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专访零跑周洪涛:2026年冲刺智驾头部,零跑的进度条比想象中快
雷锋网 2026-09-17 11:55

朱江明很少会在午休时间离开办公室。

但在体验智驾新版本后的一个中午,他又独自一人,开着搭载智驾4.0的D19在杭州市区痛快跑了一个多小时。在公司内部群,他以少有的振奋接连赞扬了智驾团队。

这套让老板爱不释手的智驾系统,源于零跑内部一场持续数月的赛马:2025年10月,智驾2.0、3.0、4.0三条技术路线同时开跑

今年年初,第三方PK测试中,智驾4.0以综合接管率仅为头部车企三分之一的表现胜出——零跑由此验证并明确了世界模型的技术路线。

“从智驾2.0到3.0到4.0,最大的改变是博弈交互能力以及响应速度的提升。”零跑高级副总裁周洪涛表示。

他是这套系统的主导者,也是零跑技术研发的灵魂人物。2001年毕业后,周洪涛进入大华,2016年跟随朱江明加入零跑,推动全域自研、电子电气架构等一系列技术开发。

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中国智驾历经十年跌宕,技术路线多轮切换后快速收敛,算法差距收窄,先发优势递减。技术不再是稀缺品,如何以可承受的成本实现规模化落地,成为新的竞争变量。这个时候,是零跑快速追赶的最好时机。

周洪涛有信心智驾4.0能够实现跻身头部的目标。回顾过去他认为走到量产节点的决策都是正确的。如果重来一遍,“那些做得不够好的决策,就像智驾3.0一样,及时停掉了。”


01

从跟随到头部

零跑智驾4.0赛马胜出

很长一段时间里,零跑在智驾上采取跟随战略。直至2024年,多路径探索迅速收敛到端到端技术框架,技术路径开始明朗;智驾竞争随之转入商业落地阶段,技术效率与工程落地成为新一轮竞赛的关键变量。

终端市场也在迅速转变。一线销售团队在调研中发现,无论战胜车型还是战败车型,消费者的购车决策都与造型、价格、安全、功能配置、座舱、智驾息息相关——智驾的权重越来越高。

工信部最新数据显示,2026年国内新车L2级辅助驾驶渗透率已突破70.5%,NOA高阶智驾硬件装车率达34.2%。十万元以上主流新车绝大多数已预埋全套智驾硬件,硬件层面基本实现普及。

这直接坚定了零跑加大智驾投入的决心。“要从过去的短板转变成长板。”周洪涛说。

内部决策和资源迅速向这一方向靠拢2024年,零跑整合相关部门,成立智能技术研究院,由周洪涛统筹管理:人员规模接近700人,算力资源增长2倍,训练服务器接近600台,构建了从硬件、软件到数据平台、模型算法的100%自研闭环。

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零跑的产品技术战略委员会由营销、市场需求、产品定义、研发等各部门代表组成,朱江明亲自参与,针对未来五年的发展方向做决策。

2024年,委员会定下到2030年的战略目标:2026年跻身智驾第一梯队;2027、2028年推进L3级自动驾驶,同时做好L4级技术储备。

冲刺头部的大方向下,2025年10月,零跑内部同时推进智驾2.0、3.0、4.0三条路线,进行技术探索。

三个版本中,2.0已量产上车,采用两段式端到端。但大量感知信息在传递中丢失,需要靠规则和手写代码为模型兜底。

“就像团建时做的传话游戏,后面的人接收到的信息会损失很多,需要多次确认,这个过程加大了延时,所以2.0模型的体验、各种工况处理会差一些。”周洪涛说。

智驾3.0和4.0代表了两个升级方向。

3.0沿用两段式端到端架构,但加大模型比重、弱化规则;4.0更激进,主攻一段式端到端的世界模型——直接输入图像,辅以少量规则输出决策。

两个方向在一次次内部讨论中难以取舍,这是零跑少有的迷茫期。面对高度的不确定性,周洪涛组建两支20多人的队伍,各自推进。

今年3月,两套算法进行PK测试。测试邀请第三方机构及群体,分主、客观维度评分。结果显示:智驾3.0上车后体验优于2.0,但仍不敌4.0。

“从智驾2.0到3.0到4.0,最大的改变是博弈交互能力和响应速度的提升。”周洪涛说,2.0需要不断确认目标可信度,可能几百毫秒就过去了;3.0/4.0响应速度可控制在200毫秒以内,体感更丝滑,应对紧急情况的能力也明显提升;4.0在驾驶体验的拟人化上又比3.0更胜一筹。

