一、全域AI 2.0的技术架构革新：从“模块化”到“引擎化”
传统汽车AI系统多采用分散式架构，语音交互、自动驾驶、车控等模块独立运行，数据流通与协同效率低下。全域AI 2.0通过“智能体化”与“引擎化”设计，构建了统一的技术框架，实现了三大突破：
- 分层决策模型
采用“WAM世界行为模型”，将决策流程拆解为宏观规划与微观执行两层。上层通过多模态大模型（MLLM）解析用户意图与环境信息，生成全局任务指令；下层集成动作专家（Action Expert）与世界模型（World Model），对车辆动态、道路条件、社会规则进行实时推演。例如，在拥堵路段，系统可同时规划变道路径、预判周边车辆行为，并动态调整车速。 - 人类在环的价值修正机制
引入“人类在环（Human-in-the-Loop）”的价值函数体系，将人类驾驶经验转化为可量化的决策权重。当系统检测到模糊场景（如无标线乡村道路）时，会优先参考历史人类决策数据，并通过实时反馈优化模型。某测试数据显示，该机制使复杂场景下的决策准确率提升37%。 - 统一常识库的构建
通过世界模型对距离、速度、物体行为等物理参数进行标准化建模，同时集成社会常识库（如交通规则、行人行为模式）。例如，系统可识别“学校区域减速”标志，并自动调整至20km/h以下，同时预判儿童突然横穿的可能性。
二、智能交互：从“工具”到“伙伴”的拟人化升级
全域AI 2.0的核心交互载体——超拟人情感智能体，通过三项技术实现情感化突破：
- 多模态情感感知
集成语音、面部表情、手势识别三模态输入，结合上下文记忆库，实现情感状态实时解析。例如，当用户频繁叹气时，系统会主动询问：“您看起来有些疲惫，需要调整座椅角度或播放轻音乐吗？” - 动态人格塑造
支持用户自定义智能体性格（严谨/幽默/温暖），并通过强化学习持续优化交互风格。测试中，83%的用户认为智能体的回应“符合预期人格设定”，甚至产生“陪伴感”。 - 全场景语音控制
突破传统语音助手的指令式交互，支持自然语言对话与多任务并行处理。用户可说：“帮我找一家评分4.5以上、车程15分钟内的川菜馆，并避开拥堵路段”，系统将同步完成路线规划、餐厅筛选与导航。
三、辅助驾驶：从“辅助”到“共驾”的能力质变
全域AI 2.0的辅助驾驶系统（G-ASD）通过数据与算法双驱动，实现了三大能力升级：
- 超大规模数据训练
依托百亿级智驾里程数据与2500万clips模型片段，构建覆盖99%常见场景的决策库。例如，系统可识别“施工路段锥桶摆放不规范”的异常情况，并自动规划避让路径。 - 安全冗余设计
采用“双芯片+多传感器”架构，现售车型配备激光雷达及31颗感知元件，旗舰车型更搭载双Thor芯片（1400TOPS算力）与5颗激光雷达，实现360°无死角覆盖。某实测中，系统在暴雨天气下仍保持98.7%的物体识别准确率。 - 持续进化能力
通过“影子模式”收集用户驾驶数据，结合百万级事故案例库，实现模型周级迭代。例如，系统可学习用户对“加塞行为”的容忍度，动态调整跟车距离策略。
四、落地实践：从技术到产品的全链路验证
全域AI 2.0已通过多款车型完成技术验证，其落地路径可分为三个阶段：
- 硬件预埋阶段
旗舰车型标配双Thor芯片与5颗激光雷达，中端车型采用单Thor芯片+31颗感知元件，确保算力与功能可扩展性。 - 软件分层部署
基础功能（如L2+级辅助驾驶）通过固件升级实现全系覆盖，高阶功能（如城市NOA）按车型分批推送，降低用户决策成本。 - 生态闭环构建
通过车机系统接入第三方服务（如充电网络、停车缴费），并支持用户自定义场景模式（如“露营模式”自动调整空调、灯光与电量分配）。
五、技术挑战与未来展望
尽管全域AI 2.0已实现显著突破，但仍面临三大挑战：
- 长尾场景覆盖
极端天气、罕见交通标志等低频场景仍需持续数据积累。 - 算力与功耗平衡
高阶功能对芯片算力的需求呈指数级增长，需优化模型压缩与硬件协同设计。 - 伦理与法规适配
责任界定、数据隐私等问题需通过技术标准与政策引导共同解决。
未来，全域AI将向“通用人工智能（AGI）驱动”演进，通过多模态大模型与世界模型的深度融合，实现“车-路-云”一体化智能。届时，汽车将不再仅仅是交通工具，而是具备自主决策能力的移动智能空间。