全網(wǎng)首測極氪8X千里浩瀚G-ASD 4.0，1小時(shí)路程0失誤？

給AI提一項(xiàng)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(jí)為WAM 2.0。

WAM 2.0架構(gòu)的特點(diǎn)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(yàn)？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(dòng)線，它讓極氪8X“見多識(shí)廣”，比如系統(tǒng)會(huì)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(duì)方意圖、規(guī)劃車身軌跡、驗(yàn)證可行性。

當(dāng)實(shí)際碰到這種情況，在窄路中需要掉頭時(shí)，極氪8X會(huì)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(yàn)，想要面對(duì)各不相同的場景都能實(shí)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(gè)部門都得開一次會(huì)再向上出一份報(bào)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(dòng)作，整個(gè)決策過程更快。

當(dāng)遇到錐桶擺出的新車道時(shí)，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(shí)，極氪8X還關(guān)注到了對(duì)向駛來的車，防御性停下，等對(duì)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(huì)時(shí)不時(shí)呈現(xiàn)一些決策邏輯的圖片文字。

系統(tǒng)能做到開車時(shí)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(dòng)作和車內(nèi)的智能體EVA共同為我們服務(wù)，后續(xù)EVA也會(huì)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)行非常快，表現(xiàn)更類人。

一鏡到底

點(diǎn)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(duì)危險(xiǎn)大車、人車混流等情況，極氪8X都選擇了最合預(yù)期的動(dòng)作，全程沒有失誤。

比如出發(fā)時(shí)，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(shí)別公交車道都是基操，它還能識(shí)別會(huì)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(shí)，極氪8X迅速向右變道。

這時(shí)候前車也在向右變，這時(shí)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(xiǎn)，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(shí)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(diǎn)領(lǐng)航，人和系統(tǒng)誰更快

新版本還帶了新的功能體驗(yàn)，它的車位到車位功能升級(jí)了識(shí)別興趣點(diǎn)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(dòng)下降，大家不用手動(dòng)降地鎖。

我們做了個(gè)小實(shí)驗(yàn)，在首次去極充站時(shí)，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(dòng)掃碼落鎖。

而系統(tǒng)會(huì)選擇最優(yōu)路徑并聯(lián)動(dòng)自動(dòng)落鎖，居然速度更快，體驗(yàn)更好。

以上是我們的一次小實(shí)驗(yàn)，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(shí)、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(dòng)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(jí)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(dòng)的進(jìn)階，EVA作為AI智能體具備云端傳授的經(jīng)驗(yàn)，還能統(tǒng)一調(diào)動(dòng)思維和行動(dòng)。

同時(shí)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(huì)有更省心的玩法。比如我們直接口述要去某網(wǎng)紅打卡點(diǎn)，讓系統(tǒng)領(lǐng)航抵達(dá)。

體驗(yàn)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(duì)。

智能車，開始越來越像移動(dòng)機(jī)器人了。