横向对比,4.0也不逊色于其他车企。周洪涛提到,同样在这场PK测试中,4.0综合接管率仅为友商的三分之一。

综合接管率指每行驶多少公里需要接管一次,包含效率接管和安全接管两种情况:前者如智驾不能绕行前方车辆,后者如存在碰撞、闯红灯等违规风险,需要人为介入。

“我们希望智驾和人的表现一致,不违章、不产生行驶危险,效率高、驾驶顺滑。在这个标准下,零跑智驾4.0的接管次数仅为头部车企的三分之一。”周洪涛说。这场测评让他看到了4.0的潜力与上限,明确了后续技术方向。此后,零跑集中研发资源投入智驾4.0。


02

当智驾行业卷向大算力

零跑选择了一条更极简的路

从两段式升级为一段式端到端的同时,零跑为智驾4.0在云端与车端各搭建了一套世界模型。

云端基座模型参数约128B,属行业顶配。更大的参数规模,带来更强的复杂场景记忆与corner case(极端案例)处理能力。

经由知识蒸馏与网络结构优化,这一超大模型被压缩为轻量化版本部署至车端,在200 TOPS算力平台上即可流畅运行。

即便经过极致压缩,车端模型仍保留了交互预测等核心能力,可在行驶中实时完成环境感知与决策。这种“云端重训练、车端轻推理”的架构,让零跑在不依赖大算力的情况下,实现了世界模型的有效落地。

朱江明曾在A10发布时坦率表达:如果是纯粹为了开车,类似8650芯片的算力就足以做到基本好用。也就是说,200Tops的算力足以应对智驾需求。

周洪涛在专访中补充说,零跑的世界模型在200 TOPS平台上的响应时间约为200毫秒——比人类从看到到做出手部反应的时间还要快。

当行业普遍在一段式端到端中叠加图像、文字、BEV等多模态信息时,零跑的研发团队选择了一条更极简的路径。他们的判断基于一个朴素观察:人类驾驶时不会在脑中构建BEV鸟瞰视角。因此,智驾4.0的方案被确定为纯图像输入直出轨迹,不做冗余转换。

而模型本身不直接输出控制信号,仅生成未来4秒内的预期行驶轨迹。因此,研发团队在此基础上接入极少量的规则层,将轨迹意图转译为油门与方向盘指令。

这个过程中,后处理必须敏感贴合模型意图,而不是沿用过往两段式时代的规则经验。

“团队内部达成一致:相信模型,辅助模型。”周洪涛说。但这位技术负责人也保持着谨慎与清醒:无论模型精度达到多少个9,代表未知场景的那个1始终存在,最终仍要以少量规则兜底,确保安全边界。

这套世界模型的训练数据来自零跑过往车型的积累。BC车型尺寸较小,其激光雷达数据被用作真值(Ground Truth),监督模型的预训练过程;D系列车型更大,传感器安装位置与BC存在差异,也为模型提供了多样化的样本输入。

经过清洗和筛选,约3000万个视频片段进入4.0模型的预训练环节。“模型见过的样本越丰富,单套模型就越容易直接泛化到不同车型,适配成本也更低。”周洪涛说。

除了要求样本多样化,团队还会筛除重复及不规范的驾驶行为——零跑早期曾训出一版模型,遇到绿灯时车辆会莫名停在原地,事后清洗数据才发现,原因是部分夜间采集的样本中,司机在等灯时玩手机。因此,零跑重新制定了数据采集规则与奖惩机制,从源头提升数据质量。

