“十五五”是中国迈向2035远景目标、建设汽车强国的决胜期。4月11日-12日，智能电动汽车发展高层论坛（2026）论坛以“智能化、绿色化、融合化、国际化”为主题，深度聚焦全球产业形势、AI+汽车、芯片算力等前沿技术，旨在驱动中国新能源汽车在高质量发展的关键窗口期行稳致远。在论坛期间，长城汽车智能化产品副总经理佘士东就近期热点问题与媒体展开对话。
长城汽车智能化产品副总经理佘士东
本次专访中，长城汽车智能化产品副总经理佘士东围绕归元平台与整车智能体化战略进行了深度阐述。他指出，归元平台的本质是一套整车设计理念而非单纯技术平台，以"一车多动力"应对全球市场差异化需求，同时构建原生AI全栈架构——设置智驾与座舱双算力域，合计算力达1000T量级，搭载VLA大模型与行业首创座舱空间VLA模型，以"左右脑"统一调度底层所有执行部件，彻底打破各系统各自为政的"烟囱型"开发模式。智驾层面，长城NOA用户黏性已在两年内从个位数提升至30%以上；自研智驾方面，工程与数据链路复用率接近80%至90%，旗舰级产品将深入探索将转向、动力底盘等执行器纳入端到端模型联合训练，中端普惠方案将逐步完全替换为自研。
与此同时，佘士东坦承整车AI化面临三大核心挑战：端侧算力长期不足制约大模型部署、车内空间三维建模在行业内尚无成熟方案、汽车垂域知识难以有效灌注至模型。他回顾了长城智能化转型的三阶段历程——从平台化奠基、深度用户共创，到当前以智能体为核心的3.0自研阶段。
他强调，转型的核心战略不是打赢竞争对手，而是以当前决策战胜两年后什么都不做的自己；整车AI化刚刚真正起步，其演进周期将远长于互联网行业，智能体将按照"相识、相知、相爱、相伴"四阶段持续深化，最终实现真正意义上的千人千面服务。
以下是对话实录（精编）：
媒体：归元平台如何支撑全场景智能目标？2030年电动汽车智能化将呈现哪些趋势？
佘士东： 归元平台在长城内部的定位不仅是一套技术平台，更是一套整车设计理念。当前全球市场对动力形式的需求存在显著差异——插混、纯电、燃油、柴油及普通混动各有其适用场景，而整车舒适系统、上车体架构及安全开发可高度复用，差异化恰恰集中在动力层面。基于此，归元平台以"一车多动力"为核心，同时构建了原生AI系统，涵盖从底层执行器到电子电气神经网络的完整架构，设置智驾与座舱两个算力域，合计算力可达1000T量级，用以支撑下一代AI汽车。
展望2030年，多动力并存将成为普遍需求，这一趋势已在当前的产品规划中有所体现。更重要的变化在于整车AI形态的演进——汽车将不再是单纯的人机交互系统，无论是驾驶操控还是座舱功能，均将以整车智能体为中介服务用户，人与智能体之间的交互将收敛为自然对话与主动服务两种形态。目前长城已推出司机智能体与座舱智能体，明年将持续扩展垂域智能体，整车智能体化的目标在两三年内即可实现。智驾层面，长城NOA用户黏性已在两年内从个位数提升至30%以上，智能驾驶正快速成为用户日常使用的标配功能。
媒体：归元平台"原生AI"特性如何体现在智驾与座舱融合中？与传统平台相比，算力分配和数据流通有哪些根本性变化？
佘士东： 归元平台的构建逻辑是自底向上的全栈自研。长城在动力、电池、转向等核心部件上自研率较高，执行层实现全栈可控；往上的电子电气架构支持SOA化、MCP化，可实现全域串联。
在此基础上，平台部署了"左脑"与"右脑"双算力架构：左脑面向智驾，搭载英伟达Thor芯片，算力超700T，采用VLA大模型方案；右脑面向座舱，搭载高通旗舰芯片，并部署端侧模型，同时首创行业座舱VLA模型，具备舱内场景感知、乘员识别及生成式主动服务能力。两套大脑统一调度底层所有执行部件，彻底打破以往"烟囱型"开发模式——过去各系统各自为政，横向打通需专项推动；而归元平台从开发起点即要求各子系统完成能力化封装并对外开放，成为进入平台的准入门槛，天然实现全域互调，而非单纯的功能横向对接。
用户层面，智能体"小魏同学"作为新一代交互IP，延续咖啡智能视觉基因，以自底向上的全栈AI化方式，将整车能力统一收敛至智能体交互入口，为用户提供一体化的出行体验。
媒体：长城自研智驾方案目前进展如何？与现有搭载方案相比有哪些自研特色？
佘士东： 长城智驾自研已推进七八年，始终在自研与供应商协同并行的路径上推进。智驾工程的核心难点并不在于算法本身，而在于数据标注、数据清洗、模型训练、模型评测等全链路的系统性打通与协同——这才是真正的壁垒所在。从BEV感知融合到Transformer多段式、单段式，再到当前VLA模型的演进，核心算法在行业层面的价值约在1至2亿量级，而全链路工程能力才是差异化的根本。
