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作者 |德新 编辑 |王博 时下，L3强制国标进入上线倒计时，配套的ADS标志灯修订稿正在征求意见。众多关联信息，都预告了L3自动驾驶有可能在明年到来。 当前市场已经有车型提前预埋L3级冗余架构的硬件底座，以启境GX7为代表的车型，有望成为L3级自动驾驶架构普及的标杆车型。那在L3商用之前，普通用户是否值得为之提前买单？ 一、国标倒计时，L3级自动驾驶步入商用前夜 在前不久结束的2026年世界智能网联汽车大会上，多位行业大佬已经对L3级自动驾驶作出预告。 GB 44721-2026《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》将在2027年7月1日强制实施，这是国内L3的法规安全强制门槛。 行业规范也在围绕L3级自动驾驶的责任划分铺垫前奏。 10月，GB 4785《汽车及挂车外部照明和光信号装置的安装要求》征求意见稿公示，文件关注了对ADS标志灯（也就是智驾小蓝灯）的规范。其中有两个核心逻辑：ADS标志灯仅限L3级及以上车辆可选装，L2及以下禁止安装、禁止点亮。L3级自动驾驶激活自动点亮、退出自动熄灭，不允许手动开关。 这两条都指向了小蓝灯将是区分L3级自动驾驶责任归属的关键配套。 在监管部门主导下，当前L3级的准入正有序进行。HiEV了解到，L3级自动驾驶开放大概率将实行定向准入、限定ODD，优先从高速、快速路开放，后续将进一步分场景、渐进式拓展，甚至覆盖城区范围。 法规、灯光标志与准入机制，共同搭建起L3商用的监管底座。 当前市面上，已经有多款预埋面向L3级自动驾驶架构的车型，覆盖从20多万到百万级的价格带。 **乾昆智驾正是这些车型背后最主要的技术支撑力量。在L3级法规实施前，一部分车型跟**乾昆合作，采用L3级自动驾驶架构预埋的方式，基于八大冗余（供电、转向、制动、算力、感知、定位、通信、交互）的硬件底座，为后续合规商用预留能力。 到今年9月，国内L2级及以上辅助驾驶渗透率已

作者 |EV 编辑 |德新 在今年6月上市的新一代L8上，理想宣布取消宁德时代电池选项，只上自研电池，随后理想L6、i8 也切换自研电池。可以说从这波操作开始，理想以一己之力在行业掀起了一股「去宁化」的潮流。 表面看是理想的电池供应链，从高度依赖宁德时代，转向欣旺达、中创新航作为电芯代工方。背后本质是车企希望脱离「整包模式」，与电池厂商重建新的秩序。 上周，理想举办首场电动技术日Power Day，内容集中在自研的「连山」电动技术体系，包括连山电池、自研碳化硅电驱、自建超充网络与云端电池预警平台。 Power Day本身就是对「去宁化」之后，公众与潜在车主疑问的回应：换掉宁德时代电池之后，理想自研体系的连山电池，可靠性会不会下降，是实打实的工程迭代，还是营销概念？ 一、「去宁化」，到底指什么？ 首先明确两点，理想并未明确后续不采购宁德时代电芯；理想目前也没有计划自建电芯工厂。 车企与宁德时代的绑定，始于新能源行业发展的早期。宁德时代的能力并不局限于电芯生产，更重要的是它同时还具备成熟的BMS、热管理、PACK集成以及长期可靠性验证的能力。 所以初期车企开发新能源车时，大部分厂商倾向采用电池企业的「整包方案」，包括电芯制造、BMS算法、热管理策略、PACK集成，主机厂则负责装车适配。 采购整套方案，本质是直接使用电池厂已经定义、经过验证的完整电池系统。由此带来的好处是成熟、试错成本低，而局限性在于车厂对电池系统的底层参数、控制策略没有修改权限，系统标定的逻辑优先遵循电池厂商的设计目标，而非针对车企高优先级的整车能耗、热管理等的需求。 理想通过自研的连山电池体系，希望建立起一套新的分工秩序：理想负责电池系统顶层定义、BMS算法、PACK结构、整车热管理协同以及云端监测；欣旺达、中创新航等电池厂商，按理想给出的规格代工制造电芯等基础硬件。 但这里还需要留意一个概念，电芯的基础规格

