吉利汽车集团正式发布“智能吉利2025”战略

（10月31日 宁波）吉利汽车集团在杭州湾研究总院举办了“智能吉利2025——吉利龙湾技术荟暨全球动力科技品牌发布”活动。发布会上，吉利汽车集团CEO淦家阅发布“智能吉利2025”战略，以及全面推进“智能吉利2025”实施的“九大龙湾行动”。吉利汽车集团高级副总裁王瑞平发布了全球动力科技品牌“雷神动力”。“智能吉利2025”战略的谋定和“雷神动力”品牌的发布，将推动吉利加速向智能时代转型，打造成为科技引领型全球汽车企业，坚持高质量发展、坚定技术创新引领，构建吉利在新能源、自动驾驶、智能网联、智能座舱等核心技术领域的全栈自研生态体系。五年内，吉利汽车集团旗下各品牌将推出超过25款全新智能新能源产品，引领中国品牌进入智能终端时代。

0/50

“雷神动力”开启吉利动力科技电气化4.0时代  雷神智擎Hi·X全球领先

作为“智造吉利2025”战略的重要组成部分，吉利全球动力科技品牌“雷神动力”的发布，开启了吉利全面迈入动力科技电气化的“动力4.0”新时代。“雷神动力”定位全球高端，立足全球市场，致力于成为全球领先的高效智能动力解决方案，实现“中国动力，供应全球”，为每一位消费者带来极致的智能低碳出行体验。

0/50

“雷神动力”产品矩阵包括雷神智擎Hi·X混动系统、高效传动、高效引擎以及新一代电驱装置“E驱”。其中，雷神智擎Hi·X作为世界级模块化智能混动平台，包含1.5TD/2.0TD混动专用发动机，以及DHT（1挡变速器）/DHT Pro（3挡变速器）混动专用变速器，支持A0~C级车型全覆盖，同时涵盖HEV、PHEV、REEV等多种混动技术。雷神智擎Hi·X拥有六大混动行业天花板级技术，成为世界级模块化智能混动平台，创下多个世界第一，在核心技术上全面超越日系混动。 

0/50

雷神智擎Hi·X混动系统包含的1.5TD混动专用发动机，是世界首款量产增压直喷混动专用发动机，拥有权威机构“能效之星”认证的高达43.32%的量产混动发动机全球最高热效率记录；DHT Pro变速器拥有全球领先的三挡速比，是全球目前为止最紧凑的混动专用变速器，最大输出扭矩4920N·m、扭质比达41N·m/kg。雷神智擎Hi·X还拥有全球领先的最高40%节油率、首次实现混动系统全动力域FOTA升级和多达20种智能驾驶模式，以及148项关键NVH技术优化，舒适性行业最优。

0/50

根据规划，雷神智擎Hi·X混动系统将首先搭载在吉利“中国星”上。未来三年，搭载雷神智擎混动的车型将达到20余款，实现混动主流细分市场销量第一，实现“性能、智能、新能源”用户综合体验第一，树立全球混动标杆。此外，吉利雷神动力将遵循动力高效化、驱动电气化、能源多样化以及控制智能化的“动力新四化”战略，构建全维度多元化更清洁的出行生态。

构建“一网三体系”全域战略布局 实现智能汽车核心技术全栈自研  

在发布会上，吉利汽车集团CEO淦家阅宣布，吉利将依托集团全球化体系和资源协同的优势，构建起“一网三体系”推动“智能吉利2025”战略高效实施，达成“创造超越用户期待的智能出行体验，打造科技引领型全球汽车企业，成为最具竞争力和受人尊敬的中国汽车品牌”的战略使命和目标。

0/50

“一网”即“智能吉利科技生态网”。是以智能架构为“新基建”，围绕芯片、软件操作系统、数据和卫星网搭建端到端的自研体系和生态联盟，驱动用户在智能驾驶、智能座舱上的体验不断进化。吉利作为全球唯一具备卫星通讯和定位、高精地图和导航、汽车芯片到软硬件全栈自研的汽车企业，将基于智能架构、智能驾驶和智能座舱打造未来“智能汽车”的核心竞争力。

0/50

智能架构作为科技新基建工程，是科技生态网的基础。吉利拥有的BMA、CMA、SPA和SEA四大世界级智能架构，不仅可全面兼容多元化能源，还具有领先的模块化优势，面对全球差异化标准和用户需求，可提升研发效率30%。同时，吉利以GEEA 2.0电子电气架构赋能世界级智能架构，使吉利当前的智能架构不仅拥有全面兼容多元化能源、模块化优势领先、研发效率高等优点，还兼有聪明的“大脑”、高速发达的神经网络。后续，用智能架构打造的吉利、领克、几何新款智能汽车，都将搭载GEEA 2.0 电子电气架构。未来，吉利智能架构还将进化至GEEA 3.0中央计算平台架构，引领智能汽车从“域控制”向“中央超级大脑”进化转变。

0/50

芯片是软件平台操作系统的基础，软件是决定智能体验的上限。依托智能架构打造的智能驾驶和智能座舱，要做到更极致的用户体验，关键核心在芯片、软件操作系统和大数据。目前，吉利“芯擎”科技自研，采用了车规级7nm工艺的智能座舱芯片SE1000在完成车规级认证后，明年即将量产，这将成为中国第一颗7nm制程的车规级SOC芯片。后续还将推出5nm制程的车载一体化超算平台芯片和高算力自动驾驶芯片，在实现L3级智能驾驶的基础上实现“算力可拓展”，满足更高级别自动驾驶的算力需求。