吉利智驾自研之路从Mobileye到亿咖通

2024年12月21日，亿咖通科技董事长兼CEO沈子瑜在美国纳斯达克敲响了开市钟，他将这一刻称为“整个亿咖通科技团队的荣誉时刻”。

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这家曾被寄予厚望的吉利系智能化先锋，在投入巨大资源、经历两次上市申请后，终于成功登陆资本市场。然而，在这个高光时刻，亿咖通在智能驾驶业务上的探索与身影，却显得格外曲折与复杂。

回顾中国汽车产业的智能化浪潮，亿咖通无疑是入局较早、投入决心较大的企业之一。为了加速技术落地，与吉利深度绑定的亿咖通曾重点布局高精地图与数据标注，但在更为核心的自动驾驶全栈系统开发上投入相对不足。同时，作为外部技术补充的Mobileye合作方案，也未能完全达到预期效果。

然而，正是这些探索过程中的经验与教训，深刻影响了吉利集团在智能驾驶领域的认知、组织与技术路线的持续迭代。2025年，吉利与AI领域专家印奇联手创立千里科技，以“AI原生+汽车”的思路重构技术体系，试图从底层能力入手补齐短板，加速向国内智能驾驶第一梯队迈进。其目标也更为宏大，志在将成熟的智能驾驶解决方案推向广阔的全球市场。

要深入理解吉利这场历时漫长且充满迂回的智能化转型，故事必须从亿咖通的自主探索以及与Mobileye的合作开始讲起。

01 自动驾驶的破局点：战略选择与资源博弈

时间回到2017年。随着国家《新一代人工智能发展规划》的出台，自动驾驶赛道热度骤升，百度等科技巨头已在北京等多地展开公开道路测试。

乘着政策与行业的东风，吉利内部也开始酝酿全面的智能化转型。李书福在战略会议上明确要求：智能座舱的自研率必须突破70%，核心芯片的国产化率要在三年内达到90%。

在这一战略指引下，李书福与沈子瑜共同创立了亿咖通，成为吉利智能化版图的关键落子。成立初期，公司的主营业务聚焦于GKUI车载智能网联系统，而大股东吉利作为其几乎唯一的客户，贡献了绝大部分营收。

据亿咖通前员工回忆，当时的吉利对亿咖通给予了极大支持。亿咖通的产品方案较易在吉利车型上落地，其员工甚至能便捷地出入吉利研发大楼，双方协同之紧密可见一斑。一个具体案例是极氪的早期车机：初期搭载的高通820A芯片优化未达理想状态，用户体验存在卡顿，但亿咖通依然完成了交付。此后，极氪方面额外投入了巨额资金，为用户免费升级至高通8155芯片，才最终解决了这一问题。

背靠吉利的稳定订单，亿咖通发展迅速，一度跻身国内头部Tier1供应商之列，开局可谓顺风顺水。

但亿咖通的野心不止于此。登陆资本市场、实现自我造血是其更深层的目标。如果仅作为吉利的附属供应商筹备上市，其市场估值和想象空间将非常有限。因此，亿咖通必须尽快拓展外部客户，摆脱对单一客户的依赖。

于是，公司将目光投向了更具想象空间的自动驾驶赛道。随着公司向多元化高科技企业转型，人才开始涌入，并逐渐在内部形成了分别以“博泰系”和“高德系”为代表的两大技术团队。

“博泰系”以法籍专家尼古拉斯为核心。这位曾任PSA上海电子电器架构工程师的负责人，被沈子瑜从老东家博泰挖来，负责杭州团队。在同事看来，尼古拉斯更偏重前沿技术探索，其在亿咖通期间申请的多项专利，象征意义大于即刻的商业价值。依托与吉利的紧密关系，他最初的构想是借鉴沃尔沃的ADAS供应商维宁尔的模式，开展系统级开发工作。

