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      全域AI持續進化,吉利開始給“智駕”上強度

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      在拉斯維加斯當地時間1月5日,吉利亮相2026國際消費電子展(2026 CES),正式發布千里浩瀚輔助駕駛系統的英文品牌及軟件版本名稱——千里浩瀚G-ASD。

      表面上看,這是一次品牌層面的更新,但放在吉利整體技術布局中,這更像是一個全面躍遷關鍵節點,說明其智能駕駛技術正在加速轉向系統級能力的持續輸出。



      與此同時,吉利宣布基于其首發的WAM世界行為模型,吉利全域AI技術體系順利進化到了2.0時代。這意味著其AI能力不再局限于某一個點的技術突破,而是在整車層面形成跨域協同與自我演化能力。這既是吉利在AI技術路徑上的再一次集中展示,也反映出其試圖構建長期技術護城河的決心。

      圍繞吉利在AI領域的一系列動作來看,這一進化并非偶然。作為目前全球少數完成全域AI布局的車企之一,吉利同時覆蓋了汽車、芯片、衛星、飛行器、手機以及AI大模型等多個技術維度,也構建起一個完整的智能科技生態。當全域AI進入2.0階段,意味著這些分散在不同業務線和技術棧中的能力,開始真正被打通并形成合力,其資源整合和交叉融合能力也隨之被推到一個新的高度。

      從行業發展趨勢來看,自2024年開始,“世界模型”已經成為車企與科技公司在智能駕駛領域爭奪的關鍵高地。在業內人士看來,背后的原因并不復雜,當前以LLM為核心的大語言模型賽道日益擁擠,ChatGPT、文心、通義等產品在用戶體驗上的差距已經逐步縮小。而面向真實世界的三維環境推理、物理世界建模則被普遍視為更高維度的發展方向。

      所謂世界模型本質上就是讓AI不只“看懂”當前畫面,而是能模擬現實世界的動態過程。其既要理解空間結構、物體屬性和行為意圖,也要學習因果關系與物理約束,并在此基礎上預測“下一秒可能發生什么”。對于智能駕駛技術而言,這幾乎是通向更高維度的必備能力。正因如此,在2025年,包括華為、小鵬、商湯在內的多家車企與科技公司,都已將世界模型視為通向更高階自動駕駛的關鍵路徑。



      在這一背景下,吉利的全域AI 2.0正是在WAM基礎上的進一步演化。相比1.0階段更多聚焦功能疊加,全域AI 2.0更強調統一認知和持續進化。可以更通俗地理解為:WAM并不是一個單獨跑在云端或車端的模型,而是一個為整車服務的“統一大腦”。其把原本分散在智駕、座艙、底盤、動力等不同域里的感知數據和決策邏輯,整合進同一套世界理解框架中,讓車不再是多個系統各自為戰,而是共享一套對環境和自身狀態的判斷。

      具體來看,“全域AI 2.0”采用“1+2+N”全域多智能體協同框架,使不同域的智能體能夠進行對話、協商和協作,用戶只需給出一個自然語言指令,系統就能在后臺完成任務拆解、資源分配和跨域協作,而不再需要人為介入每一個步驟。

      這種架構上的變化,也直接推動了吉利輔助駕駛能力的整體躍遷。作為全域AI 2.0的重要落地載體,新一代千里浩瀚輔助駕駛系統實現了全面升級。

      對于這套系統的運行模式,吉利給出了一個相對形象的比喻:WAM就像是一個經驗豐富的老教練(決策大腦),而車端的VLA(視覺語言動作模型)則是反應敏捷的小腦(執行系統)。換句話說,云端的WAM會不斷“想象”現實中可能遇到但尚未真實發生的情況,比如鬼探頭、突發橫穿、極端天氣等,并在虛擬世界中提前找到更優解;而這些被驗證過的策略,會被下發并內化到車端模型中,讓搭載G-ASD的車輛在真實道路上具備更接近人類老司機的風險預判能力。

      需要特別強調的是,吉利汽車集團CEO淦家閱用一句話概括了這套體系的戰略邏輯:“吉利智駕是一盤棋。”這意味著,智能駕駛始終是集團層面的系統工程,其算力資源、數據資產、算法模型、硬件平臺乃至供應鏈體系都會進行聯動協同。

      同時,他也指出G-ASD并不是某一個固定配置的“智駕版本”,而是一套基于硬件配置打造的軟件版本品牌。此前,千里浩瀚智駕方案H1-H9版本,代表的是不同的硬件配置方案(如激光雷達數量、芯片算力),而G-ASD則是統領這些硬件的軟件靈魂,它將作為吉利控股集團的統一智駕解決方案,打破品牌壁壘,廣泛搭載在極氪、領克、吉利等核心車型上。



      支撐這一體系持續演進的,是吉利在數據與資源層面的長期積累。目前,吉利累計已有約850萬輛車搭載輔助駕駛功能,累計產生百億級別的輔助駕駛里程數據。在行業對比中,這一體量具備明顯優勢。作為參照,截至2025年10月31日,華為乾崑智駕ADS的累計輔助駕駛里程為58.11億公里,活躍用戶占比為95.2%。這意味著在目前的數據規模與場景覆蓋度上,吉利擁有更大的模型成長空間。

      此外,吉利還積累了約2500萬段Clips級視頻數據,用于驅動模型快速進化,并引入了高標準駕駛員行為數據作為參考;在安全層面,則融合了來自沃爾沃體系的長期積累,形成了覆蓋百萬級車輛事故的安全數據集。值得一提的是,在基礎設施方面,隨著64顆低軌衛星在去年9月完成組網,其在高精定位和系統冗余上的能力也得到進一步強化。

      在技術路徑選擇上,吉利同樣采取了相對審慎的策略。無論是純視覺還是激光雷達,有圖或無圖路線,均進行了長期投入,避免因押注單一技術路徑而帶來的落地風險,也讓其智駕輔助方案模型能夠適配不同成本和定位的車型,實現對于主流和高端市場的全面覆蓋,而這也是對“安全平權”理念的工程化實踐。

      在業內人士看來,隨著智能駕駛逐步走向模型驅動,真正拉開差距的已經不再是某一個場景是否好用,而是誰能夠建立起一套可持續進化的底層體系。在這一點上,吉利選擇先搭“底座”,再談能力釋放,本身就是一種相對克制、但更偏長期主義的技術策略。

      如果說過去的智能駕駛競爭更多集中在“誰先跑通功能”,那么在當前階段,競爭焦點正在轉向“誰能跑得更久、進化得更快”。從全域AI 2.0到G-ASD,吉利所展示的,并非某一代產品的能力上限,而是一套面向未來多代車型的系統性方法論。在智能汽車逐步演變為“AI智慧生命體”過程中,這種平臺級、體系化的技術布局,正在成為影響市場格局的重要變量。

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