作者 |本一 编辑 |德新 本周在北京世界智能网联汽车大会，**引望 CEO 靳玉志、地平线 CEO 余凯以及 Momenta CEO 三大国内智驾供应商罕见同台，同个圆桌上还有蔚来 CEO 李斌、小鹏汽车 CEO 何小鹏以及比亚迪高级副总裁、新技院院长杨冬生，对谈由清华大学汽车产业与技术战略研究院院长赵福全主持。 在这场对话里，对自动驾驶走到哪一步了，三家智驾供应商的掌门人竟然给出了三种不同的判断。 **高级副总裁、引望 CEO 靳玉志给出的判断是正从辅助驾驶加速迈向自动驾驶。 地平线创始人兼 CEO 余凯认为，「革命才刚开始」。在他看来接下来，还要跨好几次「太平洋」。行业顶级水平的城区 NOA 刚刚做到 100 公里一次关键接管，而 Robotaxi 需要的是 10 万公里级别。 Momenta CEO 曹旭东的判断则较为乐观。他认为智驾能力的提升速度，已经从过去的每两年十倍，加快到了每年十倍。 三人在一件事上看法一致：下半场要用可量化的安全数据说话。靳玉志拿出的是累计里程和相对人驾的安全数据，余凯用的是 MPCI，曹旭东则把订阅率的增长归因于安全性的提升。 分歧则主要集中在两个问题上：技术进步到底有多快，以及供应商在下半场应该站在什么位置。 一、下半场来没来：一年十倍，还是要再跨几次太平洋 赵福全在开场就定了一个明确的前提基调，2026 年是自动驾驶的拐点，上半场靠技术突破，下半场要解决怎么走进千家万户、怎么让企业赚钱。 他请每位嘉宾谈谈对「下半场」的理解。 引望 CEO 靳玉志对下半场的判断没有落在技术速度，而是放在了产业节奏上。他列了三点变化。 第一是辅助驾驶在加速迈向自动驾驶，L2 及以上的渗透率已经到了 70%，工信部在有序组织 L3 的准入，自动驾驶的强制性国标已经发布，明年 7 月 1 日实施。 第二是安全要求变高。L2 阶段出了事故，责任主体还是司机；到

作者 |王博 编辑 |德新 10月23日，荣威家越07上市，限时权益价11.98万元起。官方数据显示，新车上市不到2分钟，大定便突破万台。而在上市前，家越07已经有超过5万台的预订订单。 这台家用SUV以AI原生为主打卖点的，在座舱体验方面与火山引擎里联合定义、联合开发。在家越07爆单背后，一个显著的消费心智转变正在发生：搭载大模型底座的AI座舱，成为用户选车的核心权重项，甚至有人称它为第一款「豆包汽车」。 在汽车座舱上，从早期的「智能车机」到今天能到「AI座舱」，用户对座舱价值认知的锚点发生了巨大的变化。对车机，用户更多关注屏幕是不是够大、操作是不是流畅；AI时代，车主则更加关注车辆能否提供「主动、个性化」的服务。 而就在这之前两天，国际数据公司（IDC）《中国汽车云市场（2026年上半年）跟踪》报告发布，也印证了这股浪潮。这是IDC第一次将「AI座舱」作为核心垂域独立进行追踪。这一动作，反映了AI座舱已从实验性的功能，变为持续增长、有独立商业闭环的主流赛道。 报告显示，2026年上半年中国汽车云市场整体规模达到125.3亿元，其中AI座舱解决方案市场规模已达7.1亿元。在这一快速增长的蛋糕中，火山引擎以45%的市场份额独占近半壁江山；阿里巴巴排名第二；百度、科大讯飞、阶跃星辰等厂商构成了第二梯队。 IDC预测，2026年全年中国AI座舱市场规模将达16.6亿元；而到2030年，这一数字有望扩大至47.1亿元，年复合增长率接近30%。 来源：IDC 《中国汽车云市场跟踪，2026H1》 一、架构跃迁：从分立集成到Agentic AI 在大模型上车初期，汽车行业习惯于垂域集成架构。一部分厂商甚至闲聊接一套模型、车控接一套模型、多模态或者生活服务再接入一套。 这种垂域功能集成的局限性明显，比如不同模型交付的体验不一致，用户跨域的复杂意图也无法被理解和执行。 进入2026年，以

