智能驾驶圈整体的技术架构转向端到端大模型技术之后，行业里也创作出了很多新词，比如 " 端味儿 "，或者说 " 模味儿 "（大模型）。

这是指，很多行业里的乘坐者经过很多次的智能驾驶测试后，能够基本上在几个典型场景里，分辨出这辆正在智能驾驶的车是否在采用端到端大模型的技术架构，而非更早的，那种基于规则的智驾系统。

典型场景有很多。比如说，当一辆智能驾驶的车在进入右转的停车场前，通常会减速，并且系统会大幅地 " 打大圈 " 而非 " 走小圈 "，原因之一是它要绕开盲区的花坛或者 " 马路牙子 "，防止蹭到轮毂，二是自行车道很有可能 " 闪现 " 出一辆疾驰的外卖车，" 打大圈 " 是人类司机的智慧。

所以，" 端味儿 " 其实就很好理解了，就是像人一样开车。

当一辆配备有智能驾驶功能的车有了越来越多的 " 端味儿 "，那就说明这辆车的端到端技术已经非常拟人了，并且它所有的操作都符合司机的预期，也会更有安全感。

过去一两年，" 端味儿 " 这个词可以说是华为、小鹏这类 " 新势力车企 " 的专属，它基本不会出现在 BBA 这类外资车企的字典上。

但这次，奔驰又不一样。

11 月初，奔驰官方突然发布了他们最新的 L2++ 无图智驾体验视频。视频中的这辆工程车已经配备了端到端大模型以及纯视觉方案，梅赛德斯 - 奔驰集团股份公司董事会主席、CEO 康林松和梅赛德斯 - 奔驰中国研发自动驾驶及车联网负责人王忻坐在了这辆工程车上，他们在雨天的上海城区，全程驾驶近一小时，共计 21km，这辆车优雅地进出高架和城区的各种匝道，竟然全程 0 接管。

可以说是 " 端味儿 " 十足。

这一趟旅程也并非一帆风顺。熟悉上海城区的朋友们知道，道路的状况复杂多变，又有着很多不同于全国其他地区的待转区，在这样的环境里，同时还有着电瓶车、自行车横穿马路甚至逆行等各种突发情况。

比如他们遇到了外卖员骑着电动两轮车侵入车道，车辆自动减速和避让绕行；也遇到了鬼探头场景，车辆也安全刹停；视频中也会有两轮电动车逆行掉头，车辆也会很自然地打灯变道，开启绕行，继续行驶。并且，这套由英伟达 Orin 支持的纯视觉系统，已经支持 0 速直接启动。

在市场上 " 门到门 " 和 " 车位到车位 " 阵阵 " 端味儿 " 十足宣传中，奔驰还激进地给出了时间表——这套方案的正式版会在 2025 年直接上车。

这意味着：它既是豪华品牌中首个无图全场景高阶智能驾驶方案，它的出现，以及一系列的操作也打破了人们对于国际品牌在智驾方面停滞不前的印象。

奔驰称，该系统基于 AI 大模型驱动，GPU 万卡集群带来超强云端算力，实现更聪明的机器学习能力，学习超百 PB 级训练数据，其中包括大量中国司机素材，更擅长中国式驾驶博弈、更符合奔驰标准，让 AI 开车比真人更安全，同时通过不断迭代越用越像 " 老司机 "。

除去端到端大模型、纯视觉方案、无高精地图等技术本身来说，尤其是 2025 年上车这个时间点，如果可以按时完成，可以说很多新势力们看到都要沉默了。

在 2024 广州车展前的奔驰科技创新日上，我们见到王忻，我们和他聊了聊这套智能驾驶系统，以及奔驰在华研发。

提问：在智驾领域，奔驰的标准是什么？

王忻：关于智驾领域的奔驰标准，非常重要的一点就是我们长期贯彻 " 安全为先 " 的理念。比如，在软件层面，梅赛德斯 - 奔驰在为数不多在智能驾驶算法安全领域采用 QNX 操作系统的车企，这一系统通常应用于银行、医疗行业。基于这套系统，我们的智能驾驶系统可以实现 ASIL-D 这一最高级别的安全性。

再比如，奔驰在华研发的所有智驾功能，要符合全球统一的安全标准，我们不会因为希望追求功能的便捷性而将安全性置于次要等级。

基于脱敏的测试数据和极端场景的表现，我们不断分析有哪些功能还需进一步提升，我们不会冒然把未经验证的功能投放给客户，我们进行大量的虚拟仿真测试和实际测试，确保系统达到我们的标准后才会上线。

提问：奔驰做智驾为什么这么快？

王忻：梅赛德斯 - 奔驰在自动驾驶研发领域已有近 40 年的积累，在主动安全、被动安全领域已经有相当长时间的积淀，这些经验为我们在智能驾驶领域的研发带来很多的助益。

此外，我们是全球首个获得 L3 级有条件自动驾驶国际认证并在欧美量产的车企，去年年底，我们也成为首批在北京获批开展 L3 级有条件自动驾驶系统测试的车企之一。这些都帮助我们积累了宝贵的经验，也都对我们迭代我们这套全新的 L2++ 全场景高阶智驾有很多帮助。因此，我们在智能驾驶领域进入的快速发展期，并非一蹴而就，而是多年经验积累的过程。我们不追求最激进的方案，而是要找到更合适的路线，并以更安全的方法上线。

提问：请您介绍一下奔驰中国研发的进展，以及目前研发投入的重点。另外，奔驰中国和总部互动的情况，双方怎么沟通和决策？

王忻：过去五年，我们在中国研发投入力度很大，达 105 亿人民币；过去几年，我们中国研发团队人数增长翻倍，增至 2000 人；三年前，我们成立了上海研发中心，聚焦智能互联、自动驾驶及软件等前沿领域。我们的自研实力不断提升，研发速度不断提升。

