2026-03-23 14:08 
易车讯 日前，易车编辑对智己汽车CTO项娇以及智己汽车品牌与用户高级总监焦樵进行了采访，项娇和焦樵对智己超级智能体发布会上公布的诸多新技术进行了详细解读。
智己汽车品牌与用户高级总监焦樵
智己汽车CTO项娇
问：今年行业对线控底盘的讨论热度非常高，不少人甚至将2026年视为“线控元年”。在您看来，线控底盘的核心必要性是什么？智己在这方面具备哪些具体的竞争优势？
项娇：我确实能够感受到，媒体老师们对线控底盘和线控转向这类核心“黑科技”的技术落地非常关注。其实无论是在行业内还是行业外，大家普遍认为2026年将是中国线控底盘技术大规模上车的元年。今年，国家层面也陆续发布了一系列相关标准，为这项先进技术真正实现安全、规范化应用提供了指引。在我看来，标准的出台背后反映的是一种明确的产业趋势。我们说2026年是“线控元年”，根本原因在于汽车正在全面迈向真正的AI时代。就像我们刚刚在发布会上强调的，没有线控底盘，就不是真正的AI Agent。线控底盘是实现L3、L4级高阶智能驾驶的物理基础。
为什么这么讲呢？这主要源于线控底盘的几个关键特性。首先，它的响应速度极快，比传统的机械连接方式快了4倍以上，同时控制精度非常高，这为高阶智驾系统对车辆动态的精准控制提供了物理保障。更为关键的是它的安全性和高可靠性，我们称之为面向高阶智驾的“原生安全”。比如我们发布会上提到的安全性达到10FIT，也就是10亿小时内的失效率低于10次，加上整车系统级的三重冗余安全设计，这些都为高阶智驾提供了坚实的安全底座。
在座的老师们不知道有没有体验过我们搭载线控底盘的车，就像刘涛总说的那样，从驾驶体验来看，这也是一个“旦用难回”的技术。大家开过之后会发现，车辆在低速时变得极其灵活，比如只需打半把方向就能在狭窄弯道半圈轻松掉头，让超5米长的大型旗舰SUV，拥有4.85米超小转弯半径，比家用小型车Polo还要灵活。而到了高速行驶时，转向比会自动调整，让车辆恢复到非常稳健的状态。这种在驾驶体验上兼顾灵活与安心、舒适与安全的黑科技，我相信会成为2026年让大家趋之若鹜的一项技术。
说到智己汽车在这方面有什么优势。首先，最根本的底气来自于我们上汽集团70年的造车底蕴。底盘技术是汽车的核心，这70年来我们在底盘技术、调校经验和海量数据上的深厚积累，使得我们早期在底盘领域的投入，今天能够转化为实实在在的成果。一个有力的证明是，上汽集团是“线控转向新国标”的牵头制定单位之一，这充分体现了我们的技术实力。因此，我们有能力开发出完全符合新国标，甚至在安全性能上超越新国标要求的产品，给用户带来充分的安心感。
其次，优势来自于智己品牌一贯的追求——把车做得“好开”。在每一个细分市场，我们都致力于让用户感受到智己的车就是好开的车。我们矢志不渝地在打磨驾驶体验。刚才有不少媒体老师、潜在用户在现场体验完我们的线控转向车型后，都对它爱不释手。
我再补充几个具体的数据和例子。
第一，在安全上不放松，以超越行业标准为目标做到最好。刚才提到的10 FIT是一个指标，三重冗余也是一个例证。国标通常只是要求转向系统的双重冗余，从信号、执行器、电源等等各阶段双重冗余，但我们基于“灵蜥数字底盘”后轮转向能力，很早实现了6自由度全域数字化控车，因此做到了三重冗余。这就带来了一个实实在在的安全保障：假如在120km/h的高速行驶中，前轮转向突然失去控制，我们依然可以依靠后轮转向和单点制动，确保车辆在高速状态下安全地靠边停车。
第二，我们还在国标制定过程中提出了更严苛的要求，并与中汽中心合作完成了可靠性挑战。发布会上没有说具体的数字，大家可以知道的是，我们在160公里/小时的高速状态下进行故障注入测试，检验冗余系统是否生效；在-28℃到50℃的极端温度区间进行连续大角度变向，测试性能衰减。最终结果是，我们的系统性能衰减小于1%。整个研发过程严格遵循ISO26262功能安全和预期功能安全要求，最终通过了超过11400项的系统级实验，才将这套产品交付给大家。
所以，总结一下刚才提到的问题：安全是我们的底气，体验是我们的王牌。我希望无论是媒体老师还是我们的用户，都能喜欢上这套系统。
问：项总您好，我想接着刚才提到的线控转向安全再请教几个问题。您刚才讲很多硬件层面的冗余，不知道软件层面是不是也需要冗余和备份？另外，如果系统真的发生失效，这套备份机制具体是如何工作的？
