迈入智能驾驶辅助第一梯队 ——长安天枢领航的破局之路

国内智能驾驶辅助行业的竞争，正在进入关键的分水岭，而随着量产落地的节奏持续加快，智能辅助驾驶第一梯队的大格局，正在被一个央企选手改写。

从2023年的高速领航普及，到2024年的城区领航竞速，再到2025年端到端大模型全面上车，技术迭代的节奏远超行业预期。不过，在这个进程中，一个核心问题始终悬而未决：从规则驱动到数据驱动，从模块化架构到一段式端到端，究竟哪条路径，能够真正让智能驾驶辅助从能用跨越到好用。

面对这个问题，行业当前给出的答案并不一致。部分玩家以多传感器融合和全栈自研体系构筑技术高地，也有品牌以纯视觉路线对标海外标杆。

路径选择各有侧重，但真正决定高阶智能驾驶辅助能否走向普及的，终究是量产落地的规模和用户日常使用的真实体验。正是在这一关键节点上，一个央企选手，成为行业关注的焦点，长安汽车的天枢领航，作为首个央企自研的一段式端到端智能驾驶辅助系统，正在用真实路况下的稳定发挥，为高阶智能驾驶辅助第一梯队注入央企力量。

9月中旬，在上海城区真实路况下，盖世汽车深度体验了搭载天枢领航Ultra的长安启源Q06，试驾路线覆盖了城市道路、高架快速路、老城区窄路、人车混行路口、地下车库等多种复杂场景，结果如何，我们用事实说话。

图片来源：盖世汽车

一段式端到端的架构穿透

要理解天枢领航的技术底色，首先需要厘清端到端架构的演进逻辑。

传统的智能驾驶辅助系统采用分层模块化架构，感知模块负责识别环境，预测模块判断其他交通参与者的意图，规划模块决定行驶路径，控制模块执行车辆操作。

这种“流水线”式的架构存在一个结构性问题：信息在模块之间传递时会产生损耗，每个模块的优化目标也可能不一致，导致最终决策往往呈现出迟疑、生硬的特征。

这就是为什么很多驾驶辅助系统，参数上表现不错，实际体验却是跟车忽近忽远、变道犹豫不决、过弯像在画龙，整体表现“机器味”很重。

天枢领航选择的技术路线是一段式端到端。与“感知+决策”两端式方案不同，一段式架构将传感器输入直接映射为车辆控制指令，省去了中间模块间的信息传递环节。

图片来源：盖世汽车

用一个直观的比喻：传统架构像是接力赛，每一棒都要交接，交接区就是信息损耗和延迟的高发地带；而一段式端到端更像铁人三项选手，从头到尾连贯完成，没有交接时的等待和迟疑。换言之，一段式端到端更像一个经验丰富的驾驶员，看到路况的瞬间就做出了驾驶动作。

这种架构带来的直接优势是响应速度的提升。在城区路段试驾时，面对前方突然减速的车辆，天枢领航的制动介入几乎没有可感知的延迟，整个过程线性、连贯，而非先判断再决策再执行的多段式节奏。

支撑这套架构的硬件底座同样值得关注。天枢领航Ultra搭载了256线激光雷达和560TOPS算力芯片，配合3颗毫米波雷达、11颗高清摄像头和12颗超声波雷达，构成了27个传感器的感知矩阵。

当然，硬件只是必要条件，真正决定体验上限的是软件架构。天枢领航采用的一段式端到端大模型基于超过2000万段真人驾驶数据进行训练，系统从海量真实驾驶场景中学习“如何开车”，而非依赖工程师逐条编写的规则。

这里需要指出一个容易被忽视的技术细节。天枢领航的端到端架构并非简单的“黑盒”映射，而是融合了天枢大模型的多模态理解能力。长安汽车首席智能驾驶技术官陶吉在接受采访时，将其描述为“具备感知中枢、思考大脑和运动小脑的完整模型”，能够识别传统算法难以覆盖的长尾场景，并像经验丰富的老司机一样进行预判性驾驶。

在实际试驾中，经过道路右侧一段施工围挡路段时，系统在距离围挡还有相当距离时就开始小幅向左侧偏移，为可能的施工人员和设备预留了安全空间，这种预判性的操作，很难通过固定规则来实现。

拟人化驾驶决策的实感验证

丝滑是这次试驾过程中，最真切的感受。

丝滑的本质不是加速曲线调得柔和，而是系统是否具备类人的驾驶决策逻辑。规则驱动的系统之所以生硬，是因为它面对的是一个被抽象为规则库的世界，而真实道路的变量几乎是无限的。天枢领航选择的方向是让系统从真实驾驶数据中，学习直觉决策。

