吉利WAM落地：把车内系统打造成整车大脑的现实方案
7月17日的WAIC在西岸会展中心开启，极氪8X的演示画面简单直观。现场没有花哨的PPT，观众随口提出的出行需求，车机就能联动智驾，规划路线，顺路对接周边服务，整個过程无需动手点屏。
这套能力并非虚构概念，而是已经落地在超过50万台吉利旗下的量产车上。它不是把大模型当成车机的外挂，而是把座舱交互和智驾系统真正打通，形成一个可在真实场景中执行的整车大脑。
过去两年，行业常用的路径是用通用大模型做接口，提升语音的拟人度，但车内的各系统仍各自为政，数据在系统间多次跳转，导致指令响应不够流畅。
2025年，吉利推出全域AI技术体系，选择从底层开始重构数据流转，而不是靠后补丁。核心目标，是把车内的几大子系统捏合成一个统一的决策与执行中心，真正实现全链路的自我判断。
他们的核心判断，是车载AI的终极形态，不再只是会聊天的助手，而是能接管全出行任务的具身智能体。为此，必须建立统一的底层架构，确保不同系统之间能无缝协同。
从舱驾融合到整车大脑
在2026年的全球峰会展馆外，吉利公布WAM世界行为模型，目标是构建一个统一的行为决策坐标系。座舱交互收集的指令、摄像头和雷达感知、云端服务数据，都可以在同一个模型框架内完成推理，减少跨系统的跳转。
举个例子，你随口说想找个安静的地方喝杯饮品，系统就会自动筛选周边符合条件的点位，完成下单、预留商品、调整车内空调温度，整套流程一气呵成。
一套统一的行为决策坐标系
这套方案的落地离不开生态伙伴的支撑。阶跃星辰的Step Edge端侧模型在同类指标中名列前茂，为超级Eva提供短期记忆、长期偏好记忆和全场景生态记忆三重能力，车端就能完成大部分记忆处理。
再配合千里科技的G-ASD辅助驾驶系统，超级Eva第一次拥有了“懂你、懂路、懂生活”的完整能力，不再只是被动回应的工具。
与只强调参数对比的方案不同，这条路线强调把整车底层架构、数据流与安全管控打通，确保几十万台不同路况的稳定性，安全冗余达到量产标准。
它不是空谈的演示，而是在大量实车数据和仿真验证下持续进化，正逐步从演示走向日常使用。这场变革也在推动行业开放合作，未来更多厂商可以基于同样的底层架构快速落地，降低车载AI的门槛。
坐进车里，用户只需关注出行本身，系统在路上不断学习，给日常出行带来更稳定的协同体验。
