软硬一体「原生」革命：魏牌V 9 X以归元S平台树立旗舰标杆
不是参数最强大，而是体验更完整。
辅助驾驶竞赛跑过 “堆算力、卷参数”的上半场，行业正在进入一个竞争更为激烈的深水区。
当下辅助驾驶比拼的核心，早已不仅仅是硬件配置和软件算法，而是真正的行车体验。很多车型即便算法出色，却在窄路、爬坡、急弯等复杂场景下带来不佳的驾乘体验。
问题的根源不在于算法强弱，而在于辅助驾驶系统与底盘、动力系统之间缺乏深度融合，协同不足。
这恰似智能手机时代，安卓竭力跑分却难敌 iPhone——唯有软硬件一体深度协同、全链路自研闭环，才能带来极致统 ⼀、流畅稳定、安全可控的体验。
长城汽车的归元 S平台正在复刻这一逻辑。
依托全栈自研的执行层（动力、悬架、转向、 等 ）与原生 AI架构，基于归元平台打造的首款车型——魏牌V9X首次实现 了驾辅 VLA大模型与自研硬件的底层打通 ：
从感知到决策再到执行，全链路毫秒级响应、无延迟适配，让每一次加速、转向、刹车都如人体本能般自然顺畅。
魏牌 V9X 是归元 的 开山旗舰 。
辅助驾驶的底层革新，是 魏牌 V9X 即重塑旗舰格局 的底气，而依托归元 S平台， 魏牌 V9X打造了原生AI舱驾智能体，不但能实现更聪明的辅助驾驶，也打造出了 能够认⼈记⼈ 、有温度的智能座舱。
归元 S平台以长城汽车全栈自研的能力，重新定义了AI时代造车的底层逻辑，更锚定了用车体验的核心本质——一切，只为更安全、更高品质的出行体验。
破除 “排异反应”
当前市场上相当一部分 辅助驾驶 方案，本质上仍是 “外挂式”或“拼凑式”的：由 辅助驾驶 算法输出决策信号，经过网关、第三方控制器等多道转译，才能抵达转向、悬架、动力等执行机构。
这一过程中，协议适配的延迟、 底层控制逻辑的不透明、执行器响应特性的不匹配，共同造成了 “指令转译”的顿挫感。
这与传统的汽车开发流程有很大关联，底盘、动力、 辅助驾驶 往往来自不同的供应商，在垂直的 “烟囱效应”下各自为政，天然缺乏协同能力，仅有少数情况下为了实现特定功能而进行部分的横向打通。
这种 “排异反应”是很多辅助驾驶体验不够丝滑和流畅的来源，比如，系统已经看到了减速带，但底盘却来不及调整悬架硬度 ，导致乘坐不舒适 ；算法规划好了变道轨迹，但动力系统却因响应滞后导致 给人感觉像个新手司机 。
辅助驾驶 系统的功能，不但要能用，而且要好用。佐思汽研今年年初发布的行业报告就提出，高阶辅助驾驶的竞争焦点已经从技术参数的比拼，转向对用户真实驾乘体验的深度关照，核心逻辑就是从 “功能可用”转向“体验好用”。
而长城汽车的归元 S平台，正是为了打破智能汽车时代控制器与执行器之间的gap而开发的。
它依托 Coffee EEA 4.0电子电气架构，构建了“中央计算+区域控制”的底层逻辑，并以VLA ⼤模型为智慧⼤脑，实现了 “感知 -决策-执 ⾏ ”的全链路⼀体化协同，让指令下达即精准落地，⽆延迟、⽆损耗、不变形。
如果说行业的主流是“拼乐高”，那么归元S平台的逻辑就是“造芯片”。
归元 S平台最核心的突破，在于它将动力、底盘、电池、智舱、 辅助驾驶 全域打通，让整车所有模块 “说同一种语言”，这极大程度地消弭了各软硬件系统之间的排异反应。
长城汽车的全栈自研能力，是各系统之间实现底层互通的基础。
过去多年来，长城汽车在核心零部件上深耕，形成了长城精工、蜂巢能源、诺博汽车等全产业链生态，无论是控制器还是 发动机、变速箱、空气悬架、后轮转向、电磁减震器等 执行器都实现了自主可控，并不依赖于外部采购再进行协议开通，而是在开发设计时就已经完成底层协议的互通。
这种原生架构上的优势，让基于归元 S平台打造的魏牌V9X天然具备了挑战 辅助驾驶 第一梯队的 “入场券”。
从 “功能可用”到“体感极佳”
如果说归元 S平台的底层架构打通了 辅助驾驶 系统的 “任督二脉”，那么真正的“第一梯队”体验，则需要车辆在面对复杂物理世界时的每一次具体交互都做到可靠、安心。
基于归元 S平台打造的魏牌V9X，在 辅助驾驶 系统和各执行器之间完成底层互通和深度协同之后，已经将 辅助驾驶 体验从 “功能可用”提升到了“体感极佳”的全新维度。
传统驾驶系统在遇到颠簸路面时，往往只能做到 “看见”障碍物并减速，却无法解决“颠簸”这一体验痛点。
这是因为视觉感知与底盘控制分属两个独立的系统，缺乏统一的调度。
但在归元 S平台上，驾辅VLA大模型展现出了优秀的统筹能力。
当车辆以高速行驶， VLA大模型可结合27个高性能传感器的前向感知能力（最远达250米），不仅能识别出视线盲区的鬼探头等潜在风险，更能通过思维链（CoT）将推理出最佳的通过策略呈现在车机屏幕上，提升人机共驾的体验。
此外，它还能通过激光雷达扫描前向减速带或坑洼路面 ，更能在车轮触碰到坑洼障碍之前，让悬架系统完成阻尼的软化和高度的抬升， 提升底盘舒适性 。
这正是因为在底层数据互通的情况下， 辅助驾驶 系统可以向全栈自研的 EDC连续可变阻尼减振器和双腔闭式空气悬架直接下达指令。
第一梯队的 辅助驾驶 ，不仅要让车 “开得准”，更要让车“坐得稳”。这种 ADAS预瞄控制联动，便是软硬件深度协同的典型体现。
另外一个典型功能是雨雪天气或爬坡路段的稳定性。这也是 辅助驾驶 系统舒适性的试金石之一，许多车型在低附着力路面容易退出 辅助驾驶 ，这就会影响整个功能体验的连续性。
这背后的原因在于算法无法精准掌控动力的输出，而归元 S平台则从底层接入了超级Hi4混动架构，魏牌V9X搭载的2.0T发动机与270kW碳化硅电机，在数据打通之后彻底成为 驾驶系统的 “动力肌肉”——当 VLA大模型预判到前方是湿滑弯道或长坡时，它能直接参与扭矩分配，同样以毫秒级的效率调节前后轴的驱动力。
这种深度协同打破了 “馈电一条虫”的魔咒。即便在电池电量不足的情况下， VLA大模型也能通过智能调度发动机与电机，保证车辆拥有充沛的动力储备和精准的轨迹控制。
城市 辅助驾驶 的 “最后一公里”，往往卡在狭窄的胡同或老小区的死胡同里。