项娇：我们的转向系统是一个整体，它的硬件和软件其实是密不可分的。您观察得很准确，硬件部分的冗余确实相对容易理解，比如电源、信号、执行器，我们多备份一套就可以。而软件层面的冗余要复杂得多，除了备份模块，还需要有监控模块。这也正是为什么我们需要通过完整的工程体系来保障系统安全。比如我们刚才提到的功能安全标准ISO 26262，以及对预期功能安全的要求，都是为了保证在软件层面，冗余模块、监控模块以及仲裁逻辑等都能够正确、可靠地工作。只有在这样的体系保证下，软件的冗余设计才能真正起到作用。
问：这次发布的IM Ultra Agent可以说是本次发布会的核心产品之一。但我们注意到，行业内不少竞品也开始接入类似的智能大模型语言助手。我们的核心优势主要体现在哪些方面？进一步说，这样的智能Agent对于整个行业未来的发展，又意味着什么？
项娇：我相信今天我们所处的时代，已经清楚地指向了一个方向——AI智能化的时代正在加速到来。汽车行业正经历一场“百年未有之大变局”。如果说前半场是能源的革命、新能源化的变革，那么后半场就是智能的革命，更进一步说，是AI人工智能驱动的汽车革命。正如您刚才提到的，目前很多车企都在关注如何用人工智能为汽车赋能。但最核心的问题在于：我们到底希望汽车变成怎样的AI产品？我相信大家能理解我们在发布会上表达的那个朴素愿景：我们希望这辆车，能真正成为我们的“司机”和“助理”。
过去的语音交互，本质上还是“指令式”的：你发出命令，它执行操作。这其实并没有真正用上人工智能的能力。而我们今天所追求的，是让车理解你的意图，并主动帮你把事情办好。也就是说，从“用语音操作车”进化到“和车对话”，让它懂你，并且在全域范围内代劳你的需求，我们称之为“全域代劳”。
谈到优势，我们可以从三个层面来看。刚才我们也提到，线控底盘是物理基础，智驾系统像“小脑”，负责执行和控制，而大模型则是“大脑”，负责理解意图。
我们的第一个优势，在于底层的物理基础。我们有上汽集团70年的造车积淀，尤其是在智能线控底盘方面，拥有非常扎实的技术积累。
第二个优势，在于大模型的能力。很多人可能忽略了，阿里巴巴也是我们的创始股东之一。阿里为我们提供了千问大模型，而千问在今天开源模型中的表现，说它是中国最强，应该没有太大争议。有如此强大的模型能力作为支撑，我们对用户意图的理解能力，是值得期待的。
第三个优势，在于我们对未来交互形态的判断和布局。我们已经意识到，未来用户的数字生活，很可能会进入一个“NO APP”的阶段，也就是不再需要频繁切换各种应用，而是通过一个统一的AI入口来聚合所有生态服务。谁能聚合起这个入口，谁就掌握了主动权。今年春节期间，千问的火爆程度也让我们看到了它的成长速度和用户接受度，这是我们另一个重要的优势。
作为汽车人，我们还要思考的是：如何用新的架构把这些能力整合起来。我们之所以发布IM Fusion Nova智能架构，就是为了用“异构融合”的方式，把来自不同技术路径、不同来源的模型能力整合在一起，在保障安全的前提下，实现信号的无缝流转，同时做好隔离与仲裁，最终让它真正发挥出一个“司机助理”的作用。至于大家关心的具体场景和体验，不久之后，大家就能在实际使用中感受到。
问：我注意到现在AI有几个热点。一个是所谓的“养小龙虾”现象，大家都在尝试做这件事。另一个是“3·15”晚会上曝光的“AI投毒”问题，这也反映出一个未来的潜在风险。我想请教的是，随着AI Agent上市，无论是从物理层面如何保证安全性，还是从内容层面如何防范“投毒”，智己和上汽在这方面有什么具体的考虑？
另外还有一个小问题。我们常说汽车行业的下半场是从电子化过渡到智能化，更具体地说是AI智能化的竞争。有一家车企直接把AI写进了品牌名字里，再往前看，四五年前埃安也谈过类似的概念。这让我产生一个顾虑：大家的竞争会不会变得非常同质化？在您看来，AI的介入是会引发新一轮的同质化竞争，还是有可能基于AI本身的特性形成差异化？对智己来说，我们的差异化优势又体现在哪里？
