华汽研究院
“车内AI Agent”已进入了真正的用户价值落地阶段。
作者 | 华芸
编辑 | 何芳
从 CES 2026 可以清晰看到：高效能运算（HPC）持续升温、软件优先的开发架构成为共识，嵌入式 AI 从汽车延展到 PC、可穿戴与机器人，AI 正从概念验证走向大规模部署，这也把智能驾驶推向新一轮技术与商业的临界点。
特斯拉以Grok+FSD结合的模式，正在重新塑造行业对Scaling Law想象，汽车正在被视为“复杂的智能终端”。而中国车企在 SDV架构、NOA、Robotaxi 与全球化上快速出牌——共识之上，真正决定胜负的，或许正是各家对“非共识”的不同选择。
作为中国领先的整车企业代表，吉利汽车也在美国拉斯维加斯发布了新一代千里浩瀚辅助驾驶系统G-ASD。本期AI Talk, 我们邀请到吉利汽车集团副总裁、吉利汽车研究院院长李传海，就中国车企在辅助驾驶技术、AI Agent、机器人等话题展开深入交流。
他表示，吉利的差异化技术路径核心在于“全域融合”与“安全基因”的深度结合。我们并非追求单一功能的极限，而是通过全域AI 2.0架构和WAM模型，致力于打破智驾、座舱、车身、底盘、动力等传统域控制器之间的壁垒，实现感知、决策、执行的跨域协同。而”车内AI Agent”已进入了真正的用户价值落地阶段。其成败关键，不在于能否将导航、娱乐等功能简单集合到一个语音助手，而在于是否拥有一个能够实现真正跨域理解、决策与协同的“整车大脑”。
华汽研究院：特斯拉 Grok＋FSD在技术路线、商业模式和组织形态上，对中国智能驾驶产品分别提供了哪些启发？
李传海：感谢大家对吉利汽车及辅助驾驶技术发展的关注。CES作为全球科技趋势的风向标，确实清晰地揭示了汽车产业正加速向“复杂的智能终端”演进。软件定义汽车（SDV）与人工智能的深度融合，正在将智能驾驶推向新一轮商业与技术的临界点。在此，我就大家关心的问题，分享吉利的一些思考与实践。
特斯拉的实践，无疑为行业验证了“整车智能体”与“端到端”演进这一重要方向。它表明，汽车智能的未来不应是孤立功能的简单叠加，而应是一个具备统一交互界面并能进行端到端任务执行的完整生命体。这与吉利发布的Eva超拟人智能体及基于WAM（世界行为模型）的“整车大脑”理念一致。
然而，共识之下，路径的选择决定差异。吉利的差异化技术路径核心在于“全域融合”与“安全基因”的深度结合。我们并非追求单一功能的极限，而是通过全域AI 2.0架构和WAM模型，致力于打破智驾、座舱、车身、底盘、动力等传统域控制器之间的壁垒，实现感知、决策、执行的跨域协同。例如，当系统预判到不可避免的碰撞风险时，WAM模型可以协同调度，指令底盘进行主动抬升，最大程度降低对乘员的伤害。这种全局最优的决策能力，是功能孤岛无法实现的。
更重要的是，我们一直将安全视为AI智能的基石。吉利WAM模型独家融入了源自沃尔沃的百年安全基因与百万级车辆事故安全数据集，这确保了AI的“思考”和“判断”拥有坚实、可靠的安全标尺，这是吉利区别于纯粹互联网AI技术路线的核心优势。
在组织与商业模式上，我们形成了“聚焦核心自研”与“生态开放协同”相结合的独特体系。通过高效整合集团内优势资源，例如与千里科技的深度协同，我们构建了统一、高效的智能驾驶研发实体。这种模式既避免了“全栈自研”可能带来的沉重成本负担，又克服了“完全外包”在技术迭代主动性与深度上的局限，确保了我们在技术上的领先性和持续演进的经济性。
华汽研究院：CES 2026 上，很多企业提出“车内 AI Agent”，希望将导航、娱乐、车控和安全提示统一到一个智能体上。您认为这类‘座舱 × 智驾一体化’目前处在概念炒作阶段，还是已经出现了真正有用户价值的应用，两者应如何分工与融合？
李传海：我们认为，“车内AI Agent”已进入了真正的用户价值落地阶段。其成败关键，不在于能否将导航、娱乐等功能简单集合到一个语音助手，而在于是否拥有一个能够实现真正跨域理解、决策与协同的“整车大脑”。
吉利发布的全球首个可大规模上车的超拟人情感智能体——Eva，正是这一阶段的典型代表。在吉利全域AI 2.0的赋能下，Eva正在快速进化为一个具备记忆与场景推演能力的整车级感知-决策-执行中枢。
实现舱驾深度分工与融合的钥匙，正是我们构建的“整车大脑”及其核心能力WAM模型。在传统分布式电子电气架构下，座舱与智驾如同信息孤岛。而基于WAM模型，车辆能够真正理解用户“我累了，想安全舒适地回家”这类复杂意图，并自主分解任务：辅助驾驶系统规划最平稳高效的路线，座舱自动调暗灯光、播放舒缓音乐，底盘调整至最舒适模式。这才是真正的“舱驾一体”。
它的最终形态，将是“服务找人”的主动智能。未来的AI Agent不应仅是响应指令的秘书，而应成为能基于实时场景、历史习惯进行主动服务的伙伴。例如，Eva能够学习用户习惯，在检测到驾驶员长途驾驶后出现疲惫迹象时，主动建议切换至更保守的辅助驾驶模式，并调节车内环境。这标志着车载智能从“功能模块”时代，正式迈入“整车智能中枢”时代。
