在硅谷的一场全球发布会上，星空计划汽车首次展示了其将采用的自动驾驶技术方案——来自星河问途（ASTROX）的SEWE Advanced Autonomous Brain（SEWE高级自主大脑）。这套系统面向未来的“出行机器人”场景打造，目标是打通智能座舱、智能驾驶决策和智能底盘控制，构建一个系统级的闭环架构。
星河问途的核心团队来自国内自动驾驶领域，拥有从算法、系统到产品的全栈技术能力和量产经验。
为什么要重新做一套系统？
据星河问途介绍，目前行业主流的智能驾驶系统大多只聚焦在驾驶任务本身。但随着智能座舱和智能底盘技术的发展，汽车正在从传统的交通工具，演变为具备感知、理解、决策、执行和交互能力的“出行机器人”。SEWE这套系统就是从全局视角出发，重新思考智能驾驶和座舱、底盘的协同关系。
星河问途认为，面向未来的智能驾驶系统需要具备三项能力：第一，能做可解释、可视化的推理和决策；第二，具备超越模仿学习的自主学习和泛化能力；第三，能理解人类的自然语言和意图，并与智能底盘协同，适应不同的驾驶场景。
三大系统构成
SEWE Advanced Autonomous Brain由三大部分组成：
一是面向座舱交互的任务理解系统。通过大语言模型和AI智能体，把自然语言指令拆解成可执行的任务，并为未来接入更多技能留出空间。
二是以大模型为核心的智能驾驶决策系统。集成了VLM模型和端侧世界模型，兼顾实时性和泛化能力，同时引入思维链（Chain of Thought）等技术，提升决策的可解释性。
三是面向车辆执行的智能控制系统。率先采用了模型预测控制（Model Predictive Control），把智能底盘多执行器的协同控制纳入统一的优化框架，以适配多模态的轨迹和控制指令。
技术路线：优先选激光雷达
在技术路线上，星河问途表示从第一性原理出发，优先采用激光雷达方案。发布会上，星空计划汽车与合作伙伴联合开发的旗舰级激光雷达产品DHX1也一同亮相。这款雷达最高支持4320线全彩4K感知，最远测距600米，在10%反射率下测距也能达到400米，可识别300米内的水马、280米内的小动物等细小目标。
在VLA和World Model方面，星河问途认为两者现阶段应该相互融合：端侧集成VLM/VLA模型和轻量化世界模型，云端构建以世界模型为核心的数据闭环体系，结合强化学习进行仿真训练和轨迹评价。
自进化飞轮：让系统自己学
星河问途还在云端搭建了一套SEWE Self-Evolving Flywheel Framework（SEWE自进化飞轮框架），通过世界模型和强化学习，让系统具备持续的自我学习能力。数据闭环中引入了多类AI助理引擎，包括高价值数据自动挖掘、自动化数据标注、融合检索增强生成等，目的是提升迭代效率。
星河问途表示，将持续推动SEWE Advanced Autonomous Brain在高阶智能驾驶领域的技术迭代和落地。