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      商湯絕影聯合東風汽車推出生成式智駕量產方案,覆蓋東風多款車型

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      2026年春節前夕,商湯絕影聯合東風汽車推出行業首個生成式智駕量產方案,打破傳統技術路徑局限,實現技術先進性與量產可行性的雙重突破。

      隨著技術的不斷演進,市場對智駕的要求進一步提升,呼喚能真正理解人類意圖、適應無限開放環境、并在交互中共同成長的出行伙伴。AI驅動的生成式智駕也同樣不再遵循預設規則的劇本,而是基于對人、車、環境等世界元素的深度理解,實時生成駕駛行為的最優決策。

      作為最專注于汽車行業的AI公司,商湯絕影始終將最前沿的人工智能技術與汽車產業深度融合,2022年發布了行業首個感知決策一體化的端到端智駕模型UniAD,并榮獲CVPR 2023最佳論文;2024年底,發布行業標桿級別的開悟智能駕駛世界模型,并在全球知名增長咨詢公司沙利文發布的《2025年中國世界模型發展白皮書》報告中,超越十余家中國世界模型領先玩家,實現中國第一,全球領先。2025年初,商湯絕影發布行業首個與世界模型協同交互的生成式智駕技術路線 R-UniAD,再度打造智能駕駛新路標。



      商湯絕影與東風汽車歷經一年的緊密協作,深度融合頂尖AI實力與頭部車企量產研發底蘊,實現智駕研發新范式、世界模型、底層工具鏈構建等核心板塊的自主研發與一體化整合。雙方聯合研發的生成式智駕量產方案將覆蓋東風汽車多款車型,實現量產智駕體驗全面升級,該合作更為東風構建了可持續進化的智駕技術基座,支撐其長期實現自主技術創新與系統能力迭代。

      商湯絕影聯合東風汽車以行業首個生成式智駕量產方案為起點,構建起全方位領先的智能化技術體系,依托領先的空間智能能力,實現艙駕一體的全域協同,拓展至多個智駕平臺,打造面向L3和L4級的更高階智駕能力和產品。未來,商湯絕影將助力東風汽車將持續深化AI驅動的技術架構與產品生態,不僅領航智能汽車新賽道,更推動中國汽車工業邁入以人為中心的AGI出行新時代。

      生成式智駕量產方案定義新標桿,化身“博弈高手”

      作為行業領先的生成式智駕量產方案,首次創新集成了一段式端到端架構、擴散生成式模型(Diffusion Model)以及“強化學習+開悟智駕世界模型”的訓練算法:

      • 一段式端到端架構賦予智駕“超級大腦”,全鏈整合能力實現更優決策效率與響應速度
      • 擴散生成式模型(Diffusion Model)讓智駕具備高階自主博弈能力,從容應對復雜場景
      • 強化學習+開悟智駕世界模型構建自我進化能力,使智駕越用越強大

      一段式端到端架構將感知、規劃、決策融為一體,確保無中間信息損失,使得智駕的反應速度與精度實現量級提升;擴散生成式模型(Diffusion Model)能在復雜駕駛場景中生成多種不同的行駛軌跡,最終形成最貼合實際駕駛需求的行為;強化學習+開悟智駕世界模型的黃金組合實現“邊練邊進化”,使得智駕徹底學習個人的駕駛偏好,適應復雜駕駛場景。

      當前智駕行業的技術路徑呈現明顯分化,且均存在難以突破的短板,一類是二段式端到端架構,將感知與規劃拆分為兩個獨立模塊,模塊間的信息傳遞存在天然損耗,不僅決策效率受限,更難以形成高效的問題閉環;另一類是基于模仿學習的智駕方案,僅能復刻已有的駕駛數據,面對突發長尾場景時極易“手足無措”。

      商湯絕影聯合東風汽車研發的行業首個生成式智駕量產方案規避了兩類路徑的缺陷,構建起領先的全棧能力體系,實現了行業性的技術跨越。

      武漢因道路情況復雜、司機駕駛風格激進、交通參與者多樣,被外界視為“博弈之城”,也是智駕的“魔鬼試煉場”。商湯絕影此次推出的生成式智駕量產方案在武漢如同本地司機般,懂博弈、能應變,精準適配武漢復雜路況,將復雜的路況博弈轉化為用戶可感知的從容與可靠。

      全鏈整合能力實現更優決策效率與響應速度

      試駕駛出隧道,光線驟明,隧道口車流密集、車速漸升,智駕系統無感知遲滯,精準捕捉各車道車流速度與間隙。通過系統規劃,實現連續四次變道,精準把控時機,變道銜接絲滑,無頓挫穩穩駛入目標車道。



      一段式端到端架構作為方案的核心底座,將感知、規劃、決策融為一體,如同為車輛裝上了“超級大腦”,徹底顛覆了傳統分段式架構的邏輯,使車輛能同時完成“看路況”和“做決策”兩件事,沒有中間環節的路況信息丟失,瞬間規劃出最優路線,徹底告別“機器判斷遲疑”帶來的安全隱患,使得智駕的反應速度與精度實現量級提升。

      擴散生成式模型(Diffusion Model)讓智駕具備高階自主博弈能力

      高架橋下狹窄、不規則輔道,無車道線,右側停放車輛,助動車與機動車交織混行,通行空間逼仄。面對混行亂流,生成式智駕展現了教科書級的毫厘之間穿行,實時預判,精準博弈,在移動的車隙與復雜的交通參與者之間絲滑穿行。



      面對相同的場景輸入,傳統模型通常依賴既定規則生成單一駕駛軌跡策略,而擴散生成式模型(Diffusion Model)能夠生成多條可能的未來軌跡,選擇相對最優的駕駛決策。

      擴散生成式模型可顯著緩解行車與泊車焦慮。這種高度擬人化的駕駛風格,大幅提升了乘坐的安全性與舒適性。

      強化學習+開悟智駕世界模型構建自我進化能力

      試駕行至武漢特色人車混雜大路口,行人穿梭、助動車隨意切入機動車道、機動車伺機Cut-in,智駕系統面臨極高挑戰。智駕系統靈活避開右側切入的助動車,精準把控與左側車輛的車距,如本地司機般果斷、快速通過路口。



      面對武漢這類極具本地特色的復雜交通生態,“強化學習+開悟智駕世界模型”的組合算法構建了一套持續進化的智能內核。開悟智駕世界模型構建出高擬真的“虛擬駕駛訓練場”,能精準復刻并主動生成各類極端場景,預先積累應對經驗。強化學習通過“獎懲機制”為智駕建立明確的行為價值評判體系,驅動系統不僅學會安全通行,更能結合復雜多變的路況,持續學習適配駕駛者的操作偏好與通行節奏,在一次次場景應對中自主優化決策邏輯,實現智駕能力的持續進化。

      在每一次通行中,系統不僅持續進化,更在深度理解與默契配合中,演進為既懂路、更懂你的“可信賴共駕者”,讓技術真正適配于人,守護每一程獨有的從容與心安。

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