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case是AI算法的天然局限见多才能识广但事故这类badcase本身就稀缺AI系统学不到就处理不好。所以为了确保辅助驾驶系统在极端环境下依然稳定可靠吉利团队走遍全球59个国家完成上亿公里道路测试采集海量辅助驾驶数据与气象统计数据建成了国内首个室内全天候辅助驾驶环境模拟实验室能一比一复现雪、阳光、闪电等五大类自然环境构建264种极端真实场景对辅助驾驶性能进行最严格的验证。同时依托23.5 EFLOPS算力的吉利星睿智算中心2.0和AI大模型可以进行更充分的虚拟仿真开发将辅助驾驶模型训练周期从3个月压缩至8小时。包括了实景采集、模型训练、实验室验证、仿真迭代的全生命周期能力可以赋予辅助驾驶系统更强的安全性帮车主规避出行风险。第三还要全面。在智能汽车全球普及的今天全方位的验证能力才能让车辆经得起不同地域消费者的检验。放眼吉利全球全域安全中心整个中心测试功能共计27大类涵盖主动安全、被动安全、辅助驾驶安全、新能源安全、数字安全等全领域可满足乘用车、商用车各类安全实验需求还能适配中国、欧洲、美国、东南亚等多个国家和地区的法规测试标准。车企的能力边界有多大汽车安全的边界就有多大。吉利全球全域安全中心之所以成为全球标杆不在于楼有多高大、奖状有几张靠的是够真、够强、够全的验证能力足以覆盖多元复杂的安全需求。能力边界始终大于安全需求的边界使其成为汽车的极限试炼场也成为行业探索安全边界的新起点。智能电动汽车的技术体系十分庞杂且技术更新迭代的速度极快。面对来自复杂技术的多元挑战全域安全成为最优解。瑞士奶酪模型提出防御体系就像是有孔的奶酪被叠放在一起各个层面可能存在奶酪空洞一样的漏洞当每个层面的空洞同时处于一条直线危险就会像光源一样瞬间穿过所有漏洞最终引发事故。借助这一理论反推可知全域防护体系才能在事故发生时提供全方位兜底将生命被风险击穿的概率降至最低。如今全域安全已成为行业共识。那么究竟覆盖哪些技术维度才算真正的“全域”如何确保没有遗漏关键安全领域事实上全域安全没有固定答案需要伴随着技术的迭代不断拓展边界这就要求车企构建一套可演进、可发展的技术体系。比如吉利在2020年首提全域安全之后进一步升级了全域安全2.0技术体系2.0体系与“全域AI”全面融合延续生命安全、健康安全、财产安全、隐私安全四大安全域的基础上将九大安全系统迭代升级为驾驶安全、主动安全、被动安全、救援安全、健康安全、新能源安全、防盗安全、数字安全、公域安全。而吉利全球全域安全中心正是这一技术体系的核心承载与专属试验场。我们可以通过全域安全2.0体系简单了解下如何抵御层层风险、避免漏洞穿透第一层是物理层不发生事故就是最大的安全。针对风险源吉利将三电系统安全提升到前所未有的高度比如神盾金砖电池通过多项远超国标的极限测试车云一体AI BMS技术可提前24小时识别风险车辆同时电池系统具备多项热安全防护技术综合破解自燃焦虑。第二层是响应层。事故发生时毫秒之间或许就是生死之别用AI作为眼、手、脑为生命提供支持。比如AI作为大脑比人类极限反应速度快吉利自研AI数字底盘反应速度仅需4毫秒可在极限场景下自动控车避险。AI作为手通过吉利的翻滚保护系统在车辆腾空瞬间识别危险提前10毫秒点燃气囊气帘并收紧安全带降低致命的撞击风险。AI作为眼睛让AI千态安全系统通过车内传感器可在0.2秒内精准识别乘客的坐姿、体型等信息自动适配安全带张紧力度、侧气囊点爆时机和座椅姿态。这些AI加持的毫秒级响应为生命防护抢出宝贵的提前量。第三层是救援层。事故发生后的逃生与救援效率直接关乎生命安全。吉利创新设计的一键破窗技术、门把手解锁技术最大程度保障事故后生命通道不被阻断。更具突破性的是吉利完成了行业首个车警医联动救援技术试验事故发生后车辆可自动发送救援信号联动交警规划最优路线、调整信号灯为救护车开辟通道大幅提升救援效率。