行業(yè)首個(gè)量產(chǎn)！商湯絕影聯(lián)合東風(fēng)解鎖生成式智駕

中國(guó)智能駕駛正在進(jìn)入“生成式”時(shí)代。

2026年春節(jié)前夕，智駕行業(yè)迎來(lái)里程碑式突破——商湯絕影聯(lián)合東風(fēng)汽車(chē)推出行業(yè)首個(gè)生成式智駕量產(chǎn)方案，不僅打破傳統(tǒng)技術(shù)路徑的桎梏，更讓AGI（通用人工智能）落地出行場(chǎng)景從概念走向現(xiàn)實(shí)。

據(jù)悉雙方歷經(jīng)一年聯(lián)合研發(fā)的這套方案將覆蓋東風(fēng)汽車(chē)多款車(chē)型，不僅能全面升級(jí)用戶(hù)智駕體驗(yàn)，更為東風(fēng)搭建了可持續(xù)進(jìn)化的技術(shù)基座，助力其實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期自主創(chuàng)新與系統(tǒng)迭代。未來(lái)，雙方將以這套方案為起點(diǎn)，拓展至多個(gè)智駕平臺(tái)，打造面向L3、L4級(jí)的高階智駕產(chǎn)品。

當(dāng)前智駕行業(yè)的技術(shù)路徑呈現(xiàn)明顯分化，卻均存在難以突破的瓶頸。一類(lèi)是二段式端到端架構(gòu)，將感知與規(guī)劃拆分為獨(dú)立模塊，模塊間信息傳遞天然損耗，既限制決策效率，也難以形成高效問(wèn)題閉環(huán)；另一類(lèi)是基于模仿學(xué)習(xí)的方案，只能復(fù)刻既有駕駛數(shù)據(jù)，面對(duì)突發(fā)長(zhǎng)尾場(chǎng)景極易“手足無(wú)措”。

商湯絕影此次與東風(fēng)聯(lián)手打造的生成式智駕量產(chǎn)方案，精準(zhǔn)規(guī)避了兩類(lèi)路徑的缺陷，以算法創(chuàng)新為核心，用有限算力實(shí)現(xiàn)最優(yōu)體驗(yàn)，真正解決了當(dāng)前智駕“有點(diǎn)用但不好用”的痛點(diǎn)。

一套能量產(chǎn)落地的智駕方案，最終要經(jīng)得起真實(shí)路況的考驗(yàn)。武漢因道路復(fù)雜、司機(jī)駕駛風(fēng)格激進(jìn)、交通參與者多樣，被稱(chēng)為智駕的“魔鬼試煉場(chǎng)”。而商湯絕影這套方案在武漢超過(guò)120公里的實(shí)測(cè)表現(xiàn)，恰恰印證了其硬核實(shí)力——如同本地老司機(jī)般懂博弈、能應(yīng)變，將復(fù)雜路況轉(zhuǎn)化為從容出行。

這主要得益于商湯絕影與東風(fēng)聯(lián)合開(kāi)發(fā)的生成式智駕量產(chǎn)方案，首次創(chuàng)新集成了一段式端到端架構(gòu)、擴(kuò)散生成式模型（Diffusion Model）以及“強(qiáng)化學(xué)習(xí)+開(kāi)悟智駕世界模型”的訓(xùn)練算法。

其中一段式端到端架構(gòu)將感知、規(guī)劃、決策融為一體，減少了傳統(tǒng)模塊化方案中的信息損耗與延遲，讓智駕的反應(yīng)速度與精度實(shí)現(xiàn)量級(jí)提升。這就像給車(chē)輛裝上了“超級(jí)大腦”，能同時(shí)完成“看路況”與“做決策”，告別“機(jī)器判斷遲疑”的安全隱患。

在武漢的實(shí)測(cè)體驗(yàn)中，車(chē)輛駛出隧道時(shí)遭遇光線驟明、車(chē)流密集、車(chē)速攀升的復(fù)雜場(chǎng)景，智駕系統(tǒng)無(wú)任何感知遲滯，精準(zhǔn)捕捉各車(chē)道車(chē)流速度與間隙，連續(xù)完成四次變道，銜接絲滑無(wú)頓挫，穩(wěn)穩(wěn)駛?cè)肽繕?biāo)車(chē)道。

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這種表現(xiàn)背后，正是一段式架構(gòu)的全鏈整合能力在發(fā)揮作用——相較于二段式架構(gòu)，它的決策效率與響應(yīng)速度優(yōu)勢(shì)，在高速、隧道等場(chǎng)景中尤為突出。

擴(kuò)散生成式模型，則賦予智駕系統(tǒng)高階自主博弈能力。與傳統(tǒng)模型依賴(lài)既定規(guī)則生成單一駕駛軌跡不同，這種模型能夠生成多條可能的未來(lái)軌跡，并在復(fù)雜場(chǎng)景中選出最貼合實(shí)際需求的最優(yōu)方案，而非局限于單一預(yù)設(shè)路線。

