文章核心观点 - 吉利在2026年CES上发布的WAM世界行为模型是一项标志性技术突破 有望重塑未来5年智能汽车竞争格局 引领行业从硬件堆砌转向软件智能价值竞争 [2][33] - WAM模型通过构建统一的整车超级大脑 解决了行业长期存在的“单点智能”和“信息孤岛”问题 使汽车具备主动思考和协同执行能力 [6][9][38] - 该技术不仅提升了产品体验和安全 也为公司带来了价值溢价和降本增效潜力 并推动中国汽车产业从技术追赶者向标准定义者转变 [26][27][56] 行业现状与痛点 - 当前行业普遍存在“单点智能”问题 智驾、座舱、底盘等系统各自为政 形成信息孤岛 导致协同困难 是智能汽车升级的最大瓶颈 [6][35] - 具体用户痛点包括：系统间认知不统一（如雨天底盘介入减速但智驾保持原跟车距离）、语音交互机械僵化（如无法理解“我有点冷”的复合需求）、以及缺乏场景化主动服务（如检测到疲劳驾驶但座舱无响应） [5][35] WAM技术架构与原理 - WAM本质是给汽车安装统一的超级大脑 让所有系统听从同一指挥、使用同一逻辑思考 其核心作用是建立整车统一的“认知” [8][9][38] - 该技术基于吉利2025年发布的全域AI技术体系框架 并在2026年的全域AI 2.0中作为核心内核落地 公司用一年时间实现了从框架到内核的工程化落地 [10][39] 核心技术突破：智能体化与引擎化 - 智能体化：使汽车从被动响应模块进化为能主动思考的伙伴 用户只需表达核心需求（如“接上朋友去适合聊天的餐厅”） 系统即可自主拆解任务并协同智驾、座舱、生态、能源等智能体执行 能应对无限组合场景 而非预设固定程序 [13][42] - 引擎化：将感知、认知、记忆、决策等基础AI能力提炼为标准化的公共技术引擎（如全域感知引擎、全域记忆引擎）供所有智能体调用 确保了认知逻辑的一致性 [14][43] - 测试数据显示 相较于全域AI 1.0 2.0版本响应速度提升40% 复杂场景处理准确率提高35% 用户操作步骤减少60% [17][46] 用户端核心价值与体验提升 - 安全维度飞跃： - 硬件上标配5颗激光雷达加31颗感知元件 配合双Thor芯片的1400TOPS算力 恶劣天气下能精准识别150米内行人与车辆 识别精度达99.9% [18][47] - WAM具备主动预判能力 可预判孩童横穿马路、货车转弯半径等风险并提前采取措施 实测使复杂路况事故率降低60% 碰撞预警准确率超95% 紧急避险成功率较传统智能车提升45% [20][49] - 交互进入自然对话时代： - WAM赋能的Eva智能中枢能理解自然语言和情绪 例如用户说“我有点冷”会联动开启空调、座椅及方向盘加热 说“周末带家人去郊外露营”能自动规划路线、计算能耗并联动生态服务 [21][50][52] - 个性化与持续进化： - 全域记忆引擎能整合全场景偏好数据 实现千人千面设置（如自动识别不同家庭成员并切换对应模式）并实现车家无缝互联 [17][23][46][52] - 通过数据飞轮和OTA升级 车辆可全生命周期进化 据公司测算3年内智能水平可提升50%以上 功能迭代次数是传统汽车的3倍 未来可通过OTA解锁更高级别自动驾驶功能 [24][26][53][55] 对公司及行业的战略影响 - 改变竞争模式：推动行业竞争焦点从“硬件堆砌”和“价格内卷”转向“软件智能价值” 搭载WAM的车型售价有望提升15-20% 形成以价值驱动研发投入的正向循环 [26][55] - 提升运营效率：通过数字孪生与虚拟测试可模拟99%的测试场景 一天完成相当于实车一年的工作量 能使单车型研发成本降低3-5亿元人民币 研发周期缩短40%以上 [27][56] - 定义行业标准：标志着中国车企从技术追赶者向下一代智能出行标准定义者转变 中国已形成完整的智能驾驶产业链（芯片、激光雷达、算法等）为智能化转型提供支撑 [27][56] - 助力全球化：2025年前三季度中国汽车出口495万辆 同比增长14.8% 出口模式正从单纯卖车转向技术、标准与供应链的协同输出 [27][56]