项娇：我先回答第一个问题。大家确实对“小龙虾”这个现象很关注。您刚才提到的安全担忧，其实正好从另一个角度说明了大家为什么会对它感兴趣——因为它确实能帮我们做事，大家觉得有用、受用，才会让它“热”起来。但我们必须清醒地认识到，车是一个交通工具，它关乎我们自身的安全，也关乎所有交通参与者的安全。所以，AI上车这件事，我们必须坚持汽车人“安全为本”的初心。
这个过程中，光有初心是不够的，我们必须用技术手段来解决问题，让AI既能为我们服务，又符合安全性的要求。这和刚才聊到的线控底盘是一个道理：我们必须用体系化的方式来保障安全，而不是把安全挂在嘴上。具体来说，我们在开发过程中，严格执行包括信息安全、网络安全、软件升级安全等一系列标准体系，比如欧洲最严格的R155和R156法规。对于人工智能和智能驾驶辅助系统，预期功能安全也是我们重点考量的方向。我想先强调的是，我们有完整的体系化保障。在这个基础上，我们还有具体的技术手段来落地。
我试着用比较通俗的方式，跟大家分享我们有三种方向做好相关的安全保障。
第一个方向，我们叫“断舍离”。我们在硬件层面通过Hypervisor虚拟化技术，对AI执行的域做严格的分区管控。AI并不能像大家想象的那样，直接触达车辆的任何任务。所有通过联网进来的指令，都要经过我们的Hypervisor进行“断、隔、离”的处理，确保只有安全、合法的任务和指令才能真正触达车控层面。
第二个方向，我们叫“红绿灯”。我们在AI的外层，部署了一个实时运行的规则引擎。这个引擎就像一个交通红绿灯，当一个任务或指令进来时，它会实时洞察当前车辆的状态——比如是不是在P档、车速有多快、周边环境如何——然后根据严格的规则来判断这个指令能不能被执行。比如，近期网上热议的“行驶中能否语音关闭大灯”，在智己车上，如果你说“帮我关大灯”，系统会明确提示你“需挂P档方可操作”，从规则上守住安全底线。
第三个方向，我们叫“黑盒子”。我们所有运算控制器都支持快照、快速回滚，以及标准日志的快速记录，以此建立起完整的追溯和回滚机制。当然，这只是一个比较简化的工程语言表述，技术层面上的措施远比我说的这些要丰富。总的来说，我们有技术保障，也有体系保障，请大家放心。
“张牙舞爪的小龙虾”不会出现在车上，在车上的，一定是一个标准的、可靠的司机助理。
接下来回答第二个问题，关于同质化竞争。说实话，车企对这个问题的担忧，可能比您更强烈。我们绝对不希望陷入同质化竞争。的确，在AI时代，大家看到的方向有很多是一致的，但我觉得，某种意义上，“快”可能是一个很重要的变量——你快人一步，就能率先建立起自己的生态使用场景，也能率先抢占用户的心智和使用习惯。
所以，回到您刚才问的差异化优势，我们的思路是这样的：
第一，我们有自己独特的资源禀赋。我们把物理层做扎实，把线控底盘这些底层能力夯实。第二，在智能驾驶层面，我们和合作伙伴Momenta一起，找到了属于自己的技术方向和路线。我相信大家最近听到了很多关于智能辅助驾驶的新名词，比如世界模型、VLA等等，我们正在沿着自己的模型和方向往前走。第三，我们有千问大模型和阿里生态的加持。把这些整合在一起，我相信我们一定能够做得更快、更全、也更强。
问：阿里是我们智己的初始股东之一，但现在外界对这方面的了解其实不多。想请教一下，阿里和我们过去都有哪些具体的合作？未来在哪些方向上会有进一步的深度合作？
焦樵：刚才项总在发布会上特别隆重地感谢了我们的创始轮投资者——阿里集团。正因为有阿里的支持，我们才得以实现千问大模型的首发上车。
大家回顾一下，五年前我们开始一起创办智己汽车，这五年来，大家在智己身上可以看到，我们在智能化方向上是持续演进、不断深耕的。而发展到今天这个时间节点，当智能驾驶的技术底座已经日趋成熟，叠加AI大模型的整体爆发，我们会发现——智能时代的“超级智能体”时代真的来了。我可以这么说，到了2026年的今天，是阿里正式登场的时刻，是阿里带着它整体的生态，包括它最强的大模型能力，全面赋能智己的时刻。
今天发布会上我们为大家畅想的那些场景——通过一句话指令让车全域代劳，让Ultra Agent成为真正的司机助理所有这些体验的实现，绝对离不开阿里的全力支持。这是我们独有的禀赋，也是未来我们可以给消费者带来丝滑体验的底气所在。
