这样的场景其实挑战是很大的。 　　新浪汽车：没有信号的话… 　　安向京：靠识别，靠感知，靠高精地图，靠这些辅助手段。 　　新浪汽车：不会说没有网了就完全不受控了？还是按照自己的理解做的。 　　安向京：对。 　　新浪汽车：商用车有没有我们做的这种产品，营销的话术，您可能会看到乘用车今年提到很多世界模型也好，VRM也好，VRA、一端式端到端、两段式端到端各式各样的词汇，大家听得也是云里雾里，但是在商用车领域，貌似大家没有说过这些东西。 　　安向京：道理上是一样的，只不过商用车更强调的是解决问题，你给我送货，而乘用车更强调的是感受，是人机交互。举一个很典型的例子，VRM和VRA其实是同源的，和A有一个界定的区别就在于你能不能和人类的语言对齐，和人类的感觉对齐，就是说L2的无人驾驶，它强调的是我做起来像老司机在开车，这种感受很重要，同时，我要理解我在干什么，你也要理解我在干什么，我怎么让你理解说话，你怎么让我理解语言，这就变得很重要了，但乘用车没有必要，乘用车只需要A点到B点，你替我解决问题就行了，所以说乘用车它不是太强调跟人类的感受对齐这一点，你只要安全地把货及时安全地送到就行了，它不强调开得像不像一个老司机，刹车多不多，加速度大不大晃不晃，这些不是太care（关心），也不太需要去跟人通过交互来理解你要去哪里，这个地方怎么会更好地到哪儿，它不需要这些东西，所以可能从术语上就会有一点不一样，但是这些事都是存在的，核心的核心是如何用通用人工智能的技术来逐步地提高我的无人驾驶的能力，来服务无人驾驶A点到B点的运力交付。 　　新浪汽车：关于强化学习，我们这边是怎么布局的呢？包括因果推理能力，商用车如果只是单纯地完成任务，不追求过程中的体感的话，那这部分的能力还需要吗？ 　　安向京：需要，这个因果推理能力对于无人驾驶是非常重要的，因为人的学习和机器的学习有一个本质的区别，人的学习一定是基于过去的学习，但机器的学习可以基于未来，为什么？我这一次的数据可以改变我的算法，可以用我记录到的未来的数据来改变我的算法，所以这一点是人所不具备的优点，所以说，我们的因果推理以及数据闭环非常的重要，对于我们来说，一个corner case（音），我可能要记住前20秒后15秒所有的数据，来达到更优化的设计，人类很难采取这种学习的办法。另外一个就是强化学习，强化学习的本质其实是像一个最终的目标学习，就是用最终的目标来奖惩过去历史上的一些动作和决策，这个时候就有一个很重要的概念，就是价值观的对齐，强化学习奖惩的东西到底是什么？是安全？是流畅？是舒适？是效率？还是感受，就很重要，对于商用车来说，我们更强调的是安全，一定要安全是第一位，用安全作为奖惩。 　　新浪汽车：所以在保持安全的情况下，我们可以往后看几年，往未来看三到五年、五到十年，您觉得下一个能给商用车带来巨大变革的时间或者一个场景、一个技术的突破会是什么？ 　　安向京：我认为随着算力的提升，VRM、VRA会大规模地应用到无人驾驶里，而且会实现周伯通练武左右互搏，这个世界模型在这一点上价值是巨大的，它可以实现左右互搏，就是我用真实的场景虚拟处或者仿真出各种各样的动态场景，来训练我的无人车的算力，让我的无人车的算法性能会快速地提升，而不是一定要走到这些场景，我才能够学习这种场景，这里面有几次技术上的跃迁，最早的一次就是我们把人开车的行为变成了规则，然后通过程序员的语言让车跑，那是几十年前的无人驾驶技术，到了2010年前后，深度学习的技术就是我可以让所有会开车的人都提升车的性能，怎么办？就是画框框，这是人，这是物，这是自行车，他是机动车，你的车需这么要绕，这个过程中需要的是画框框的能力，需要的是深度学习算法工程师的能力，而这就不仅是一个会开车的程序员了。再往后，那个时代，我们还是有多少人工就有多少智能，因为是画框框。再往后，到了Transformer时代，到了AGI时代，这个时候，我的标注是自动化的，我的能力是自动生成的，我已经不需要你画框框了，我就可以反复地训练和提升我的性能，这个时候你采多少数据就有多少能力。再往后，就是这个世界模型，通过世界模型，我可以模拟场景上发生了什么事，有什么车，不再需要实车去采数据，我觉得这是开发效率和生产效率一个巨大的提升，高效的提升，所以会带来无论是无人车的安全，还是效率，都会带来质的飞跃。 　　新浪汽车：我看到一些车会说自己是1000万Clips版本，在商用车领域里，也会有片段数量吗？ 　　安向京：一样的，概念是一样的，它是训练模型，就是端到端的模型，无论是一段式的，还是两端式的，这个端到端的模型需要多大规模的数据来喂，这里面我们强调的是有效数据或者是多样化的数据，就是看这个数据的质量。 　　新浪汽车：还是要看质量。 　　安向京：对，它叫分布，看这个数据的分布是不是足够宽，足够广，不能光聚焦在高速公路，这就会产生孤僻动作。 　　新浪汽车：所以也会怎么数量极少质量高的，效果会比纯数量极高的这种效果要好？ 　　安向京：这是肯定的，怎么来评价质量，学术界就有很多争议了。 　　新浪汽车：最后一个问题，我想问一下您，如果用一个技术名词来代表企业的能力，您觉得会用哪个关键词呢？ 　　安向京：我觉得是“认知创新”，这一点是我们最大的一个特点，因为行深在无人驾驶赛道已经积累了30年，我们还想再做30年，我们是非常执着于技术的一群人，在这里面，我们始终认为无人驾驶不是一个简单的平替，不是把司机从车上裁掉，而是整个运力载具的信息化共享，这个才是它真正的核心价值。既然你实现的是运力载具的信息化共享，那你应该反过来去从业务逻辑上去想这个产品该怎么构建，而不是现有的产品是怎么样的，你考虑怎么替代它，所以行深智能一直是在这方面，认知上的革命，包括对技术认知的不同，对场景认知的不同，以及我们对业务本身逻辑认知的不同。比如我们就提出了未来无人物流车一定不是送一件一件的货，而是送标准化的单元容器，实现一个空间转移共享平台的理念，未来不再是送一个一个具体的东西，而是实现空间转移平台的管理，把物流变成空间转移，在这个过程中，你就可以搭载很多很多的东西，不仅能服务三通一达，不同的物流企业，甚至能服务快递、生鲜、烟草、预制菜等等广大的物流城配体系，甚至更进一步可以服务环卫、服务安防，甚至包括煤气泄露的巡检等等一系列的应用，所有的终端移动的应用或者是具身移动的应用，都可以被无人驾驶的能力所覆盖和赋能，这个就是非常有想象力的空间和有想象力的赛道了，这就是我们行深的愿景和使命，也是我们行深不同于其他无人驾驶企业的核心地方。 　　新浪汽车：感谢安总，我们今天的采访到这里结束！

