給AI提一項要求，它能在幾秒鐘內(nèi)生成數(shù)千字的文章，這就是被大模型改變的速度。

同樣的改變，也正在智能駕駛領(lǐng)域發(fā)生。

極氪品牌繼9X之后的第二款旗艦車型8X，提供千里浩瀚H7與H9兩種硬件方案可選，其中本次測試車型為H7方案，并首搭G-ASD 4.0，背后支持的架構(gòu)也升級為WAM 2.0。

WAM 2.0架構(gòu)的特點之一，就是含模量高，包括VLA 、WM世界模型和專門優(yōu)化智能體的階躍 Step 3.5語言大模型。

眾多大模型的協(xié)作，能帶來怎樣的體驗？我們首測了極氪8X的千里浩瀚 G-ASD 4.0，通過完整的一鏡到底跟大家分享。

含模量高能帶來什么

云端的世界模型遵循物理邏輯，訓(xùn)練在各種預(yù)設(shè)條件下車輛的動線，它讓極氪8X“見多識廣”，比如系統(tǒng)會反復(fù)演練在單車道、內(nèi)部路等各種狹窄場景中掉頭，并加入來車、行人等隨機(jī)干擾元素。

每一次訓(xùn)練都在預(yù)演完整的決策鏈條，包括判斷對方意圖、規(guī)劃車身軌跡、驗證可行性。

當(dāng)實際碰到這種情況，在窄路中需要掉頭時，極氪8X會先讓行公交車，在旁邊借道倒一把，再駛?cè)胫髀贰?/p>

有了經(jīng)驗，想要面對各不相同的場景都能實現(xiàn)“不遲疑”，車端VLA模型的端到端架構(gòu)就派上了用場。

傳統(tǒng)方案需要經(jīng)過感知、規(guī)劃、控制的分步傳遞，就像每個部門都得開一次會再向上出一份報告，中間傳遞的失誤概率更高，效率也更低。

而VLA直接將感知到的場景映射為駕駛動作，整個決策過程更快。

當(dāng)遇到錐桶擺出的新車道時，極氪8X沒有猶豫，順著錐桶指引平穩(wěn)穿行，最終回歸正常車道。

既能抗其它障礙物干擾，又能快速輸出結(jié)果，所以即使在人車混流的窄路中，極氪8X也能左右變通。

在繞行兩邊障礙的同時，極氪8X還關(guān)注到了對向駛來的車，防御性停下，等對方跟在其他車后讓行了空間，極氪8X就立馬起步，順利通行。

在輔助駕駛的狀態(tài)中，車機(jī)屏幕會時不時呈現(xiàn)一些決策邏輯的圖片文字。

系統(tǒng)能做到開車時展示自己的思維鏈條，就離不開階躍 Step 3.5語言大模型，是它打通駕艙，讓車的駕駛動作和車內(nèi)的智能體EVA共同為我們服務(wù)，后續(xù)EVA也會迭代更多的服務(wù)型功能。

大模型的結(jié)合，讓W(xué)AM 2.0架構(gòu)下的千里浩瀚 G-ASD 4.0，理解、思考和執(zhí)行非?？?，表現(xiàn)更類人。

一鏡到底

點進(jìn)視頻，大家可以看到被加速過的一段原50多分鐘的一鏡到底，從車位到車位，面對危險大車、人車混流等情況，極氪8X都選擇了最合預(yù)期的動作，全程沒有失誤。

比如出發(fā)時，它考慮車位左側(cè)有柱容易剮蹭，所以先向右調(diào)車身，再左轉(zhuǎn)駛出車位。

識別公交車道都是基操，它還能識別會變化的可變車道標(biāo)志，走進(jìn)支持左轉(zhuǎn)的可變車道，這條路上的車更少，效率也更高。

當(dāng)前車切出露出大車時，極氪8X迅速向右變道。

這時候前車也在向右變，這時候右車道離前車更近，所以極氪8X并不是追求空間效率，而是深諳大車危險，優(yōu)先選擇安全。

而且極氪8X這套系統(tǒng)的思維非常連貫，比如有一處路口比較特殊，需要出閘機(jī)后就停下等紅燈。

在過閘機(jī)前系統(tǒng)就識別到了紅燈，它仍然是選擇過閘機(jī)后再等紅燈，而不是停在閘機(jī)前等紅燈，思路清晰。

AI終點領(lǐng)航，人和系統(tǒng)誰更快

新版本還帶了新的功能體驗，它的車位到車位功能升級了識別興趣點功能，目前包括電梯口附近以及極充站的充電位，系統(tǒng)可以直接AI領(lǐng)航過去。

如果我們選擇的是極充站，當(dāng)預(yù)約的車位感應(yīng)到車輛臨近，地鎖提前自動下降，大家不用手動降地鎖。

我們做了個小實驗，在首次去極充站時，系統(tǒng)和人駕誰更快呢？

在陌生區(qū)域，人駕可能要在充電站里轉(zhuǎn)幾圈，而且要手動掃碼落鎖。

而系統(tǒng)會選擇最優(yōu)路徑并聯(lián)動自動落鎖，居然速度更快，體驗更好。

以上是我們的一次小實驗，本質(zhì)上并不是在比誰開得更快，而是在證明：AI已經(jīng)能把那些耗時、耗神、充滿不確定性的駕駛負(fù)擔(dān)，接過去、處理好。

極氪8X這次的新版本，正是大模型的高頻思考在背后核心發(fā)力。

上一代由數(shù)據(jù)驅(qū)動的G-ASD 3.0，本質(zhì)上還是在模仿人類的行為決策，而G-ASD 4.0又引入了千億級語言大模型，打通輔助駕駛、 座艙、底盤等多域融合，完成了到AI驅(qū)動的進(jìn)階，EVA作為AI智能體具備云端傳授的經(jīng)驗，還能統(tǒng)一調(diào)動思維和行動。

同時打通駕艙的智能體EVA，也開啟了AI參與出行的新方式，接下來會有更省心的玩法。比如我們直接口述要去某網(wǎng)紅打卡點，讓系統(tǒng)領(lǐng)航抵達(dá)。

體驗從類人到超人，擁有23.5EFLOPS云端算力，850萬輛車數(shù)據(jù)積累，2500萬clips優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)喂養(yǎng)，接下來系統(tǒng)將持續(xù)高速迭代。行業(yè)地位上，千里浩瀚G-ASD 4.0已穩(wěn)居行業(yè)第一梯隊。

智能車，開始越來越像移動機(jī)器人了。