地平線把AI基座大模型裝進大眾:白盒授權酷睿程,L3/L4 量產按下加速鍵
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AI資訊AI新閒資訊正文地平線把AI基座大模型裝進大眾:白盒授權酷睿程,L3/L4 量產按下加速鍵發布於AI新閒資訊時間 :Jul 22, 2026閱讀 :1分鐘一家中國自動駕駛公司的底層能力,正在成為一家全球汽車巨頭在中國市場的智駕大腦。格隆匯 7 月 22 日消息,地平線與大眾汽車集團今日正式宣佈,將通過CARIAD與地平線的合資公司酷睿程(CARIZON),進一步深化雙方在AI基座大模型領域的技術合作。
中國自動駕駛技術公司地平線與德國汽車巨頭大眾汽車集團,於今日正式宣布深化雙方在人工智慧領域的技術合作,關鍵樞紐是雙方共同成立的合資企業「酷睿程」(CARIZON)。這項合作的核心,在於將地平線最先進的AI基座大模型,以「白盒授權」模式提供給酷睿程,讓大眾集團在中國市場獲得一套可自主開發、持續迭代的智慧駕駛技術底座。 所謂白盒授權,意味著大眾汽車集團不再是單純採購一個封閉的「黑盒子」解決方案,而是取得模型底層的完整技術檔案與開發權限。酷睿程將能夠基於地平線的AI基座大模型能力,自行進行深度整合與優化,加速打造專屬於大眾汽車集團中國市場的統一AI駕駛解決方案。這種授權方式,直接賦予合資公司自主消化與迭代核心技術的能力,為後續高階自動駕駛的落地鋪平道路。 然而,先進的AI模型若要真正落地,必須仰賴完整的軟硬體協同體系。根據雙方規畫,地平線的AI基座大模型將與酷睿程正在研發的系統級芯片C7H,以及被稱為GAIA的世界模型數據平臺,形成三位一體的技術閉環。這三項技術在底層深度耦合,共同為大眾汽車集團的L3與L4級自動駕駛能力提供全面支撐。這套組合不僅為未來的乘用車與自動駕駛計程車(Robotaxi)場景奠定技術基礎,也將持續推動目前已量產的全場景高階駕駛輔助方案進行迭代升級,使得今日的輔助駕駛與明日的真正自動駕駛,共享同一套成長脈絡。 更值得關注的是,這套由AI驅動的智慧駕駛技術體系,將與大眾汽車集團首個在中國本土開發的區域控制電子電氣架構——即CEA架構——進行深度整合。CEA架構是大眾針對中國市場需求所設計的新一代車輛電子電氣平台,將演算法、晶片與整車電子架構緊密結合,而非各自獨立運作。這種融合確保了從感知、決策到控制的全鏈路效率,讓AI模型能夠在車輛硬體上發揮最大效能。 地平線與大眾汽車集團的合作始於數年前,雙方於2023年宣布成立合資公司酷睿程,專注於開發中國市場的智慧駕駛解決方案。如今,隨著AI基座大模型以白盒形式導入,這家合資公司正從單純的技術整合者,轉變為具備核心AI研發能力的技術主體。對於大眾汽車集團而言,在中國這個全球最大的電動車與智慧駕駛市場,擁有自主可控的AI大模型能力,是維持競爭力的關鍵。 業界分析指出,白盒授權模式在汽車產業中並不常見,尤其是涉及AI基座大模型這類尖端技術。地平線願意將自己的底層能力開放給合資夥伴,顯示其對合作關係的信心,以及希望透過深度綁定來加速技術規模化應用的策略。而大眾汽車集團則能藉此跳過從零開始研發的漫長週期,直接取得成熟且經過驗證的AI基礎設施,並根據自身車型需求進行客製化調整。 這項合作也為L3與L4級自動駕駛的量產進程按下了加速鍵。L3等級意味著車輛在特定條件下可以完全自主駕駛,而L4則進一步擴展至更廣泛的場景。要實現這兩級別的量產,除了需要強大的AI模型與高算力晶片,還需要大量的真實世界數據來訓練與驗證。GAIA世界模型數據平臺的加入,正是為了解決數據閉環的問題,讓模型能夠在虛擬與真實環境中持續學習與進化。 對於消費者而言,這項合作最直接的影響,將是未來大眾汽車在中國市場推出的車型,其智慧駕駛功能將具備更快的迭代節奏與更強的本土化適應能力。無論是高速公路上的自動輔助駕駛,還是城市複雜路況的點對點導航,都將因為AI基座大模型的賦能而變得更加流暢與可靠。此外,Robotaxi應用的技術儲備,也為未來出行服務的商業化鋪路。 從更宏觀的層面來看,地平線與大眾汽車集團的這次合作,代表了一種新的產業分工模式:中國的AI技術公司提供核心演算法與模型平台,跨國汽車巨頭則負責將其整合至整車開發體系與供應鏈中。這種模式若能成功,將可能成為其他國際車廠在中國市場發展智慧駕駛的參考樣板。 酷睿程目前正處於技術開發的關鍵階段,C7H芯片的設計與驗證工作持續推進,GAIA數據平台也在累積更多的場景數據。隨著白盒授權的AI基座大模型正式到位,這家合資公司的技術實力將邁上新的台階。未來數年,大眾汽車集團在中國市場的電動車產品線,預計將逐步搭載這套由酷睿程開發的統一AI駕駛解決方案,從高階車型開始向下普及。 總體而言,這項合作不僅是兩家公司的商業協議,更是一場關於「如何讓AI真正驅動汽車」的深度實踐。地平線把AI基座大模型裝進大眾,不只是技術上的授權,更是將整個生態系統的成長節奏與大眾在中國的戰略綁定在一起。而L3與L4級自動駕駛的量產,也將在這樣的協同效應下,迎來更清晰的時間表。
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