在上海试驾的城区路段，天枢领航展现出了几个值得记录的细节。

首先是跟车距离的控制，在人车混行的路段中，系统与前车保持了动态调整的距离，前车减速时距离适当拉大，前车加速时距离平稳收缩，整个过程没有出现忽远忽近的“呼吸感”。

其次是变道决策的果断性。在高架汇流区，系统判断相邻车道有足够空间后，变道动作一次完成，没有反复试探或中途回正的情况。

还有过弯时的节奏感。在进入弯道前系统会适度减速，弯中保持稳定速度，出弯后线性加速，与成熟驾驶员的过弯习惯高度一致。

这些表现的背后，是一段式端到端大模型对“好司机经验”的学习。天枢领航在交付用户前，已累计完成超15.67亿公里的护航行驶，相当于绕地球3.9万圈，并保持日均超330万公里的仿真训练。这意味着用户日常可能遇到的复杂场景，如窄路会车、无保护左转、施工路段、雨天逆光等，系统在实测和实验室仿真中都已经反复“见过”和“练过”。

图片来源：盖世汽车

在试驾中，经过一段无标线的老城区窄路时，天枢领航的通行速度稳定在合理区间，对路边临停车辆和突然出现的电瓶车均能提前识别并平稳避让，没有出现急刹或僵停的情况。

值得注意的是，天枢领航系统对乘坐舒适性的照顾也很到位。试驾过程中特意坐在后排体验了一段城市拥堵路段，系统的加减速控制非常线性，起步和制动都没有明显的“点头”感。对于容易晕车的乘客来说，这一点也是很好的加分项。

复杂场景的高上限和智能交互的低门槛

舒适的乘坐体验背后，是系统在更复杂场景中保持稳定的能力在托底。拥堵路段的线性加减速只是起点，真正考验一套智能驾驶辅助系统成色的，是它在汇流博弈、窄路通行、匝道进出等高难度场景中能否同样从容。

上海的城市路况为验证这一点提供了很好的试验场。从高架匝道的多车道汇入，到老城区的窄路会车，再到地下车库的泊车，天枢领航在多个高难度场景中，均展现出扎实的技术功底。

天枢领航在城区场景中展现了“早预判、稳规避、准规划”的能力特征。在通过一个无保护左转路口时，系统不仅识别到了对向直行车辆的距离和速度，还预判了右侧非机动车的横穿意图，在保持合理车速的同时完成了平稳左转。

在汇流区场景中，系统对加塞车辆的处理策略是“该让则平顺让行、不该让则姿态坚决”，既没有被一路加塞，也没有因突然急刹影响驾乘舒适性。这种博弈能力来源于大量的强化学习训练，系统通过模拟环境中的反复试错，学会了在不同博弈局面下做出更优决策。

高速NCA方面，天枢领航的上下匝道表现给人留下了深刻印象。系统在距离匝道口有段距离时，就开始规划变道策略，逐步向右侧车道靠拢，整个过程连贯自然，没有出现临近匝道口才紧急变道的情况。在试驾的上海高速路段中，系统对前方慢车的超车判断也非常果断，确认左侧车道安全后迅速完成超越，不会长时间犹豫不决。

泊车环节是另一个能够体现技术深度的场景。天枢领航搭载的400+场景智能泊车辅助系统，覆盖了标准车位、无划线车位、断头路车位等多种类型。面对一个狭窄的地下车位，系统也能迅速完成泊入，整个过程方向盘操作流畅，没有出现反复调整的情况。对于停车环境复杂的上海老城区而言，这种能力同样具有很强的实用性。

图片来源：盖世汽车

交互层面的创新，是天枢领航区别于多数竞品的另一个重要特征。天枢领航率先应用的交互式领航功能，支持用户通过自然语音指令控制驾驶行为。用户只需说“超过前方那辆车”或“下次这里走中间车道”，系统即可理解并执行。这种指令理解到执行的完整闭环，将智能驾驶辅助从功能开关变成了人车对话，显著降低了使用门槛。

天枢AI大模型加持下的智能语音助手“小安”是座舱交互层面的一大亮点。这套系统就像一个会开车的伙伴，出行导航、娱乐播放、整车控制等都可以通过一句话完成，不需要刻意规范话术，系统支持一句话内多个子任务，复杂对话中途插入其他指令也能即时执行，之后继续完成原任务。

在试驾中体验了一个复合指令场景：“导航去最近的充电站，顺便找一家评分高的咖啡店，空调调到22度”，系统准确拆解了三个子任务并依次执行。更重要的是，“小安”具备自动记忆驾驶员习惯的能力，它会记住驾驶员常用的导航目的地、偏好的空调温度、常听的音乐类型，越用越懂你。而这种从被动响应到主动理解的转变，也标志着车载语音交互正在从工具属性向伙伴属性进化。

小结：

智能驾驶辅助行业的竞争，表面上看是算法能力的竞争，本质上是体系能力的竞争。天枢领航的技术拆解到最后，指向的是一个更根本的问题：核心技术掌握在谁手里。

长安汽车在智能化领域的投入力度和自研深度，是理解天枢领航技术底气的关键。智能化团队发展到7500多人，研发投入超过600亿元，其中智能产品领域累计投入225亿元。近三年累计申请专利1.48万余件，发明专利占比71%，研发体系能力在国家企业技术中心评价中连续7届14年排名行业第一。在验证体系方面，长安建成了全国唯一、专注智能汽车安全技术的全国重点实验室，以及国际领先的软件试车场——天枢智能实验中心。