车东西（公众号：chedongxi）
作者｜郭月
编辑｜志豪

车东西4月13日消息，日前，长城汽车智能化产品副总经理佘士东在智能电动汽车发展高层论坛（2026）期间接受了包括车东西在内的多家媒体采访，他围绕智驾自研、整车AI演进、传统车企转型等话题，分享了他的看法。

当被车东西问及智驾未来是会全面自研还是会与供应商合作，佘士东回应称，长城智驾自研已持续七八年，从未停止自研，但未来也不会停止与供应商的合作。

长城在智驾研发上采取分层策略——普惠级智驾方案会完全自研，旗舰级智驾方案会继续深入自研，中间地带则会与优秀供应商共创。

关于未来智能汽车行业发展趋势，佘士东给出研判，一方面多动力将成为普遍需求，而非仅新能源快速增长，这也是长城推出全动力汽车平台——“归元”平台的原因。

另一方面，是整车AI将实现智能体化，不再是单纯的人机交互系统，今年长城已推出部分实现智能体化的车型，具备“司机智能体”和“座舱智能体”，不用等到2030年，智能体上车就会成为现实。

佘士东也回应了传统车企转型过程中的最大陷阱，他直言，“不能把与用户的连接转手交给供应商。”

技术本身并非最大障碍，真正的挑战在于能否真正地、直接地理解并服务于每一个用户的个性化体验。

他用长城智能化转型历程举例，从解决平台化问题到与用户快速共创，最终到AI智能体化阶段，长城坚持的一点就是始终将用户关系的主动权握在自己手中。

以下是此次采访中的媒体问答实录，车东西在不改变原意的情况下进行编辑。

1、您怎么看业内传言说长城自研的智驾方案今年上车？关于自研还是与供应商合作会如何考虑？

佘士东：需要澄清的是，长城智驾的自研已经持续了七、八年，并非从现在才开始。我们一直走在自研与供应商协同的路上。

智驾是一个系统工程，包括数据标注、清洗、模型训练、检测评价等，核心算法只是其中一部分，可能只占1-2亿的价值。真正的难点在于全链路的打通与协同。

在长城，我们使用相同的数据链路来训练不同等级的智驾系统，这条工程链路的复用率已接近80%-90%。

但端侧算力不同，核心算法必然不同。

因此，对于普惠级的智驾方案，我们后续会完全替换为自研。

对于旗舰级产品，我们会采用深入自研，因为真正的端到端体验需要将转向、动力、底盘等也纳入算法模型共同训练，这在行业内还处于早期。

而在中间地带，我们仍会开放地与行业优秀供应商合作，为用户提供最佳体验。所以，这不是简单的替代关系，而是根据产品定位，采用自研与共创相结合的方式。

2、您之前说特斯拉FSD像观光模式，坦克400如果太温柔用户反而会不满意，对普通消费者而言，智驾的“性格”是否比能力上限更重要？长城如何塑造智驾的性格？

佘士东：当进入智驾和座舱智能体的深水区后，我们发现人与车的关系发生了重大变化。

有了中间的智能体，用户会忽略机器本身的操作差异，无论是不同能源模式还是不同场景，智能体都会寻求最优解。这个过程比我们讨论的“性格”来得更早、更底层。

以坦克车型为例，用户对智驾的期望远低于蓝山这类舒适型车型，但又有长途穿越、无车道线行驶等独特场景，我们的目标是让智驾在这些场景中更舒适，能减少沙石路面的颠簸，让用户无感地完成旅程。

我们做的“人因分析”发现，用户需要的是完全不需要注意力介入的模式，即所谓的“观光模式”，他们只关心是否舒适、轻松，而会忽略智驾的性能边界。

因此，我们会优先保证安全，然后根据不同维度（舒适、效率、场景）由智能体自适应调整。

明年，我们将推出针对越野和泛越野车型单独标定的智驾系统，辅助用户进行越野，但不会全权交给智驾，因为智驾的纵向感知能力远优于立体感知，如何解决炮弹坑、道路起伏等感知难题，是我们接下来的创新方向。