长城可基于同一套数据链路训练不同智驾等级的方案，工程与数据链路复用率已接近80%至90%。针对不同价位车型，策略有所差异：旗舰级产品将深入推进自研，重点探索将转向、动力底盘等执行器纳入端到端模型联合训练；中端普惠智能方案（100T至200T算力区间）将逐步完全替换为自研，覆盖高速及部分城市场景；高端与旗舰段则保持开放姿态，持续与行业优秀供应商开展算法共创，为用户提供最佳体验。整体而言，这是一个自研渗透率持续提升、局部能力与行业共建并行的演进过程。
媒体：智驾的"性格"是否比能力上限更重要？长城如何在这一方向上持续探索？
佘士东： 进入智驾与座舱智能体的深水区后，人与车的关系正在发生根本性转变——从人机交互演进为人与智能体的核心关系，智能体作为中介屏蔽了底层机器差异，将不同场景、不同动力状态、不同功能边界的复杂性统一吸收，向用户呈现最优解。
以坦克车型为例，用户对智驾介入感的需求远低于蓝山、高山等舒适型车型，但对长途穿越、无车道线路面、起伏路面等特殊场景的适应性要求极高。用户真正的诉求是"无感通过"与"轻松穿越"，而非对智驾系统性能指标的关注。人因分析显示，用户在观光模式下完全不需要注意力介入，甚至不会察觉多出的行驶时间。智能体的价值在于将舒适、效率、场景适配等多维度权衡内化，以最适合当前用户与场景的方式主动交互，而非让用户感知驾驶系统的性能边界。
长城将于明年推出专门针对越野及泛越野车型的专项标定智驾系统，在辅助越野穿越与长途驾驶的同时，重点突破智驾系统对道路纵向起伏与立体障碍的感知能力，这也将是行业的一项首创探索。
媒体：新一代座舱系统相较Coffee OS3有哪些核心进化？内部是何时启动这一轮升级的？
佘士东： Coffee OS3的核心设计理念是"空间交互系统"，从服务驾驶员单人扩展至车内全体乘客，推动副驾屏、多音区、后排功能及座椅平权等能力落地，解决了彼时用户如何更好与车交互的问题。
新一代系统基于归元平台，核心变化在于大模型的内核级引入，面临三大核心挑战。
第一，端侧算力不足。主流端侧算力长期停留在五六十T量级，仅能部署零点几B的模型，远不足以支撑真正的大语言理解与场景认知。为此，新平台目标搭载超300T端侧算力，实现毫秒级感知与实时推理，例如在通过路口后即时判断是否压线等场景。
第二，车内空间建模缺失。现有VLA模型及全模态模型普遍停留在图像识别层面，无法对舱内空间关系进行三维建模——可以识别到车内有几位乘客，却无法理解其空间位置关系与交互意图。智驾已完成对车外空间的建模，但车内空间建模目前是行业共同面临的难题，需由主机厂自主预训练基座模型来突破，这也是长城当前的重点攻关方向。
第三，汽车垂域知识的模型化。汽车行业大量核心数据与know-how掌握在主机厂手中，但主机厂对这些数据的开发利用水平整体落后于互联网行业。如何将空调、热管理等场景下积累的行业专业知识有效灌注至模型，目前尚无成熟解决方案。整车AI化真正意义上刚刚起步，其演进周期将远长于互联网领域，仍需较长时间持续攻克。
媒体：请您总结长城智能化转型的得与失，传统车企转型最大的陷阱是什么？
佘士东： 回顾长城智能化转型历程，核心战略不是"打赢别人"，而是"打赢自己"——以当前决策战胜两年后什么都不做的自己，这一原则贯穿始终。整个转型大致经历了三个阶段。
第一阶段：平台化奠基。 彼时长城各品牌座舱系统界面风格各异，软件版本多达240余个，OTA推进举步维艰。核心任务是通过平台化整合，实现全系产品统一体验，并建立平均每款车每年两至三次OTA的高速迭代能力。2023年推出Coffee OS3系列，完成了这一阶段的目标。回顾来看，那一时期所谈的"AI"更多流于概念，大模型能力并未真正落地。
第二阶段：深度用户共创。 长城累计组织1000余次不同形式的用户沟通，并开展60余次48小时跟随调研，深入理解用户真实使用场景与需求。这一阶段实现了长城的完整B2C转型，各品牌用户满意度持续维持在90%以上，长城也从传统车企的标签中走了出来。然而，随着用户个性化需求不断细化，产品经理难以通过规则编排满足长尾需求，AI成为破局的必然选择。
第三阶段：智能体化演进。 在充分掌握用户数据与场景认知的基础上，长城发现行业内缺乏能够同时深度掌握车厂基础数据、直面C端用户的合作伙伴，核心能力必须自主构建。由此，真正意义上的3.0自研启动——不再以堆砌功能和改版界面为目标，而是以智能体为核心，实现"千人千面"的个性化服务，让每个用户拥有真正属于自己的车。智能体的演进路径规划为相识、相知、相爱、相伴四个阶段，逐步从识别用户到深度理解习惯，再到主动服务与情感陪伴。即将亮相的V9X车型及后续多款产品，将集中呈现这一阶段的成果。
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