中國智能駕駛正在進入“生成式”時代。

2026年春節前夕，智駕行業迎來里程碑式突破——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，不僅打破傳統技術路徑的桎梏，更讓AGI（通用人工智能）落地出行場景從概念走向現實。

據悉雙方歷經一年聯合研發的這套方案將覆蓋東風汽車多款車型，不僅能全面升級用戶智駕體驗，更為東風搭建了可持續進化的技術基座，助力其實現長期自主創新與系統迭代。未來，雙方將以這套方案為起點，拓展至多個智駕平臺，打造面向L3、L4級的高階智駕產品。

當前智駕行業的技術路徑呈現明顯分化，卻均存在難以突破的瓶頸。一類是二段式端到端架構，將感知與規劃拆分為獨立模塊，模塊間信息傳遞天然損耗，既限制決策效率，也難以形成高效問題閉環；另一類是基于模仿學習的方案，只能復刻既有駕駛數據，面對突發長尾場景極易“手足無措”。

商湯絕影此次與東風聯手打造的生成式智駕量產方案，精準規避了兩類路徑的缺陷，以算法創新為核心，用有限算力實現最優體驗，真正解決了當前智駕“有點用但不好用”的痛點。

一套能量產落地的智駕方案，最終要經得起真實路況的考驗。武漢因道路復雜、司機駕駛風格激進、交通參與者多樣，被稱為智駕的“魔鬼試煉場”。而商湯絕影這套方案在武漢超過120公里的實測表現，恰恰印證了其硬核實力——如同本地老司機般懂博弈、能應變，將復雜路況轉化為從容出行。

這主要得益于商湯絕影與東風聯合開發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。

其中一段式端到端架構將感知、規劃、決策融為一體，減少了傳統模塊化方案中的信息損耗與延遲，讓智駕的反應速度與精度實現量級提升。這就像給車輛裝上了“超級大腦”，能同時完成“看路況”與“做決策”，告別“機器判斷遲疑”的安全隱患。

在武漢的實測體驗中，車輛駛出隧道時遭遇光線驟明、車流密集、車速攀升的復雜場景，智駕系統無任何感知遲滯，精準捕捉各車道車流速度與間隙，連續完成四次變道，銜接絲滑無頓挫，穩穩駛入目標車道。

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這種表現背后，正是一段式架構的全鏈整合能力在發揮作用——相較于二段式架構，它的決策效率與響應速度優勢，在高速、隧道等場景中尤為突出。

擴散生成式模型，則賦予智駕系統高階自主博弈能力。與傳統模型依賴既定規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軌跡，并在復雜場景中選出最貼合實際需求的最優方案，而非局限于單一預設路線。

復雜路況的核心挑戰，在于需要應對多元交通參與者的“不確定行為”，這就要求智駕具備高階自主博弈能力。擴散生成式模型恰好解決了這一問題。

在武漢城區高架橋下的狹窄不規則輔道，無車道線、右側停車、助動車與機動車混行的逼仄環境中，商湯絕影這套方案展現了教科書級的通行能力——實時預判各類交通參與者的行為，在移動車隙中精準博弈、絲滑穿行。

相較于傳統模型的“墨守成規”，擴散生成式模型帶來的高度擬人化駕駛風格，大幅提升了行駛安全性與舒適性，也有效緩解了用戶的行車焦慮。

最核心的是“強化學習+開悟智駕世界模型”訓練框架。開悟智駕世界模型構建出高擬真的“虛擬駕駛訓練場”，能夠精準復刻并生成各類極端場景，為模型訓練提供海量數據；強化學習則通過“獎懲機制”為智駕建立行為價值評判體系，驅動系統在虛擬訓練與真實通行中持續優化決策邏輯。

這一組合使系統具備了在虛擬環境中持續訓練、優化決策的能力，可針對不同駕駛風格進行適配，實現系統的持續進化。在武漢人車混雜的大路口，面對行人穿梭、助動車隨意切入、機動車伺機加塞的極端場景，智駕系統能夠靈活避開右側切入的助動車，精準把控與左側車輛的車距，果斷快速通過路口，堪比本地老司機。

更難得的是，這套組合能深度學習用戶的駕駛偏好，適配不同人的通行節奏——每一次出行都是一次“學習升級”，讓智駕從“會開車”逐漸演進為“懂你開車”的可信賴伙伴。

此外，這套體系還能顯著降低實采場景數據的需求，將數據需求量降低兩個數量級，大幅提升研發效率。

正如商湯絕影所說，這使智駕系統在每一次通行中都持續進化，演進為既懂路、更懂你的“可信賴共駕者”。

當下，智能駕駛正從“類人智能”向“超人智能”跨越，2026年被業內視為自動駕駛黃金十年新周期的開啟之年。市場對智駕的期待早已超越“輔助開車”，不再滿足于復刻人類駕駛行為，而是需要能理解人類意圖、應對無限開放場景、持續自我進化的“共駕伙伴”。

而生成式智駕的核心價值，正是跳出預設規則的束縛，基于對人、車、環境的深度理解，實時生成最優駕駛決策——這也是商湯與東風聯手突破的核心方向。

生成式智駕的量產，不是單一技術的勝利，而是AI與汽車產業深度融合的里程碑。它標志著智駕正式告別“規則驅動”的初級階段，邁入“理解驅動”的AGI新時代——未來的智駕，不再是冰冷的機器系統，而是能與人類默契共生、持續進化的出行伙伴。