酷睿程智驾初露锋芒。

作者 | 王瑞昊

编辑 | 李雨晨

“短短三年，我们在中国打造出了一套一体化的技术矩阵VEGA。在国际汽车制造商之中，能做到这一点的应该屈指可数。”

10月28日，在大众汽车中国技术日上，大众汽车集团（中国）董事长兼首席执行官贝瑞德说出了这番话。

随后，他公布了三款新车的锁单成绩：短短几周，ID. AURA T6超过3.8万辆，ID. ERA 5S超过3.1万辆，捷达M6超过1.2万辆，合计超过8.1万辆。

这三款车型的高阶辅助驾驶方案均由酷睿程提供。一位内部员工告诉雷峰网，购车用户中，选择智驾版本的比例很高。

新车开始起量，大众内部对智驾的评价也发生了变化。上述员工表示，从内部测试表现看，他认为酷睿程方案已经进入第一梯队。

此时，华为乾崑已推出ADS 5，小鹏仍在升级第二代VLA，Momenta也开始量产更先进的R7大模型方案。大众补课的同时，对手也在持续更新。

这次技术日，大众集中展示了酷睿程智驾、CEA电子电气架构，以及CMP、CSP整车平台。从模型如何上车，到软件如何更新，再到研发提速后的测试验证，大众把背后的开发过程拆开讲了一遍。

PART 1

从高速到城区 酷睿程的三套方案如何上车

酷睿程成立于2023年，由大众旗下的软件公司CARIAD与地平线合资组建，目前拥有近1000名本土研发人员，研发中心位于北京和上海。

它在大众体系内承担的工作，是开发辅助驾驶系统，并完成与整车的适配。目前，酷睿程的方案分成三档。

第一档是高速领航方案，采用地平线征程6M芯片，算力128 TOPS，搭配6个摄像头，包括1个前视和5个周边视角摄像头，提供高速NOA、自动变道、上下匝道和记忆泊车等功能。与众06、与众07较早交付的相关版本使用了这一方案。

第二档是不带激光雷达的城市领航方案。同样使用征程6M，算力仍为128 TOPS，但摄像头增加到11个，包括2个前视、5个周边视角和4个近场摄像头。对应车型包括ID. ERA 5S和捷达M6的相关高配版本，功能由高速扩展到城区。其中，捷达M6的555 Ultra版将城区辅助驾驶的价格降到了10万元以内。

第三档采用征程6H芯片，算力提升至420 TOPS，配备11个摄像头、1颗激光雷达、1颗前向毫米波雷达和12颗超声波雷达，共25个传感器，支持车位到车位。

据了解，ID. AURA T6、ID. ERA 5X、与众06和与众07的相关高配版本采用这一方案，后续ID. AURA L5也将搭载。

此次试乘使用的便是激光雷达方案。车辆从停车位出发，跨越六层停车场驶入城市道路，经过工业区、商业区和高速路段，最后返回停车位，集中展示车位到车位的辅助驾驶能力。

上述车型均搭载酷睿程HS8方案，即Hyper Sense 8车载一段式端到端解决方案。

它将道路环境信息输入模型，再输出驾驶决策和控制指令。酷睿程通过地平线AI基座模型的白盒授权，结合自身的数据训练、整车控制与标定，开发大众车型使用的方案。

HS8的开发分为云端训练和车端部署两部分。现场展示的GAIA 2.0世界模型，主要工作在云端。

首先，测试车辆采集真实道路数据，将遇到的特殊车辆、施工绕行、行人横穿和接管场景记录下来。GAIA 2.0以这些数据为基础，对场景进行扩展，生成不同速度、距离及交通参与者组合下的情况。

例如，同一次行人横穿，可以改变行人出现的位置、车辆距离和道路环境，让模型反复训练，而不必等待测试车在路上再次遇到相似情况。

生成的数据还要经过验证。现场工程师强调，场景必须以真实物理世界为基础，“不能脑补”，否则模型可能学到现实中并不成立的驾驶关系。

通过验证的场景用于训练AI基座大模型，再将能力蒸馏到车端HS8。经过多轮仿真测试后，模型进入实车验证，通过后才交付用户。新的道路数据继续回到云端，参与下一轮训练。

按介绍，GAIA 2.0每天可开展相当于500万公里的安全仿真测试，使用多达3000万个真实路采场景片段。

目前需要补充的场景之一，是园区等非结构化道路。

现场交流中，有体验者反馈，车辆在没有清晰车道线的区域绕行时，动作偏积极，与前车距离较近。酷睿程CTO黄畅也承认，当前版本在园区场景中的数据仍不充分，车位到车位之间的衔接还不够顺畅，下一版本会增加这部分数据。

雷峰网了解到，酷睿程方案预计将在明年进一步扩大规模量产。据知情人士预计，今年装车接近10万辆，明年可能达到几十万辆。

随着装车量增加，团队预计从明年中期起，量产车积累的数据会对场景提取、训练和仿真测试提供更多支持。

PART 2

用18个月开发CEA 再把AI放进研发流程

在辅助驾驶之外，大众还调整了整车软件的开发方式。

过去，汽车通常先确定机械结构，再加入电子部件，最后开发软件。CARIAD中国首席执行官、CEA首席架构师韩三楚介绍，CEA从开发之初就改变了这一顺序，先定义电子电气架构，再组织整车开发。

