0
| 本文作者: 新智駕 | 2026-04-21 21:33 | 專(zhuān)題:吉利:多品牌矩陣+900V技術(shù)全家桶,吉利全面反攻 |
2026年1月CES上,吉利發(fā)布了汽車(chē)行業(yè)第一個(gè)全域AI技術(shù)體系2.0版本。這個(gè)體系的核心不在于某個(gè)單點(diǎn)功能有多炫酷,而在于它試圖解決一個(gè)行業(yè)根本性問(wèn)題:智能座艙、智能駕駛、底盤(pán)控制、動(dòng)力管理——這些域各自為政的割裂狀態(tài),能不能被一個(gè)統(tǒng)一的"大腦"接管?
吉利的答案是WAM世界行為模型(World Action Model)。它不是一個(gè)大號(hào)語(yǔ)音助手,也不是一個(gè)單純的智駕算法——它是一套能讓汽車(chē)"理解→規(guī)劃→預(yù)演→判斷→修正"的完整智能閉環(huán)系統(tǒng),首發(fā)搭載于極氪8X,由超級(jí)Eva智能體負(fù)責(zé)"想"、千里浩瀚G-ASD 4.0負(fù)責(zé)"動(dòng)",國(guó)內(nèi)首個(gè)實(shí)現(xiàn)座艙與智駕原生融合的量產(chǎn)方案就此落地。
全域AI 1.0時(shí)代,汽車(chē)行業(yè)的主流做法是把AI拆成模塊:語(yǔ)音助手管交互,智駕系統(tǒng)管開(kāi)車(chē),底盤(pán)控制管懸架,動(dòng)力系統(tǒng)管能耗。每個(gè)域都有自己的控制器、自己的算法、自己的供應(yīng)商,互不干涉。這種架構(gòu)的好處是工程上容易實(shí)現(xiàn),壞處是用戶(hù)體驗(yàn)是割裂的——你讓車(chē)打開(kāi)空調(diào)、調(diào)低座椅、規(guī)劃一條不堵車(chē)的路去接人,這三件事需要分別操作,系統(tǒng)之間不會(huì)主動(dòng)協(xié)作。
全域AI 2.0做了兩件事來(lái)打破這種割裂。
第一件叫"智能體化"。吉利設(shè)計(jì)了"1+2+N"全域多智能體協(xié)同框架——"1"是用戶(hù),"2"是超級(jí)Eva和千里浩瀚G-ASD兩個(gè)核心智能體,"N"是座艙、底盤(pán)、動(dòng)力等各域的子智能體。不同域的智能體可以相互對(duì)話、協(xié)商和協(xié)作。用戶(hù)只需要發(fā)出一個(gè)自然語(yǔ)言指令,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)將任務(wù)分解給不同域的智能體,各域并行執(zhí)行并協(xié)調(diào)資源。
第二件叫"引擎化"。吉利把感知、記憶、認(rèn)知、決策這四類(lèi)基礎(chǔ)AI能力提煉為"全域感知引擎""全域記憶引擎""全域認(rèn)知引擎""全域決策引擎"四個(gè)公共技術(shù)引擎,所有智能體都可以調(diào)用。這意味著任何一個(gè)域的AI能力提升,其他域都可以共享收益。
這種從"各管各的"到"一個(gè)大腦統(tǒng)籌全局"的轉(zhuǎn)變,不是功能上的修補(bǔ),而是架構(gòu)上的重構(gòu)。
WAM(World Action Model)是全域AI 2.0的底層技術(shù)基座。它的架構(gòu)設(shè)計(jì)基于分層理念,分成上下兩層和一套價(jià)值體系。
上層是多模態(tài)大語(yǔ)言模型(MLLM),負(fù)責(zé)宏觀任務(wù)規(guī)劃。它接收用戶(hù)的自然語(yǔ)言輸入,理解意圖,將復(fù)雜任務(wù)拆解為可執(zhí)行的子任務(wù)序列。下層是"動(dòng)作專(zhuān)家+世界模型"的組合,負(fù)責(zé)精細(xì)推演與決策——世界模型模擬環(huán)境變化和各種行動(dòng)方案的后果,動(dòng)作專(zhuān)家根據(jù)模擬結(jié)果選擇最優(yōu)執(zhí)行路徑。