华汽研究院：今年有人认为会看到从高级辅助驾驶直接跳到 L3、甚至部分 L4 场景落地的‘台阶式变化’。您同意这种判断吗？在从 L2+ 升级到可去安全员的 L3/L4 过程中，您认为最大的 GAP 分别来自技术、成本、法规还是用户心智？
李传海：从整个行业来看，辅助驾驶的进阶，各个厂商包括头部供应商，也都在探索阶段。事实上，吉利本着量产一代，开发一代，预研一代的理念，我们一直在努力探索辅助驾驶功能进阶的方向和技术。
我们刚刚在集团内部多品牌车型上车了G-ASD方案，它就是我们给市场的一份答卷，不管是从车位到车位的功能体验上，还是主动安全AEB、AES的表现上，都有了很大提升；同时，在去年全域AI发布会上，我们承诺的千里浩瀚H9方案的L3相关功能，也在紧锣密鼓地开发和通过国家认证；并且，通过控股集团多品牌多业态的优势，我们也联合曹操出行，正在开发可以供商业运营的Robotaxi方案。
当然，L3/L4的到来，由于需要增加更多冗余系统，会造成成本的增加，但是，吉利认为，只要能保证用户的安全，增加的成本都是可以接受的。
总的来说，吉利千里浩瀚G-ASD本着“智能普惠，安全平权”的原则，在保证用户安全的基本原则上，尽力提升体验，提升用户的安心感；从最近的数据也可以看到，用户使用我们L2+辅助驾驶的比例在不断提高；同时，我们的销售伙伴们，在店端讲到千里浩瀚G-ASD，也是越来越自信。千里浩瀚G-ASD已经作为吉利的产品标签，广为人知。
华汽研究院：这次 CES，吉利带来哪些与智能驾驶相关的新技术或产品发布？
李传海：本次CES，吉利辅助驾驶的核心发布，标志着我们正式进入了以“全域融合”和“自主思考”为特征的新阶段，我们的目标是打造行业智能安全的新标杆。
我们首次系统展示了辅助驾驶的核心技术底座：全域AI 2.0架构与WAM世界行为模型。这并非单一功能的升级，而是一次根本性的架构革新。WAM模型解决了各域数据不通、模型割裂的行业难题，让汽车首次拥有了能够持续进化、进行跨域协同决策的“世界观”和“判断力”。
在这个强大底座上，我们推出了重磅产品成果：吉利新一代千里浩瀚辅助驾驶系统，并发布了其全新的全球品牌名称——G-ASD。
G-ASD是WAM模型在辅助驾驶领域的集大成者，具备三大核心技术特点：
超高含模量：它采用行业领先的Smart AI Agent 架构，实现了从传统“规则驱动”向“模型驱动”的根本性转变，决策更像人。
超大数据集：它的训练基于吉利850万辆智能汽车产生的百亿公里辅助驾驶实驾数据，并深度融合了传承自沃尔沃安全基因的百万级事故数据库，让系统更懂安全。
超强硬件平台：支持最高1400TOPS的车端算力与23.5 EFlops的云端算力，配合领先的感知硬件配置，为模型演进提供强大支撑。
这一切最终将转化为三大用户体验价值：“风险防御更强”，带来前所未有的主动安全感；“选路更精准，通行更高效”，能够像经验丰富的驾驶员一样进行博弈与决策；实现“全场景、真无图”的顶级流畅体验，真正释放用户的驾驶压力。
华汽研究院： 在本届 CES 上，机器人与智能车正在被越来越多地放在同一个“智能移动体”框架下讨论。您如何看待智能驾驶技术向机器人延展的机会与边界？吉利是否已经在机器人或更广义的移动机器人领域做一些探索或预研？
李传海：本届CES上，智能汽车与机器人被置于同一“智能移动体”框架下讨论，这揭示了一个本质趋势：两者的底层技术（感知、决策、控制）正在快速趋同。从这个角度看，智能汽车本身就是目前技术最复杂、要求最严苛的“四轮出行机器人”。
机会在于底层能力的通用性。无论是汽车还是机器人，其智能都依赖于算力、算法、数据三大支柱。吉利通过构建星睿智算中心、研发WAM这类通用世界模型、积累百亿公里级的数据，已经打造了一个强大的智能移动技术基座。
这个基座完全有能力支撑向更广义的移动智能领域延伸。边界在于场景的复杂性与安全要求的极致性。开放道路的智能驾驶堪称地球上最复杂的移动机器人应用场景，其对安全性、可靠性和实时性的要求达到了最高等级。在汽车领域打磨成熟的高精感知、预测规划和安全控制技术，向其他机器人场景迁移时，具备天然的“高标”优势。
吉利早已基于广阔的出行生态，展开了前瞻性的探索与布局。我们通过生态联盟，在芯片、卫星通讯、低空飞行器、智能终端等多个维度进行了战略部署。这些布局并非孤立，它们正与我们的智能汽车业务深度融合，共同锤炼着“天地一体”的全局感知与复杂系统协同能力。当前，我们聚焦的核心，正是将汽车进化为“超级智慧生命体”——这本身就是在进行一项最宏大、最复杂的机器人系统工程。
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