更具体的功能和应用，大家可以关注我们后续的发布会，包括接下来新车型的发布。今天我们对于未来科技的畅想，对于Ultra Agent司机助理1.0的落地，无论是在日常通勤，还是带小孩出行的场景里，你只需要一句话、一个指令，它就能感知你的意图、理解你正在使用的场景，然后完成一系列操作。将来随着上汽和阿里的合作不断深化，我们能实现的场景，大家可以尽情想象。
问：我想问一下项总两个问题。第一个是关于和Momenta的合作。最近行业里关于“世界模型”“VLA”这些概念讨论得越来越多，想请教一下，咱们的IM AD ZETA和其他家的相比，区别在哪儿？它的核心优势是什么？
第二个小问题，和千问大模型深度合作之后，大模型驱动的Agent确实能力很强，但我们都知道，玩这种智能体是要花钱的——token的调用费用其实不低。随着千问这种级别的大模型上车，token的消耗量肯定会大幅上升。未来会不会因此带来使用成本的增加，或者说这种成本压力怎么消化？
项娇：我先回答后面那个关于成本的问题。我们做这件事的初衷，是希望能给用户带来真正好的体验。在今天这个阶段，我们其实更担心的是用户不去用，而不是token花了多少钱。我相信这也会成为至少中国AI行业未来的趋势——我们要让大家把AI真正用起来，而不是因为几个token的费用就阻碍了它的普及和发展。
而且随着AI能力的提升，我们可以畅想一下，当车真正实现和生态的连接、和万物的连接，车作为一个终端，一定能创造出更多的消费价值。当这些价值产生之后，无论是对于车企，还是对于我们投放的产品，甚至是对于消费者本身，都会带来更高的回报。所以我们现在的思路很简单：先投入，再产出。先把体验做起来，价值自然会随之而来。
再回到第一个问题，关于ZETA大模型。我相信大家现在对智能驾驶辅助系统的关注度非常高，在座的各位媒体老师对Momenta的系统应该也不陌生，无论是它的飞轮系统，还是世界模型，大家都比较熟悉。Momenta在今天中国的智能驾驶辅助系统里，绝对是第一梯队的玩家，我们用户对我们系统的认可，也在发布会上有过展示。
我们在会上简单介绍过“世界模型”的概念。简单来说，通过世界模型，我们可以构建一个虚拟世界，对各种各样的场景和corner case进行重复性的模拟、训练和学习。这比单纯依靠人工标注数据去解决那些长尾问题要高效得多。它最大的优势就是能快速提升系统的能力。
尤其是强化学习机制的引入，通过奖惩机制，可以让整个系统在策略上超越人类。如果沿用传统的机器学习方式，我们不仅需要大量人工标注数据，而且模型的表现基本被这些标注数据的质量锁死了。但今天，通过强化学习，我们可以让模型突破原本数据的边界，这是非常关键的一点。
我可以用一个简单的数字来帮大家理解：在智己和Momenta的合作中，我们利用好高算力平台，可以让车端模型搭载更高的参数量。在今天这个阶段，一个最朴素的认知是——模型的参数量越大，它的性能通常就越好。我们在发布会上也提到了，我们现在的模型参数是IM AD的三到四倍。而依托于更大的参数规模，再结合世界模型和强化学习的能力，我们未来性能的表现，可能会有20倍以上的提升。所以我希望大家可以期待，我们会带来一个更好的辅助驾驶系统给到大家。
问：今天发布会上放出了一个极为重磅的信息就是LS8，定位是“跨时代科技旗舰SUV”。我们整场看下来，确实感觉非常“顶”——最新的线控技术、最新的千问大模型，还有刚才项总提到的高算力智驾平台。能不能稍微剧透一下，这款车叠加了这么多旗舰功能，价格大概会在什么区间？
焦樵：说实话，我特别想剧透，也特别有冲动现在就告诉大家。大家可以注意到，今天这场发布会，我们99%的时间都在讲技术底座、讲技术突破。为什么我们要专门开这样一场发布会？其实是因为，今天项总在台上和大家交流的这些科技内容，包括我们背后的一些研发逻辑，比发布会上讲的还要更硬核、更充分，发布会已经是“省流版”了。
我们之所以这样安排，是因为如果把这么多顶尖的技术突破，加上预售信息、配置、价格全都堆在一场发布会里，时间会非常长，也会让大家有些“失焦”。所以我们决定提前一周，先把技术这道“硬菜”端出来，告诉大家我们到底在做什么、底牌是什么。而今天为大家正式揭晓的智己LS8，定位就是“跨时代的科技旗舰SUV”。
中国消费者对一台SUV的期望其实很简单，尤其是在今天这个时代，就是“既要、又要、还要”。所以我们在这款车上，不仅要做技术突破，更要在配置、空间、用户体验，甚至价格上，给到大家一个非常有诚意的答案。具体价格我今天确实没法直接说，但我可以绕着跟大家聊几句。