關(guān)鍵創(chuàng)新在于"人類(lèi)在環(huán)"(Human-in-the-loop)的價(jià)值函數(shù)體系。傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)用固定規(guī)則判斷行為是否合理,WAM引入了基于人類(lèi)反饋的價(jià)值函數(shù),系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶(hù)的實(shí)際駕駛行為和反饋持續(xù)調(diào)整決策權(quán)重。簡(jiǎn)單說(shuō),這輛車(chē)會(huì)越開(kāi)越懂你的風(fēng)格。
在實(shí)際應(yīng)用中,WAM驅(qū)動(dòng)的千里浩瀚G-ASD 4.0具備三道技術(shù)護(hù)城河。
其一是超高含模量。云端多模態(tài)大模型與世界模型的參數(shù)規(guī)模達(dá)到千億級(jí)別。作為參照,當(dāng)前多數(shù)主流智駕端到端模型的參數(shù)規(guī)模集中在十億到百億量級(jí)。更重要的是,G-ASD 4.0融入了國(guó)賓級(jí)司機(jī)的駕駛行為數(shù)據(jù),在擬人性、安全性、舒適性和通行效率四個(gè)維度上均實(shí)現(xiàn)了提升。
其二是超大數(shù)據(jù)集。吉利旗下累計(jì)850萬(wàn)輛車(chē)的輔助駕駛數(shù)據(jù)、百億公里智駕里程、2500萬(wàn)個(gè)模型訓(xùn)練片段,以及沃爾沃55年的事故數(shù)據(jù)庫(kù)——這些數(shù)據(jù)構(gòu)成了G-ASD訓(xùn)練的數(shù)據(jù)底座。智駕系統(tǒng)的核心壁壘從來(lái)不在算法結(jié)構(gòu),而在數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)規(guī)模。數(shù)據(jù)決定了模型的上限,算法只是逼近這個(gè)上限的工具。吉利作為年產(chǎn)超過(guò)300萬(wàn)輛的頭部車(chē)企,在數(shù)據(jù)積累上的優(yōu)勢(shì)是絕大多數(shù)新勢(shì)力和科技公司難以在短期內(nèi)追平的。
其三是硬件天花板。H9方案搭載雙NVIDIA Thor芯片,算力達(dá)到1400TOPS,配合5顆激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)3重360度全維感知覆蓋,已具備L3級(jí)智能駕駛方案的落地能力。硬件冗余是L3自動(dòng)駕駛的前置條件:當(dāng)系統(tǒng)需要在特定場(chǎng)景下將駕駛權(quán)交給車(chē)輛時(shí),必須有足夠的感知密度和算力帶寬來(lái)支撐實(shí)時(shí)決策。5顆激光雷達(dá)中的1顆為520線遠(yuǎn)距激光雷達(dá),負(fù)責(zé)前方200米以上的遠(yuǎn)距感知,其余4顆為固態(tài)激光雷達(dá),覆蓋車(chē)身兩側(cè)和后方的盲區(qū)——這種配置在當(dāng)前量產(chǎn)車(chē)型中屬于最高規(guī)格。同時(shí)在GTC 2026上,吉利宣布與NVIDIA深度合作,將集成Alpamayo、Cosmos和NuRec三個(gè)平臺(tái),進(jìn)一步提升基于WAM的智駕開(kāi)發(fā)、仿真與驗(yàn)證效率。Alpamayo負(fù)責(zé)物理世界仿真,Cosmos提供生成式數(shù)據(jù)合成能力,NuRec則用于端到端模型的訓(xùn)練優(yōu)化——三個(gè)平臺(tái)組合起來(lái),可以在不依賴(lài)大量實(shí)車(chē)路測(cè)的情況下高效迭代算法。