作者 |本一 编辑 |德新 朱江明在技术日上说，2026 年 3 月 9 日，零跑跑通了世界模型智驾的 demo 版本。 17 天后，A10 上市，零跑在对外材料里使用了「World Model ADAS」这个说法，并且强调这套架构不需要极端算力。 又过了五个月，8 月 19 日，一篇题为 DA-WAM: Decision-Aligned Future Latents for Driving World Models 的论文上传 arXiv，署名单位里出现 Leapmotor。这是零跑第一篇智驾世界模型相关的论文。 9 月 16 日晚上，零跑 2026 技术日，LWM 零跑世界模型正式发布。 图片来源｜零跑 2026 技术日发布会 我们 8 月拆解过**、理想、小鹏、小米的七篇智驾相关的论文，得出的结论是各家虽然在学术路径选择上各有侧重，但谁都没有真正否定「预测未来」这件事，也就是说，把预测式世界模型整合进自动驾驶，已经成为行业共识。 零跑也不例外。 借着 2026 技术日的契机，我们希望从学术和量产的角度，一起看看零跑的世界模型到底做了什么技术选择，这些选择的代价是什么，以及它承诺的那个「10 万内就可拥有的」世界模型智驾系统，现在走到了哪一步。 一、内部「田忌赛马」，4.0 胜出 零跑内部给这套世界模型驱动的智驾系统命名为「智驾 4.0」。 2025 年 10 月，零跑内部三条路线同时开跑。2.0 是已经量产的两段式端到端，发布会 PPT 上把它叫作 CNAP 2.0。3.0 则沿用两段式架构，加大模型比重、弱化规则。4.0 更激进，一段式端到端的世界模型，直接输入图像，辅以少量规则输出决策。 图片来源｜零跑 2026 技术日发布会 3.0 和 4.0 各由一支 20 多人的队伍推进。零跑高级副总裁周洪涛形容，那是零跑少有的迷茫期，两个方向在一次次讨论中难以取舍。 4.

作者 |本一 编辑 |德新 2023年的一天，陶吉走进了长安汽车W1大楼。在结束了百度的12年和上一站创业后，这家总部位于重庆的自主品牌车企是他的下一站。 在自动驾驶圈子里，陶吉是一个不需要太多介绍的名字。2016年轰动一时的乌镇无人车队，就是他在一线带队。行业里有段时间有这样一个说法，「外界追逐自动驾驶大牛，大牛们都在谈论陶吉的去向。」 上段创业结束后，陶吉本打算投身具身智能创业，甚至已经拿到了投资意向。同时期有几家车企伸出橄榄枝，长安最终打动了他。长安有非常务实的气质，在与长安高层交流时，有几句话让陶吉印象深刻，「先做自动驾驶，以后做机器人，我一定支持你。」 躬身入局先做量产，这个态度后来成了陶吉在长安做研发决策的核心考量。 三年后，由陶吉带队自研的端到端辅助驾驶系统量产。启源Q06开启预售后2小时订单破了1.1万辆，这个车型搭载了天枢领航Ultra和天枢领航Pro，分别采用地平线J6P和J6M计算平台，软件算法都是搭配的长安自研的一段式端到端。 大约一年半之前，HiEV曾经体验过当时长安自研的高速NOA方案；而这次Q06预售发布后，我们在重庆也体验了天枢领航Ultra版的城市NOA，主观感受刷新认识。尽管当天试驾的模型版本偏保守，但明显感受安全边界很强，系统上限很高。 如果撇开新势力的3家，甚至可以说这是目前自主品牌车企中做得最好的自研方案。 过去几年，国内喊出「自研」口号的车企众多，但交出答卷的实际并不多。「（今天）行业里真正量产了一段式端到端的车企和供应商，不到一只手的数量。」陶吉说。 在重庆闷头研发三年之后，长安在掌握智能化的核心科技方面迈出了关键一步。 一、别人退出，长安悄悄赶上 长安其实并不缺接触成熟智驾方案的机会。 回头看，长安对智能化的探索可以梳理成四个阶段。2016到2020年是萌芽期，靠内部自研探索与外部协作方式起步，深蓝的智驾模块由地平线和大陆合资

