奇瑞，有时候真的像是汽车圈的“嘴炮王”。在安徽芜湖的“2026奇瑞汽车AI之夜”上，尹同跃又一次用他标志性的“段子手”语气抛下了一个看似疯狂的承诺。这场面，就像你朋友突然拍着胸口说：“三年后，我要用AI造出全自动跑车！”你一笑，但心里隐隐觉得——他可能真会干出来。
奇瑞的传统就是这样：几乎每一次技术转向，都伴随着一个听起来有点夸张的目标。最早是会说话的QQ小车，后来是L4级无人驾驶试运营，再到如今的全域AI、L3/L4量产、机器人规模化……它不光是喊口号，而是直接拿出了三条可核对的硬指标——明确的量产时间表、具体车型覆盖，以及清晰的交付节点。
这一次，奇瑞定下的第一步棋是：到2026年，超过35款车型将装备猎鹰智能驾驶系统，甚至把城区NOA功能“下放”到10万—20万元的主流价位段。我当时听到这个价格，就想起自己入手第一辆车时，光是感应雨刷都觉得是高科技，现在城区智驾都能摆进入门车型，确实有点“时代变了”的味道。
背景很现实——中国智能汽车行业已经从概念走向规模化。2025年前三季度，具备L2级功能的新车销量同比增长21.2%，新能源车的智驾安装比例甚至超过八成。如今，“智驾平权”已成为所有主流车企的共同方向。奇瑞的难题不是做不做，而是怎样同时铺到不同品牌、不同平台、不同动力类型的车型上，并且保持体验一致。
于是，猎鹰智驾体系被拆成三档——猎鹰500是入门款，“油电同智”，让城区NOA直接进入低门槛车型；猎鹰700主攻高速+城区全场景，覆盖面最广；猎鹰900则像旗舰机，13个摄像头、3个激光雷达、1000TOPS算力，还设计了六大冗余系统，为未来的L4前装量产打基础。这样设计的好处是硬件和供应链可以收敛成几套模块，软件则用统一工具链适配不同平台，从而一套更新，可以同时覆盖多个算力平台与车型。
奇瑞能玩这套组合拳，很重要的一点是——它手里有足够的数据。680万辆车的行驶数据、2300万个高价值场景片段，再加上20.5 EFlops算力的模型迭代，这些构成了智驾的原料库。当硬件和架构已经收敛，数据闭环形成，剩下的就是规模化落地。
其实奇瑞的智能化布局是很早开始的——2003年的语音QQ，2016年的无人驾驶路测，2019年的北美公开测试，2025年多平台铺开猎鹰智驾……这些节点像是不断加固的地基，不求单点爆发，而是把能力拆成长期工程，植入整个产品体系。20年间，它投了400多亿元，集合上万人研发，构建了研发到制造再到服务的智能化体系。
现在，这些积累开始爆发：猎鹰智驾进入多款车型，灵犀智舱的“小奇同学”玩起多模态交互，鲲鹏AI动力在油耗与动力间找平衡；制造环节用AI把排产时间从210分钟缩到1分钟，零件建模也缩到1分钟，缺陷检测准确率达到99.5%；甚至人形机器人“墨茵”、机器狗“Argos”都进入了交付阶段，交警机器人正在城市管理系统测试。
不过，从全行业看，奇瑞的AI落地规模并不算巨大，甚至和全球的数万台机器人出货量相比还有距离。但奇瑞更在乎的是“量产”——让实验室里的算法进入产线，让原型机变成可交付商品，这才是制造型企业的玩法。
尹同跃也不避讳风险，他把汽车+AI的挑战归结成三类：安全、责任、质量。而落实到奇瑞的路线图，就是三个硬骨头——L3/L4前装量产、10万元级智驾的成本平衡、以及芯片与能源的长期投入。
首先是前装L3/L4，目前国内还没有车企实现真正的规模化交付。法规的限制和责任界定的模糊，让任何L3/L4计划都必须跟着政策节奏走。
其次是“智驾平权”的成本问题，城区NOA进低价车意味着硬件和算法必须低成本高可靠。奇瑞的打法是靠规模摊薄软件数据成本，用技术同源降低开发适配成本，用采购和优化压缩硬件价格。但当功能进入大众市场，一丁点缺陷都会被放大成召回和索赔，就像小米因为高速辅助驾驶召回了超11万辆车。这是没有回旋余地的价格段，成本、安全、体验必须同时在线。
最后是芯片与能源——这是最长线的投入，奇瑞成立芯片研究院，同时押注E-fuel和可控核聚变。但这些投入短期几乎无法验证成效，更多是一场未来参与权的争夺。
这场发布会最大的不同，是奇瑞把未来三年的目标写成一张可以逐条核对的清单：35款车型是否按时落地？城区NOA能否真进入10万元级市场？L3是否如期交付？芯片与能源的投入是否转化为实际能力？这些都不需要口号，等着时间给答案。
奇瑞这次不是在描绘愿景，而是立下了一份验收标准。三年后，它要证明智能化不仅是概念，而是能被工业体系稳定复制、长期交付的能力。作为一个围观者，我挺期待到时候能看看，它到底是“吹牛”成真，还是留下一场最华丽的虚晃。
你会看好奇瑞的这张“三年时间表”吗？
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