今晚，吉利第四代博越L就將正式開啟預售了。自2016年問世至今的九年間，博越家族累計銷量已經(jīng)超過了200萬輛，妥妥的國民SUV。而博越家族之所以能夠深受用戶信賴，除了極致的性價比外，還得益于吉利深厚的技術積淀和持續(xù)創(chuàng)新能力，這一次的第四代博越L也不例外。在燃油車市場逐漸萎縮的當下，吉利將目光投向了AI，意圖在全域AI技術賦能下，為燃油車扳回一城。那么應用了全域AI技術的第四代博越L，究竟會為用戶帶來怎樣的體驗？AI又是否是燃油車期待的“拐點”呢？

“中央超級大腦”，從根本解決燃油車的智能短板

對于燃油車的不智能，很多人可能會歸結于車機芯片性能不行、運行內(nèi)存太小，或是軟件交互設計落后等軟件問題。這些說法雖然有一定道理，但其實都還只是浮于表面的直接原因，沒有觸達問題的根本。編輯認為，想要判斷一輛車是否智能，最重要的是看它的電子電氣架構。

傳統(tǒng)的燃油車，一般都采用分布式控制架構，也就是將車輛功能的控制分散到多個控制器之中，每個控制器分別管理局部的子系統(tǒng)。簡單來說，就是我們的發(fā)動機、變速箱、制動系統(tǒng)等等部件，都有一個自己獨立的控制單元（ECU），大家都相當于是一個個“孤島”，各自為政，主要負責自己眼前這一攤子事兒，不需要太多太復雜的協(xié)同溝通。這套控制邏輯盡管已經(jīng)經(jīng)過了長時間的驗證，在可靠性、擴展性等方面有不少優(yōu)勢，但它的缺點也很明顯，就是系統(tǒng)結構復雜、控制器數(shù)量多、成本偏高，而且各個控制單元之間的數(shù)據(jù)傳輸和協(xié)作還存在較大的響應延遲。

在燃油時代，由于車輛的功能普遍沒有那么豐富，分布式域控制還足以應付所有控制工作。而隨著電動化、智能化時代的到來，汽車的功能越來越豐富，越來越復雜，對于控制系統(tǒng)的處理性能、傳輸速度等都提出了更高的要求，此時的分布式域控制的缺點就被無限放大了。為了解決這一問題，車企們又想到了另一種方案——集中式控制架構。

集中式控制架構的控制邏輯，是將所有分散的控制系統(tǒng)集由一個中央控制器，也就是所謂的“超級大腦”統(tǒng)籌管理，收集數(shù)據(jù)，進行決策，再將執(zhí)行命令傳遞給子系統(tǒng)執(zhí)行。這樣一來，每個功能不需要再建立單獨的系統(tǒng)，大大節(jié)省了控制器和線束的數(shù)量，降低了控制系統(tǒng)的成本和復雜性。而更簡單的數(shù)據(jù)傳遞鏈路，配合高速傳輸網(wǎng)絡（千兆以太網(wǎng)）和“超級大腦”高性能計算機，也可以大幅提升數(shù)據(jù)傳輸效率，實現(xiàn)各個功能域的高效協(xié)調(diào)控制。這也意味著，整套控制系統(tǒng)可以兼容更多更復雜的功能，以及具備高速FOTA的能力。

此次吉利第四代博越L，就采用了以集中式控制為核心的新一代GEEA 3.0電子電氣架構。該架構將傳統(tǒng)的14個域控制器整合為2個中央計算單元，控制器集成度高達86%，并支持千兆數(shù)據(jù)傳輸。基于此，第四代博越L的整車線束長度減少了約1.2～1.8公里，數(shù)據(jù)傳輸速度高達10Gb/s，最快5分鐘就可以實現(xiàn)全域FOTA。

有了底層架構的性能支持，博越L引入了最新的Flyme Auto智能座艙系統(tǒng)和龍鷹一號智能芯片。前者的交互能力進一步提升，支持連續(xù)語音對話、手機車機無縫流轉、百余種云端應用、百余種自定義車控場景等豐富功能，能夠實現(xiàn)云端、車端、手機端的無界融合，交互體驗更加智能、沉浸。后者則采用7nm制程工藝，算力提升3.2倍，且擁有16G+128G超大存儲空間，這意味著即使面對高強度、多任務場景，車機系統(tǒng)也能提供流暢、快捷的交互體驗?？梢哉f，第四代博越L憑借新一代GEEA 3.0電子電氣架構，已經(jīng)可以從根本上解決油車不智能的用戶痛點了。