首先，这台车一定是一台“最严选的智能旗舰”。今天项总发布的这些首发技术、硬核科技，都会在LS8上逐步率先落地。从技术底座到未来畅想，LS8绝对担得起“科技旗舰”这四个字。
其次，它还是一台大家非常关注的“最好开的8系旗舰”。它的尺寸确实不小，我们有5座和6座版本，之前抢先体验的潜在用户和媒体朋友反馈，空间非常大。但这么大的一台车，大家日常用的时候肯定希望它灵活、好开、好停。开起来要轻松愉悦，不能因为尺寸大就有负担。
今天我们官宣它会率先搭载线控底盘技术，也会配备我们的看家本领——后轮转向，和LS9一样是双向24度。大家体验过LS9的都知道，那台车开起来非常灵活，而比它小一号的LS8，开起来一定像小车一样灵活。它会是“最好开的大6座”“最好开的大5座”这样的8系旗舰。
当然，SUV空间一定要到位。我们相信它会成为“最能装的8系旗舰”。具体能装多少箱子、多少行李，很快大家就能看到——真的是“空间怪兽”。五座版的二排空间非常夸张、非常奢侈；六座版是真正的六座，每一位乘客都有舒适的乘坐空间。五座版的后备箱也非常实用，我们这次还加入了很多巧思，比如高尔夫球杆、户外装备、行李、婴儿车、玩具车，统统可以轻松装进去，而且有专门的收纳位置。还有一些魔术储物空间，能给收纳控带来惊喜。这个级别里，它绝对是最能装、最好装、最能满足大家对SUV基本需求的一台车。
从前面透露的这些信息来看，它“最严选”、“最好开”、“最能装”，颜值也非常高级。之前有人给LS9起外号叫“陆家嘴大揽胜”，这次看到LS8之后，大家觉得它更年轻、更运动、线条更流畅，就送了它一个外号——“陆家嘴揽运”，我们觉得还挺贴切的。
这样一台车，我们相信一定会给到一个非常有诚意的价格。今天我们也可以先透露一句：它是一款30万内必入的8系旗舰爆品。具体是多少？不用等太久，下周三3月26日，一周之后就会揭晓。到底是多少钱、配置有多满，希望大家和我们一起期待。我相信答案一定是：它是一款真正的8系旗舰，也一定是一款“超级爆品”。
问：今天发布会重点提到了线控转向、线控底盘，你们把它定义为Ultra Agent的基石和底座。我们看到在美国，特斯拉的量产版Model 3和Model Y已经实现了FSD+Grok的舱驾一体，但Model Y并不是一款采用线控转向、线控底盘的量产车。所以我想请教一下，对于舱驾一体或者L3、L4级别的高阶自动驾驶来说，线控转向、线控底盘和舱驾一体架构之间，到底是强耦合的关系，还是可以解耦的？特斯拉马上要推的Cybercab，是没有方向盘的。没有方向盘，是不是一定意味着它采用了线控转向？特斯拉目前并没有公布这方面的信息。想听听您的看法。
项娇：我听我的同事说过一句话：你站在旧世界看新世界，还是站在新世界改造旧世界？这句话放在这里的意思是，我们并不是说传统的转向系统、制动系统完全不能承载高阶智驾。它们可以通过加装各种辅助模块、添置冗余模块，来实现对高阶智驾的承载。但它绝对不是最佳的物理基础。这一点，所有做汽车工程的人，应该是有共识。
您刚才举了特斯拉的例子。我们可以回想一下，在全球汽车工业体系中，率先把线控转向导入量产车的，恰恰也是特斯拉。而您观察到的那款新发布的、没有方向盘的无人化车型，一般来说也是采用线控技术来控制的。这些事实其实都在告诉我们：线控底盘，一定是承载高阶智驾、承载L3、L4级别自动驾驶的最佳物理基础。
原因就在于它具备的几个关键能力，如原生安全性、可靠性和电信号传递的敏捷性。还有一点很重要，在L3、L4的工况下，人是可以不参与驾驶的。这种情况下，线控系统通过信号来传递指令，既排除了人机共驾过程中可能出现的干扰，又保证了传递的精准和准确。这些都是它成为最优解的底层逻辑。
问：刚才听到您介绍咱们的线控转向有三套备份，我想提出个疑问：这三套备份，是把同一套东西做了三份，还是做了三套不一样的东西？如果是把同一套系统复制三份，那某一个系统里的BUG，可能会被重复三次。在某个极小概率的情况下，就算你做了三重备份，也可能三个BUG同时出现。这会引出另外一个问题：如果我们是把三套不同的系统放在一台车上，那就相当于我们花了两份的钱，做了一台车。刚才您也提到要考虑成本问题，那这个成本你们是怎么覆盖的？