几乎在同一时期，亿咖通在上海成立了智能出行研发中心，沈子瑜邀请前高德汽车事业部副总裁安荣出任负责人。与杭州已成建制的团队不同，安荣从零开始，搭建起了亿咖通的自动驾驶、数据服务和智慧出行团队——这也是她后来在公开场合多次提及的核心业绩。

安荣拥有深厚的地图行业背景，上任后便将高精地图资质获取作为重中之重。这在当时是行业的主流切入点，例如Momenta基于视觉感知的众包建图方案，以及百度在2018年世界大会上重点展示的高精地图技术。安荣的选择看似符合行业趋势。

为了获取这张稀缺的“入场券”，安荣甚至在武汉组建了一支数百人的团队，采用传统人工方式对采集数据进行标注与修正。2020年9月，亿咖通成功获得高精地图制作甲级资质。当时，全国仅有28家企业获此资质。

在拿下地图资质后，自动驾驶部门开始规划更完整的技术路线，为上市做进一步铺垫。安荣规划了四条产品线：传统高精地图底图、地图众包更新、数据闭环云端平台以及自动驾驶系统开发。

她的构想是基于高精度感知和结构化数据，实现高精地图的快速自建与更新。为此，公司每年投入数千万元用于数据标注，并斥资购买V100显卡和DGX-1超级计算机进行感知模型训练。公司甚至还改装了高性能的地图采集车，单车投入近200万元。然而，在大量资金投向云端训练后，高层认为采集车硬件成本过高，该项目最终未能持续推进。

由于安荣在地图业务上的专长，传统底图和地图众包业务获得了更多资源倾斜，而数据闭环平台与自动驾驶系统开发的资源则相对受限。尤其是自动驾驶系统开发，虽然规划了从感知、规划到控制的完整链条，并以百度Apollo为参考对象，但团队初期规模很小，进展缓慢。

当时负责研发的成员总结道：“安总的地图背景非常强，这在一定程度上影响了她对其他业务线的资源分配和优先级判断。”

另一边，尼古拉斯团队正在推进全自动泊车和代客泊车项目，并未涉足高速导航辅助驾驶场景。2020年10月，亿咖通完成A轮融资，百度注资13亿元。获得资金后，尼古拉斯开始考虑将智能驾驶域与智能座舱域进行融合，打造“超级大脑”。这个想法颇具前瞻性，直到两年后，集度汽车才提出类似的“舱驾融合”概念。受限于自身工程能力，亿咖通当时找到了伟世通进行咨询，计划先做出座舱域控制器，待智驾域控制器成熟后再行融合。

有趣的是，安荣团队也有打造“超级大脑”的构想。在一些内部人士看来，尼古拉斯擅长技术研发，安荣擅长产品与战略规划，本应是优势互补的最优组合，但两人并未产生理想的协同效应。最终，两个团队走上了各自独立的研发道路。

02 SAFe模型：一场水土不服的管理变革

如果说安荣的专业背景局限在一定程度上导致了部分业务的延迟，那么2020年下半年为迎合上市而引入的SAFe（规模化敏捷）模型，则是一次引发争议的管理尝试。

SAFe是一套强调快速迭代和跨团队协作的大型项目管理框架，尤其适用于复杂产品开发。这套被宣传为“福布斯100强中70%企业都在使用”的模型，本意是让亿咖通的管理体系更符合一家上市公司的规范。然而，在许多离职员工看来，这次引入的效果并不理想。

SAFe模型设置了产品负责人、敏捷教练、发布火车工程师等一系列新角色。但其成功运行的前提，是具备成熟的产品开发流程、清晰的组织架构和明确的系统设计——而这些基础条件，当时的亿咖通自动驾驶部门并不完全具备，导致了后续的严重“水土不服”。

