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      2026CES直擊:長(zhǎng)城 ASL2.0落地,讓 “智慧出行” 從概念走進(jìn)現(xiàn)實(shí)

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      在2026 CES的智能汽車展區(qū),當(dāng)多數(shù)品牌還在為“單一功能智能化”做演示時(shí),長(zhǎng)城汽車展臺(tái)的ASL 2.0(空間語(yǔ)言智能體大模型2.0)已用“全場(chǎng)景協(xié)同智能”刷新行業(yè)認(rèn)知。從2025 CES首次提出ASL(Agent of Space & Language)空間語(yǔ)言智能體大模型概念,到1年內(nèi)完成技術(shù)落地實(shí)裝,再到2026 CES亮出ASL 2.0的進(jìn)階布局,這種“提出-落地-迭代”的緊湊節(jié)奏,不僅是長(zhǎng)城汽車對(duì)未來(lái)出行需求的前瞻預(yù)判,更彰顯其在智能架構(gòu)領(lǐng)域的領(lǐng)先技術(shù)優(yōu)勢(shì),為全球智能汽車進(jìn)化提供了“中國(guó)方案”。



      從概念到實(shí)裝:1年周期印證“長(zhǎng)城式技術(shù)落地速度”

      回顧2025 CES,長(zhǎng)城汽車首次提出ASL概念時(shí),行業(yè)內(nèi)不乏“概念先行、落地滯后”的質(zhì)疑——畢竟在智能汽車領(lǐng)域,“大模型喊口號(hào)易,場(chǎng)景化落地難”是普遍痛點(diǎn)。但僅過(guò)1年,長(zhǎng)城便有了ASL 1.0的實(shí)裝成果,截至2026 CES開(kāi)展前,搭載ASL 1.0的長(zhǎng)城車型更是在語(yǔ)音交互響應(yīng)速度和場(chǎng)景化需求識(shí)別準(zhǔn)確率上打破高度,更完成“座艙-駕駛-服務(wù)”的基礎(chǔ)協(xié)同,讓“空間語(yǔ)言智能”從抽象概念變?yōu)橛脩艨筛兄膶?shí)際體驗(yàn)。

      這種“1年落地”的速度,背后是長(zhǎng)城汽車在智能架構(gòu)領(lǐng)域的技術(shù)沉淀。據(jù)展臺(tái)工作人員介紹,ASL大模型的研發(fā)并非“從零起步”,而是基于長(zhǎng)城已有的“智能座艙交互系統(tǒng)”“駕駛輔助算法庫(kù)”“用戶需求數(shù)據(jù)庫(kù)”三大基礎(chǔ)體系,通過(guò)跨部門技術(shù)整合實(shí)現(xiàn)快速推進(jìn)。這種“以現(xiàn)有技術(shù)為基、以用戶需求為靶”的研發(fā)邏輯,避免了智能技術(shù)“空中樓閣”式的研發(fā)困境,也讓ASL從概念到實(shí)裝的周期大幅縮短,成為行業(yè)內(nèi)“技術(shù)快速轉(zhuǎn)化”的標(biāo)桿案例。



      ASL 2.0進(jìn)階:VLA大模型為核,構(gòu)建“雙智能體”協(xié)同生態(tài)

      在2026 CES現(xiàn)場(chǎng),長(zhǎng)城汽車對(duì)ASL 2.0的展示,核心圍繞“VLA大模型+雙智能體協(xié)同”展開(kāi),徹底打破傳統(tǒng)智能汽車“功能碎片化”的局限,構(gòu)建起覆蓋全出行場(chǎng)景的超級(jí)智能生態(tài)。

      ASL 2.0的核心支撐是全新升級(jí)的VLA(Vehicle Language Agent)大模型。相較于1.0版本,VLA大模型的“理解能力”與“協(xié)同能力”實(shí)現(xiàn)雙重突破:在理解層面,可精準(zhǔn)識(shí)別“模糊化需求”,比如用戶說(shuō)“有點(diǎn)冷但不想開(kāi)空調(diào)”,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)節(jié)座椅加熱與車窗通風(fēng)模式,而非機(jī)械執(zhí)行單一指令;在協(xié)同層面,VLA大模型可打通“座艙系統(tǒng)、駕駛系統(tǒng)、車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)”的數(shù)據(jù)壁壘,實(shí)現(xiàn)“需求-決策-執(zhí)行”的全鏈路協(xié)同,避免不同功能模塊“各自為戰(zhàn)”的問(wèn)題。