如果說(shuō)WAM是"大腦",超級(jí)Eva就是這個(gè)大腦面向用戶(hù)的"人格"。
傳統(tǒng)的車(chē)載語(yǔ)音助手本質(zhì)上是一個(gè)指令執(zhí)行器——你說(shuō)"打開(kāi)空調(diào)",它執(zhí)行"打開(kāi)空調(diào)"。超級(jí)Eva的設(shè)計(jì)邏輯完全不同。它基于WAM世界行為模型,與智能駕駛、底盤(pán)、動(dòng)力等底層系統(tǒng)原生融合,而不是在傳統(tǒng)架構(gòu)上外掛一個(gè)聊天機(jī)器人。這個(gè)區(qū)別至關(guān)重要:原生融合意味著Eva可以直接調(diào)用智駕系統(tǒng)的能力、操控底盤(pán)的響應(yīng)、調(diào)整動(dòng)力的輸出,而不需要經(jīng)過(guò)中間層的協(xié)議轉(zhuǎn)換。
超級(jí)Eva由三個(gè)核心能力構(gòu)成。
可聊性。Eva接入了階躍星辰的端到端語(yǔ)音語(yǔ)義一體化模型Step 3.5 Flash,拋棄了傳統(tǒng)"語(yǔ)音識(shí)別→大語(yǔ)言模型→語(yǔ)音合成"三段式架構(gòu)的延遲和機(jī)械感。音頻信號(hào)直接輸入大模型,模型同時(shí)輸出意圖標(biāo)簽和執(zhí)行參數(shù)。在單請(qǐng)求代碼類(lèi)任務(wù)下,推理速度最高達(dá)350TPS。座艙芯片方面,吉利首發(fā)搭載NVIDIA與聯(lián)發(fā)科聯(lián)合開(kāi)發(fā)的天璣汽車(chē)座艙平臺(tái)旗艦芯片C-X1,采用NVIDIA Blackwell GPU架構(gòu),支持第二代Transformer引擎和NVFP4,專(zhuān)門(mén)針對(duì)大語(yǔ)言模型和視覺(jué)語(yǔ)言模型的推理性能做了優(yōu)化。
深規(guī)劃。Eva具備多模態(tài)感知融合和動(dòng)態(tài)任務(wù)規(guī)劃引擎。當(dāng)用戶(hù)發(fā)出模糊指令時(shí),比如"帶我去接孩子放學(xué),順便幫我找一家麥當(dāng)勞,5點(diǎn)我要到學(xué)校",系統(tǒng)不會(huì)只規(guī)劃導(dǎo)航路線,而是會(huì)將這個(gè)指令拆解為一個(gè)并行的動(dòng)作序列:?jiǎn)?dòng)智駕導(dǎo)航到學(xué)?!窘?jīng)點(diǎn)搜索麥當(dāng)勞并預(yù)訂→評(píng)估到達(dá)時(shí)間是否滿足5點(diǎn)要求→到達(dá)后自主泊車(chē)。座艙配置、內(nèi)容推薦、服務(wù)預(yù)訂、健康監(jiān)測(cè)——所有這些任務(wù)由不同域的智能體并行執(zhí)行,而不是排隊(duì)響應(yīng)。
強(qiáng)記憶。Eva的短期記憶存儲(chǔ)對(duì)話中的實(shí)體信息與情感標(biāo)簽——它不僅記住你說(shuō)了什么,還記住你說(shuō)話時(shí)的情緒狀態(tài)。長(zhǎng)期記憶則構(gòu)建關(guān)系圖譜(家庭成員、重要事件等)和偏好概率值。這意味著Eva的體驗(yàn)會(huì)隨著使用時(shí)間的增長(zhǎng)而持續(xù)個(gè)性化,從"通用AI"逐步進(jìn)化為"個(gè)人AI"。
"艙駕融合"這個(gè)詞在2025-2026年幾乎每個(gè)車(chē)企都在講,但大多數(shù)的"融合"停留在功能聯(lián)動(dòng)層面——導(dǎo)航到了充電站自動(dòng)打開(kāi)充電口,語(yǔ)音說(shuō)完目的地自動(dòng)開(kāi)始智駕導(dǎo)航。這種融合本質(zhì)上是兩個(gè)獨(dú)立系統(tǒng)通過(guò)API接口互相調(diào)用。
