10 月 19 日上午，奇瑞汽车的第 1500 万辆车正式下线。从 1 到 1500 万，奇瑞用了 24 年。
然而，近几年汽车行业的变化明显加快，新能源、智能化、拓展国内外市场都在同步进行。
今年 1 - 9 月，奇瑞集团新能源销量超过 33 万，同比增长 186.4%。其中，9 月的销量就达到 5.89 万辆。奇瑞的新能源车销量快速从十名开外，上升到了行业第四。同时，今年 1 - 8 月，奇瑞集团海外出口超过 72 万辆，已经连续 21。年位居中国乘用车品牌出口第一。
智能化呢？如今，业内头部方案的城市智驾已经全国能跑，智能座舱的体验也愈加完善。奇瑞作为国内起步较早的民营车企，被不留情面地贴上了传统车企的标签，换句话说，智能化落伍。
2023 年 2 月，大卓智能成立，推动奇瑞智驾方案落地，从 L2 到 L4 都有产品。
在 2024 奇瑞全球创新大会上，奇瑞汽车股份有限公司执行副总经理、汽车工程技术研发总院院长、CTO 高新华博士发布了这套系统的最新城市智驾功能，并宣布了端到端大模型的量产规划以及 15 款车的上车计划。
对于奇瑞来说，城市智驾的功能落地是个重要节点。在大会上，高新华博士激动地说：奇瑞智驾已经进入第一梯队。
奇瑞高阶智驾落地背后，正好离不开大卓智能这家年轻的公司。在奇瑞全球创新大会后，奇瑞汽车股份有限公司副总经理、大卓智能 CEO 谷俊丽博士，奇瑞汽车股份有限公司总经理助理，大卓智能副总经理高家兵，大卓智能 CTO 曹光植共同接受了 42 号车库等多家媒体的采访。
在这次采访中，我们看到了奇瑞高阶智驾最新落地情况以及未来规划，也看到了奇瑞在智驾领域正在快速追赶。
高阶智驾规划 15 款车，13 万入门
15 款车，最低 13 万就能入门高阶智驾，这是奇瑞的高阶智驾规划。
采访开始时，谷俊丽博士说道，今年奇瑞正式进入 NOA 元年。奇瑞计划通过端到端的第三代技术架构，实现无图化的城市 NOA。端到端技术预计 2025 年完成技术开发，2026 年上半年进行产品投放。
并且，高阶智驾不仅仅只有高端车型独享，而是会进行技术下放。
奇瑞在智能汽车领域的目标是将高级智能驾驶系统普及到更广泛的车型区间，谷俊丽博士说：「我们现在是希望未来奇瑞的高级智驾能够从 20 万下降到 13 万元的车型区间，以适应不同价格区间的产品矩阵。」
这样一来，奇瑞在 NOA 品类里面其实有非常丰富的产品，能够适配从 13 到 15 万区间，15 万到 18 万区间，以及 18 万到 20 万以上的这个不同区间的产品矩阵。
至于为什么要将智驾普及到 13 万的车型上，谷俊丽说，到 2027 年，80% 的车型都应该是智能车。所以现在整个行业就是在比拼谁能够以更极致的性价比、更丰富的体验将车辆交付到用户手中。
很显然，如此大的产品规模以及对智驾前景的期待，奇瑞的野心并不局限于国内市场，高阶智驾也会在海外落地。
这就不难理解奇瑞为什么会和博世合作落地高阶智驾。一方面，奇瑞有着巨大的海外市场，目前已有超过 400 万海外用户。另一方面，博世作为汽车行业老牌供应商，无论是智驾还是其他零部件，在全球各地有着丰富的量产落地经验。这样的组合，恰好是其他中国车企和 Tier 1 难以完成的。
目前，奇瑞的高速 NOA 已经在沙特完成技术验证，并且不依赖高精地图。根据规划，奇瑞的高阶智驾产品明年就会逐步出海。
多种智驾方案亮相，端到端贯穿未来多年研发
在奇瑞全球创新大会的现场，我们看到了大卓智驾的多款解决方案。其中，已经量产的是和博世、文远知行联合开发的双英伟达 Orin-X 的方案，除了这一硬件平台外，正在研发中的还有四种。
其中两种的定位更入门，一个是基于地平线征程 6E 芯片的方案，另一个则是基于高通 8620 芯片的方案。另外两种定位高端，采用英伟达 Thor 芯片，有一颗、两颗芯片的两种方案。也就是说，奇瑞面向未来多年的智驾解决方案一共有这 5 种。
在技术层面，则是 All in 端到端。
谷俊丽博士说：「端到端我们已经立项了，这项技术这反映了过去十年整个行业自动驾驶的积累。」
从短期来看，奇瑞的高阶智驾还将采用 BEV 的动态和静态，加上 OCC 的感知系统，逐步突破，实现高速 NOA 的落地和持续升级。
但到了城市智驾，端到端竞争就变成了资源之战。谷俊丽说，奇瑞并不是在智驾领域无限地投入资源，而是以开放性的生态与合作伙伴共同突破。在数据层面，大卓正在与商汤、科大讯飞、华为等业内 AI 技术领先的公司合作，目前奇瑞可以调用的云端算力可以达到 1,500 PFLOPS。
谷俊丽认为，这一资源储备水平对于未来几年都是够用的，同时奇瑞也在全球多个地区建立国际数据中心。
做好智驾，还有一个重要因素在于人才。曹光植谈到，奇瑞集团和大卓智能都非常支持招聘优秀的 AI 人才，有一个特殊的通道。此外，大卓智能也正在跟外部的最顶尖的两个 AI 的研究团队合作，以应对 AI 人才激烈的竞争。
