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      讀懂吉利WAM模型,便懂中國智駕的突圍邏輯

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      來源:EV視界


      2026年拉斯維加斯CES展的喧囂剛散,汽車圈的討論熱度卻沒降——所有人都在琢磨一個問題,吉利的WAM世界行為模型,到底能給智能駕駛賽道帶來多少改變?

      有人說這是中國智能駕駛從跟跑到并跑的標(biāo)志性動作,也有人疑惑,一個聽起來玄乎的“模型”,真能改寫行業(yè)規(guī)則?

      但我說,吉利這次的CES答卷,不僅夠分量,更可能重塑未來5年的智能汽車競爭格局。


      智能車的“智障時刻”,誰沒被坑過?

      聊WAM之前,先嘮嘮那些開車時能把人逼瘋的智能bug,這絕對是所有車主的共同槽點。

      下雨天路面濕滑,輪胎都輕微打滑了,底盤系統(tǒng)都懂事地介入減速了,結(jié)果智駕系統(tǒng)跟個愣頭青似的,還傻乎乎保持原跟車距離,嚇得你趕緊一腳剎車手動接管。

      冬天凍得縮脖子,說一句“我有點冷”,車機像個沒感情的執(zhí)行器,只會機械把空調(diào)調(diào)到24℃,座椅加熱、方向盤加熱?對不起,它沒這根筋。跑高速開倆小時,眼睛都快睜不開了,智駕明明檢測到你疲勞駕駛,座艙卻跟沒事人一樣,主打一個“我聾我瞎”。

      這不是某一個品牌的問題,而是整個行業(yè)的通病。

      說白了,現(xiàn)在很多所謂的智能汽車,就是把智駕、座艙、底盤、動力這些系統(tǒng)簡單拼在一起,各自為政像個“信息孤島”。

      就好比一個團隊里銷售、運營、技術(shù)各干各的,沒有統(tǒng)一指揮,遇到事兒不亂成一鍋粥才怪。行業(yè)里管這叫“單點智能”,也是制約智能汽車升級的最大瓶頸。

      車企們不是不想解決,而是真沒找到核心解法,要么硬件架構(gòu)不支持,要么軟件邏輯沒打通。直到吉利在2026 CES上亮出WAM世界行為模型,才算真正給行業(yè)遞上了一劑解藥。


      WAM到底是個啥?

      可能有人看到“世界行為模型”六個字就頭大,覺得太專業(yè)聽不懂。別急,一句話給你整明白。

      WAM就是給汽車裝了個統(tǒng)一的超級大腦,讓原本各自為戰(zhàn)的系統(tǒng),都聽同一個指揮、用同一個邏輯思考。

      你可以把傳統(tǒng)智能車想象成沒有總指揮的樂隊,鋼琴、小提琴、鼓各自演奏,聽起來雜亂無章。而搭載WAM的車,就像有了個頂尖指揮家,所有樂器在統(tǒng)一節(jié)奏下配合,才能彈出好聽的曲子。

      這個超級大腦的核心作用,是讓汽車建立起統(tǒng)一的“認(rèn)知”。

      比如對“距離”的理解,傳統(tǒng)車上不同系統(tǒng)對“安全”“需要提醒”的距離判斷,可能是兩個完全不挨著的標(biāo)準(zhǔn)。而WAM一出手,直接讓它們達成共識。

      有了這個共識,汽車才能完成“理解需求-規(guī)劃任務(wù)-預(yù)判場景-選擇最優(yōu)方案-動態(tài)修正”的完整閉環(huán),真正具備主動思考的能力,這才是智能汽車該有的樣子,而不是一個只會執(zhí)行指令的憨憨。

      這里必須插個行業(yè)內(nèi)幕,很多車企宣傳的“智能協(xié)同”,全是表面功夫。比如所謂的“座艙智駕聯(lián)動”,不過是預(yù)設(shè)好的固定程序,檢測到高速行駛就自動調(diào)低空調(diào)風(fēng)速,根本不是真正的智能決策。

      而WAM的厲害之處,在于從底層架構(gòu)上打破了數(shù)據(jù)壁壘,不是靠后期拼湊的花架子。

      吉利早在2025 CES就發(fā)布了行業(yè)首個全域AI技術(shù)體系,相當(dāng)于搭好了超級大腦的框架。2026年的全域AI 2.0,就是給這個框架裝上了WAM這個核心內(nèi)核。

      從框架到內(nèi)核的落地,吉利用了一年時間,而很多車企還停留在畫餅階段,這就是差距,赤裸裸的差距。


      智能體化+引擎化,智駕能力再上臺階?