该模型对系统集成要求极高，团队规模越大，集成难度就呈指数级增长。为了确保“敏捷发布火车”准时发车，需要所有团队统一开发节奏，同步迭代。但亿咖通的四条产品线权重不同，研发人员比例和能力水平差异很大。例如，自动驾驶系统开发团队仅配备了两台基于工控机改装的样车和一个小型团队。这种不均衡导致整列“火车”的衔接异常脆弱，任何一个环节的延误都可能引发大规模的交付延期。

更深层的问题在于定位认知的模糊。由于与吉利的特殊关系，安荣并未将亿咖通清晰定位为主机厂服务的供应商，而是在某种程度上将自己等同于“主机厂”。这使得“客户是谁”变得模糊，本该通过市场调研得出的产品需求，变成了自上而下的内部指令。大量需求无人真正负责承接，也无法被有效跟踪和定义。

客户认知模糊，意味着交付的产品可能无法获得市场认可；庞大的团队，则意味着高昂的沟通与集成成本，以及在产品价值未被验证时的巨大风险。这对于一个尚未有产品落地、主要依靠融资生存的团队而言，风险极高。

更关键的是，一些SAFe关键角色的设置脱离了实际。例如，“产品管理”角色本应是能统筹市场洞察、业务与技术战略的复合型人才，但亿咖通内部无人能完全胜任。在实际操作中，为了维持流程透明，员工需要参加大量会议、处理无数流程邮件；管理者则必须不断进行内部对齐，了解其他团队的细节进展。

此外，由于SAFe严格规定了两周一次的迭代周期，研发岗位与管理人员之间因专业知识壁垒，需要花费大量时间进行“技术科普”。这套复杂的流程消耗了许多核心工程师的工作热情，最终导致了一批关键人才的流失。

03 冲刺IPO与全栈自研的困境

2020年底，亿咖通先后向科创板和港股递交上市申请，但过于依赖吉利导致的关联交易等问题，使得两次IPO尝试均告失败。

围绕上市目标，亿咖通内部进行了多轮业务与组织架构调整，自动驾驶部门经历了大规模扩张与后续的整合。

据员工透露，当时有技术专家向安荣直言，要做好自动驾驶必须深耕车规级嵌入式系统，不能长期依赖工控机改装。尽管安荣对嵌入式系统并不熟悉，但她采纳了这个建议，并意识到自动驾驶研发离不开底层系统，决定扩充团队并亲自挂帅系统部门。

然而，正如吉利汽车CEO淦家阅曾指出的，全栈自研并非大包大揽，而是要“抓住牛鼻子”，主攻底层核心技术。亿咖通智驾部门恰恰步入了“大包大揽”的误区。

随着团队膨胀，部门提出了许多颇具挑战的目标：“面向2024年量产的高速和城市NOA”、“基于无监督学习框架的自动驾驶”。在此背景下，部门全面进军全栈自研，从云端数据平台到车端嵌入式软件，从应用算法到中间件，几乎无所不包。

但现实是，当时的部门仅具备导航、地图子系统等部分能力。吉利虽在芯片上有所布局——2018年亿咖通与安谋科技联合成立了芯擎科技，但“芯擎当时还处于早期阶段，自身能力不足，强行整合意义不大，”一位亲历者回忆，“而且安荣在芯片领域并非专家，难以提出精准的定制化需求。到了2024年下半年，自驾部门和芯擎的合作基本就停滞了。”

2024年自动驾驶演示样车发布前夕，亿咖通先是召开了创意征集大会，后续又为此举行了多次评审会议，制作了大量技术方案PPT。但团队始终缺乏能够统一定义系统和精通整套车规级开发流程的领军人物，最终仅勉强推出了一款基于工控机改造的原型车。即便后来转向嵌入式系统，采购了英伟达Orin芯片，也只委派了一名年轻工程师负责系统迁移，效率提升有限。

有前员工分析：“或许是为了满足上市要求，需要控制整体投入成本。所以高层始终想用最低的成本实现自动驾驶，给予的资源一直比较有限。”