復(fù)雜路況的核心挑戰(zhàn)，在于需要應(yīng)對(duì)多元交通參與者的“不確定行為”，這就要求智駕具備高階自主博弈能力。擴(kuò)散生成式模型恰好解決了這一問(wèn)題。

在武漢城區(qū)高架橋下的狹窄不規(guī)則輔道，無(wú)車(chē)道線、右側(cè)停車(chē)、助動(dòng)車(chē)與機(jī)動(dòng)車(chē)混行的逼仄環(huán)境中，商湯絕影這套方案展現(xiàn)了教科書(shū)級(jí)的通行能力——實(shí)時(shí)預(yù)判各類(lèi)交通參與者的行為，在移動(dòng)車(chē)隙中精準(zhǔn)博弈、絲滑穿行。

相較于傳統(tǒng)模型的“墨守成規(guī)”，擴(kuò)散生成式模型帶來(lái)的高度擬人化駕駛風(fēng)格，大幅提升了行駛安全性與舒適性，也有效緩解了用戶(hù)的行車(chē)焦慮。

最核心的是“強(qiáng)化學(xué)習(xí)+開(kāi)悟智駕世界模型”訓(xùn)練框架。開(kāi)悟智駕世界模型構(gòu)建出高擬真的“虛擬駕駛訓(xùn)練場(chǎng)”，能夠精準(zhǔn)復(fù)刻并生成各類(lèi)極端場(chǎng)景，為模型訓(xùn)練提供海量數(shù)據(jù)；強(qiáng)化學(xué)習(xí)則通過(guò)“獎(jiǎng)懲機(jī)制”為智駕建立行為價(jià)值評(píng)判體系，驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)在虛擬訓(xùn)練與真實(shí)通行中持續(xù)優(yōu)化決策邏輯。

這一組合使系統(tǒng)具備了在虛擬環(huán)境中持續(xù)訓(xùn)練、優(yōu)化決策的能力，可針對(duì)不同駕駛風(fēng)格進(jìn)行適配，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的持續(xù)進(jìn)化。在武漢人車(chē)混雜的大路口，面對(duì)行人穿梭、助動(dòng)車(chē)隨意切入、機(jī)動(dòng)車(chē)伺機(jī)加塞的極端場(chǎng)景，智駕系統(tǒng)能夠靈活避開(kāi)右側(cè)切入的助動(dòng)車(chē)，精準(zhǔn)把控與左側(cè)車(chē)輛的車(chē)距，果斷快速通過(guò)路口，堪比本地老司機(jī)。

更難得的是，這套組合能深度學(xué)習(xí)用戶(hù)的駕駛偏好，適配不同人的通行節(jié)奏——每一次出行都是一次“學(xué)習(xí)升級(jí)”，讓智駕從“會(huì)開(kāi)車(chē)”逐漸演進(jìn)為“懂你開(kāi)車(chē)”的可信賴(lài)伙伴。

此外，這套體系還能顯著降低實(shí)采場(chǎng)景數(shù)據(jù)的需求，將數(shù)據(jù)需求量降低兩個(gè)數(shù)量級(jí)，大幅提升研發(fā)效率。

正如商湯絕影所說(shuō)，這使智駕系統(tǒng)在每一次通行中都持續(xù)進(jìn)化，演進(jìn)為既懂路、更懂你的“可信賴(lài)共駕者”。

當(dāng)下，智能駕駛正從“類(lèi)人智能”向“超人智能”跨越，2026年被業(yè)內(nèi)視為自動(dòng)駕駛黃金十年新周期的開(kāi)啟之年。市場(chǎng)對(duì)智駕的期待早已超越“輔助開(kāi)車(chē)”，不再滿足于復(fù)刻人類(lèi)駕駛行為，而是需要能理解人類(lèi)意圖、應(yīng)對(duì)無(wú)限開(kāi)放場(chǎng)景、持續(xù)自我進(jìn)化的“共駕伙伴”。

而生成式智駕的核心價(jià)值，正是跳出預(yù)設(shè)規(guī)則的束縛，基于對(duì)人、車(chē)、環(huán)境的深度理解，實(shí)時(shí)生成最優(yōu)駕駛決策——這也是商湯與東風(fēng)聯(lián)手突破的核心方向。

生成式智駕的量產(chǎn)，不是單一技術(shù)的勝利，而是AI與汽車(chē)產(chǎn)業(yè)深度融合的里程碑。它標(biāo)志著智駕正式告別“規(guī)則驅(qū)動(dòng)”的初級(jí)階段，邁入“理解驅(qū)動(dòng)”的AGI新時(shí)代——未來(lái)的智駕，不再是冰冷的機(jī)器系統(tǒng)，而是能與人類(lèi)默契共生、持續(xù)進(jìn)化的出行伙伴。