      WAM的核心優(yōu)勢,來自全域AI 2.0的兩大根本性突破——智能體化+引擎化,這兩項創(chuàng)新直接讓智能汽車的體驗實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

      在全域AI 1.0時代,汽車的智能功能都是“被動響應(yīng)模塊”。你說“打開空調(diào)”它才開,你說“導(dǎo)航到公司”它才導(dǎo),就像個只會聽命令的機器人,毫無靈魂。

      而2.0時代的“智能體化”,直接讓汽車進化成了能主動思考的伙伴。用戶不用下達具體操作指令,只需說清核心需求,系統(tǒng)就能自主拆解任務(wù)、協(xié)同執(zhí)行。

      比如你說“接上朋友去適合聊天的餐廳”,Eva接收需求后,智駕會規(guī)劃“接人-餐廳”的最優(yōu)路線,座艙會根據(jù)雙人出行調(diào)整座椅布局和音樂氛圍,生態(tài)智能體會推薦周邊安靜的高分餐廳,能源智能體會計算往返能耗并提醒充電。全程不用你多嘴,系統(tǒng)直接幫你搞定所有事,這才叫省心。

      這里再爆個料,很多車企宣傳的“主動服務(wù)”,全是預(yù)設(shè)好的固定場景,比如“檢測到高溫自動開空調(diào)”,但遇到復(fù)雜場景就歇菜。而吉利的智能體化,是基于WAM的統(tǒng)一認(rèn)知,能應(yīng)對無限種組合場景,這背后需要海量數(shù)據(jù)和強大算法支撐,不是靠簡單編程就能糊弄的。

      此外,還有“引擎化”,這是個很關(guān)鍵的創(chuàng)新,說人話就是,把感知、認(rèn)知、記憶、決策等基礎(chǔ)AI能力,從各系統(tǒng)中提煉出來,做成“全域感知引擎”“全域記憶引擎”這樣的公共技術(shù)引擎,所有智能體都能隨時調(diào)用。

      傳統(tǒng)架構(gòu)中,不同系統(tǒng)各有一套感知模塊,不僅浪費資源,還會導(dǎo)致認(rèn)知邏輯不一致。比如不同系統(tǒng)對“近距離”的判定標(biāo)準(zhǔn)不同,協(xié)同起來就會出問題。


      而吉利的公共技術(shù)引擎,直接把這些基礎(chǔ)能力標(biāo)準(zhǔn)化、共享化。所有智能體都用同一套感知精度、同一套記憶能力、同一套決策邏輯,認(rèn)知一致了,協(xié)同起來自然更順暢。

      就拿“全域記憶引擎”來說,它能整合你在駕駛、座艙、生態(tài)等全場景的偏好數(shù)據(jù),構(gòu)建專屬用戶畫像。丈夫駕駛時,自動切換運動模式、硬化懸掛、播放搖滾音樂。妻子駕駛時,切換舒適模式、空調(diào)調(diào)至24℃、播放舒緩音樂。帶孩子出行時,自動開啟兒童模式、鎖定車窗、播放兒童故事,這種千人千面的個性化體驗,就是引擎化帶來的好處。

      測試數(shù)據(jù)顯示,相較于全域AI 1.0,2.0版本響應(yīng)速度提升40%,復(fù)雜場景處理準(zhǔn)確率提高35%,用戶操作步驟減少60%。這些數(shù)據(jù)不是虛的,很多極氪車主升級OS 6.7系統(tǒng)后反饋,智駕體驗堪比換新車,城區(qū)領(lǐng)航更流暢,語音交互也終于聽懂人話了。

      用戶能撈著啥好處?全是干貨

      技術(shù)再牛,最終還要看落地體驗。目前WAM模型已經(jīng)通過極氪OS 6.7系統(tǒng)更新,應(yīng)用于極氪、領(lǐng)克等多款車型,從實際體驗來看,提升主要集中在三個維度,每一個都戳中用戶痛點,全是干貨。

      首先是安全,這不僅是智能駕駛的核心,也是吉利最看重的一點。吉利汽車集團CEO淦家閱就說,“吉利的輔助駕駛都是以安全為基礎(chǔ)。”

      搭載WAM模型的千里浩瀚G-ASD輔助駕駛系統(tǒng),在安全層面實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。

      硬件上,標(biāo)配5顆激光雷達+31顆感知元件,形成3重360°全維感知覆蓋,配合雙Thor芯片的1400TOPS算力,就算在暴雨、大霧等惡劣天氣下,也能精準(zhǔn)識別150米內(nèi)的行人與車輛,識別精度達99.9%。