　　12月8日-9日，在2025地平线技术生态大会期间，深蓝汽车软件开发总经理 苏琳珂 莅临新浪汽车高端访谈间时表示：辅助驾驶在逐步走向两段式或一段式端到端，强化学习具有必要性和重要性。在落地上，我们要把端到端技术做得更好，让车开起来更拟人。 　　新浪汽车：感谢苏总光临新浪汽车和地平线共同的专场直播间，首先，请苏总和大家打一个招呼。 　　苏琳珂：大家好！我是深蓝汽车的苏琳珂，负责深蓝汽车的软件和智能化。 　　新浪汽车：感谢苏总，今年微博上的舆论对自动驾驶有一些影响，出了一些不好的事情，或者是厂家或者技术的进步，这两者共同在舆论场出现时，难免有一些拉扯的状态，我想问的第一个问题是关于营销宣传和安全科普普及方面，在未来要上的包含智能驾驶车型的宣传过程中有什么样的措施？ 　　苏琳珂：这是一个非常好的问题，这是我们每一个车厂都要面对的问题，我们主要是通过两个方向：一是让技术更透明、更可解释，这是我们的目标，在研发过程中以及车在市场上后，我们会针对客户在使用前、使用中、临时反馈，我们有有非常畅通的渠道给解释好，他们在用的时候就知道边界；二是基于长安这么多年对于客户的新手模式，通过这个模式，用户在完全掌握车的使用前，尽量去学习了解这个车，让他开的时候更安心更放心。 　　新浪汽车：我们的新手模式相当于是使用前的教程，这个教程是长期的还是短期的？ 　　苏琳珂：我们认为在一定时间内都需要客户来学习，因为每一个产品有不同的特征，新产品和以往的产品在特征特性上有一些不一样，我们需要让客户掌握这个车前，需要去做一个了解，这是必要的。 　　新浪汽车：如果我买了新产品，开了一年后，它会需要让我反复复习吗？ 　　苏琳珂：不会，一般是一定里程和天数就可以了。 　　新浪汽车：我们设定的新手里程和天数是多少？ 　　苏琳珂：我们会根据产品，一般里程是500到1000公里，时间是5到10天。 　　新浪汽车：如果未来要OTA新的功能，假设是在城区更深层次强大的辅助驾驶功能，会给大家上新的培训课程吗？ 　　苏琳珂：会上的，这样让客户在使用的时候更加安全。 　　新浪汽车：我们也知道今年有几个不太好的事件都是面对特别极端的场景，我们如何解决应对极端场景呢？ 　　苏琳珂：首先在研发侧有强大的仿真能力，会模拟在现实中测试人员，会模拟在现实中用户不会做或者不敢做的场景，仿真一些长尾场景，通过设计来规避掉。其次，我们的泛化做得非常严格，大家知道深蓝汽车是长安旗下的公司，长安是以军工品质造车的公司，所以我们的体系是比行业水平线更严的，在泛化过程中，我们会做非常多测试，让安全性会更好。第三，在面对客户遇到一些场景后，我们会快速地进行OTA，强化优化当期软件。通过这三方面，不管是长安，还是深蓝带有辅助驾驶的车，安全性在行业内都是很好的。 　　新浪汽车：我可以把您说的泛化能力理解为因果推理能力吗？ 　　苏琳珂：在一定程度上是可以的。 　　新浪汽车：今年会发现NOA和去年相比，大家都提到一个新词“强化学习”，“强化学习”背后的逻辑就是因果推理能力，您觉得这个因果推理能力对于智能驾驶能力的提升有那么大吗？ 　　苏琳珂：从几个维度来说，从方法论上，它一定是一个方向，因为大家都知道现在辅助驾驶从规则的方式在逐步走向两段式或者端到端一段式，更强化这一方向的必要性和重要性。从实际的工作开展来看，当辅助驾驶需要面对更多复杂场景时，它真的需要像老司机一样理解他当前看到的，并预测他将来会做的动作，这中间尽量有更少的步骤，它的时延、准确性，以及对驾驶员的可控性会更好，从这几个维度来看，它都是方向趋势。