河南
我這次去WAIC2026逛展，沒沖那些花里胡哨的概念車，也沒蹲大佬發的限定伴手禮，反倒在吉利展臺被一臺展車的語音交互給整懵了。以前用車載AI，喊半天也就開個窗調個溫度，想干點復雜活就得切半天界面，這次隨口說一句需求，人家直接全鏈路給你搞定，連手機都不用掏。更離譜的是，這玩意兒不是只擺在展臺上做演示的，已經裝到五十萬臺吉利賣出去的民用車里了。
很多人沒察覺，現在市面上絕大多數車載語音助手，本質就是貼在座艙里的外掛程序，和智駕系統各玩各的。數據不通指令連不上，想完成個復合任務，就得反復切換入口折騰半天。哪怕堆上再大的模型參數，也改不了指令斷層的先天毛病，用起來永遠卡半截。
吉利率先打破了這個行業老慣性，從2025年發布首個智能汽車全域AI技術體系開始，就一點點打通座艙交互、整車控制和智駕執行之間的底層壁壘。到2026年升級全域AI 2.0、首發WAM世界行為模型，終于把車載智能體從“外掛插件”變成了和整車架構深度共生的原生系統。
WAM是全球首個實現座艙與智駕跨域深度融合并量產落地的技術方案，說白了就是給整車裝上了統一的大腦。所有域的指令不再需要中轉翻譯，省掉了好多沒必要的折騰。超級Eva也不需要用戶反復下發分步指令，只要說出模糊的口語化需求，系統就能自主拆解成導航、控車、服務聯動的全鏈路動作，全程不用用戶二次確認。
這套流暢體驗的背后，是生態伙伴階躍星辰提供的硬核技術支撐。人家推出的Step Edge端側模型，在同類評測里拿下了29項第一，實力擺在這。專為車載場景優化的0.1秒低延遲響應，讓高頻簡單任務完全不需要依賴云端，弱網甚至無網環境下也能正常執行指令。
最讓我意外的是這套模型給超級Eva帶來了三重記憶體系。短期對話記憶能承接上下文，不用你翻來覆去把需求說清楚。長期習慣記憶會記住你常喝的咖啡糖度、偏好的空調溫度，全場景生態記憶則能聯動跨平臺服務自動匹配最優選項。
配合車內攝像頭和雷達傳感器的多模態感知，超級Eva甚至能主動預判用戶需求。比如檢測到駕駛員連續打哈欠，就自動建議切換智駕模式、規劃最近的休息區。完全跳出了傳統語音助手“你喊我動”的被動交互邏輯，貼心程度拉滿。
現在行業里不少車載AI方案，還停留在發布會的演示臺階段，換個非預設場景就容易“翻車”露餡。但超級Eva已經實打實搭載在超過50萬臺吉利旗下車型上，在數百萬公里的日常通勤、長途出行場景里完成了真實用戶驗證。真金不怕火煉，好不好用車主說了算。
普通車主日常隨口說一句“幫我點杯拿鐵”，系統就能自動完成選品、匹配優惠券、同步導航到取餐點的全流程，不用中途掏出手機切換好幾個App。訂電影票、預約維保這類復合任務，同樣一句話就能全部搞定，省下來的功夫多刷會手機不好嗎。
這種規模化量產的優勢，是那些只做概念演示的方案根本比不了的。海量真實場景的反饋反過來還能持續迭代模型能力，形成“用戶用-數據喂-體驗升”的正向循環，讓智能體的適配性越來越貼合普通用戶的真實用車習慣。路子走對了，體驗只會越來越好。
過去兩年車載智能化賽道卷參數卷得厲害，多少家發布會盯著大模型參數量、芯片算力數字做文章，吹得天花亂墜。真正落到用戶日常用車場景里，能高頻用起來的功能卻沒幾個，都是花架子。吉利率先繞開了這種無效內卷，把所有技術投入都瞄準“用戶真能用”的落地目標。
依托和NVIDIA在物理AI、工業AI等領域的深度協同，再疊加千里科技在智駕系統上的技術積累，吉利已經構建起從底層算力、模型架構到整車執行的全鏈路自主可控體系。后續這套艙駕融合能力還會覆蓋更多品牌車型，越來越多車主能用上這個新體驗。
更值得關注的是，吉利后續還會把沉淀下來的整車底層架構、人車交互標準和安全管控體系向全行業開放共享。讓更多車企不用重復走一遍技術試錯的彎路，直接拿到可量產、可落地的物理AI上車方案。這不只是自己跑快了，還帶著整個行業一起提速。
中國汽車智能化的下半場，比拼的從來不是發布會上炫目的概念，而是能不能把技術真正下沉到每一臺普通用戶的車上。讓智能體驗變成日常用車里摸得到的便利，而不是擺在臺上看的展品。當50萬臺已經跑通的量產車擺在前面，整個車載智能體賽道的落地拐點，其實已經悄悄到來了。
參考資料：新華網 吉利率先量產艙駕融合技術推動智能汽車升級
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