该方案目前还处于概念验证阶段但这一探索已开行业先河后续有望由吉利率先推动其在真实城市落地部署。世界上不存在绝对安全的汽车为生命筑牢最后一道安全屏障这是兜底解法的本质。全域安全2.0的核心价值就在于层层防护最大限度地挡住复杂技术带来的多元挑战与风险的系统性暴露避免危险穿透所有防线。我们注意到吉利全域安全2.0技术体系中首次纳入了“公域安全”。 为什么做好汽车安全不能独善其身需要整个交通生态的共建共治试想一下如果基础安全防护成为付费选装包就会有一部分用户因为预算限制被排除在基础保障之外即使你驾驶的车型安全配置拉满也可能被路上安全防护缺失的车辆卷入无妄之灾。如果车企把安全当作营销筹码或竞争壁垒刻意封锁核心技术、制造信息差会导致行业安全水平参差不齐无法形成抵御系统性风险的合力最终损害的还是消费者的利益。安全无友商、安全无国界、安全无贫富安全平权的理想很美好但现实中能实现吗吉利在安全领域的“共治模式”让我们看到行业正在切实发生变化。比如说安全的技术门槛变低了。吉利主动向全行业开放一系列核心安全技术比如开放隐藏式门把手安全解锁专利一键破窗技术的机械结构设计电池底部安全防护专项技术等。这意味着一些行业共性的痛点比如出事时车门打不开都能很快得到解决让基础安全保障覆盖所有车主。再比如行业安全规范变得更多、更完善。目前吉利首创的翻滚保护技术已被纳入2024版C-NCAP规程填补了国内相关测试标准的空白。就在12月12日吉利还联合中国汽车技术研究中心、清华大学等十余家权威机构和高校共同发布《智能汽车全域安全发展白皮书》为行业提供系统、前瞻的技术参考引领行业规范走向完善。规范想要落地施行现成的经验、测试资源也变多了。吉利依托全球全域安全中心将自身近30年在新能源安全、辅助驾驶安全等领域的技术实践和验证标准分享给行业伙伴推动全行业安全验证能力的整体提升。上述变化正推动着汽车跳出单车安全的局限转向行业共建与生态共治进一步夯实出行安全的基线也夯实中国智造的口碑与全球竞争力。可能有人会想安全问题难度空前凭什么由中国企业来答这些解法欧美车企真的想不出来吗中国企业在安全上的引领是否言过其实中国车企曾长期是追随者、学习者在诸多领域借鉴欧美汽车工业的百年积淀。如今面对智能电动时代的全新考卷我们开始习惯不再等待现成答案习惯主动寻找新解法习惯用扎实的技术储备、充分的场景验证、详实的数据为自己的答案奠定底气。然而这种从跟跑到领跑的身份转变或许不少消费者还不太习惯更不敢相信。深究这份疑虑背后的本意其实并不是否定中国车企和中国智造是因为消费者对安全的态度谨慎、要求严格所以不想被情怀和情绪裹挟更希望基于客观事实、硬核实力来建立信任。这其实是一个好现象说明中国车企在安全上的投入和努力只要足够扎实一定会转化为购买动力和市场回报避免劣币驱逐良币向高质量发展。我们不妨放下所有主观预设从解题的充分必要条件客观看待中国车企的安全探索从必要条件看安全风险只会在场景中暴露在暴露后被解决。中国拥有全球最复杂的交通场景、最高的新能源渗透率这让中国车企必须直面最真实、最多样的压力测试场景。欧美车企在AI、电动、网联等体系上的现实约束与步履迟缓问题不显现就谈不上创新与解决。所以中国方案填补安全空白拥有作答的必要条件。从充分条件看安全问题只会在能力达标后被解决小学生解不了院士的课题。以吉利为代表的中国车企一方面深度吸收融合海外车企近百年的安全理念和技术同时也积累了安全技术实力吉利全球全域安全中心更是占位全球最高安全标准。能力已具备这是中国车企作答的充分条件。必须承认欧美汽车工业在很多领域仍是中国企业学习的榜样。但至少目前智能化、电动化浪潮下的汽车安全中国车企已具备为世界求解的能力与条件。位于宁波的全球全域安全中心就是一个极具分量的答案。全球汽车工业终将正视安全领域的中国方案并从中汲取前行的力量。最终产业合力在智能时代的安全考验下交出让所有消费者都信赖的产业答卷。··