2026年第一季度，国内首批L3级有条件自动驾驶车型已获准入许可并开展上路试点，行业正式从实验室测试转向规模化应用验证阶段。与此同时，搭载城市NOA的乘用车在2025年达到267万辆，年末单月渗透率升至17.9%。技术与市场的双重驱动下，车企的竞争焦点从单纯比拼硬件数量或城市覆盖广度转变成如何让座舱、智驾、底盘三大核心系统真正“说同一种语言”。
智己汽车近日推出的IM Ultra Agent超级智能体，正是对这一行业命题的回应。通过底层架构重构实现三大系统彻底打通，首次完成从意图理解到物理执行的全链路闭环。随着这一技术方案的亮相，智己LS8也确定了预售的时间节点，试图以“千问大模型+线控底盘+L4级智驾下放”的组合，在30万元以内市场构建新的价值维度。
舱驾一体架构成型
2026年被业内视为线控底盘量产上车的“元年”，新国标GB17675-2025的落地实施，为线控转向系统的规模化应用扫清了法规障碍，而上汽集团正是这项国标制定的牵头单位之一。在这条赛道上，多数车企仍沿用传统的分布式控制架构，各系统各自为战；少数头部玩家开始尝试中央集中式控制，让底盘、智驾、座舱在同一个大脑的统筹下协同工作。
智己此次拿出的IM Fusion Nova智能架构，选择了一条与行业主流不同的技术路径。它没有继续在座舱算力或智驾感知的单项指标上堆料，而是从底层把线控底盘、智驾AI、智舱AI三大系统全部打通。
这种架构思路的转变，背后是行业对“物理AI”探索的升温。汽车行业观察员赵永琪分析认为，人工智能对物理世界认知框架的引入，使得大模型能够建立起与人类类似的物理常识系统，从而在安全与可靠性表现上实现提升。
最能直观感知这种变化的是座舱体验，智己首次将阿里千问大模型量产上车，这个开源大模型累计下载量超10亿次，衍生模型超20万个，Token调用量位居全球第二。它带来的不只是更自然的聊天能力，由于直连了高德、支付宝、飞猪、淘宝等生活服务应用，车辆变成了一个可以调用外部资源的移动终端。智己方面表示：用户随口说一句“太累了，想找个能看湖景的地方发发呆，顺便买杯热美式，最好不用下车”，千问大模型需要在毫秒级时间内完成意图识别、路径规划、服务预订等多重任务。这考验的不仅是语义理解深度，更是生态整合的广度。听懂“热美式”不难，难的是知道哪家咖啡店正好在规划的湖景路线上，还能提前下单让店员算好时间端出来。
不过，听懂只是第一步，让决策真正落地的，是全线控灵蜥数字底盘。传统汽车的控制逻辑，本质上是机械结构主导，方向盘、转向机构和车轮之间是刚性连接。而线控底盘把原本的机械传递变成了电子信号控制，转向、制动和车身姿态都可以由算法直接调度。它搭载的全线控四轮转向系统，信号传递到执行仅需20毫秒，比传统转向快了四倍以上。
硬件到位了，还得有聪明的算法来驾驭。智己与Momenta联合推出的IM AD ZETA，搭载了最新一代强化学习大模型。这套系统的训练逻辑不再是工程师写满规则代码，而是让AI在云端世界模型里经历亿万次“试错反馈”循环，自己习得最优驾驶策略，做到“先预判、再行动”。据披露，其性能上限比现有模型最多提升20倍。
智驾竞争进入深水区
事实上，智己选择此时推出新一代智能系统，与当前智能驾驶行业的发展阶段密切相关。
2026年初，国内智能驾驶市场正呈现明显的“双轨并行”特征。一条轨道是技术向高阶演进。北汽极狐阿尔法S、长安深蓝SL03相关车型先后在北京、重庆指定区域开展L3级上路试点，截至2026年1月中旬，深蓝L3级车辆累计自动驾驶里程超7万公里。政策层面，工信部发布的《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》强制性国家标准（征求意见稿），为L3、L4级系统划定了统一的准入门槛。
不过，关于L3责任认定的讨论仍在持续。赵永琪认为，L3是一个过渡性概念，平时车自己开，但遇到极端危险时人类必须瞬间接管，这种责任界定的灰色地带制约了产业发展。因此，部分车企开始选择跳级直攻L4，用端到端大模型加上顶级算力，直接冲刺不需要人管的L4级自动驾驶。华为乾崑智驾的快速迭代，百度萝卜快跑出海铺开无方向盘车队，本质上都是在抛弃L3过渡形态，直接锁定L4商业闭环。