我这次去WAIC2026逛展，没冲那些花里胡哨的概念车，也没蹲大佬发的限定伴手礼，反倒在吉利展台被一台展车的语音交互给整懵了。以前用车载AI，喊半天也就开个窗调个温度，想干点复杂活就得切半天界面，这次随口说一句需求，人家直接全链路给你搞定，连手机都不用掏。更离谱的是，这玩意儿不是只摆在展台上做演示的，已经装到五十万台吉利卖出去的民用车里了。
很多人没察觉，现在市面上绝大多数车载语音助手，本质就是贴在座舱里的外挂程序，和智驾系统各玩各的。数据不通指令连不上，想完成个复合任务，就得反复切换入口折腾半天。哪怕堆上再大的模型参数，也改不了指令断层的先天毛病，用起来永远卡半截。
吉利率先打破了这个行业老惯性，从2025年发布首个智能汽车全域AI技术体系开始，就一点点打通座舱交互、整车控制和智驾执行之间的底层壁垒。到2026年升级全域AI 2.0、首发WAM世界行为模型，终于把车载智能体从“外挂插件”变成了和整车架构深度共生的原生系统。
WAM是全球首个实现座舱与智驾跨域深度融合并量产落地的技术方案，说白了就是给整车装上了统一的大脑。所有域的指令不再需要中转翻译，省掉了好多没必要的折腾。超级Eva也不需要用户反复下发分步指令，只要说出模糊的口语化需求，系统就能自主拆解成导航、控车、服务联动的全链路动作，全程不用用户二次确认。
这套流畅体验的背后，是生态伙伴阶跃星辰提供的硬核技术支撑。人家推出的Step Edge端侧模型，在同类评测里拿下了29项第一，实力摆在这。专为车载场景优化的0.1秒低延迟响应，让高频简单任务完全不需要依赖云端，弱网甚至无网环境下也能正常执行指令。
最让我意外的是这套模型给超级Eva带来了三重记忆体系。短期对话记忆能承接上下文，不用你翻来覆去把需求说清楚。长期习惯记忆会记住你常喝的咖啡糖度、偏好的空调温度，全场景生态记忆则能联动跨平台服务自动匹配最优选项。
配合车内摄像头和雷达传感器的多模态感知，超级Eva甚至能主动预判用户需求。比如检测到驾驶员连续打哈欠，就自动建议切换智驾模式、规划最近的休息区。完全跳出了传统语音助手“你喊我动”的被动交互逻辑，贴心程度拉满。
现在行业里不少车载AI方案，还停留在发布会的演示台阶段，换个非预设场景就容易“翻车”露馅。但超级Eva已经实打实搭载在超过50万台吉利旗下车型上，在数百万公里的日常通勤、长途出行场景里完成了真实用户验证。真金不怕火炼，好不好用车主说了算。
普通车主日常随口说一句“帮我点杯拿铁”，系统就能自动完成选品、匹配优惠券、同步导航到取餐点的全流程，不用中途掏出手机切换好几个App。订电影票、预约维保这类复合任务，同样一句话就能全部搞定，省下来的功夫多刷会手机不好吗。
这种规模化量产的优势，是那些只做概念演示的方案根本比不了的。海量真实场景的反馈反过来还能持续迭代模型能力，形成“用户用-数据喂-体验升”的正向循环，让智能体的适配性越来越贴合普通用户的真实用车习惯。路子走对了，体验只会越来越好。
过去两年车载智能化赛道卷参数卷得厉害，多少家发布会盯着大模型参数量、芯片算力数字做文章，吹得天花乱坠。真正落到用户日常用车场景里，能高频用起来的功能却没几个，都是花架子。吉利率先绕开了这种无效内卷，把所有技术投入都瞄准“用户真能用”的落地目标。
依托和NVIDIA在物理AI、工业AI等领域的深度协同，再叠加千里科技在智驾系统上的技术积累，吉利已经构建起从底层算力、模型架构到整车执行的全链路自主可控体系。后续这套舱驾融合能力还会覆盖更多品牌车型，越来越多车主能用上这个新体验。
更值得关注的是，吉利后续还会把沉淀下来的整车底层架构、人车交互标准和安全管控体系向全行业开放共享。让更多车企不用重复走一遍技术试错的弯路，直接拿到可量产、可落地的物理AI上车方案。这不只是自己跑快了，还带着整个行业一起提速。
中国汽车智能化的下半场，比拼的从来不是发布会上炫目的概念，而是能不能把技术真正下沉到每一台普通用户的车上。让智能体验变成日常用车里摸得到的便利，而不是摆在台上看的展品。当50万台已经跑通的量产车摆在前面，整个车载智能体赛道的落地拐点，其实已经悄悄到来了。
参考资料：新华网 吉利率先量产舱驾融合技术推动智能汽车升级
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