作者 |肖恩 编辑 |德新 玄戒O1发布400多天后，小米终于带来了下一代芯片。 不过等来的不是O2——小米直接跳过了这个编号，一口气拿出三颗产品：玄戒O3、玄戒O100和玄戒D100。 玄戒O3仍然是一颗面向旗舰终端的3nm SoC，10核全大核CPU、16核GPU、4核NPU，CPU多核性能提高60%，GPU性能提高85%，端侧AI性能提高45%，首次支持LPDDR6，内存带宽达到113.8GB/s。 玄戒O100是一颗6nm AI加速芯片，晶圆级垂直堆叠，14核NPU，1.22TB/s近存带宽。在MiMo 3B模型上，小米公布的最高推理速度达到330 Tokens/s。 第三颗D100面向智能驾驶。3nm工艺，20核高性能CPU，16核高算力NPU，最高160GB统一内存，最高支持本地部署200B参数的模型，计划2027年商用。 发布会现场还展示了两台原型机：一台由O3和O100双芯协同，取消传统手机影像模组，重做主板并加入主动风冷，内置MiMo端侧模型，实测推理速度约295 Tokens/s；另一台Xiaomi AI Cube Prototype集成O3、O100和D100三颗芯片，80GB统一内存，可以本地部署120B和3B两个模型。 三颗芯片中，D100公布的信息最少。CPU采用的什么核心，AI算力是多少，内存使用什么规格，一概没提。 它只留下了四个数字：20核CPU、16核NPU、160GB、200B。 这四个数字就是目前全部的线索。以它们和行业中已有的芯片为锚点，可以对D100做一次技术推演，试着拼出这颗智驾芯片可能的样子。以下均为推测，最终参数以小米公布为准。 一、20核CPU，16核NPU：第一梯队的算力 D100有20个高性能CPU核心和16个NPU核心，这两个参数决定了它的算力基础。 先看CPU。作为Arm架构的SoC，D100会采用什么核心？ 如果

作者 |EV 编辑 |德新 在豪华纯电市场里，宝马一直是非常特殊的存在。BBA的新一轮电车竞争中，宝马来得最晚，同时新世代车型又强烈保留了油车时代的驾控基因，在外观设计上又有旗帜鲜明的特色。 过去几年，基于CLAR平台的i3、iX3凭借后驱底盘、操控以及底盘质感，收获了不少认可，但有几个核心问题也被车主集中诟病：冬季续航衰减大、高速能耗偏高以及低温快充速度不稳定。 很多人简单把问题归结为 “电池不大”“热泵不够强”，但真正的行业工程师都清楚：所有表象的续航、快充、温控短板，本质都是旧平台电子电气架构与热管理体系的先天上限。 CLAR是油电兼容平台，属于 “燃油架构改造电气化”；而全新Neue Klasse是宝马首个完全为纯电而生、从底层重构的全域智控架构。 单单看一点就可以知道NK架构对新世代车型的更新有多大，根据工信部的公示信息，iX3长轴版的CLTC综合续航达到了919km。 不过在中国市场，新世代的i3和X3预计要今年底明年初才能交付。在那之前，我们从ECU层级架构、整车控制逻辑、双回路热管理、能量调度机制、新老平台驾控差异、续航能效对比六大硬核维度，来一一拆解： 宝马为什么要彻底推翻旧体系？ NK 架构到底解决了i3/iX3哪些根治不了的顽疾？ 新一代纯电宝马的续航、快充、操控、智能体验全方位提升，来自哪些底层技术变革？ 一、从上一代平台说起，CLAR的硬伤 现款i3、iX3基于CLAR纵置后驱燃油平台改造而来，属于典型的后置电气化改造方案。 整车底盘布局、线束走向、控制器架构、热管理回路，都需要迁就燃油车结构，无法做到原生纯电的最优设计。这也决定了它的电气化上限。 第一，分布式 ECU 架构，策略割裂、协同低效。 CLAR平台采用传统多ECU分布式控制：BMS电池管理、PCU电驱控制、HVAC空调控制、车身 BDC、充电KLE各自独立工作。各控制器各司其职，但缺少

