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      智己智能體激怒8系圈:又給我們上強度!

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      “具身智能”是今年車市最火的話題,幾乎所有車企都在主攻這個方向,可以說,誰能先落地成熟的車載具身智能,誰就能贏得市場先機。

      3月18日,智己重磅發布IM Ultra Agent。在發布會中,智己大秀AI肌肉,發布了很多行業領先技術,比如:

      1、三域融合的車身,其打通了輔助駕駛、智能座艙和底盤。

      2、實現語音控制駕駛輔助,這個是行業領先技術,國內其它車型都未實現

      3、千問大模型的首次上車,可以車上養小龍蝦,不僅可以語音對話,還有執行具體任務的能力

      這些技術會毫無保留的上車LS8上,可以預見的是,把技術武裝到牙齒的LS8給同級8系車型上了超高強度。



      車輛具身智能的基礎——線控轉向

      智己首先拿出的技術干貨是——線控轉向。

      線控轉向是2026年最火最前沿的技術之一,目前大規模量產上車的產品不超過5款,而且價格都超過了50萬。這背后的邏輯很簡單,線控技術量產難,其對安全提出了極高的要求,要實現量產并把技術下放在30萬以內,則是難上加難。

      所以,LS8是30萬內唯一搭載線控轉向的車型,而智己也給LS8爭取到一個時間窗口,而這就是技術領先帶來的優勢。

      為何做線控轉向?智己汽車首席技術官(CTO)是項嬌認為,沒有線控底盤技術,就無法實現AI智能體的全域掌控。



      線控轉向和AI智能體有什么聯系?答案很簡單:傳統機械轉向依賴機械連接,響應慢、控制精度低,無法實現AI的精準指令落地。

      說一個具體數據:

      智己線控轉向對信號的響應執行速度比傳統轉向快4倍以上,還可以帶來“半圈即打滿”的體驗躍升。

      反應快絕對不是目的,而是為了安全上限。線控轉向極致的響應速度,正是AI智能體發揮作用的前提——比如AI智能體預判到前方有“鬼探頭”,瞬間做出“緊急避讓”的決策,線控轉向能同步聯動底盤,精準調整轉向角度,平穩完成避讓,而傳統機械轉向的延遲的,很可能錯過最佳避讓時機

      當然,LS8選擇線控轉向還有一個原因,那就是進入L3時代,線控轉向是最佳方案,也就是說線控轉向是技術趨勢,是所有車企都繞不開的技術。

      有人擔心線控轉向沒有機械連接,如果失靈怎么辦?

      項嬌給出了一組數據:失效概率低于10fit,即10億小時失效小于10次,通俗換算為你從石器時代開到現在也不會失效一次,其符合汽車最高安全等級ASiL-D。

      在法規層面,線控的要求更嚴格,因為其必須做到雙重冗余,也就是說線控轉向的電機、傳感器和控制層級都要做到雙份。

      需要說明的是,智己成功推動行業技術向前,因為它不僅實現了線控轉向的量產落地,更深度參與了線控轉向國標準的定制。

      據悉,智己是線控轉向新國標GB17675-2025《汽車轉向系基本要求》的核心參與方,而該標準由上汽集團牽頭,聯合中汽研等權威機構共同起草,將于2026年7月1日起強制實施。

      智能座艙:千問大模型首次上車

      在座艙層面,智己有何不可?或者說LS8有何領先之處?

      第一,智己可以語音控車,這也是LS8獨有的技術。過去智能座艙,語音調動的權限僅限于車窗、后視鏡,天窗等等。語音控制輔助駕駛,LS8是第一個。

      智己發布了IM Fusion Nova架構,最大的亮點就是智能座艙和智能駕駛、底盤實現了打通。不要小看這一點,99%以上車型智駕和智艙是分離的。這一點看,智己技術也是領先的。

      第二,LS8上車了千問大模型,這是行業的首發技術。也是智己和其他車企座艙最大的不同。

      那么問題來了,千問大模型有多強呢?

