吉利陳奇：L3全場景普及仍需時間，安全與成本平衡是行業關鍵

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網易汽車10月31日報道

2025年10月28日下午，杭州舉辦的“智駕科普講堂 華汽研究院公益沙龍”上，吉利控股集團首席智駕科學家、極氪科技副總裁陳奇圍繞智駕技術現狀、市場趨勢、安全責任及成本盈利等核心議題，分享了兼具行業深度與務實視角的觀點，為當前智駕產業發展提供了一線參考。

在陳奇看來，智能駕駛正由多線并進，核心在于以用戶體驗為導向的“好貓”式落地，而非盲目追逐前沿。體驗連續性由從L2到L3/L4的逐步提升轉為關注小場景的精細打磨。安全與責任將成為關鍵驅動，車企需在L3/L4的安全承擔上發力，同時探索具身智能或AI智慧生命體的長期可能性，推動從輔助駕駛向更廣義的智慧生命體演進。在談到用戶信任培養和科普價值時，他強調：“讓更多用戶理解與信任智駕，是企業的共同責任，也是行業健康發展的基石。”

談及智駕技術的演進路徑，陳奇首先梳理了當前行業的技術方向——從人工智能基礎、機器學習、深度學習，到特斯拉引領的BEV+Transformer架構，再到端到端、VLA（向量級架構）、世界模型、強化學習及云端基座大模型。他強調，技術發展不應被“先進與否”的標簽束縛，“白貓黑貓，抓住老鼠就是好貓，給用戶帶來最好的體驗才是最好的技術”。

 在體驗連續性維度，陳奇將智駕發展劃分為“從碎片到完整，再到精細打磨”的過程：早期ADAS功能體驗斷裂，需頻繁人工接管；隨后高速場景實現“可用級”連續性，再延伸至城區場景，疊加園區、地庫輔助駕駛，基本覆蓋用戶核心使用場景。“如今大的連續性已完成，行業轉而聚焦小場景的打磨——比如MPI（每千公里接管次數）中那些尚未解決的細節問題，這是當前技術優化的重點。”

 他同時提及智駕的長期演進方向：“目前智駕還停留在‘輔助人開車’的階段，未來可能向具身智能、AI智慧生命體發展，這是更宏大的技術想象空間。”

針對用戶關心的智駕產品價位與市場占有率，陳奇直言當前行業存在“價位偏低、普遍虧損”的現狀。他分析，價位受三大因素制約：研發與硬件成本、市場競爭中的價格戰、產品競爭力——“若真能實現L4級全場景安全負責，產品定價才有自主空間，否則仍需在成本與競爭間妥協”。

 從市場占有率來看，他給出了個人判斷：當前L2輔助駕駛市場占有率或超60%，但“體驗連續性差，略顯雞肋”；L2+因大幅降低駕駛疲勞（“以前開兩三百公里就累，現在一天開一千公里也不覺得累”），已接近用戶依賴的“引爆點”，未來占有率將大幅提升，“類似微信的普及路徑，一旦突破應用臨界點，會快速滲透”。

 對于L3，陳奇明確表示“全場景普及仍需較長時間，個人持保守態度”。他指出，當前L3多局限于特定場景（如德國奔馳的高速50公里/小時以下、有前車、不可變道模式），體驗仍不連續，“先在高速等特定場景推進，再逐步擴大ODD（設計運行域）范圍，是更現實的路徑，等到ODD覆蓋足夠廣，L3才可能成為主流”。

當被問及L3事故后的責任承擔問題，陳奇表示，L3的核心是“車企需承擔部分安全責任”。

當前行業的應對思路主要有兩方面：一是技術層面增加冗余，“包括域控冗余、傳感器冗余、算法冗余，通過多維度保障降低風險”；二是機制層面依賴智駕險，“用保險工具覆蓋安全風險，同時倒逼主機廠、供應商提升技術安全性”。

他以自身經歷舉例說明智駕安全的進步：“2014年底剛做智駕時，領先友商的車型雖驚艷，但安全性差——斷頭路、白車、靜止車、三角錐都會撞；現在高階智駕已基本解決這些問題，長三角地區跑上海、杭州、寧波，我幾乎不用接管。”

陳奇同時強調“不可過度依賴智駕”：“即使技術再成熟，也會有極端場景（如緊急加塞），人必須在環，不能睡著。” 他提出“人駕+智駕=1+1>1.5”的安全理念：“我開智駕15萬公里無事故，而人駕時近三年有三四次碰擦。人機協同的安全性，遠大于單獨人駕或機駕，核心是不盲目信任智駕，保持必要的注意力。”

在智駕盈利與成本控制問題上，陳奇從研發視角分析：當前成本主要集中在研發（人力、算力、存儲）和單車BOM（如域控、芯片），“研發成本占大頭，但只要通用化、標準化做好，比如傳感器、硬件采用統一規格，規模上去后成本會快速下降——若年銷300萬輛，研發成本攤銷后，很容易實現盈虧平衡甚至盈利”。

他特別提到國內芯片的作用：“地平線等國內芯片企業的加入，正在快速拉低芯片成本，BOM成本的下降趨勢已‘肉眼可見’。”而盈利的關鍵，最終落在用戶價值上，“只要產品能真正解決用戶痛點（如降低疲勞、提升安全），用戶就愿意為價值付費，價格便不再是核心障礙”。

對于智駕的“能力邊界”宣傳問題，陳奇坦言“邊界難以明確定義”：“智駕場景無窮盡，時空不可復制，很多場景只發生一次，無法用統一標準界定邊界。安全標準更應是‘底線思維’，比如不允許橫向操作直接撞護欄這類致命錯誤，這是必須守住的紅線。”

此外，他闡述了目前行業對AEB（自動緊急制動）“參數內卷”現象的看法：“現在行業都在比AEB的觸發速度（120、130甚至150公里/小時），但我親自測試過——碼頭上前面是海，AEB觸發時人早已經踩剎車了，除非昏迷，60公里/小時的速度足夠。”他認為，AEB的核心指標是“誤觸發率”和“漏觸發率”，“誤觸發會被后車追尾，漏觸發會撞前車，這些用戶看不到的指標，才是安全關鍵，而非單純追求速度參數”。

陳奇進一步解釋：“AEB的維度很復雜——除了速度，還要看能否識別椅子、桌子、礦泉水，能否剎停雞鴨狗，這些都無法用單一參數衡量，過度宣傳某一項指標，容易誤導用戶。”

縱觀陳奇的分享，其核心邏輯始終圍繞“務實”——技術不追熱點，以用戶體驗為核心；市場不冒進，按場景逐步推進；安全不松懈，依賴人機協同與技術冗余；成本不盲目壓縮，靠規模效應與價值驅動。在智駕行業仍處于“快速迭代但尚未成熟”的階段，這樣的務實視角，或許正是推動產業健康發展的關鍵。