作者 |德新 编辑 |王博 创业27年后，Mobileye的创始人Amnon Shashua教授决定卸任CEO。这不是一次普通的管理层更替，而是这位自动驾驶领域最重要的科学家之一，认为我们正在步入自动驾驶后一个全新的时代。 在财报电话会上，他给出了非常明确的判断：自动驾驶的核心科学问题已经基本解决，Mobileye正在进入下一个阶段——物理AI。 在这季财报中，Mobileye的当季营收5.08亿美元，同比基本持平，但二季度GAAP营业亏损及非GAAP调整后营业利润大幅改善，分别比上年同期改善59%和46%。同时，公司将2026财年全年营收展望中值上调2000万美元，全年营收指引落在了19.7 - 20.2亿美元，预期同比营收增长4%至7%。基本稳中有升。 Shashua教授本人后来在财报电话会中，解释了他接下来的打算——自动驾驶的科学难题基本已被解决， 无论是SuperVision还是Robotaxi，底层的算法架构已经定型，接下来主要是商业落地、大规模工程化与运营拓展。 同时由于AI演进太快，他认为公司需要一位强运营能力的职业经理人/CEO去带队跑通Robotaxi运营和汽车供应链。而他自己则需要将全部精力解脱出来，专注于AI最前沿的科学突破、长期技术战略以及Mentee人形机器人的前沿研发，确保Mobileye始终处于Physical AI的技术制高点。 一句话翻译一下：公司业务基本盘趋于成熟，教授要回归到AI技术的前沿探索，帮助Mobileye打开下一个阶段物理AI的布局。 Mobileye过去27年的使命是「让机器学会开车」，如今Shashua教授认为这个使命已经基本解决，所以公司开始挑战更大的问题，让机器理解广泛的物理世界，并服务人类。 一、Mobileye进入3.0阶段：辅助驾驶已是成熟业务 如果回顾Mobileye近30年的历史，可以大致分为3个阶段： 19

作者 | 本一 编辑 | 德新 10分29秒483，这是今年6月22日小米YU7 GT（赛道套件版）在完全无人驾驶状态下跑完纽博格林北环赛道的成绩。 这个速度什么概念呢？大概比小米首席测试车手任周灿的圈速纪录慢了大概3分钟，比人类创下的最快纪录（由保时捷919 Hybrid Evo保持）大概慢了5分钟。 这个圈速在赛车界看起来不算很快。但如果你去翻纽北将近百年的赛道记录，从没有一台自动驾驶车在20.8公里的赛道上实现过有效官方记录。 纽北赛道位于德国埃菲尔山区的原始森林，两侧全部被密密麻麻的绿树覆盖，被称为「绿色地狱」，其以弯道多、视野差、缺乏缓冲、天气诡异多变以及极长的赛道长度，极具挑战和危险性。10分29秒是纽北无人驾驶品类的第一个有效圈速记录，做成这件事的是一家2021年进入造车领域的手机厂商。 小米内部给这个项目取了个代号，叫MARS（Mi Autonomous Racing System，小米无人赛车系统）。项目团队的核心成员只有2到3个人是全职，项目负责人王东从小米汽车内部整车、座舱、智驾等部门抽调了人员，组成了超过200人的协作团队。 小米为啥要做这件事？一家新的汽车厂商，为什么要把资源投到一个看起来像噱头的赛道项目上？ 一、纽北是小米 L3 的起点 MARS项目负责人王东说，他们一开始并没有直接研究怎么跑赛道，而是先做了详细的技术方案解构。 让自动驾驶汽车跑赛道，行业常见的做法是录制人类车手的操作数据然后回放，成绩也能不错，但这种操作最多只能体现通信链路和车辆基础冗余能力。 小米选了一条更难的路——从最底层的物理数学模型开始，一层一层往上搭，先建非线性的整车动力学模型和轮胎模型，再往上叠加传统控制方法、优化控制以及规划方法。 为什么要走这样的路线？ 因为赛道和日常驾驶工况根本区别在于，在日常驾驶中，方向盘、油门的输入，跟车辆的响应基本是线