      更厲害的是WAM模型的“主動預(yù)判”能力。傳統(tǒng)輔助駕駛只能在檢測到危險時被動應(yīng)對,而WAM能提前預(yù)判風(fēng)險,看到路邊孩童奔跑,會預(yù)判其可能橫穿馬路并提前減速備剎。

      遇到貨車超車,能預(yù)判其轉(zhuǎn)彎半徑并主動調(diào)整車道保持安全距離。雨雪天氣時,能穿透雨霧探測積水路段,自動減速并規(guī)劃繞行路線,冰雪路面還能通過AI調(diào)控車輪抓地力防止打滑。

      實測數(shù)據(jù)顯示,搭載WAM模型的車輛,在復(fù)雜路況下事故率降低60%,碰撞預(yù)警準(zhǔn)確率超95%,突發(fā)情況緊急避險成功率較傳統(tǒng)智能車提升45%,而且避險動作更平穩(wěn),不會因急剎引發(fā)二次風(fēng)險。

      對家庭用戶來說,這種“未卜先知”的安全防護太實用了。帶著老人孩子出行,不用時刻緊繃神經(jīng),汽車會幫你留意各種潛在風(fēng)險,這才是智能駕駛的核心價值。

      而在交互上,以前用語音助手,總感覺在“對牛彈琴”。你必須說“打開空調(diào)24℃”,少一個字都不行。你說“我累了”,它可能會回復(fù)“好的,請注意休息”,卻不會主動做任何事。

      而WAM賦能的Eva智能中樞,讓語音交互終于進入了“自然對話+情緒感知”時代。

      你說“我有點冷”,它不會只開空調(diào),而是會聯(lián)動座艙調(diào)溫、開啟座椅與方向盤加熱。你說“開長途太無聊了”,它會主動推薦有趣的播客,還會提醒你每隔1小時休息一次。你堵車時吐槽“太慢了”,它會推送實時路況,告訴你預(yù)計多久能通行,還會自動切換舒緩的音樂。


      就算是復(fù)雜的模糊需求,它也能精準(zhǔn)理解。比如你說“周末帶家人去郊外露營”,系統(tǒng)會自動規(guī)劃包含充電樁的路線,計算往返能耗并提醒充電,座艙根據(jù)家人偏好調(diào)節(jié)分區(qū)溫度、預(yù)留儲物空間,還會聯(lián)動手機下載露營地周邊景點信息與天氣預(yù)報。

      一句話搞定全流程,徹底解放雙手,這才是智能汽車該有的交互體驗。

      最后在體驗上,因為每個人的駕駛習(xí)慣和偏好都不一樣,但傳統(tǒng)智能車的設(shè)置都是“通用模板”,想要符合自己的需求,得手動調(diào)整一大堆參數(shù),而且換個場景又得重新調(diào),誰有那閑工夫?

      WAM的“全域記憶引擎”,直接讓汽車變成了你的“專屬管家”,能記住你的所有偏好,越用越懂你。

      你的駕駛模式偏好、空調(diào)溫度、音樂風(fēng)格、座椅角度、常用導(dǎo)航路線,甚至是你喜歡的早餐店位置,系統(tǒng)都能精準(zhǔn)記憶。

      每天上車,系統(tǒng)會自動調(diào)整到你習(xí)慣的設(shè)置。切換駕駛模式時,會自動推送你常用的參數(shù)。連接智能家居時,能同步你的家居偏好,實現(xiàn)車家無縫銜接。

      比如你下班路上,通過車機控制家中空調(diào)提前開啟,熱水器預(yù)熱,到家前啟動電飯煲,真正實現(xiàn)“人未到家,舒適先行”。

      對多成員家庭來說,這個功能尤其實用。系統(tǒng)能識別不同駕駛員,自動切換對應(yīng)的個性化設(shè)置,不用每次換人參駕都重新調(diào)整,大大提升了便利性。

      更爽的是,搭載WAM模型的車能實現(xiàn)全生命周期持續(xù)進化。每輛車主的匿名行駛數(shù)據(jù),都會上傳到云端,經(jīng)篩選清洗后用于模型訓(xùn)練優(yōu)化,優(yōu)化后的模型再通過OTA推送給所有車輛。


      這種“數(shù)據(jù)飛輪”效應(yīng),讓每輛車的實戰(zhàn)經(jīng)驗都能轉(zhuǎn)化為整個體系的能力提升,2026年買的車,2027年能通過OTA解鎖高速L3級自動駕駛,2028年能升級城市自主泊車功能,后續(xù)還能不斷解鎖更高階能力。

      據(jù)吉利測算,3年內(nèi)車輛智能水平可提升50%以上,使用壽命內(nèi)的功能迭代次數(shù)是傳統(tǒng)汽車的3倍。這種“越用越聰明”的特性,讓你的車不會過時,保值率也會更高,這才是買智能汽車的意義所在。

