继去年年初发布行业首个与世界模型协同交互的生成式智驾技术路线R-UniA后，今年年初，商汤绝影再度打造智能驾驶新路标——联合东风汽车推出行业首个生成式智驾量产方案，并计划覆盖东风汽车旗下多款量产车型。

这一创新技术路径的尝试，直接将AGI战火引向了技术架构的底层革命。在智能驾驶迈向以AGI为核心的时代背景下，市场对于智驾的要求进一步提升，需要能够真正理解人类意图、适应无限开放环境、并在交互中共同成长的出行伙伴。

而双方联手打造的生成式智驾量产方案，不再遵循预设规则的剧本，而是基于对人、车、环境等世界元素的深度理解，实时生成驾驶行为的最优决策，实现了智能驾驶从“剧本演员”到“博弈高手”的技术跃迁。

告别“条件反射式”智驾

生成式智驾量产方案推出前，智驾技术路径主要有两类：一类是二段式端到端架构，将感知与规划拆分为两个独立模块，模块间的信息传递存在天然损耗，不仅决策效率受限，更难以形成高效的问题闭环；另一类是基于模仿学习的智驾方案，仅能复刻已有的驾驶数据，面对突发长尾场景时极易“手足无措”。

这两类技术路径，无论感知模块多么强大、规划控制多么精细，其本质仍都是基于海量标注数据训练出的“条件反射”，更像是一个演技精湛但只能照本宣科的演员，虽能完美复刻已知场景，但对剧本之外的突发状况，却时常显得过于机械甚至笨拙。

而商汤绝影联合东风汽车推出的行业首个生成式智驾量产方案，则首次集成了一段式端到端架构、扩散生成式模型（Diffusion Model）和强化学习+开悟智驾世界模型的训练算法，有效规避了上述两类技术路径的缺陷。

其中，一段式端到端架构将感知、规划、决策融为一体，使智驾反应速度与精度实现量级提升；扩散生成式模型（Diffusion Model）能在复杂场景中生成多种行驶轨迹，最终形成最贴合实际驾驶需求的行为，实现更优决策效率；强化学习+开悟智驾世界模型能够“边练边进化”，构建自我进化能力。

首先，作为生成式智驾量产方案的核心底座，一段式端到端架构彻底颠覆传统分段式架构逻辑，使车辆可以同时完成“看路况”和“做决策”两件事，确保无中间环节路况信息丢失，告别“机器判断迟疑”带来的安全隐患，让智驾具备高阶自主博弈能力。

其次，生成式智驾方案的关键，在于革命性地采用了扩散生成式模型（Diffusion Model）。面对相同场景输入，传统模型通常依赖既定规则生成单一驾驶轨迹策略，只给出一条最优路径；而扩散生成式模型（Diffusion Model）能够生成多条可能的行驶轨迹，从中选择最安全、最流畅、最符合驾驶者习惯的那一个。

再者，强化学习则扮演着严师的角色，通过奖惩机制，为智驾建立了明确的行为价值评判体系。这意味着，驱动系统的提升不再完全依赖昂贵且有限的实际路测数据，而是可以通过AI训练，持续学习适配不同驾驶者的操作偏好与通行节奏。

构建“AI+量产”绝对优势

从依赖预设规则的“模仿秀”，到能够实时理解、决策甚至博弈的“智慧体”，生成式智驾量产方案不仅为东风汽车构建了可持续进化的智驾技术基座，支撑其长期实现自主技术创新与系统能力迭代；未来还将助力东风汽车持续深化AI驱动的技术架构与产品生态，推动中国汽车工业迈入“以人为中心”的AGI出行新时代。

双方合作的深层意义，在于实现了技术先进性与量产可行性的双重突破。无论是疯狂堆砌激光雷达和算力芯片，还是比拼城市NOA的开城数量，大多是在既有技术范式下的效率优化。而商汤绝影凭借计算机视觉和生成式AI领域的深厚积累，从根本上改变了智驾的决策逻辑。

此前，商汤科技联合创始人、执行董事，商汤绝影董事长、大晓机器人董事长王晓刚在接受笔者采访时强调，未来竞争焦点应是以用户为导向、以场景为导向，而非单纯追求极致参数，而生成式智驾量产方案正是对用户复杂场景的主动回应。

正如王晓刚所言，再炫酷的技术，若无法以合理的成本、可靠的性能整合在量产车中，都只是实验室的盆景。作为头部央国企，东风汽车拥有深厚的整车研发、制造、供应链管理和质量体系底蕴，不仅确保了生成式智驾量产方案的可靠性，更通过规模化应用，为商汤绝影技术迭代提供真实且海量的数据反馈闭环。

可以预见的是，未来的智驾竞争将是“前沿AI技术+顶尖量产工程”的双重竞争，围绕底层AI架构与全栈整合能力的较量，会让一些单纯依靠算法创新的玩家倍感压力。

锚定更广义的智能

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当汽车不再仅仅遵循“写死”的代码规则，而是学会在复杂世界中像人一样思考、博弈和成长时，智能化的焦点不再是辅助驾驶，而是实现舱驾一体的全域协同，打造面向L3-L4更高阶智驾能力的产品。历经一年多的紧密协作，商汤绝影与东风汽车实现了智驾研发新范式、世界模型、底层工具链构建等核心板块的自主研发与一体化整合。双方联合研发的生成式智驾量产方案，将为“下半场”竞争注入能够实时理解、生成决策并持续进化的“广义智能”。