3、到2030年，电动汽车智能化将呈现哪些趋势？

佘士东：关于2030年的发展趋势，我认为全球市场对不同动力的差异化存在普遍需求。

与此同时，行业对整车AI的理解将发生根本变化。它不再是单纯的人机交互，无论是驾驶操作还是座舱功能交互，都将“智能体化”。

整车将作为一个智能体中介来服务用户，用户与汽车的关系将简化为“自然对话”和“主动服务”两种形态。

甚至不用等到2030年，今年长城已经推出了部分实现智能体化的车型，具备了“司机智能体”和“座舱智能体”，未来两三年，整车全面智能体化的目标将非常明确。

4、“归元”平台如何支撑全场景智能？

佘士东：首先，关于“归元”平台，在长城汽车内部，我们不只把它看作一套技术平台，更是一套全新的整车设计理念。

当前，新能源车与燃油车正在走向“平权”，同时中国汽车也在加速出海。在全球市场，不同地区的用车场景和环境差异巨大，因此对插混、纯电、燃油、柴油等多种动力的综合需求是长期存在的。

在这个理念下，整车的舒适系统、电子架构和安全开发都可以高度复用，唯独动力系统存在地域和使用场景的差异性。

所以，“归元”平台的核心就是实现“一车多动力、一车多平台”，同时它也向下兼容，是我们从传统网联车向AI汽车转型的重要基石。

为此，我们打造了原生AI系统，从底层的执行器到上层的电子电气神经网络，再到两颗接近1000TOPS算力的智驾、座舱域控制器，共同支撑下一代AI汽车。

5、支撑新一代座舱Agent的模型，相比上一代Coffee OS 3有何进化？内部何时启动这一轮进化？

佘士东：上一代Coffee OS 3的核心是“空间交互系统”，服务于车内每一位乘客，实现“座椅平权”。而下一代的最大变化是大模型的内核级引入。

这个进化过程面临三大困难：

端侧算力不足：主流端侧算力在50-60TOPS，支持部署的模型量极小，智商远不及云端大模型。在“归元”平台上，我们搭载超过300TOPS算力的端侧模型，才能实现毫秒级感知。

空间多模态感知能力不够：现有VLA模型能识别图片里有几个人，但无法理解他们之间的空间关系，比如后排乘客能否伸手递咖啡。智驾已经完成了车外空间建模，但车内空间建模是我们重点突破的方向，这需要主机厂自己预训练基座模型。

汽车垂域知识的灌注：用户使用功能往往是被动的，比如冷了才开空调。如何定义舒适，在不同环境下差异巨大，并且主机厂利用数据的能力落后于互联网行业。

如何将海量的、场景化的汽车工程数据转化为空间模型和垂域知识模型，是行业面临的巨大挑战。因此，整个汽车行业的AI化才刚刚“响过发令枪”，其演进速度将远慢于互联网领域。

6、如何看长城智能化转型的得与失？

佘士东：回顾整个过程，我们经历了清晰的三个阶段，核心战略一直是“打赢自己”——用当前的决策，打赢两年后“什么也不做”的自己。

第一阶段：解决平台化问题。

长城车型多、品牌多，曾有240多个软件版本，连OTA都困难。我们首先完成了平台化，到2023年推出Coffee OS 3.0时，所有车型的座舱系统实现了统一，平均每款车每年可进行2-3次OTA高速迭代。

第二阶段：与用户快速共创。

我们组织了1000多次用户沟通、60多次48小时跟访，发现用户的需求是被“过剩满足”的。这个阶段让长城充分理解了用户的真实场景。

从2023到2025年，长城智能化的OTA用户满意度超过90%，彻底摆脱了“传统车企”的刻板印象。

第三阶段：AI智能体化。

当个性化需求爆发时，产品经理已无法应对那15%用户的体验差异。我们发现AI是最佳解法。智能体要经历“相识、相知、相爱、相伴”四个阶段，真正实现千人千面。这时我们发现，行业没有现成的合作伙伴，因为必须掌握车厂核心数据并直面C端用户，这催生了我们内部的“3.0自研”。

7、传统车企转型最大的陷阱是什么？

佘士东：传统车企转型最大的陷阱是把与用户的连接转手交给供应商。

传统车企转型面临的最大的挑战，不是技术本身，而是能否真正地、直接地理解并服务于每一个用户的个性化体验需求。

现在来看，我们通过这套整车AI全栈智能体的方式，对未来打赢两年后的长城持相对乐观的态度。