      不止是技術(shù)突破,更是中國汽車的賽道升級

      WAM模型的發(fā)布,不僅對吉利自身意義重大,更將重塑整個行業(yè)的競爭格局,引領(lǐng)智能駕駛的發(fā)展趨勢。

      前幾年,中國智能汽車市場陷入了嚴(yán)重的“價格內(nèi)卷”。車企們靠降價、堆配置搶占市場,導(dǎo)致行業(yè)利潤下滑,很多車企沒錢投入研發(fā),形成了惡性循環(huán),大家都在比誰的屏幕更大、誰的雷達更多,卻忘了智能汽車的核心是“智能”。

      而WAM模型的出現(xiàn),直接讓競爭焦點從“硬件堆砌”轉(zhuǎn)向了“軟件智能價值”。搭載WAM模型的車型,售價能提升15-20%,但用戶愿意買單,因為能獲得更好的體驗。這種價值溢價,讓車企有更多資金投入研發(fā),形成正向循環(huán),這才是健康的競爭模式。

      同時,WAM模型還能提升生產(chǎn)效率。通過數(shù)字孿生與虛擬測試,可模擬99%的測試場景,一天完成相當(dāng)于實車測試一年的工作量。極端場景可反復(fù)驗證,能讓單車型研發(fā)成本降低3-5億元,研發(fā)周期縮短40%以上,這對車企來說,是降本增效的關(guān)鍵。

      這背后,是中國車企從技術(shù)追趕者向標(biāo)準(zhǔn)定義者的轉(zhuǎn)變。以前,智能駕駛的核心技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)都由國外主導(dǎo),我們只能跟著別人的腳步走。而現(xiàn)在,中國車企通過自主創(chuàng)新,已經(jīng)具備了定義下一代智能出行標(biāo)準(zhǔn)的能力。

      更值得驕傲的是,中國已經(jīng)形成了完整的智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈。從芯片供應(yīng)商,到激光雷達企業(yè),再到算法公司,上下游協(xié)同創(chuàng)新,為中國車企的智能化轉(zhuǎn)型提供了強大支撐。

      2025年中國汽車出口再創(chuàng)歷史新高,前三季度出口495萬輛,同比增長14.8%。更重要的是,出口模式從單純“賣車”轉(zhuǎn)向了技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)與供應(yīng)鏈的協(xié)同輸出。中國車企正在把自主研發(fā)的智能駕駛技術(shù)推向全球市場,這才是中國汽車產(chǎn)業(yè)的底氣所在。


      回到開頭的問題,吉利靠WAM錨定智駕的CES答卷,夠不夠?我的答案是,不僅夠,而且超出預(yù)期。

      WAM世界行為模型的核心價值,不在于技術(shù)參數(shù)有多華麗,而在于它真正解決了用戶的痛點,重新定義了人和車的關(guān)系,從冰冷的機械工具,變成了有溫度的智能伙伴。

      它靠統(tǒng)一的整車大腦,破解了行業(yè)長期存在的協(xié)同難題。用智能體化+引擎化的創(chuàng)新,構(gòu)建了深厚的技術(shù)護城河。用安全、省心、個性化的落地體驗,讓用戶真正受益。

      更重要的是,吉利的這次技術(shù)突破,展現(xiàn)了中國車企在智能駕駛領(lǐng)域的深厚積累和創(chuàng)新能力。從2025年發(fā)布全域AI 1.0搭建框架,到2026年發(fā)布全域AI 2.0落地核心內(nèi)核,吉利用實際行動證明,中國品牌已經(jīng)成為全球智能汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的核心力量。

      當(dāng)然,智能駕駛的發(fā)展還有很長的路要走,法規(guī)的完善、技術(shù)的持續(xù)迭代、用戶習(xí)慣的培養(yǎng),都需要時間。但吉利用WAM模型給我們指明了方向,智能汽車的未來,一定是更懂用戶、更安全、更高效、更有溫度的。


      隨著WAM模型的持續(xù)進化和大規(guī)模應(yīng)用,隨著中國汽車產(chǎn)業(yè)的不斷創(chuàng)新,我們有理由相信,在智能出行這個新賽道上,中國車企終將實現(xiàn)從跟跑到并跑再到領(lǐng)跑的歷史性跨越,為全球汽車產(chǎn)業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型貢獻中國智慧和中國方案。

      未來已來,讓我們一起期待,智能汽車給我們的出行生活帶來更多驚喜。

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      King迪哥侃球
      2026-01-14 11:46:54
      2026-01-14 17:55:00
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