自有车队提供数据之外,零跑还通过外包优质司机补充采集。目前,周洪涛及团队正在全国各个城市推进泛化测试,快速迭代,快速优化。


03

智驾技术反向驱动架构创新

回顾来看,零跑在2025年末写下智驾4.0版本的第一行代码,今年3月在PK测试中取得阶段性成果。短短几个月的时间,零跑完成了从立项到定型的关键跨越。

支撑这一速度的,是智驾算法与电子电气架构的同频进化。

过去8年,零跑的四叶草架构每两年迭代一代,团队持续观察行业发展趋势,找到当前瓶颈和痛点,算力分布、通信效率等问题在下一代架构中持续完善。

最新的EEA4.0中央集成式架构实现多域融合,中央计算,区域控制,以太网占比大幅提升,为智驾的发展提供了底座支撑。

架构集成带来的降本效应,也为智驾下沉打开了商业空间。

周洪涛透露,零跑4.0架构的成本只有1.0时期的40%,底层成本的显著下降,为激光雷达、摄像头及智驾芯片的BOM支出腾出了预算,也成为零跑能够将自研世界模型4.0推送至10万元级A平台车型的底层商业前提。

EEA4.0到EEA5.0的进一步迭代,也意味着智驾技术需求开始反向驱动架构创新。

EEA5.0架构的演变逻辑是以中央计算加边缘区域无脑控制,通过以太网直连各控制器与执行器,提高传输带宽,提升通讯效率,增强交互体验。

这与智驾4.0采用的世界模型+一段式端到端路线形成了高度同构——走向一体化变革,减少信息传递损耗,架构迭代与智驾技术之间形成了相互呼应、同步进化的关联。

架构迭代的过程中,庞大的数据计算和连续跨域的任务执行,也对功率和电力架构提出了更高要求。

传统12V接近使用极限,大功率输出时往往伴有成本上升、能量损耗过大、电池耗电快的问题。因此,零跑EEA5.0架构提出全域48V,能够减少重量和热损耗,提升能效。

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但供应链生态尚未成熟,零跑需要耐心等待,也需要说服供应商一同转型。“EEA4.0到EEA5.0的迭代可能要漫长一些,因为我们已经到了无人区。”周洪涛说。

技术的持续推进,对应着零跑一张更辽阔的业务版图。

中央大脑加区域控制的技术架构、世界模型技术路线,不仅是汽车智能化的底座,同样在为具身智能铺路。

新业务已体现在组织架构中。目前,智能技术研究院下设数据闭环、端到端模型、量产开发、算力平台、具身智能五个部门。

周洪涛透露,机器人样机已研制完成,但零跑不打算做表演型产品,也不考虑商超导购、家政服务等通用场景。

“我们的机器人现在去跳舞、去跑步没问题,但还创造不了实际价值,现在不是释放的时机。”他说,具身智能的短期目标很明确:锚定工厂自动化与物流运输两大场景,通过提升产线与仓储的自动化效率,反向强化整车成本竞争力。

在产品形态上,人形、轮式等方向均有技术储备,最终根据目标应用场景匹配最适配的产品形态。

具身智能的技术路线还未收敛,商业前景还不明确。衡量这项业务的投入力度,与能够为造车主业赋能多少密切相关。

这也是零跑一以贯之的决策逻辑。

不追求技术迭代的绝对领先,不迷恋大算力,也不讲技术范式下的性感故事。就像朱江明常举的例子:把四个不同品牌手机拍的照片摆在面前,人们很难分辨分别出自哪部手机——技术终将走向趋同,智驾也是如此。

真正的胜负手在别处。零跑笃信在恰当的时机,把成熟的技术推向足够大的市场,满足大多数人的需要,才能带来质变。

庞大的装机量又会反哺数据,驱动下一轮迭代——市场扩张与技术普惠,如此循环往复。

今年6月至8月,零跑连续三个月月销超过10万台,蓄力冲刺年底百万销量。智驾4.0将成为新一轮扩张的重要一环。

这个一向以耐力、效率和规模制胜的车企,又一次等到了属于自己的时机。

(转载自雷锋网)

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