在落地上，我们要把端到端的技术做得更好，让车开起来更拟人。 　　新浪汽车：您刚才讲到的时延，这是否意味着端上的大模型比云端的大模型更加靠谱一点？ 　　苏琳珂：是的，尤其是在辅助驾驶领域，更多是用车端侧，云侧更多是收集数据进行学习，最后，我们用OTA下发，常用常新，感觉更好。 　　新浪汽车：今年智能驾驶的各种名词特别多，用户也是云里雾里，什么云端VLM、一端式端到端、两段式端到端、VLA，这几者是组合的关系，还是不同的路径？能不能科普一下？ 　　苏琳珂：说的最多的应该是一段式或者两段式的端到端，一段式就是基于车上传感器收到的信息，通过大模型直接输出要做的动作，两段式有一点像之前做的规则，分为四步，感知、预测、规划、执行，然后把它综合为两步，这两步中会作一些处理，最后输出相关的执行动作，这两个现在行业都在用，各有优劣势，但从工程化的角度来说，只要你的数据足够多，相关算力可以支撑，都能做到比较好的效果。 　　VRA和VRM是更热的两个词，VRM通过视觉和语言来形成模型的输出，但模型的输出不直接用于车辆动作的控制，它会基于模型输出给决策动作控制作一个输入量，最后再由综合的算法来决策输出怎么样的动作，这是VRM。VRA是通过视觉和语言得出的结果，最后直接给出动作的输出，这两者有一定的区别。 　　新浪汽车：我们再聊一下端到端，您刚才说端到端分四个步骤，把四个步骤分为两段，叫做两段式端到端，您刚才提到了感知、决策、预测、规划，前两天余凯博士在微博上科普什么是“横纵端到端”，这个怎么理解？ 　　苏琳珂：控车本质上就是对车的纵向和横向进行控制，绝对的横纵都是端到端的，横向的控制和纵向的控制都是一段式通过采集过来的信息直接输出动作，有的企业或者有的Tier- 1纵向基于采集到的信息直接进行动作控制，横向有的也是基于规则来的，这是根据不同企业的技术路线做的不同的处理。 　　新浪汽车：今年有一个特别流行的词“蒸馏”，我可以理解是从感知把数据精简之后传给预测的步骤吗？还是别的意思？ 　　苏琳珂：它其实主要是对核心神经网络大模型作一定的处理，我们如果用一个特别复杂，需要特别多输入再输出的模型，这对端侧的算力消耗比较大，基于不同的车型或者不同产品，通过蒸馏技术小型化，没有那么大的模型就可以部署在不同的产品上。 　　新浪汽车：一般蒸馏以后可以达到原本能力的百分之多少？ 　　苏琳珂：这要根据蒸馏的情况不一样，如果蒸馏幅度比较小，可以达到70%、80%，如果蒸馏幅度比较大，要部署在算力比较低的芯片上，它可能就会更低一些，这是根据最终的目标有不同的情况。 　　新浪汽车：就和压缩包一样。 　　苏琳珂：类似。 　　新浪汽车：因为今年智能驾驶的发展非常快了，未来智能驾驶下一个让人惊喜的功能会来自哪里？ 　　苏琳珂：当前，智能驾驶领域发展非常快，但真的让消费者敢用、易用、好用，我们还有非常多的挑战，让消费者感觉到这就像一个老司机在开，还是有一定的工作需要做。其次，展望未来，它更像是你坐在副驾驶，有一个特别聪明的主驾帮你开车的过程，比如我想停在右边黄色的车后面，它就会看到这辆黄色车停过去，更加拟人，更满足人的意图，这是在安全和好用的基础上，它会慢慢往这个方向发展。 　　新浪汽车：现在都在卷算力，智能驾驶的功能对算力的需求可能是呈指数级增长，您觉得算力最后会卷到什么量级？ 　　