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。
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"。
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。
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。
图片来源：长安汽车
这些体系能力的积累，最终转化为了用户能够感知的产品优势。
试驾结束后，有一个感受格外清晰：天枢领航的意义不仅在于它是一套表现优秀的智能驾驶辅助系统，更在于它证明了中国车企在智能化核心技术上已经具备了从跟随到并跑、甚至在某些维度上实现领先的能力。
从架构设计到算法迭代，从数据闭环到用户交互，长安选择了一条难度大但长期价值高的路径。这条路走通了，受益的不只是长安的用户，更是中国汽车产业在全球智能化竞争中的话语权。
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