四代博越L押注全域AI，油车还有机会？

今晚，吉利第四代博越L就将正式开启预售了。自2016年问世至今的九年间，博越家族累计销量已经超过了200万辆，妥妥的国民SUV。而博越家族之所以能够深受用户信赖，除了极致的性价比外，还得益于吉利深厚的技术积淀和持续创新能力，这一次的第四代博越L也不例外。在燃油车市场逐渐萎缩的当下，吉利将目光投向了AI，意图在全域AI技术赋能下，为燃油车扳回一城。那么应用了全域AI技术的第四代博越L，究竟会为用户带来怎样的体验？AI又是否是燃油车期待的“拐点”呢？

“中央超级大脑”，从根本解决燃油车的智能短板

对于燃油车的不智能，很多人可能会归结于车机芯片性能不行、运行内存太小，或是软件交互设计落后等软件问题。这些说法虽然有一定道理，但其实都还只是浮于表面的直接原因，没有触达问题的根本。编辑认为，想要判断一辆车是否智能，最重要的是看它的电子电气架构。

传统的燃油车，一般都采用分布式控制架构，也就是将车辆功能的控制分散到多个控制器之中，每个控制器分别管理局部的子系统。简单来说，就是我们的发动机、变速箱、制动系统等等部件，都有一个自己独立的控制单元（ECU），大家都相当于是一个个“孤岛”，各自为政，主要负责自己眼前这一摊子事儿，不需要太多太复杂的协同沟通。这套控制逻辑尽管已经经过了长时间的验证，在可靠性、扩展性等方面有不少优势，但它的缺点也很明显，就是系统结构复杂、控制器数量多、成本偏高，而且各个控制单元之间的数据传输和协作还存在较大的响应延迟。

在燃油时代，由于车辆的功能普遍没有那么丰富，分布式域控制还足以应付所有控制工作。而随着电动化、智能化时代的到来，汽车的功能越来越丰富，越来越复杂，对于控制系统的处理性能、传输速度等都提出了更高的要求，此时的分布式域控制的缺点就被无限放大了。为了解决这一问题，车企们又想到了另一种方案——集中式控制架构。

集中式控制架构的控制逻辑，是将所有分散的控制系统集由一个中央控制器，也就是所谓的“超级大脑”统筹管理，收集数据，进行决策，再将执行命令传递给子系统执行。这样一来，每个功能不需要再建立单独的系统，大大节省了控制器和线束的数量，降低了控制系统的成本和复杂性。而更简单的数据传递链路，配合高速传输网络（千兆以太网）和“超级大脑”高性能计算机，也可以大幅提升数据传输效率，实现各个功能域的高效协调控制。这也意味着，整套控制系统可以兼容更多更复杂的功能，以及具备高速FOTA的能力。

此次吉利第四代博越L，就采用了以集中式控制为核心的新一代GEEA 3.0电子电气架构。该架构将传统的14个域控制器整合为2个中央计算单元，控制器集成度高达86%，并支持千兆数据传输。基于此，第四代博越L的整车线束长度减少了约1.2～1.8公里，数据传输速度高达10Gb/s，最快5分钟就可以实现全域FOTA。

有了底层架构的性能支持，博越L引入了最新的Flyme Auto智能座舱系统和 HYPERLINK "https://www.baidu.com/s?rsv_dl=re_dqa_generate&sa=re_dqa_generate&wd=%E9%BE%8D%E9%B9%B0%E4%B8%80%E5%8F%B77nm%E8%8A%AF%E7%89%87&rsv_pq=8f846f3900052dc2&oq=%E7%AC%AC%E5%9B%9B%E4%BB%A3%E5%8D%9A%E8%B6%8AL%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%BA%AE%E7%82%B9&rsv_t=073cPusmC2R2V2HGYI2kc22xCT8fJRaSKPxg7xkRi6MK0wtLu84G0z6isuotsWP/XCqs&tn=baiduhome_pg&ie=utf-8" \t "/Users/wangxiao/Documents\\x/_blank" 龍鹰一号智能芯片。前者的交互能力进一步提升，支持连续语音对话、手机车机无缝流转、百余种云端应用、百余种自定义车控场景等丰富功能，能够实现云端、车端、手机端的无界融合，交互体验更加智能、沉浸。后者则采用7nm制程工艺，算力提升3.2倍，且拥有16G+128G超大存储空间，这意味着即使面对高强度、多任务场景，车机系统也能提供流畅、快捷的交互体验。可以说，第四代博越L凭借新一代GEEA 3.0电子电气架构，已经可以从根本上解决油车不智能的用户痛点了。