苏琳珂：我可能说得不对，我之前看了一本书，说的是人的能力或者智力等于1000到1500tops，如果真的要像人在做这个事情，要达到1000tops。 　　新浪汽车：您觉得远吗？ 　　苏琳珂：不远。 　　新浪汽车：我们知道人工智能技术在车上应用，对于企业背后，我不知道企业有没有把人工智能技术应用在产业端？ 　　苏琳珂：我们大长安一直在做这样的事情，我们分2C和2B端，2B端，我们通过人工智能对企业的各个环节提效，2C端就是产品，我们叫一体两翼，一翼是内部提效和相关板块推进，一翼是产品提升能力。 　　新浪汽车：具体能不能说说哪些内部的2B端的工作有AI的介入？介入的效果怎么样？ 　　苏琳珂：我本人负责研发，通过用模型和AI相关的技术，举一个例子，我们在做测试的过程要写测试用例，通过这个技术，可以把原来靠人写测试用例的环节，降低70%的人力，用AI来生成相关的测试用例，这样可以大大提升研发效率，释放人力。 　　新浪汽车：测试用例是什么？ 　　苏琳珂：有一个测试文档，测试工程师通过测试文档来测试相关的功能。 　　新浪汽车：能取代真人的工作吗？ 　　苏琳珂：可以取代70%。 　　新浪汽车：这会对就业产生影响吗？ 　　苏琳珂：没有，释放出来的人力可以做其他岗位的工作以及维护这套系统。 　　新浪汽车：我们知道深蓝去年说左手超级增程，右手乾坤智驾，现在是不是变成了左手自研，右手乾坤？ 　　苏琳珂：我们最终落地到产品上，还是基于用户的需求来的，因为超级增程属于动力系统，动力系统是这个车的基础底座，这个车要跑起来动起来，这是必须要的点，深蓝前身是长安新能源，三电技术在行业做得比较领先，这是左手，后续在辅助驾驶和赋能系统，我们会基于不同的车型和不同用户的需求，做更满足这个方向的产品。 　　新浪汽车：以深蓝产品为例，我之前想买一个代步电车，我看深蓝对外传播的价格很吸引人，但细看都是增程，纯电还是比增程贵一点，纯电的价格未来能不能打下来一点？ 　　苏琳珂：现在没有那么大差距了，甚至有的产品是相当的，您可以再看看。 　　新浪汽车：已经买完了，下次换车再重点关注深蓝，今天访谈的最后一个问题，如果用一个技术名词来代表长安的辅助驾驶技术，您会选择用什么词语？ 　　苏琳珂：我会选择安全、爱用，我们追求的客户目标就是从A点到B点安全的行驶，我们追求的底层目标，也是必须实现的，对于辅助驾驶来说，就会存在敢用、好用、易用、爱用，从体验的目标上，我们都希望客户爱用，用上以后，就会在需要的情况下一直用辅助驾驶，让他感觉到既安全又爱用、舒心。 　　新浪汽车：爱用是否要基于信任？ 　　苏琳珂：要基于信任。 　　新浪汽车：我记得之前余博在发布会提到了信任模型，您怎么看待这个事情？ 　　苏琳珂：这也是我们共同的目标，相当于把信任又分解到可执行性落地的几方面，不管是从芯片层、控制器层，或者是整车集成层、体验，我们都做好，才能做到1+1>2的效果，满足客户的信任。 　　新浪汽车：体验层，它会把因果推理的过程展示给客户，但是我有一个担心，那么多字展示在屏幕上，如果在开车的过程中看到，是否有安全风险？ 　　苏琳珂：我觉得这会设定不同的层次，有的客户是相当于发烧友，看到这些会觉得更加细致、放心，有的不太有时间看这么多文字，应该设定不同的层次，最后满足不同客户的需要，以拉选调或者开关的形式提供给客户。 　　新浪汽车：今天的采访就到这里，感谢苏总的解答，非常的专业细致，谢谢！苏琳珂：

