2026年国际消费电子展（CES）上，一项颠覆汽车行业的技术革新引发全球关注——某汽车集团正式发布全域AI 2.0技术体系。该体系以“整车大脑”为核心，通过数据与模型的深度融合，首次实现了智能驾驶、座舱交互、底盘控制等全域功能的协同进化，标志着汽车从“功能载体”向“智能伙伴”的跨越式发展。本文将从技术架构、核心突破、应用场景三个维度，全面解析这一里程碑式创新。
一、从域控到“整车大脑”：技术演进的核心逻辑
1.1 全域AI的进化路径
2025年CES上，某汽车集团首次提出“全域AI”概念，旨在通过AI技术重构汽车研发全链路。彼时，行业普遍面临智能域割裂问题：智驾系统、座舱交互、底盘控制等模块各自为政，数据与模型无法共享，导致用户体验碎片化。例如，用户需通过不同入口操作导航、空调、驾驶模式，且系统无法根据实时路况自动调整车内环境。
全域AI 2.0的核心突破，在于构建了统一的“整车大脑”架构。该架构通过分层设计，将宏观任务规划与精细化决策解耦：上层采用多模态大模型，整合语音、视觉、传感器数据，生成全局任务指令；下层集成动作专家与世界模型，负责具体执行与动态修正。例如，当用户发出“前往机场”指令时，系统可同步规划最优路线、调整座椅角度、预冷车内温度，并实时规避拥堵。
1.2 WAM世界行为模型：技术基石的三大创新
支撑“整车大脑”的是某汽车集团首发的WAM（World Behavior Model）世界行为模型，其创新点体现在三方面：
- 统一数据与模型层：打破传统域控架构的数据孤岛，将智驾、座舱、底盘等模块的数据流与模型参数统一存储，支持跨域特征提取与联合优化。例如，座舱语音指令可直接触发底盘扭矩调整，实现“语音控车”的毫秒级响应。
- 分层决策架构：上层大模型负责任务理解与全局规划，下层动作专家模型负责具体执行。以“自动泊车”场景为例，上层模型识别车位类型与周边障碍物，下层模型控制转向、油门、刹车，实现“感知-规划-执行”的全链路闭环。
- 人类在环价值函数：引入人类意图理解与体验评估机制，使系统能根据用户历史行为、情绪反馈动态调整决策策略。例如，系统可识别用户对驾驶风格的偏好（激进/保守），并在自动跟车时调整车距与加速曲线。
二、智能体与引擎：架构重塑的双重引擎
2.1 智能体化：“1+2+N”协同框架
全域AI 2.0首次提出“1+2+N”全域多智能体协同框架，其设计逻辑如下：
- 1个整车级超级智能体（Eva）：作为用户唯一交互入口，Eva整合了语音、视觉、触觉等多模态交互能力，支持自然语言对话与上下文理解。例如，用户可说“我有点冷”，Eva自动调整空调温度并播放舒缓音乐。
- 2个核心场景智能体：分别负责智驾与座舱场景。智驾智能体可处理高速领航、自动泊车等任务；座舱智能体则管理娱乐、导航、车控等功能。两者通过共享数据与模型实现协同，例如，座舱智能体可根据导航信息预加载沿途充电站数据。
- N个子域专业智能体：覆盖底盘、能源、热管理等子系统。例如，底盘智能体可根据路况动态调整悬架刚度；能源智能体可优化电池充放电策略，延长续航里程。
2.2 引擎化：公共技术引擎的标准化
为提升开发效率，全域AI 2.0将基础AI能力提炼为公共技术引擎，包括：
- 全域感知引擎：整合摄像头、雷达、激光雷达等多传感器数据，实现360度环境感知。支持动态目标跟踪与障碍物分类，为决策提供精准输入。
- 全域记忆引擎：存储用户行为数据、场景偏好、设备连接记录等，支持个性化服务推荐。例如，系统可记住用户每周五下班后的常用路线，并主动提示交通状况。
- 全域决策引擎：基于强化学习与规则引擎，生成最优执行策略。支持多目标优化，例如在保证安全的前提下，优先选择用户偏好的路线或节省能耗的模式。
三、Eva进化：从交互助手到整车智能中枢
3.1 超拟人情感交互的突破
在全新架构下，Eva实现了从“功能模块”到“智能中枢”的质变。其核心技术包括：
- 端到端语音大模型：支持免唤醒、多轮对话与情感识别。例如，用户可连续下达“打开空调”“调低风量”“播放爵士乐”等指令，Eva无需重复唤醒词即可依次执行。
- 动态记忆技术：通过长期与短期记忆结合，Eva能理解用户习惯的演变。例如，系统可记录用户对座椅角度的微调，并在下次驾驶时自动调整。
- 常识推理能力：基于世界模型赋予的常识知识，Eva可处理模糊指令。例如，用户说“我累了”，Eva可自动调整座椅、播放轻音乐、规划最近的休息区。
3.2 舱驾协同与生态连接
Eva的另一大突破是“舱驾协同”能力。通过统一数据流与决策层，Eva可调度导航、驾驶、娱乐等多模块，完成复杂任务。例如：
- 任务托管：用户可说“明天早上8点接上朋友去机场”，Eva自动规划路线、设置闹钟、调整车内温度，并在出发前10分钟启动车辆预热。
- 跨端服务调度：Eva可连接手机、智能家居等设备，实现“车家互联”。例如，用户在下班途中可通过Eva提前开启家中空调。
四、技术落地：开发者与企业的实践路径
4.1 开发框架与工具链
为降低开发门槛，某汽车集团提供了全域AI开发套件，包括：
- 仿真平台：支持虚拟场景构建与算法验证，开发者可在不依赖实车的情况下测试智能体性能。
- 模型仓库：提供预训练的多模态大模型与动作专家模型，支持快速微调与部署。
- 数据标注工具：自动化标注传感器数据，提升训练效率。
4.2 企业级应用场景
对于车企而言，全域AI 2.0可应用于：
- 高端车型差异化竞争：通过超拟人交互与舱驾协同，提升产品溢价能力。
- 售后服务优化：基于用户行为数据，提供预测性维护与个性化推荐。
- 共享出行服务：通过Eva的生态连接能力，实现车辆与交通、能源系统的协同调度。
全域AI 2.0的发布，标志着汽车智能化进入“整车大脑”时代。其通过数据与模型的深度融合、智能体与引擎的架构创新，实现了从被动执行到自主决策的跨越。对于开发者而言，这一体系提供了低门槛的开发工具与丰富的应用场景；对于企业用户，则意味着产品竞争力的全面提升与商业模式的革新。未来，随着技术的持续演进，汽车将真正成为“懂你、陪你、为你”的智能伙伴。