      基于VLA大模型,ASL 2.0進(jìn)一步構(gòu)建“五大場(chǎng)景智能體+六愛(ài)功能智能體”的協(xié)同體系。其中,“五大場(chǎng)景智能體”聚焦用戶高頻出行場(chǎng)景,包括“城市通勤智能體”“長(zhǎng)途自駕智能體”“家庭出行智能體”“商務(wù)接待智能體”“短途代步智能體”,每個(gè)智能體可根據(jù)場(chǎng)景需求自動(dòng)調(diào)用車輛功能——比如“家庭出行智能體”啟動(dòng)后,會(huì)自動(dòng)調(diào)節(jié)后排座椅角度、開(kāi)啟兒童交互屏、切換柔和內(nèi)飾燈光,無(wú)需用戶逐一設(shè)置;“六愛(ài)功能智能體”則覆蓋核心功能維度,包括“智能語(yǔ)音交互體”“駕駛輔助控制體”“座艙環(huán)境調(diào)節(jié)體”“車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)體”“健康監(jiān)測(cè)體”“安全防護(hù)體”,與場(chǎng)景智能體形成“場(chǎng)景觸發(fā)-功能響應(yīng)”的聯(lián)動(dòng)機(jī)制,讓智能體驗(yàn)更連貫、更貼合需求。

      在現(xiàn)場(chǎng)演示中,ASL 2.0的協(xié)同優(yōu)勢(shì)展現(xiàn)得淋漓盡致:當(dāng)用戶說(shuō)出“明天帶家人去郊外露營(yíng)”,“家庭出行智能體”立即啟動(dòng),同時(shí)聯(lián)動(dòng)“車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)體”查詢露營(yíng)地路線與天氣、“座艙環(huán)境調(diào)節(jié)體”預(yù)設(shè)適合兒童的溫度、“健康監(jiān)測(cè)體”準(zhǔn)備好后排座椅的心率監(jiān)測(cè)功能,整個(gè)過(guò)程無(wú)需用戶額外操作,真正實(shí)現(xiàn)“一句話搞定全行程準(zhǔn)備”,這種全場(chǎng)景協(xié)同體驗(yàn),遠(yuǎn)超當(dāng)前多數(shù)智能汽車“單一功能響應(yīng)”的水平。



      技術(shù)迭代背后:以“用戶需求”夯實(shí)智能硬壁壘

      ASL 2.0的進(jìn)階,并非單純的技術(shù)參數(shù)升級(jí),而是長(zhǎng)城汽車以“用戶需求”為核心的技術(shù)迭代邏輯的體現(xiàn)。據(jù)了解,在ASL 2.0的研發(fā)過(guò)程中,長(zhǎng)城收集了全球超10萬(wàn)用戶的出行需求數(shù)據(jù),通過(guò)大數(shù)據(jù)分析提煉出“場(chǎng)景化協(xié)同”“模糊需求識(shí)別”“跨功能聯(lián)動(dòng)”三大核心痛點(diǎn),最終確定VLA大模型升級(jí)與雙智能體協(xié)同的技術(shù)方向。

      這種“需求驅(qū)動(dòng)迭代”的模式,讓長(zhǎng)城汽車的智能技術(shù)始終緊扣用戶實(shí)際需求,避免陷入“技術(shù)炫技”的誤區(qū)。比如在ASL 2.0的研發(fā)中,長(zhǎng)城沒(méi)有盲目追求“更高算力參數(shù)”,而是聚焦“算力如何更好服務(wù)場(chǎng)景需求”,通過(guò)優(yōu)化算法讓VLA大模型在保證響應(yīng)速度的同時(shí),降低算力消耗,既提升用戶體驗(yàn),又避免車輛能耗增加。這種“務(wù)實(shí)迭代”的思路,讓長(zhǎng)城汽車的智能架構(gòu)形成了難以復(fù)制的硬壁壘——不僅是技術(shù)層面的領(lǐng)先,更是對(duì)用戶需求的深度理解與快速響應(yīng)能力。

      從ASL 1.0的落地到ASL 2.0的進(jìn)階,長(zhǎng)城汽車在智能汽車領(lǐng)域的布局,始終遵循“提出概念-快速落地-按需迭代”的節(jié)奏,這種節(jié)奏既體現(xiàn)了其對(duì)未來(lái)出行趨勢(shì)的精準(zhǔn)把握,也展現(xiàn)了中國(guó)車企在智能技術(shù)領(lǐng)域的研發(fā)實(shí)力。在2026 CES這個(gè)全球科技舞臺(tái)上,ASL 2.0的亮相不僅讓長(zhǎng)城汽車成為智慧出行領(lǐng)域的焦點(diǎn),更向行業(yè)證明:智能汽車的競(jìng)爭(zhēng),最終不是“技術(shù)參數(shù)的比拼”,而是“技術(shù)落地能力與用戶需求匹配度的較量”。

      隨著ASL 2.0后續(xù)逐步實(shí)裝到量產(chǎn)車型,長(zhǎng)城汽車將進(jìn)一步鞏固在智能汽車領(lǐng)域的領(lǐng)先地位,而其“需求驅(qū)動(dòng)、快速迭代”的技術(shù)路線,也為全球智能汽車行業(yè)提供了可借鑒的發(fā)展方向:唯有以用戶需求為核心,讓技術(shù)真正服務(wù)于出行體驗(yàn),才能在智能汽車的賽道上持續(xù)領(lǐng)跑。

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