据威尔森销量数据监测统计，2025年10月,沃尔沃XC60 RECHARGE月度销量274台，同比下降64.18%,环比上月下降43.74%;1月~10月累计销量5486台，同比下降86.51%。更多新能源车销量查询，请访问：【工具箱-新能源车销量排行榜】。

据威尔森销量数据监测统计，2025年10月,荣威荣威Ei5月度销量7台，同比下降94.17%,环比上月下降22.22%;1月~10月累计销量1073台，同比下降165.35%。更多新能源车销量查询，请访问：【工具箱-新能源车销量排行榜】。

据威尔森销量数据监测统计，2025年10月,小鹏G3月度销量1台，同比下降87.50%,环比上月增长0.00%;1月~10月累计销量34台，同比下降192.11%。更多新能源车销量查询，请访问：【工具箱-新能源车销量排行榜】。

据威尔森销量数据监测统计，2025年02月,红旗H5月度销量0台，同比下降100.00%;1月~2月累计销量0台，同比下降200.00%。更多新能源车销量查询，请访问：【工具箱-新能源车销量排行榜】。

据威尔森价格数据监测统计，大众朗逸2025年12月第1周全系车型最新加权指导价13.52万元；最新加权TP9.1万元，环比上周9.1万元增长0.00%；最新折扣率32.69%，相比上周32.69%增长0.00%。

据威尔森价格数据监测统计，荣威荣威i52025年12月第1周全系车型最新加权指导价7.41万元；最新加权TP4.66万元，环比上周4.66万元增长0.00%；最新折扣率37.11%，相比上周37.11%增长0.00%。

据威尔森价格数据监测统计，大众途观L PHEV2025年12月第1周全系车型最新加权指导价26.11万元；最新加权TP20.34万元，环比上周20.34万元增长0.00%；最新折扣率22.10%，相比上周22.10%增长0.00%。

据威尔森价格数据监测统计，奔驰A级2025年12月第1周全系车型最新加权指导价26.82万元；最新加权TP15.84万元，环比上周15.8万元增长0.25%；最新折扣率40.94%，相比上周41.09%下降0.15%。

据威尔森价格数据监测统计，蔚来蔚来ES62025年12月第1周全系车型最新加权指导价33.8万元；最新加权TP23.75万元，环比上周23.5万元增长1.06%；最新折扣率29.73%，相比上周30.47%下降0.74%。