AI技术赋能，驾驶体验也能常用常新？

当新一代GEEA 3.0电子电气架构解决了整车控制上的性能短板，那么吉利就可以进行下一步计划了，即引入全域AI技术，也就是将AI应用到语音交互、功能应用、音响系统、动力和底盘系统等各个领域。所以你在第四代博越L上，会看到应用端到端大模型，更聪明、更懂你的语音助手；会看到AI算法优化后，更加沉浸的7.1.2全景环绕声音响。当然，最值得关注的，还是全新的AI数字底盘。

第四代博越L的AI数字底盘，可以划分为星睿AI Drive数字调校技术、星睿AI云动力模型和星睿AI云诊断技术这三大部分。先来说星睿AI Drive数字调校技术。很多人对于燃油车大概都会存在一个误区，那就是燃油车的驾驶体验是一成不变了，买回来什么样，几年后基本上还是什么样。但事实上，这种说法并不正确。因为当下的燃油车，并非只有机械结构，就像前面说到的，它的动力系统、制动系统等都会配备ECU电子控制单元，也就是行车电脑，来对各项功能进行精细的管理控制。这就意味着燃油车也同样具备升级能力。比如，去4S店进行动力程序的优化升级。只不过，这种升级往往频率很低，而且相对滞后，并不能非常及时地改善我们用车体验。

星睿AI Drive数字调校技术的出现恰恰解决了这一痛点。这套技术可以理解为一种深度学习技术，它基于吉利全球八大试验场的真实数据和国内复杂路况进行深度学习，构建了一个包含327种典型工况、仿真模拟超100万公里复杂工况的决策模型。根据模型，星睿AI Drive数字调校技术可以对第四代博越L的滤震、转向、动力输出等方面进行专项优化，并借助千兆高速传输实现FOTA升级，不断提升我们的用车体验。也就是说，燃油车的驾驶体验也可以做到不断迭代、常用常新。而且无需去4S店，随时就可以远程升级。据官方表示，这套技术可以使车辆的换挡平顺性提升6%，底盘滤震性能提升15%，操控稳定性提升5%。

星睿AI云动力模型则主要聚焦车辆的动力系统。通过接入AI大模型的海量训练数据，控制系统可以智能识别当前的驾驶工况、驾驶人的驾驶风格、车辆能耗状况等数据信息，并对车辆的油门响应、换挡逻辑、转向助力等进行智能寻优，为用户找到一个性能与能耗兼顾的最优解，提升动力系统的运行效率。同时，随着训练数据的不断增加，AI的决策效率也将显著提升。这样我们的车很可能会越开越好开，越用越省油。

至于‌星睿AI云诊断技术，它‌是一种基于AI技术的汽车故障诊断系统。通过收集和分析车辆运行数据、用户行为数据等大数据，系统可以对车辆状态进行实时监测和诊断，从而提供精准的故障预测和维护建议。提前预知提前解决，防患于未然。这无疑也有效解决了前面提到的“滞后性”痛点。

结语

内燃机并非代表落后，燃油车也不一定玩不转智能。第四代博越L，通过电子电气架构升级和引入全域AI技术，实现了传统机械与AI智能管理的深度融合，为燃油车赋予了持续迭代、不断进化的能力。这不仅有利于提升用户的用车体验，无疑也为燃油车的未来指出了一个可行的发展方向。在AI技术的赋能下，2025年的燃油车依然有故事可讲。