然而，全栈自研的庞大摊子已经让亿咖通背负了沉重的财务亏损。2024年，亿咖通亏损约11.8亿元，成立六年累计亏损约40亿元。

同年，国内乘用车L2级辅助驾驶渗透率已达34.5%，多个城市已开放Robotaxi和Robobus的测试运营，但亿咖通却没有一款自动驾驶产品真正实现前装量产——究竟是发展L4级Robotaxi，还是专注可快速落地的L2+/L3级智能驾驶，公司内部始终没有定论。

相比技术路线的抉择，登陆资本市场显然是更紧迫的任务。2024年1月，亿咖通成立自动驾驶研发中心；7月，沈子瑜明确表示下一步是获取全球车企客户，并选择在美国上市。为了实现这一目标，研发中心的工作由出身吉利研究院的张容波接手。

为了尽早扭亏为盈、顺利上市，一直亏损的自动驾驶部门必须重新梳理。10月，部门进行了人员拆分，一部分转入吉咖智能和朗歌，另一部分则选择离开。调整后，亿咖通保留了“自动驾驶中心”部门，由安荣带领一个小团队，负责日常的测试与维护工作。

有知情人士评价：“安荣努力过，为亿咖通获取高精地图资质时确实付出了心血，早期的验证车、产品规划和路线都是她主导设计的。但由于是产品经理出身，懂软件却不太懂硬件，始终没有补齐这块短板，导致项目进度一直滞后。”

2024年12月21日，沈子瑜在纽约敲响了纳斯达克的开市钟。“属于亿咖通的时代，刚刚开场。”他说，“这是整个亿咖通科技团队的荣誉时刻”。

但在这次深度的组织调整中，一部分员工最终未能分享这份喜悦，黯然离场。而成功上市的亿咖通，在“全栈自研”智能驾驶这条路上，似乎已不再执着。与Mobileye的合作，成为了吉利智能驾驶转型故事中新的焦点。

04 联姻Mobileye：是捷径还是弯路？

时间倒回2018年，吉利敲定了与Mobileye为期6年的采购合同。

选择Mobileye，源于双方在前视一体机（ADAS）项目上多年的合作基础。更重要的是，当时英伟达的Drive平台尚未崛起，地平线等国产芯片厂商也还未成气候，Mobileye几乎是市场上为数不多经过大规模量产验证的成熟选择。

“与Mobileye接洽时，吉利也在同步接触英伟达，但当时后者的车规级平台尚未被市场充分验证，选择Mobileye是一个更稳妥和低风险的方案。”一位曾在吉利工作的员工回忆。另一方面，Mobileye已交付了海量的ADAS车辆，吉利认为其在工程交付的稳定性和安全性上更具优势。

“吉利一年销售数百万辆车，安全永远是最高优先级。”在这位员工看来，出于安全考虑选择更稳妥的方案是情理之中。更何况，谈判中Mobileye承诺为极氪001提供基于EyeQ5H芯片的SuperVision方案全球首发，这无疑为合作增添了重要砝码。最终，吉利成为国内首批量产搭载Mobileye EyeQ5H芯片的客户。

Mobileye同样有自己的战略考量。当时，小鹏已在英伟达Orin平台上量产了高阶智能驾驶功能，行业技术路线开始向高算力、开放平台倾斜。Mobileye急需一个高阶智驾标杆案例，来证明其方案不仅能做基础的ADAS，也能胜任更复杂的城区导航辅助驾驶。因此，极氪001（当时称领克ZERO Concept）被赋予了关键的战略意义，成为Mobileye从传统ADAS向高阶自动驾驶能力延伸的试金石。

后来，Mobileye创始人Amnon Shashua教授甚至以个人名义参与了极氪的A轮融资，双方关系进一步绑定。

作为国际知名的智驾方案供应商，当时的Mobileye技术领先，其系统以高安全性和稳定性著称，系统性能下限非常高。但在EyeQ5H之前，Mobileye主要采用“黑盒”交付模式，车企无法获取感知层的原始数据，这也曾是理想汽车与其分道扬镳的原因之一。