吉利的艙駕融合走了不同的路徑。WAM世界行為模型從架構(gòu)層面打通了座艙域和智駕域的底層能力。Eva和G-ASD 4.0共享同一套感知引擎(都能"看見(jiàn)"車(chē)內(nèi)外環(huán)境)、同一套記憶引擎(都知道用戶(hù)是誰(shuí)、去過(guò)哪里)、同一套決策引擎(都遵循同一套價(jià)值函數(shù))。
舉個(gè)具體例子來(lái)理解這種差異。在傳統(tǒng)架構(gòu)下,用戶(hù)說(shuō)"前面路太堵了,幫我換條路",座艙系統(tǒng)需要把這句話轉(zhuǎn)成一條導(dǎo)航指令發(fā)給智駕系統(tǒng),智駕系統(tǒng)重新規(guī)劃路線后再反饋給座艙系統(tǒng)展示。兩次通信、兩次解析、兩次決策,中間有延遲、有可能理解偏差。
在WAM架構(gòu)下,這句話由同一個(gè)決策引擎處理。系統(tǒng)直接理解"堵"意味著什么(通過(guò)感知引擎實(shí)時(shí)獲取路況)、"換條路"意味著什么(通過(guò)認(rèn)知引擎檢索替代路線)、"幫"意味著什么(需要自動(dòng)執(zhí)行,不需要二次確認(rèn))。整個(gè)過(guò)程是一次決策、一次執(zhí)行,沒(méi)有中間環(huán)節(jié)。
這種架構(gòu)上的統(tǒng)一,在實(shí)際體驗(yàn)上的差異是顯著的。它讓汽車(chē)從一個(gè)"裝了很多智能模塊的交通工具"變成了一個(gè)"擁有統(tǒng)一智能的出行伙伴"。從工程角度看,艙駕融合的終極目標(biāo)不是讓座艙"能控制"智駕,而是讓兩者"共享同一套對(duì)世界的理解"。當(dāng)座艙系統(tǒng)和智駕系統(tǒng)對(duì)同一時(shí)刻的路況、用戶(hù)意圖和車(chē)輛狀態(tài)有一致的認(rèn)知時(shí),系統(tǒng)間的協(xié)作效率才能達(dá)到最優(yōu)。這也是為什么吉利將超級(jí)Eva定位為"國(guó)內(nèi)首個(gè)實(shí)現(xiàn)類(lèi)Grok+FSD原生AI體驗(yàn)的量產(chǎn)方案"——特斯拉用Grok打通了AI與車(chē)輛控制的對(duì)話式交互,吉利在同樣的技術(shù)路線上實(shí)現(xiàn)了量產(chǎn)落地。
討論吉利的AI戰(zhàn)略,不能只看車(chē)上的技術(shù)。全域AI 2.0的底層支撐,是吉利過(guò)去幾年在算力基礎(chǔ)設(shè)施和研發(fā)體系上的持續(xù)投入。
星睿智算中心是吉利智能化研發(fā)的核心基礎(chǔ)設(shè)施。這個(gè)中心早在2023年就已上線運(yùn)營(yíng),是國(guó)內(nèi)車(chē)企首個(gè)入選全球算力500強(qiáng)的智算平臺(tái)。依托星睿智算中心的云端算力,吉利可以在8小時(shí)內(nèi)完成1000個(gè)以上智駕模型的訓(xùn)練迭代。阿里云作為技術(shù)合作伙伴,為星睿智算中心提供了算力效率優(yōu)化支持。
在研發(fā)組織上,吉利在2025年與階躍星辰、千里科技、星紀(jì)魅族等生態(tài)合作伙伴成立了"物理AI聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室",專(zhuān)注于將通用AI能力與汽車(chē)場(chǎng)景深度融合。這種"車(chē)企+AI公司+芯片公司"的聯(lián)合研發(fā)模式,在國(guó)內(nèi)汽車(chē)行業(yè)中并不多見(jiàn)。
