對話代替操作：吉利在GTC大會上重新定義“AI司機”

當地時間3月17日，在美國圣何塞的NVIDIA GTC 2026大會上，吉利汽車集團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，全面升級至物理AI、企業AI與工業AI三大維度的戰略協同。

但這并非一場普通的供應商表彰大會。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——超級智能體“Eva”，更向外界展示了傳統車企在AI時代的一條差異化生存路徑。

從“反應快”到“想得深”：物理AI的博弈

如果將去年的AI汽車競賽聚焦于“城區智駕開城速度”，那么2026年的關鍵詞已然切換為“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。與傳統的自動駕駛僅關注“車-路”關系不同，吉利的WAM試圖構建一個具備自我反思與進化能力的“整車大腦”。

在與NVIDIA的合作中，這種進化體現為一種深度的工具鏈整合。千里浩瀚G-ASD系統不僅集成了NVIDIA Cosmos用于仿真驗證，更引入了Alpamayo和NuRec以提升算法效率。這傳遞了一個關鍵信號：在算力卷至1400TOPS之后，車企的下一個戰場是“合成數據”的生產效率與“世界模型”的泛化能力。
吉利與NVIDIA的合作深化，本質上是從“硬件選型”走向“技術合伙”。當大多數新勢力還在使用英偉達Orin芯片進行規控運算時，吉利已經開始利用NVIDIA的全棧AI超算平臺和Nemotron大模型來訓練自己的“世界觀”。這種合作深度的差異，將直接導致兩年后的產品代差——前者造出的是“反應更快的車”，后者孕育的是“理解世界的司機”。

艙駕融合的終局：超級Eva不只是語音助手

此次發布會最引人矚目的量產落地，莫過于極氪8X將首發搭載超級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，順便幫我找一家麥當勞，5點我要到學校。”在這個指令下，車輛自主規劃路線、途徑點、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。以往行業常說的“艙駕融合”多指通過高算力芯片實現儀表、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負責“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；千里浩瀚G-ASD負責“動”，憑借1000億級參數的云端多模態模型和海量駕駛數據執行物理操作。
值得玩味的是“記憶”與“規劃”能力的引入。Eva的記憶架構分為短期記憶和長期記憶。這意味著，汽車正在從“被動執行工具”進化為“主動服務的伙伴”。當特斯拉還在試圖通過純視覺解構道路，吉利已經開始用大模型解構車主的生活。“對話式艙駕”的本質，是將人從“操作者”解放為“指令者”，這或許是人機交互史上比從按鍵到觸屏更具顛覆性的一躍。

吉利的“AI生態觀”：不做封閉的全棧

在業內普遍信奉“全棧自研”的當下，吉利在此次GTC上展現的姿態極為開放。

除了與NVIDIA的深度捆綁，吉利還拉上了階躍星辰、千里科技以及聯發科。李傳海明確表示，吉利不做封閉全棧，而是專注定義系統架構與體驗基準。
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回應。智能汽車的競爭已不僅是代碼數量的比拼，更是生態資源的整合能力。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、讓英偉達做算力底座，自己則扮演“總設計師”角色。這種模式的優勢在于抗風險能力和迭代速度——它不押注單一技術路線，而是讓所有生態伙伴在吉利的“整車大腦”框架下賽馬（參數丨圖片）。

從GTC 2026回望，汽車工業的變革正進入深水區。當極氪8X將首發搭載這顆“艙駕融合”的智慧心臟，我們看到的不僅是一款新車的上市，更是一個傳統巨頭向“AI組織”全面轉型的縮影。

吉利的這一步，或許正在回答那個終極問題：當汽車學會了思考和記憶，我們與它的關系，將走向何方？