与追求快速迭代的国内新势力不同，吉利初期愿意接受这种模式。一位接近吉利的市场人士曾表示，吉利希望从中“学习”Mobileye的经验，将学到的Know-how用于自身的研发项目。“即便双方有技术争执，Mobileye告诉你为什么不行、不能这么做，吉利也能从中明白一些底层技术门道和工程边界。”

为了促成合作，Mobileye也做出了一定让步，开放了感知结果输出接口，允许吉利团队基于感知数据在上层进行功能开发。理论上，在具备足够工程与算法能力的前提下，仅依靠感知输出也能实现预期功能，未必需要完全的“白盒”授权。但问题在于，当时吉利派出的团队在工程与算法能力上尚有欠缺，最终，由自有团队接管泊车功能开发的方案未能顺利推进。

2024年，极氪001首发搭载EyeQ5H芯片。但在智能驾驶这个核心卖点上，仅交付了行泊一体的基础辅助驾驶方案，备受期待的高速NOA和城区NOA则一再延期，量产困难。

EyeQ5H的算力仅为24TOPS。在其发布后，英伟达推出了算力高达254TOPS的Orin芯片，迅速成为市场主流。国内车企纷纷搭载Orin，甚至堆叠双芯片将算力拉升至508TOPS，以求在激烈的高阶智驾竞争中占据优势。相比之下，EyeQ5H在算力上似乎成了“上一个时代”的产品。

在吉利前员工看来，Orin与EyeQ5H的差距不止于产品力，更关键在于Mobileye并未下定决心在中国市场投入高阶智驾的深度研发。“从商业角度看，他们可能觉得投入产出比不高。”一位市场人士指出，Mobileye当时在国内市场投入很少，甚至没有本土的算法研发团队。极氪001上市后，随着用户投诉增多，Mobileye才临时组建了支持团队，核心算法团队仍远在以色列，导致其难以快速响应本土化的场景需求、功能修改和迭代优化，完全无法与国内厂商的研发节奏抗衡。

此时，以蔚小理为代表的国内新势力已进入城区NOA“开城”竞赛。极氪001发布后，LCC（车道居中辅助）功能一再跳票，ZAD（极氪智能驾驶辅助系统）也反复延期，上线后的用户体验不尽如人意，吉利后来花费了大量精力进行调整和优化。

吉利显然不满意这种被动局面。按照早期规划，EyeQ5芯片首发于极氪001后，还将陆续搭载于吉利其他车型。这也是极氪001不惜成本使用双EyeQ5H芯片的原因。但随着Mobileye的高阶智驾系统迟迟无法落地，吉利自主研发智能驾驶的决心也变得越来越强烈。

此后，Mobileye的方案仅搭载于极氪001和009等少数车型，在吉利的整体智能化版图中逐渐边缘化。“合同后来也不算完全终止，一些面向欧洲市场的车型仍在采用Mobileye方案。总的来看，这也是一次宝贵的学习过程，付出了应有的代价。”前述员工总结道。

从组建亿咖通进行自研探索，到选择与光环加身的Mobileye合作，吉利最初试图通过资本运作与外部技术联盟，快速完成传统车企的智能化转型。然而，随之而来的却是资源分散、团队内耗和产品延期。在这一连串的碰壁中，吉利看清了黑盒供应模式的局限，也深刻意识到在核心技术上过度依赖供应商的巨大风险。

正是这场不及预期的合作，反而促使吉利坚定了全栈自研的决心，并加大了相关投入，转身走向了另一条道路。在智能化转型这场漫长的竞赛中，一时的挫折或许并非弯路，而是通往终局的必经之路。2024年，随着陈奇加入极氪并主导智驾自研，吉利智能化的故事，翻开了新的篇章。

*文中梁家豪、郑睿琦、周明为化名。