项娇：您这个问题问得很专业。熟悉功能安全体系和要求的人都知道，我们在做安全冗余设计时，首先要避免的，恰恰就是您刚才提到的那个风险——把同样的系统重复两遍，因为那样确实存在同一个失效机制被复制的可能。
所以，我们所说的“三套备份”，并不是简单地把同一套东西复制三份。在最基础的层面上，我们采用的是不同的线路走向、不同的处理逻辑、不同的实现方式。这是我用最简单的方式来回答这个问题，当然，工程内部的复杂程度，远比我这几句话要深得多。
除此之外，我们在做整个系统设计的时候，充分利用了今天已经具备的数字化底盘基础。也就是说，当我们已经能够通过一个统一的数字化VMC来对车辆的制动、驱动、后轮转向进行集中控制时，我们就可以在系统级、整车级的层面，再提供一层冗余。
我提到的“第三重冗余”，大家可以这样理解——它并不是线控转向系统自己在内部又多了一层备份，而是我们利用好后轮转向系统、线控制动系统，把它们整合进来，形成一层整车级的冗余备份。而且，有意思的是，当我们用这种整车级的方式来做冗余时，成本并没有增加。
至于您关心的成本问题，我们是这样考虑的：面向未来的高阶智驾，我们认为，原生就具备安全能力的线控底盘，比起用传统底盘去额外增加各种模块、堆叠各种要求来满足高阶智驾——尤其是在AI时代的要求下，反而是成本更低的路径，因为后者的复杂度、开发成本、验证成本，其实更高。
问：首先恭喜我们今天发布了超级智能体。我们也看到，不管是理想还是小鹏，他们也在做类似的事情，而且在组织架构上做了相应的调整。比如小鹏成立了一个通用的技术中心，理想是按照具身智能的逻辑去重构组织。这两家的一个共同点，就是都在努力打破部门之间的壁垒。想请教一下，我们在组织架构上是如何应对的？
第二个问题，用了Agent之后，对算力的要求肯定是越来越高的。我们接下来整个算力的规划是怎样的？是越高越好，还是需要有所取舍？另外，这个Agent未来是会运用到其他车型上，包括那些算力相对低一些的车型，还是只会搭载在高算力车型上？
项娇：第一个问题问的是CTO怎么带团队、技术组织怎么设计。您的观察很敏锐——今天我们谈“三域融合”，它不只是体现在产品端，也不只是体现在研发端，它同样体现在工程团队的组织方式上。
可以跟大家透露一点，我们其实一直在做组织变革。我们经常说一句话叫“水无常势”，组织的形态也要跟着技术走。就在春节之前，我们刚刚做了一次比较大的技术组织调整：把原来分布在智驾中心、软件中心的一些团队重新整合，单独成立了一个“AI产品部”。这个部门是由CTO直接领导的，目的是为Ultra Agent的开发提供组织保障，把所有相关的能力集中赋能。
为什么需要这样一个统一的组织？因为Ultra Agent涉及的面非常广——既有传统领域，比如底盘开发；也有电子电气架构；还有智驾和智舱，确实需要一个跨领域的统一组织来保证整体的开发效率和协同。
当然，我个人认为，这次调整绝不会是最后一次。我们今天面临的技术还在快速变革，研发的组织形态也一定会不断地向它靠拢。这是第一个问题的回答。
第二个问题是关于算力的，问得很好。
前几天英伟达黄仁勋在发布会上也提到，今天对算力的需求不仅没有停止，反而在加速增长。从端部来看，智能汽车对算力的要求还会进一步提升。今天用的平台，我相信未来还会有更好的平台出现。从端部算力的演进来看，远还没有到尽头。如果回看过去三五年，大家会明显感受到，车端算力提升的速度是在加快的，这是第一点。
但我也想提醒大家，买车的时候也不用太焦虑。因为今天我们讲的AI智能体，一定是“端云一体”的——不要忘了，我们还有一朵云。刚才有老师问token贵不贵，也是类似的逻辑。来看看今天我们的AI智能体，一定是端和云协同发展的。我们会尽可能地把云端的能力，赋能给那些端上算力有限的车型，甚至是暂时没有那么大算力的车。大家可以放心，很多智能化的体验，在端上算力相对低一些的车型上，也一定能够体现出来。
问：想请教一下两位领导，最近有没有关注到存储行业芯片短缺的问题？这个问题会不会对我们后续超级智能体的上车，以及下周LS8的定价产生影响？
项娇：我以为只有我们行业内的人会特别关注这个问题，没想到媒体老师也注意到了。确实，近期主要是内存存储芯片短缺，当然也波及到其他一些芯片，比如UFS，还有和高算力芯片配套的DDR5这些先进制程的芯片存在短缺的情况。但我想说的是，我们背靠上汽这样一个庞大的集团，供应链保障能力是非常充分的。大家可以放心，我们马上要推出的新车LS8，不会因为这个问题受到影响。