AI技術賦能，駕駛體驗也能常用常新？

當新一代GEEA 3.0電子電氣架構解決了整車控制上的性能短板，那么吉利就可以進行下一步計劃了，即引入全域AI技術，也就是將AI應用到語音交互、功能應用、音響系統(tǒng)、動力和底盤系統(tǒng)等各個領域。所以你在第四代博越L上，會看到應用端到端大模型，更聰明、更懂你的語音助手；會看到AI算法優(yōu)化后，更加沉浸的7.1.2全景環(huán)繞聲音響。當然，最值得關注的，還是全新的AI數(shù)字底盤。

第四代博越L的AI數(shù)字底盤，可以劃分為星睿AI Drive數(shù)字調(diào)校技術、星睿AI云動力模型和星睿AI云診斷技術這三大部分。先來說星睿AI Drive數(shù)字調(diào)校技術。很多人對于燃油車大概都會存在一個誤區(qū)，那就是燃油車的駕駛體驗是一成不變了，買回來什么樣，幾年后基本上還是什么樣。但事實上，這種說法并不正確。因為當下的燃油車，并非只有機械結構，就像前面說到的，它的動力系統(tǒng)、制動系統(tǒng)等都會配備ECU電子控制單元，也就是行車電腦，來對各項功能進行精細的管理控制。這就意味著燃油車也同樣具備升級能力。比如，去4S店進行動力程序的優(yōu)化升級。只不過，這種升級往往頻率很低，而且相對滯后，并不能非常及時地改善我們用車體驗。

星睿AI Drive數(shù)字調(diào)校技術的出現(xiàn)恰恰解決了這一痛點。這套技術可以理解為一種深度學習技術，它基于吉利全球八大試驗場的真實數(shù)據(jù)和國內(nèi)復雜路況進行深度學習，構建了一個包含327種典型工況、仿真模擬超100萬公里復雜工況的決策模型。根據(jù)模型，星睿AI Drive數(shù)字調(diào)校技術可以對第四代博越L的濾震、轉向、動力輸出等方面進行專項優(yōu)化，并借助千兆高速傳輸實現(xiàn)FOTA升級，不斷提升我們的用車體驗。也就是說，燃油車的駕駛體驗也可以做到不斷迭代、常用常新。而且無需去4S店，隨時就可以遠程升級。據(jù)官方表示，這套技術可以使車輛的換擋平順性提升6%，底盤濾震性能提升15%，操控穩(wěn)定性提升5%。

星睿AI云動力模型則主要聚焦車輛的動力系統(tǒng)。通過接入AI大模型的海量訓練數(shù)據(jù)，控制系統(tǒng)可以智能識別當前的駕駛工況、駕駛人的駕駛風格、車輛能耗狀況等數(shù)據(jù)信息，并對車輛的油門響應、換擋邏輯、轉向助力等進行智能尋優(yōu)，為用戶找到一個性能與能耗兼顧的最優(yōu)解，提升動力系統(tǒng)的運行效率。同時，隨著訓練數(shù)據(jù)的不斷增加，AI的決策效率也將顯著提升。這樣我們的車很可能會越開越好開，越用越省油。

至于?星睿AI云診斷技術，它?是一種基于AI技術的汽車故障診斷系統(tǒng)。通過收集和分析車輛運行數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)等大數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以對車輛狀態(tài)進行實時監(jiān)測和診斷，從而提供精準的故障預測和維護建議。提前預知提前解決，防患于未然。這無疑也有效解決了前面提到的“滯后性”痛點。

結語

內(nèi)燃機并非代表落后，燃油車也不一定玩不轉智能。第四代博越L，通過電子電氣架構升級和引入全域AI技術，實現(xiàn)了傳統(tǒng)機械與AI智能管理的深度融合，為燃油車賦予了持續(xù)迭代、不斷進化的能力。這不僅有利于提升用戶的用車體驗，無疑也為燃油車的未來指出了一個可行的發(fā)展方向。在AI技術的賦能下，2025年的燃油車依然有故事可講。