吉利EVA Cab原型车发布 全域AI 2.0驱动未来智能出行
在2025北京国际车展的舞台上,吉利汽车集团重磅发布了其面向未来出行的革命性产品——中国首款原生正向开发的「Robotaxi」原型车Eva Cab。作为吉利全域AI 2.0技术体系的集大成者,Eva Cab的亮相不仅重新定义了智能出行的新标准,更以其开放协同的生态战略与全球化视野,引领新能源汽车产业迈入“具身智能”的全新纪元。

Eva Cab的设计理念根植于深厚的东方哲学。“天圆地方,容纳万象”的灵感,通过高门大户式的对开电动滑门与独特的对向座舱布局得以完美诠释。这一设计实现了从传统“以驾驶者为中心”到“以乘员空间为核心”的根本性转变。其带来的优势显而易见:极致宽敞的内部空间,以及将激光雷达、传感器等核心感知硬件无缝融入前脸与车身智能集成区的精妙设计,让安全守护变得无处不在。座舱内,银河天幕、星河泛舟门板、兰亭曲水扶手等匠心细节,将前沿科技与人文关怀深度融合,为智能出行工具赋予了情感与温度。
技术基石:量子架构与超强算力平台
支撑这一切前瞻设计的,是吉利硬核的底层技术实力。Eva Cab率先搭载了全球首个“量子级AI电子电气架构EEA 4.0”。该架构的核心在于,运用量子加密技术构建了覆盖车端与云端的全链路安全防护体系,全面保障蓝牙钥匙、远程车控、OTA升级等高频率交互场景的安全。尤为值得关注的是行业首发的SOVD车云一体诊断技术,它构建了一个贯穿车辆全生命周期的主动式健康监测与防护体系。
基于EEA 4.0的强大平台,车辆集成了英伟达SuperChip、Thor U及高通骁龙8797三大顶级算力芯片,总算力突破3000TOPS大关。这为高阶自动驾驶(L4级)提供了堪称冗余的算力保障。得益于此,其搭载的WAM世界行为模型参数量提升了7倍,推理帧率提升了3倍。这意味着车辆的环境感知能力更为精准、行为预测更为前瞻、决策控制更为敏捷高效。
感知与执行:突破自动驾驶能力边界
拥有强大的“中央大脑”之后,还需要极致的“感知器官”和可靠的“执行系统”。在感知硬件上,Eva Cab配备了全球首款“2160线数字化激光雷达”。作为可量产的首个“千线级”超长距激光雷达,其每秒2592万点的成像能力与高达600米的最远探测距离,重新划定了自动驾驶的感知能力边界。
在执行层面,车辆搭载了行业领先并率先实现量产的L4级自动驾驶软件方案——“千里浩瀚G-ASD L4”。该系统目前已在公开道路上实现无人接驳运营,能够满足酒店、机场、商务区等特定场景的出行需求。随着软件算法与后续将深度融合的“超级Eva”智能体持续迭代,Eva Cab正逐步进化为一个“能感知、会思考、可决策、善执行”的真正意义上的智能出行机器人。

生态愿景:构建天地一体化智能网络
吉利的战略布局,远不止于打造一辆智能汽车。其目标是构建一个宏大的“地面出行+低空飞行+低轨卫星”天地一体化科技生态,最终形成无缝衔接的立体智能交通网络。实际上,相关商业化验证早已展开。去年12月,曹操出行发布了全球首个绿色智能通行岛;在杭州、苏州等城市,Robotaxi的试运营已超过一年,充分验证了千里浩瀚G-ASD L4系统的可靠性、安全性与实用性。
根据规划,到2027年,吉利将推出Eva Cab的曹操出行定制版,加速其规模化商业落地进程。未来,Eva Cab将深度融入这一天地一体化生态,与城市智慧交通系统、低空飞行汽车、低轨卫星通信网络等协同作业,共同向“零等待、零拥堵、零事故”的未来智能出行愿景迈进。
战略纵深:全域AI技术体系的持续进化
Eva Cab的诞生并非一蹴而就,它是吉利“智能吉利2025”战略的关键成果,也是其AI智能化战略演进的重要里程碑。回顾过去五年的技术积累,吉利持续在大模型、大算力、大数据等新型基础设施上投入,最终打造出覆盖动力总成、智能底盘、智慧座舱、高级辅助驾驶的全域AI技术体系。2025年1月,吉利发布了汽车行业首个全域AI技术体系,星睿AI云动力、AI数字底盘等创新技术已快速实现量产搭载。
在今年初的CES国际消费电子展上,吉利推出的WAM世界行为模型,标志着其全域AI技术正式进入2.0时代,形成了“1个基础模型+2大智能体+N个场景应用”的全域智能体布局。而在关键的舱驾融合领域,吉利已率先推出了中国首个舱驾融合超级智能体——超级Eva,并已在极氪8X车型上实现量产。
可以这样理解其技术分工:如果说“超级Eva”是车辆的“智慧大脑”,凭借端到端语音交互和VLM视觉大模型,具备超强的环境感知与语义理解能力,能打通车内外服务生态,处理复杂用户指令;那么“千里浩瀚G-ASD 4.0”就是精准执行命令的“智能四肢”,其超高的算法模块化程度支持手势召唤、AI终点领航等前沿智驾功能。据悉,今年这套先进的智能系统将陆续推送至极氪品牌全系、领克品牌多款车型以及吉利银河M9,加速前沿智能科技从高端车型向主流市场的普及与应用。
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