從數(shù)據(jù)角度來(lái)看,吉利2025年全年銷(xiāo)量突破302萬(wàn)輛,其中新能源銷(xiāo)量近169萬(wàn)輛,同比增長(zhǎng)90%。2026年目標(biāo)345萬(wàn)輛,計(jì)劃推出約10款全新車(chē)型。300萬(wàn)輛級(jí)的年銷(xiāo)量意味著每天有數(shù)百萬(wàn)輛吉利車(chē)在路上行駛,每輛車(chē)都在持續(xù)產(chǎn)生駕駛數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和用戶(hù)行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過(guò)WAM架構(gòu)的價(jià)值函數(shù)體系反饋到模型訓(xùn)練中,構(gòu)成"數(shù)據(jù)飛輪"——車(chē)越賣(mài)越多,數(shù)據(jù)越積越多,AI越聰明,產(chǎn)品越好賣(mài)。
這套飛輪一旦轉(zhuǎn)起來(lái),后來(lái)者追趕的難度不僅在于算法,更在于數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量。這也是為什么吉利將全域AI定位為"集團(tuán)級(jí)戰(zhàn)略"而不是"某個(gè)車(chē)型的賣(mài)點(diǎn)"——AI能力的建設(shè)周期以年為單位,數(shù)據(jù)的積累周期以百萬(wàn)輛車(chē)為單位,這些都需要長(zhǎng)期主義投入才能形成壁壘。
全域AI 2.0不是一個(gè)發(fā)布會(huì)上的概念,而是一套正在量產(chǎn)的技術(shù)體系。WAM世界行為模型提供了統(tǒng)一的"世界觀",超級(jí)Eva提供了面向用戶(hù)的"人格",千里浩瀚G-ASD 4.0提供了執(zhí)行層面的"肌肉",星睿智算中心提供了持續(xù)進(jìn)化的"燃料"。
從2024年1月發(fā)布星睿AI大模型,到2025年CES發(fā)布全域AI 1.0,到2026年CES進(jìn)化到2.0,再到GTC 2026宣布超級(jí)Eva量產(chǎn)上車(chē)——吉利用兩年時(shí)間完成了從"AI應(yīng)用"到"AI架構(gòu)"的跨越。
對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō),最直觀的變化可能只是:以前你要分三步完成的事,現(xiàn)在一句話就夠了。但對(duì)于行業(yè)來(lái)說(shuō),這意味著智能汽車(chē)的競(jìng)爭(zhēng)維度,正在從"誰(shuí)的智駕更厲害"升級(jí)為"誰(shuí)的AI體系更完整"。
三個(gè)值得關(guān)注的信號(hào):第一,吉利的全域AI 2.0已經(jīng)進(jìn)入量產(chǎn)階段,不是概念演示,極氪8X是第一個(gè)載體,后續(xù)更多車(chē)型將陸續(xù)搭載;第二,WAM架構(gòu)的開(kāi)放性和可擴(kuò)展性意味著這套系統(tǒng)能持續(xù)吸收新的AI能力,包括階躍星辰、千里科技等合作伙伴的最新模型迭代;第三,300萬(wàn)輛年銷(xiāo)量帶來(lái)的數(shù)據(jù)飛輪效應(yīng)已經(jīng)開(kāi)始轉(zhuǎn)動(dòng),這將持續(xù)擴(kuò)大吉利在AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)。
(雷峰網(wǎng)(公眾號(hào):雷峰網(wǎng))新智駕北京車(chē)展2026專(zhuān)題)
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章,未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見(jiàn)轉(zhuǎn)載須知。