从更长远的角度来看，汽车行业遭遇“芯片荒”，这不是第一次了，也还不是最严重的一次。我们中国人、中国品牌，一定会找到自己的路，做好自己的事，去克服这些障碍。现在国产芯片越来越好，上车也越来越多，我相信这些困难是暂时的，我们一定能克服。
焦樵：关于LS8的定价会不会受影响，其实这个问题已经影响到近期一些3C产品的定价了。大家可以看到，最近发布的一些手机，包括之前已经发布过的，价格其实都在往上走，压力确实非常大。对于我们这样一台超级智能车型来说，肯定也会感受到相应的成本压力。
但同样的逻辑，就像项总刚才说的，我们会通过上汽集团的体系化能力，去消化这部分压力。节奏还是那个节奏，给到消费者的诚意不会变。简单来说，我们会给到一个非常有诚意的价格，也希望大家期待下个礼拜的发布会。谢谢！
问：今年市场竞争非常激烈，技术层面的爆发力也很强。在这样的背景下，我们智己的技术很有特点，品牌也很有格调，那接下来到底是“技术推动品牌”往前走，还是“品牌牵着技术”走？在这个过程中，怎么取舍、怎么定义，才能让我们继续保持独特性，在未来更好地走下去？
焦樵：在如今这么卷的市场环境下，光卷技术不行，光卷品牌肯定也不行。
技术层面，刚才项总也分享了很多。大家努力的大方向其实是一致的，都在往智能化、往AI的方向走。所以我们会看到，很多技术可能是相似的，甚至未来会逐渐趋同。无非是谁先发、谁后发，谁做得更深、谁跑得更快。技术这条路，我们可以一直走下去。回顾一下，智己每推出一款新产品，都带着创新的技术底座。我们率先搭载后轮转向，率先全系标配激光雷达，再到后来的恒星超级增程，再到今天的线控和三大首发技术。每一款新车，都有实实在在的创新技术给到用户。
车型产品，大家觉得很好用，很好开，很有技术特点。我们也希望他们对我们品牌有同样的一个高度的认同，能认同我们智己是在为智能出行的变革做实事，是在为高端出行的未来、为品质家庭的生活添砖加瓦。这就是我们品牌要做的事。
所以，大的方向我们很清晰：一定是“技术推动品牌，品牌赋能技术”，双线并举，两条腿走路。谢谢！
问：回到我们今天聊的Ultra Agent，我觉得非常打动我的一点是“只需一句，全域代劳”。我的理解是，它要做到“比人精还人精”。但这里面涉及一个很关键的问题：如果AI理解错了，或者执行到一半场景发生了变化，这时候系统怎么处理？责任怎么交接？比如当AI代劳的决策和驾驶者本身的直觉发生冲突时，控制权是怎么定义的？这其实也是从L2迈向L3、L4、L5过程中一个关键的争议点。
第二个问题，既然要实现“全域代劳”，那肯定涉及整车电子电气架构层面、各个功能控制的接口。我想了解一下，Ultra Agent到底开放了多少接口？比如转向、动力、制动这些执行层，Agent对它拥有的是“建议权”还是“执行权”？它下达的指令是一个建议，还是可以直接执行？我们是怎么定义的？
项娇：您刚才提的这两个问题，其实可以归结为同一件事：当AI进入车辆之后，我们如何确保它执行的准确性和安全性。
第一个问题，关于智能体理解意图、下达指令之后，和人之间的交互怎么处理。我们回到最朴素的定位，我们希望做的，是一个“司机助理”。既然是助理，在处理指令的时候，我们会做“分域管理”。比如有些属于娱乐域，有些属于车辆控制域，对于不同域，我们会采取不同的处理方式。涉及安全和控制的部分，可能需要double确认人类的意图。
另外，您刚才提到“比人精还人精”，其实我们准备期间也开过类似的玩笑——我们做Ultra Agent，并不是想造一个“人精”，让你动动嘴，它就能猜到你所有的“心眼”。大家可以想一想，如果你真的有一个司机，你可能是通过多轮对话，通过反复确认，最后才找到最适合你的执行方式，再加上长期记忆的积累，它才会越来越懂你。这其实就是Agent的本质。我们今天在开发人工智能时，遵循的也正是这个逻辑。
所以回到您的问题：控制上我们会分域；交互上我们会通过多轮对话来回归用户的真实意图，再加上长短期记忆的积累，让它越来越懂你，最终成为你专属的助理。
第二个问题，关于信号层面和接口权限。今天的电子电气架构，已经不再是简单的信号传递，我们有中央大脑、分域控制、SOA服务化架构。而在智能体时代，我们需要用新的方式来思考信号的分配和管理。