      1,千問模型的下載量累計超過10億次,衍生模型超過20萬個,千問的模型token 調用量全球第二。

      2,千問登頂了Hugging face榜首,而且包攬了前四名。

      3,千問還有一個極大的優勢,就是其背后的生態,諸如我們熟知的淘寶、支付寶、飛豬、高德等等。這些APP,千問都是可以調動的。



      說了那么多,千問給LS8賦能了什么?它不僅能和你聊天,更重要的是它真能做一些具體的事情,比如語音控車、買咖啡、訂機票等等。這就很像前段時間很火的open claw,就是養小龍蝦。從這個角度看,智己率先開始了車機養“小龍蝦”時代。

      舉例說明,你可以通過語音讓車輛靠邊停車,也可以用語音車輛完成超車動作,目前來看這個技術是行業領先。

      再舉個例子:晚高峰下班時,用戶說“太累了,不想走擁堵路線,找個能看湖景的地方發發呆,順便買杯熱美式,最好不用下車拿”,系統就可以瞬間提取需求,并生成token:聯動阿里生態:比如高德自動規劃一條避開擁堵、途經湖景的最優路線,并同步阿里本地生活Agent,在途經的咖啡門店提前下單一杯熱美式,車輛抵達時即可直接取用。



      上文提到,IM Fusion Nova架構,如果智能座艙和智能駕駛以及底盤沒有打通,那么你的指令,車輛無法調動權限,更不可能完成你的任務,所以這就是為什么智己一定要打通三者之間的關系。

      智己上車千問大模型,最大升級在于車輛有了理解你的能力,并有執行的能力,過去的智能座艙只能一問一答,而且沒有做一些具體事情的能力。

      有人說智己的上車千問,就是等同于特斯拉FSD+Grok,從結果看,這么形容是非常準確的。

      輔助駕駛:IM AD ZETA強化學習模型

      IM AD ZETA輔助駕駛是智己Ultra Agent的最后閉環。2026年,輔助駕駛走向了兩個大方向,分別是VLA和世界模型。小鵬和理想押注VLA,而蔚來和MOMENTA則看好世界模式。



      這次技術發布會,智己針對輔助駕駛,推出與Momenta深度聯合打造的IM AD ZETA智駕系統。

      IM AD ZETA輔助駕駛方面,智己的強項是:

      1、搭載最新一代Momenta強化學習大模型,這是Momenta最強的版本

      2、為了體現差異,IM AD ZETA是行業唯一針對英偉達Thor U打造的專屬平臺

      3、IM AD 是面向L4級自動駕駛的基座型智駕系統,并非傳統智駕的簡單升級迭代

      4、有線控轉向,反映速度更快

      5、和千問大模型進行了打通,體驗感要好于其他車企

      首先我們要知道什么是強化學習大模型,它強在哪里?

      強化學習大模型與其他大模型的核心差異,在于 “是否具備自主學習和動態適配能力”—— 其他大模型是 “被動執行指令、局限于標注數據”,而強化學習大模型是 “主動試錯學習、適配動態場景”。

      例如,IM AD ZETA 的強化學習大模型,通過億萬次模擬不同路況下的駕駛行為,自主學會 “無保護左轉”“避讓鬼探頭” 的最優策略,而非依賴人工標注的場景數據。

      部分車企的車載大模型,僅能識別標注過的交通標識、簡單路況,遇到臨時施工圍擋、非機動車突發變道等未標注場景,就會出現決策滯后或失誤。

      此外,IM AD ZETA基于Thor高算力芯片開發,性能上限較現有智駕模型提升20倍。它通過云端世界模型完成億萬次“試錯—反饋”的強化學習,讓AI自主習得最優駕駛策略,徹底擺脫“被動執行規則”的局限,實現“先預判、再行動”的高階智駕能力。

      這種L4級能力的降維賦能,讓智己能提前2-3秒預判風險,平穩調整車速、規劃避讓路徑,比人類駕駛的反應速度快1倍以上,大幅提升行駛安全。

      總結來說,智己為了LS8辦了一場AI技術大會,用線控轉向,語音控制輔助駕駛和養小龍蝦等技術給同級的8系車型帶來了壓力。

      比這更重要的是,我們看到了智己LS8將重點放在了卷技術,而非卷參數和價格,這也是市場良性循環的開始。從LS8以后,我們可以看到更多8系車型搭載線控轉向以及打通駕艙。

      回看車市,推動汽車向前發展的往往是技術戰而非價格戰,就這點而言市場歡迎更多類似于LS8這樣的技術流派。

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