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①通过浏览器下载

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②使用自带的软件商店

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🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择吉利陈奇：L3全场景普及仍需时间，安全与成本平衡是行业关键。

🐋🛺🦁第三步：🐼 下载吉利陈奇：L3全场景普及仍需时间，安全与成本平衡是行业关键软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

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🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用吉利陈奇：L3全场景普及仍需时间，安全与成本平衡是行业关键软件。

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体仿佛不受控制一般，眼睁睁的看着那道淡到几乎看不见的波纹切开自

> 厂商新闻《吉利陈奇：L3全场景普及仍需时间，安全与成本平衡是行业关键》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-11-03 14:25

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网易汽车10月31日报道

2025年10月28日下午，杭州举办的“智驾科普讲堂 华汽研究院公益沙龙”上，吉利控股集团首席智驾科学家、极氪科技副总裁陈奇围绕智驾技术现状、市场趋势、安全责任及成本盈利等核心议题，分享了兼具行业深度与务实视角的观点，为当前智驾产业发展提供了一线参考。

在陈奇看来，智能驾驶正由多线并进，核心在于以用户体验为导向的“好猫”式落地，而非盲目追逐前沿。体验连续性由从L2到L3/L4的逐步提升转为关注小场景的精细打磨。安全与责任将成为关键驱动，车企需在L3/L4的安全承担上发力，同时探索具身智能或AI智慧生命体的长期可能性，推动从辅助驾驶向更广义的智慧生命体演进。在谈到用户信任培养和科普价值时，他强调：“让更多用户理解与信任智驾，是企业的共同责任，也是行业健康发展的基石。”

谈及智驾技术的演进路径，陈奇首先梳理了当前行业的技术方向——从人工智能基础、机器学习、深度学习，到特斯拉引领的BEV+Transformer架构，再到端到端、VLA（向量级架构）、世界模型、强化学习及云端基座大模型。他强调，技术发展不应被“先进与否”的标签束缚，“白猫黑猫，抓住老鼠就是好猫，给用户带来最好的体验才是最好的技术”。

 在体验连续性维度，陈奇将智驾发展划分为“从碎片到完整，再到精细打磨”的过程：早期ADAS功能体验断裂，需频繁人工接管；随后高速场景实现“可用级”连续性，再延伸至城区场景，叠加园区、地库辅助驾驶，基本覆盖用户核心使用场景。“如今大的连续性已完成，行业转而聚焦小场景的打磨——比如MPI（每千公里接管次数）中那些尚未解决的细节问题，这是当前技术优化的重点。”

 他同时提及智驾的长期演进方向：“目前智驾还停留在‘辅助人开车’的阶段，未来可能向具身智能、AI智慧生命体发展，这是更宏大的技术想象空间。”

针对用户关心的智驾产品价位与市场占有率，陈奇直言当前行业存在“价位偏低、普遍亏损”的现状。他分析，价位受三大因素制约：研发与硬件成本、市场竞争中的价格战、产品竞争力——“若真能实现L4级全场景安全负责，产品定价才有自主空间，否则仍需在成本与竞争间妥协”。

 从市场占有率来看，他给出了个人判断：当前L2辅助驾驶市场占有率或超60%，但“体验连续性差，略显鸡肋”；L2+因大幅降低驾驶疲劳（“以前开两三百公里就累，现在一天开一千公里也不觉得累”），已接近用户依赖的“引爆点”，未来占有率将大幅提升，“类似微信的普及路径，一旦突破应用临界点，会快速渗透”。

 对于L3，陈奇明确表示“全场景普及仍需较长时间，个人持保守态度”。他指出，当前L3多局限于特定场景（如德国奔驰的高速50公里/小时以下、有前车、不可变道模式），体验仍不连续，“先在高速等特定场景推进，再逐步扩大ODD（设计运行域）范围，是更现实的路径，等到ODD覆盖足够广，L3才可能成为主流”。

当被问及L3事故后的责任承担问题，陈奇表示，L3的核心是“车企需承担部分安全责任”。

当前行业的应对思路主要有两方面：一是技术层面增加冗余，“包括域控冗余、传感器冗余、算法冗余，通过多维度保障降低风险”；二是机制层面依赖智驾险，“用保险工具覆盖安全风险，同时倒逼主机厂、供应商提升技术安全性”。

他以自身经历举例说明智驾安全的进步：“2014年底刚做智驾时，领先友商的车型虽惊艳，但安全性差——断头路、白车、静止车、三角锥都会撞；现在高阶智驾已基本解决这些问题，长三角地区跑上海、杭州、宁波，我几乎不用接管。”

陈奇同时强调“不可过度依赖智驾”：“即使技术再成熟，也会有极端场景（如紧急加塞），人必须在环，不能睡着。” 他提出“人驾+智驾=1+1>1.5”的安全理念：“我开智驾15万公里无事故，而人驾时近三年有三四次碰擦。人机协同的安全性，远大于单独人驾或机驾，核心是不盲目信任智驾，保持必要的注意力。”

在智驾盈利与成本控制问题上，陈奇从研发视角分析：当前成本主要集中在研发（人力、算力、存储）和单车BOM（如域控、芯片），“研发成本占大头，但只要通用化、标准化做好，比如传感器、硬件采用统一规格，规模上去后成本会快速下降——若年销300万辆，研发成本摊销后，很容易实现盈亏平衡甚至盈利”。

他特别提到国内芯片的作用：“地平线等国内芯片企业的加入，正在快速拉低芯片成本，BOM成本的下降趋势已‘肉眼可见’。”而盈利的关键，最终落在用户价值上，“只要产品能真正解决用户痛点（如降低疲劳、提升安全），用户就愿意为价值付费，价格便不再是核心障碍”。

对于智驾的“能力边界”宣传问题，陈奇坦言“边界难以明确定义”：“智驾场景无穷尽，时空不可复制，很多场景只发生一次，无法用统一标准界定边界。安全标准更应是‘底线思维’，比如不允许横向操作直接撞护栏这类致命错误，这是必须守住的红线。”

此外，他阐述了目前行业对AEB（自动紧急制动）“参数内卷”现象的看法：“现在行业都在比AEB的触发速度（120、130甚至150公里/小时），但我亲自测试过——码头上前面是海，AEB触发时人早已经踩刹车了，除非昏迷，60公里/小时的速度足够。”他认为，AEB的核心指标是“误触发率”和“漏触发率”，“误触发会被后车追尾，漏触发会撞前车，这些用户看不到的指标，才是安全关键，而非单纯追求速度参数”。

陈奇进一步解释：“AEB的维度很复杂——除了速度，还要看能否识别椅子、桌子、矿泉水，能否刹停鸡鸭狗，这些都无法用单一参数衡量，过度宣传某一项指标，容易误导用户。”

纵观陈奇的分享，其核心逻辑始终围绕“务实”——技术不追热点，以用户体验为核心；市场不冒进，按场景逐步推进；安全不松懈，依赖人机协同与技术冗余；成本不盲目压缩，靠规模效应与价值驱动。在智驾行业仍处于“快速迭代但尚未成熟”的阶段，这样的务实视角，或许正是推动产业健康发展的关键。

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