當(dāng)?shù)貢r間3月17日,在美國圣何塞的NVIDIA GTC 2026大會上,吉利汽車集團(tuán)CTO李傳海帶來了一項看似“軟件層面”的官宣:與NVIDIA的合作從智能駕駛算力供應(yīng),全面升級至物理AI、企業(yè)AI與工業(yè)AI三大維度的戰(zhàn)略協(xié)同。
但這并非一場普通的供應(yīng)商表彰大會。在這場被稱為“AI界春晚”的盛會上,吉利不僅秀出了艙駕融合的終極形態(tài)——超級智能體“Eva”,更向外界展示了傳統(tǒng)車企在AI時代的一條差異化生存路徑。
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從“反應(yīng)快”到“想得深”:物理AI的博弈
如果將去年的AI汽車競賽聚焦于“城區(qū)智駕開城速度”,那么2026年的關(guān)鍵詞已然切換為“物理AI”的落地。
吉利在此次大會上拋出的核心王牌是世界行為模型。與傳統(tǒng)的自動駕駛僅關(guān)注“車-路”關(guān)系不同,吉利的WAM試圖構(gòu)建一個具備自我反思與進(jìn)化能力的“整車大腦”。
在與NVIDIA的合作中,這種進(jìn)化體現(xiàn)為一種深度的工具鏈整合。千里浩瀚G-ASD系統(tǒng)不僅集成了NVIDIA Cosmos用于仿真驗證,更引入了Alpamayo和NuRec以提升算法效率。這傳遞了一個關(guān)鍵信號:在算力卷至1400TOPS之后,車企的下一個戰(zhàn)場是“合成數(shù)據(jù)”的生產(chǎn)效率與“世界模型”的泛化能力。
吉利與NVIDIA的合作深化,本質(zhì)上是從“硬件選型”走向“技術(shù)合伙”。當(dāng)大多數(shù)新勢力還在使用英偉達(dá)Orin芯片進(jìn)行規(guī)控運(yùn)算時,吉利已經(jīng)開始利用NVIDIA的全棧AI超算平臺和Nemotron大模型來訓(xùn)練自己的“世界觀”。這種合作深度的差異,將直接導(dǎo)致兩年后的產(chǎn)品代差——前者造出的是“反應(yīng)更快的車”,后者孕育的是“理解世界的司機(jī)”。
艙駕融合的終局:超級Eva不只是語音助手
此次發(fā)布會最引人矚目的量產(chǎn)落地,莫過于極氪8X將首發(fā)搭載超級Eva+G-ASD 4.0。
官方給出的場景極具畫面感:“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。”在這個指令下,車輛自主規(guī)劃路線、途徑點(diǎn)、啟動智駕并完成泊車。
這背后是吉利對“艙駕融合”的重新定義。以往行業(yè)常說的“艙駕融合”多指通過高算力芯片實現(xiàn)儀表、中控與智駕的算力共享,屬于硬件層面的整合。而吉利此次展示的,是AI Agent層面的融合。
超級Eva負(fù)責(zé)“想”,它擁有端到端語音語義一體化模型,能理解模糊意圖并拆解任務(wù);千里浩瀚G-ASD負(fù)責(zé)“動”,憑借1000億級參數(shù)的云端多模態(tài)模型和海量駕駛數(shù)據(jù)執(zhí)行物理操作。
值得玩味的是“記憶”與“規(guī)劃”能力的引入。Eva的記憶架構(gòu)分為短期記憶和長期記憶。這意味著,汽車正在從“被動執(zhí)行工具”進(jìn)化為“主動服務(wù)的伙伴”。當(dāng)特斯拉還在試圖通過純視覺解構(gòu)道路,吉利已經(jīng)開始用大模型解構(gòu)車主的生活。“對話式艙駕”的本質(zhì),是將人從“操作者”解放為“指令者”,這或許是人機(jī)交互史上比從按鍵到觸屏更具顛覆性的一躍。
吉利的“AI生態(tài)觀”:不做封閉的全棧
在業(yè)內(nèi)普遍信奉“全棧自研”的當(dāng)下,吉利在此次GTC上展現(xiàn)的姿態(tài)極為開放。
除了與NVIDIA的深度捆綁,吉利還拉上了階躍星辰、千里科技以及聯(lián)發(fā)科。李傳海明確表示,吉利不做封閉全棧,而是專注定義系統(tǒng)架構(gòu)與體驗基準(zhǔn)。
這種“搭臺唱戲”的模式,實際上是對汽車智能化長尾特性的精準(zhǔn)回應(yīng)。智能汽車的競爭已不僅是代碼數(shù)量的比拼,更是生態(tài)資源的整合能力。吉利通過開放底層接口,讓階躍星辰做大模型、讓千里科技做智駕、讓英偉達(dá)做算力底座,自己則扮演“總設(shè)計師”角色。這種模式的優(yōu)勢在于抗風(fēng)險能力和迭代速度——它不押注單一技術(shù)路線,而是讓所有生態(tài)伙伴在吉利的“整車大腦”框架下賽馬(參數(shù)丨圖片)。
從GTC 2026回望,汽車工業(yè)的變革正進(jìn)入深水區(qū)。當(dāng)極氪8X將首發(fā)搭載這顆“艙駕融合”的智慧心臟,我們看到的不僅是一款新車的上市,更是一個傳統(tǒng)巨頭向“AI組織”全面轉(zhuǎn)型的縮影。
吉利的這一步,或許正在回答那個終極問題:當(dāng)汽車學(xué)會了思考和記憶,我們與它的關(guān)系,將走向何方?
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