具体来说，当千问这样的大模型上车之后，我们更多是在讨论用最新的MCP技术，对车辆中的指令级别而不是信号级别进行控制和管理。同时，我们也会引入A to A的交互方式。也就是说，车内的Agent不止一个，它们之间会通过A to A的协议互相调用、协同操作。
所以，大家今天看到的是Agent在往前走，但配合Agent的底层架构和技术，其实也在同步演进。
问：看完这场关于智己超级智能体的发布会，我感觉还是挺有信心的。发布会虽然不长，但信息量很大。想请教一下项总，您觉得目前智己超级智能体在整个行业里处于什么水平？另外，这项技术未来要转化为长期的竞争优势，是靠硬件的持续迭代，还是靠软件和数据？
另外，我想问焦樵总一个问题：如何把智己超级智能体这个技术优势、这份信心，真正传递给市场、传递给消费者，最终转化为销量？您刚才提到“非常有诚意的价格”，其实心里应该有数了，可以再详细聊聊。
项娇：智能体上车这件事，大家都在做。我们有几个比较有特点的地方：
第一，我们的目标非常清晰——让车成为一个“司机助理”。我们是围绕着这个目标，来构建我们的架构、选择我们的智能体路径的。这既是我们的一个特点，也是我们坚持的方向。当然，我也觉得这是一个终极的目标。
第二，我们采用的是IM Fusion Nova异构计算架构。这套架构能把我们各方面的优势整合起来、发挥出来，包括物理层面线控底盘的优势，和Momenta在智驾辅助系统上的合作优势，再加上千问大模型的能力。有一句话叫“一个好汉三个帮”。我们的路径不是所有东西都自研，而是集成各个领域里最先进的技术。我们看重千问大模型的理解能力，尤其是它作为未来生态聚合入口的潜力；我们看重Momenta在“世界模型+强化学习”上的能力；同时我们也充分发挥上汽集团在底盘、线控这些传统强项上的积累。这是我们发展路径上一个很有特点的地方。
焦樵：如何把这么好的技术、把CTO带来的这些“硬菜”，真正转化为消费者的选择、转化为实实在在的销量？我觉得从消费者的角度来想这个问题，其实很简单。就像我们刚才说的，在这个时代，消费者就是“既要、又要、还要”，既要配置到位，又要体验超预期，还要那些自己都没想过的惊喜。
今天这场技术发布会，以及下周我们会带来的预售发布会，本质上都是在回答一个问题：全中国品质家庭对一台SUV到底期待什么？我们要做到的，就是既要给到他们想要的配置，又要给到他们想不到的科技体验，还要满足他们对SUV“大空间、好开、好用”的期待。
当我们把最顶尖的配置、最硬核的科技，再加上最有诚意的性价比，一起给到消费者的时候，我相信，消费者会用自己的选择来投票的。
问：我想请教两个问题。第一个问题，从技术和产品的角度来讲，智己为什么选择定义“舱驾一体”的Agent？这个方向的选择，有没有受到硅谷那边FSD和Grok结合的影响？
第二个问题想问项娇总，在打造IM Ultra Agent的过程中，智己、千问和Momenta三方联动，您印象最深刻、最难攻克的技术难关是什么？有没有什么特别难忘的事？
项娇：先回答您第一个问题。关于“AI到底会给汽车带来什么样的变化”，我们很早就已经开始思考这个问题。我们一直在寻找一个方向，AI到底能为用户创造什么样的价值？我们的产品力到底是什么？
我只能说刚才大家谈到这点，英雄所见略同。如果我们真的是看到Grok和FSD结合之后才开始做这件事，那我相信今天这场发布会可能就不会有了，或者说可能要等到很晚才会发生。
第二个问题，您问到三方联动过程中最难的是什么。我们集合了各方最优秀的力量，怎么把这些力量真正整合起来，让它产生化学反应，是更大的挑战。有一句话叫“人对了，事就对了”。刚才也有媒体老师问到组织变革的问题。我觉得，印象最深的，恰恰是我们自己在组织变革过程中，经历的碰撞、讨论，以及最终如何达成共识的过程。
更有意思的是，我们最终达成共识的那个瞬间，其实是来自小朋友的启发。我们有一些校企合作的项目，我也去给小朋友讲过课。你会发现，我们这些成年人想了那么久、讨论那么久，最后想要的那个“司机助理”，其实就是小朋友画在简笔画上的那个对汽车的梦想。所以，最后我想说的是，让我们真正统一方向的正是这些小朋友们。这是我印象最深刻的一点。
