在英伟达 GTC 2026 上，吉利把自己的AI路线再次往前推了一步。
3 月 17 日，吉利汽车集团 CTO 李传海宣布，吉利将与 NVIDIA 深化 AI 战略合作，合作范围从过去的智能驾驶，进一步扩展到物理 AI、企业 AI 和工业 AI 三大领域，试图搭建一套贯穿整车、企业与制造体系的智能化底座。
这背后，其实是吉利对「AI 汽车」路径的一次再明确：不只是做一辆更聪明的车，而是把AI嵌入从研发、生产到用户体验的每一个环节。
从「智驾合作」，到「AI 全栈协同」
这次合作最值得关注的变化，是双方关系的升级。
在智能驾驶层面，吉利的千里浩瀚 G-ASD 将进一步融合 NVIDIA 的 Alpamayo、Cosmos、NuRec 等能力，用于模型训练、仿真与验证，同时基于 DRIVE AGX Hyperion 架构推进 Robotaxi 开发。
但更重要的是，合作已经不再局限于车端。
在云端，吉利将引入 NVIDIA AI 超算平台、Nemotron 大模型、NeMo 框架以及 AI Enterprise 套件，用于研发数据处理和企业决策；在制造端，则通过 Omniverse 和 Vision AI 推进工厂自动化与数字化设计。
简单说，吉利正在尝试把「AI能力」从单点功能，变成一整套基础设施。
一个关键变量：WAM 世界行为模型
支撑这套体系的核心，是吉利提出的 WAM（World Action Model）。
相比传统感知+规则的自动驾驶逻辑，WAM 更强调「理解世界」和「预测行为」，让车辆具备类似人类的决策能力。吉利将其称为「整车大脑」，并已经把这套模型应用到智驾、座舱等多个域。
这也是为什么，吉利会把这次合作定义为“物理AI”的落地——不只是识别世界，而是参与和改变世界。
真正的落点：舱驾一体的「超级智能体」
如果说前面还是技术叙事，那么落到产品层面，答案就是两个字：融合。
吉利给出的解法，是「超级Eva + 千里浩瀚 G-ASD 4.0」。
其中，Eva 负责理解与决策，是整车智能体；G-ASD 负责执行，是智能驾驶系统。两者基于同一套 WAM 模型协同工作，打通座舱与驾驶。
这带来的变化，不只是语音更聪明，而是交互方式的重构：
用户不再需要逐条下指令，而是可以用一句模糊表达完成复杂任务。
比如一句「去接孩子，顺便买麦当劳，5 点前到」，系统会自动完成路径规划、辅助驾驶、途中停靠以及泊车等一整套动作。
这套能力，将由极氪 8X 首发搭载。
参数之外，更现实的意义
从数据规模到硬件配置，吉利也在强化这套系统的“底气”。
千里浩瀚 G-ASD 背后，是 1000 亿级模型参数、850 万辆车的数据积累，以及包括沃尔沃事故数据库在内的安全数据；在硬件上，高配方案采用双 NVIDIA Thor 芯片（1400 TOPS）+ 5 颗激光雷达。
但相比这些参数，更关键的是一件事：
吉利正在尝试把「舱驾一体」，从概念变成可量产的产品形态。