CEA采用中央计算加区域控制的结构。中央计算平台处理信息、协调功能，左右两侧的区域控制器负责附近的车门、车窗和灯光等设备。

这套架构用了18个月完成搭建与验证。底层接口统一后，软件与硬件可以并行开发，减少相互等待。按照大众披露的口径，整体研发效率提升约30%。

同一套软件架构还可以适配不同车型和动力形式，包括纯电、插混、增程和燃油车。开发新车型时，已经完成的功能和验证成果可以继续复用，不必从头再做一遍。

不过，功能复用之后，不同系统之间的关系也更复杂。增加一项功能，可能同时影响车身、座舱和云端服务，工程师需要提前找出这些关联。

大众为此开发了C-Brain，把AI用于需求分析、系统设计、代码编写、测试验证和问题诊断。

雷峰网了解到，在正在开发的AI远程备车功能中，C-Brain能够识别4项直接关联的云端功能，以及分布在车辆系统中的15个关联点。

传统远程备车主要根据指令或预设条件启动空调、座椅加热。新功能则要综合天气、用户习惯和车辆健康状态，再决定如何执行。C-Brain用本体图谱呈现这些系统关系，帮助工程师在开发早期找到遗漏，减少后续修改。

据韩三楚介绍，相关功能测试由48至72小时缩短至2至3小时，最高提效36倍；软件问题诊断由约两周缩短至20分钟。这些数据对应具体研发环节，后续的整车验证仍需完成。

软件开发方式变化后，车内功能也可以重新组合。

CEA提供了70余项可独立调用的“原子服务”，例如升降车窗、调节座椅和控制灯光。工程师将这些基础功能组合起来，就能开发新的使用场景。

现场展示的“冥想空间”，便能通过一条语音指令，连续完成关窗、调节座椅、关闭阅读灯和开启空调。

大众还展示了正在开发的HAI人智交互。模拟事故发生后，系统结合摄像头、车内监测和车辆自检信息，帮助用户了解车辆受损情况，再引导事故取证和后续处理。

这类功能需要同时调用多个系统。CEA负责把车辆能力连接起来，AI再结合当前情境，判断调用顺序。

按照规划，CEA每三个月进行一次重要软件更新，每两年完成一次架构升级。今年9月交付的CEA 1.3已支持AI智能体和全场景辅助驾驶；2027年，CEA将扩展至插混、燃油车型，并推进2.0版本，为L3功能做好技术准备。

到2027年，大众将推出约 30 款新能源车，到2030 年将进一步增加至 50 款。

PART 3

一根驱动轴 要经过多少轮测试

与CEA配套的整车平台，主要是CMP和CSP。

CMP面向A级至A+级市场，支持纯电和插混；CSP面向B级至全尺寸及未来旗舰车型，支持纯电和增程。两者均可适配CEA，覆盖不同尺寸和动力需求。

据大众介绍，相较MEB平台车型，采用CMP平台和CEA架构的紧凑级纯电车型，可降低40%的成本、缩短30%的产品上市周期。

开发和验证更多地放在中国本土完成，是缩短周期的一部分。VCTC拥有直接产品决策和审批权限，测试中发现的问题，也可以在本地完成分析、修改和复验。

此次VCTC实验室参观，以一根驱动轴串起了整个流程。

驱动轴负责将动力传递至车轮，行驶时既要承受扭矩，也要适应转向和悬架运动。金属部件的疲劳、护套的老化与密封，都会影响长期使用。

在材料技术中心，工程师先检查金属零件的硬化层深度，再对橡胶护套开展热老化、油脂老化测试，检测其拉伸强度和断裂伸长率。

这里面向每个平台超过7000个安全相关零部件，执行100余项测试标准和350余种测试方法。

材料通过后，完整驱动轴进入5K试验台。设备组合转速、扭矩、转向角度和悬架位移，在约8周内模拟相当于15年、30万公里的目标使用工况。

零件单独通过测试，还不意味着装车后没有问题。道路振动会通过车轮和悬架传到车身，不同零部件之间可能出现单独测试时没有暴露的松动、变形或疲劳。

因此，驱动轴还要随整车进入24K道路模拟耐久台架。设备可以全天运行，通过55个传感器记录受力、振动、位移等变化，在约10周内完成相当于15年、30万公里目标道路损耗的验证。

发现异常后，车辆返回中央整车车间拆检。无法从外部观察的裂纹、腐蚀和孔隙，再通过工业CT定位。修改完成，重新装配、复测，多数问题可以在当天甚至数小时内启动排查。

CEA实验室则主要验证电子系统的协同。

工程师把接近整车配置的真实硬件连接起来，输入模拟故障信号。碰撞发生后，检查车门解锁、车窗下降、双闪和SOS呼叫是否正确执行。演示中的SOS会实际接通救援平台，确认整条链路可用。

CEA 1.3设置了五条车门解锁冗余通路，独立备用模块具备电源、控制驱动和信号接收备份。CMP、CSP的相关安全设计还要求严重碰撞后，高压系统在5毫秒内切断、5秒内完成高压放电。

常规功能测试则交给人与机器共同完成。约3000条整车测试用例中，约2000条重复性较高的静态测试由机器人执行，900余条涉及安全、操控等项目仍由工程师完成。

机器人可以在工程师下班后继续执行600余条测试，使整体测试效率提升约45%。面向用户的软件新版本，通常还要经过超过1000小时的压力测试，再进入发布流程。

从高速领航到城区辅助驾驶，从新车交付到每季度的软件更新，大众这轮技术调整已经陆续落在量产车型上。过去需要补的智驾、软件架构和本土研发能力，如今都有了对应的产品和团队。

如果说此前大众还在为智能化“补课”，那么这次技术日，它已经拿出了上桌的配置：三档智驾方案、可以跨车型复用的CEA，以及配套的整车开发和测试体系。三款新车超过8.1万辆的锁单，也给这轮投入带来了初步的市场反馈。

接下来，2027年，酷睿程继续扩大装车规模，CEA向插混和燃油车型扩展，CSP平台车型陆续推出。大众的智能化更新，开始从几款新车向更大的产品阵容铺开。