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      全球首款量產搭載千問大模型,智己LS8提前鎖定2026年最強8系旗艦

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      當智能汽車陷入“語音交互花哨、實際控車雞肋”的內卷怪圈,當多數車型仍停留在智艙、智駕、底盤各自為戰的“割裂時代”,一場關乎行業終局的技術革命正在悄然打響。

      3月18日,智己汽車拋出重磅炸彈——行業首個超級智能體IM Ultra Agent正式落地,全球首款量產搭載千問大模型,同步官宣跨時代旗艦SUV智己LS8定檔3月26日預售,直指30萬內SUV價值天花板,提前鎖定2026年最強8系旗艦

      這不是一次簡單的功能堆砌,而是智能汽車從“數字AI”邁向“物理具身智能”的關鍵一躍,徹底改寫了行業智能化的評判標準。



      縱觀當下智能汽車市場,絕大多數車型都面臨著同一個核心痛點:三大核心系統相互隔絕,智艙只負責“聽懂指令”,智駕只負責“輔助行駛”,底盤只負責“被動執行”,AI始終無法真正觸達物理世界。

      智己IM Ultra Agent的破局關鍵,正是行業首創的IM Fusion Nova艙駕一體全域融合架構,通過底層“基因級”重構,徹底打通線控底盤、智駕AI、智艙AI的技術壁壘,讓AI完成了從“信息處理器”到“行動指揮官”的蛻變。

      這種架構革新,不僅解決了傳統智能車“腦體分離”的頑疾,更搭建起具身智能上車的核心框架,讓“全域代勞的專屬司機助理”從概念變成可落地的出行體驗。



      具身智能的落地,離不開極致可靠的物理基座,智己全線控靈蜥數字底盤正是補齊這塊短板的核心殺手锏。脫離線控底盤談AI控車,本質都是空中樓閣,而智己這套底盤技術,早已跳出傳統機械結構的局限,成為AI時代控車的最優載體。

      數據最具說服力:全線控四輪轉向系統僅需20毫秒即可完成信號傳遞到動作執行,響應速度較傳統轉向快4倍以上,“半圈即打滿”的操控體驗徹底顛覆燃油車認知;安全層面更是達到航空級標準,三重安全冗余設計讓轉向系統失效概率低于10FIT,相當于從石器時代連續駕駛至今都不會出現故障,也是業內首個通過中汽中心極限可靠性挑戰的線控底盤,即便面對高速故障、大溫差連續變道等極端工況,依舊能保持穩如磐石的表現。

      有了硬核物理底座,智駕能力的跨代升級更是水到渠成。智己聯合Momenta打造的IM AD ZETA智駕系統,直接跳出了傳統輔助駕駛的升級邏輯,采用L4級自動駕駛基座模型降維賦能L2級駕駛,實現“從更像人,到超越人”的質變。



      這套系統搭載Momenta新一代飛輪大模型,參數量是上一代的3倍有余,性能上限較現有大模型最高提升20倍,依托車端大算力+云端世界模型,通過億萬次“試錯—反饋”的強化學習,讓AI自主習得最優駕駛策略,做到提前預判路況、主動規避風險,而非被動響應指令。

      這意味著日常通勤中,AI能像老司機一樣預判加塞、預判擁堵,甚至提前應對突發路況,徹底解放用戶的駕駛精力。

      如果說線控底盤和高階智駕是Ultra Agent的“筋骨”,那全球首搭的千問大模型就是其“智慧大腦”,也是智己區別于所有競品的核心差異化優勢。依托阿里生態加持,千問大模型不僅賦予車輛頂尖的自然語言理解與邏輯推理能力,更打通了高德、支付寶、飛豬、淘寶等全場景生活服務生態,讓車載AI不再是單一的語音助手,而是萬物聚合的出行入口。



      最接地氣的場景莫過于晚高峰出行:用戶隨口一句“太累了,不想走擁堵路,找個湖景地方發呆,順便買杯熱美式且不用下車”,千問大模型能毫秒級拆解模糊需求,自動規劃避堵湖景路線,同步聯動本地生活Agent提前下單咖啡,車輛抵達即取餐。從模糊意圖到全域執行,這種“一句話控車”的體驗,正是具身智能的核心魅力。

      從行業格局來看,智己此次發布不僅是一款產品、一套技術的亮相,更是率先卡位具身智能新賽道的戰略布局。當前汽車行業正處于智能化轉型的深水區,單純拼算力、拼屏幕的時代已經過去,“AI+整車架構+生態”的體系化競爭才是未來趨勢。

      智己憑借上汽、阿里、張江高科的三方資源優勢,把千問大模型、高階智駕、線控底盤三大頂尖技術深度融合,走出了一條不同于外資品牌的中國智能汽車路線,也為行業提供了具身智能量產的可復制樣本。



      定檔3月26日開啟預售的智己LS8,正是這套頂尖技術的落地載體。作為瞄準30萬內市場的旗艦SUV,智己LS8集齊了千問大模型、全線控底盤、新奢華配置三大核心競爭力,直接擊穿同級價值天花板,提前鎖定2026年最強8系旗艦。

      對于消費者而言,這不僅是一臺代步工具,更是一位能懂你、能代勞、夠安全的專屬出行伙伴;對于行業而言,智己LS8的登場,將重新定義30萬級SUV的智能標準,推動中國智能汽車產業邁向更高階的具身智能時代。這場技術革命的終局,或許比我們想象的來得更快。

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