同时，中国有很多非常优秀的合作伙伴，我们和他们一道强强联合，进一步提升了我们的研发和迭代速度。

此外，作为一个跨国公司，我们有遍布全球的研发机构，我们与其保持着密切的交流，这一进步丰富了我们的经验。随着中国研发实力的提升，中国研发团队越来越地引领全球项目。中国研发团队主导的全新长轴距 E 级车上的 L2+ 导航辅助驾驶系统，从项目启动到正式落地，仅用时 12 个月；我们的 " 无图 "L2++ 全场景智驾已经开始实地测试；全新后排娱乐系统，也是由中国团队主导研发，而且会推广到海外市场。未来，在 MB.OS 架构中，还会融入更多中国研发团队的成果和灵感。这些都帮助我们进一步提速研发，为中国客户带来更好的数字化豪华体验。

提问：在哪些领域奔驰会坚持自研，在哪些领域会采用供应商的方案？

王忻：首先，我们会坚持自研并不断提升自研实力。特别是对客户特别重要的领域，比如人机交互、软件安全代码等等，例如我们的 MB.OS 架构，这一套软硬件架构一定是自研的。其次，我们把平台做好，链接整车最主要的功能，在这之上，我们还能与最领先的伙伴一起，不断在我们的平台上更新其产品或者应用，为客户带来最新的技术和更好的体验。

提问：每家主机厂做智能驾驶的思路不一样，落到最后的决策层差别很大。奔驰智驾的逻辑偏保守还是偏激进？

王忻：首先，我们严格遵守相关法律法规。在这个基础上，我们还坚持奔驰标准，将安全性提升一个维度。关于自动驾驶的驾驶体验，涵盖了很多方面：第一，功能到底好不好用？我们在进行系统设计时，会将智能驾驶和智能座舱联动考虑。比如，长轴距 E 级车上的高德定制导航和 L2+ 导航辅助驾驶系统系统，人机交互融合地很好，在全新平台上我们会继续深化，带来更好用的智驾系统。第二，用户的感受好不好？首先，用户能清楚地知道车辆接下来的智驾动作是什么，从而建立起信任感。

如果智驾系统有一两次非常出乎用户意料的动作发生，用户就可能不会再用这一功能。因此，我们希望，奔驰智驾系统每一个接下来的动作，都能够非常清晰地让用户提前感知。同时，梅赛德斯 - 奔驰拥有丰富的产品阵容，针对不同车型的特点，我们的自动驾驶调校也会有所侧重。

提问：在 " 无图 "L2++ 全场景高阶智驾系统视频发布后，有很多 E 级车主都在询问，他们的车现在有没有高阶智驾能力，或者未来是否能够支持高阶智能驾驶？

王忻：我们计划，明年通过 OTA 实现 L2+ 智能驾驶辅助系统的自动上下匝道功能。这意味着，具备 L2+ 系统的 E 级车明年能够实现高速公路自动上下匝道。这套系统也是 " 无图 " 的，不依赖高精地图。同时，针对未来的产品，包括燃油车型，我们已经有计划将逐步搭载高阶智驾系统。

提问：奔驰的这套 L2++ 系统会用激光雷达吗？

王忻：很早以前，大家都觉得高阶智驾一定要用高精地图才能实现，但实际测试后会发现，没有高精地图反而更安全，因为高精地图存在刷新率的问题。理论上，并不是传感器越多越好，它们在不同的条件下有着各自不同的优势。我们的目前的方案并不是只使用摄像头，还融合了毫米波雷达，系统会根据毫米波雷达和视觉检测，做出综合性的判断，并决定在何种情况下更依赖毫米波雷达的数据，以及在何种情况下更依赖纯视觉监测数据。

在开发这套 L2++ 系统时候，我们做了大量的前期测试，特别是针对极端场景。目前我们正在进行 L2++ 系统实地道路测试，并发现纯视觉的方案的效果非常好。我们还将展开更多的道路测试，在全国更多城市进行测试，进一步对系统进行验证。

提问：刚才提到中国研发团队的智能成果会向海外输出，可以介绍一下吗？

王忻：这是个双向的进程。梅赛德斯 - 奔驰在全球有研发机构，这是我们的优势。我们在美国、欧洲所进行的自动驾驶研发和测试的成果，会与中国研发团队密切交流。每个国家市场各有特点，面对的客户需求、极限场景的频率、路况和交通标识都不一样各个团队解决相应问题的经验，可以实现优势互补。我们在保证数据脱敏的前提下分享模型训练的经验，让全球的团队都受到很多启发。

比如智能泊车系统，很多中国用户是在地库停车，车位划分比较标准；但在德国、意大利等地，车位大多是在路面上，比较窄小，所以在中国做得好的智能泊车不一定非常适配海外市场，海外的也不一定适配国内市场。而且国内不同地下停车库地面涂装、油漆、反射等都是不一样的，对智能泊车系统也会有不同的要求。

提问：大家都在讲 AI 全球化，但在今天 AI 全球化也面临数据安全等现实的难点。奔驰如何看待 AI 全球化的问题？

王忻：不同地区的 AI 模型的设计是可以互相借鉴的。在海外，ChatGPT 已经在部分车型上搭载，经过数据脱敏后，对我们来说很有借鉴意义，我们可以根据中国用户的需求不断改进。在中国，我们也和字节跳动等大模型公司合作，为中国客户量身打造符合其需求的大模型。