智驾下半场：千里一手卷模型，一手卷量产

当所有人拿着同一张地图，拼的是谁走得更远、谁走得更稳。

作者 | 姜 奕

编辑 | 王瑞昊

智驾行业最大的悬念曾经是技术路线的选择：端到端、VLA、世界模型的讨论此起彼伏。2026年，随着黄仁勋提出物理AI概念，行业争论迅速收敛，模型要真正理解物理世界，成为检验智驾的共识。

新一轮的竞争由此拉开序幕：比拼的不再是单点技术突破，而是体系化的落地能力。

千里智驾CEO陈奇在2026年世界互联网大会乌镇峰会上给出了一个鲜明的判断：“大模型决定智能上限，工程体系决定交付能力和效率。”

他进一步指出，“没有大模型能力的公司，智驾能力天花板会很低；而工程效率低的公司，无法保证量产迭代的效率，一定会被市场淘汰。”

模型能力与工程建设，成了智驾选手必须同时跨过的两道门槛。竞争格局加速分化，千里科技要做的，是在模型与工程两条线上同时走到前列。

PART 1

智驾竞赛的逻辑变了

过去几年，智驾模型经历了从模块化规则向端到端的范式转移，行业普遍的做法是在小模型基础上反复修补、叠加规则，以此推动智驾能力的场景覆盖。

短时间内，这套打法确实提升了模型的模仿能力，但要让一台车在真实世界里应对自如，就意味着它必须提升模型的智能上限、复杂场景下的推理与泛化能力——这对基础模型的要求越来越高，靠修补和规则堆叠已经难以支撑。

长尾场景推理

极限博弈

人类通识理解

行业中，普遍存在两种解决方式：要么自研大模型，这是一场漫长且昂贵的投资，且成效未知；要么沿着既有路线咬牙走下去，但可预见的天花板已经出现。

而千里科技通过与阶跃星辰的深度合作，跳出资金、技术与人才的限制，打造了原生智驾基座模型。

这套设计的精妙之处在于，将驾驶数据前移到预训练阶段，与通用常识一同训练，这改变了以往在开源大模型上做后训练微调的“嫁接”模式，让系统一出生就天然理解物理世界和智驾场景。

“从模型源头联合设计，把智驾数据引入模型训练的全流程，让大模型天然具备对复杂智驾场景的识别、推理和决策能力，而非给小模型套一层大模型外壳。”陈奇做出解释。

不仅如此，这套模型也在持续扩展，将VLA和世界模型不断融入，增强模型本身的逻辑推理和仿真能力。正如陈奇提到的，世界模型的价值不至于仿真测试，将世界表征纳入模型，能够帮助模型在真实路况下做出更合理的行动选择。

Scaling law在智驾领域的效应将愈发明显，对于模型的理解与运用，正在成为智驾竞赛的分水岭：高阶智驾的竞争优势将向具备大模型研发与应用能力的企业集中。

陈奇以“含模量”来点明本质区别：“不只是看系统的全链路用了多少模型，更要看模型本身的质量。这才是智驾下半场竞争的真正含金量所在。”

这场与阶跃星辰的联手出牌，通过资源的重组与整合，既节约了资金投入，也推高了模型的使用上限，为千里科技的下半场竞争打开了技术空间。

PART 2

兼顾量产与研发：既要六便士，也要摘月亮

做出一辆点满技能点、跑通全场景的demo车并不难，但要让数十万、上百万辆汽车都能够走入现实世界，全天候应对复杂场景，响应不同用户的用车需求，这不仅取决于基座模型的质量，还取决于数据飞轮的运转速度、工程量产的兑现效率。

可以说，竞争胜负手已经从功能展示转移到体系化能力建设上。

千里搭建了一套独特的体系，我们可以理解为“3-2-1”工程研发体系：“3”是指模型布局上的三线并行，量产一代保证稳定交付，研发一代跑通技术链路、储备量产，预研一代提前布局前沿方向；

“2”是指AB两套版本的交替迭代：A板跑通量产，B板用来验证新模型，相互备份，风险不绑定在单一硬件上。

“1”代表着共用一套工程底座。其核心是数据平台、仿真评测平台。L2量产车与L4测试车的数据统一回流。

这套研发机制的建立背后，是千里科技开放的技术视野的体现，也是它既要满足量产现实、也要追求技术迭代的市场野心。

L2、L3、L4是人为区分的智驾层级，本质上是为了划定智驾的责任边界。而在这家年轻的公司看来，L2和L4并非绝对对立，而是能够资源互通、相互促进。

L2的量产数据，能帮助L4系统理解和处理各种极端场景，攻克长尾问题；L4测试中产生的数据，也能经训练迭代沉淀为高价值能力，反过来为量产车提供安全冗余。

这套设计既兼顾了当下的量产需求，也为长期的L4能力研发做了铺垫。

进一步聚焦到当下的智驾技术迭代，一个实际问题随之浮现：智驾功能的OTA升级中，车机卡顿、部分原有功能失灵等现象时有发生，给用户带来困扰和损失。

千里科技的AB双板设置，正是为了解决这一问题。追求技术的持续进步固然重要，但在数十万辆车的量产交付中，还必须保证技术的稳定性和可复制性。这要求企业在安全合规、成本可控、车型覆盖等现实约束条件之间找到平衡。

另一方面，千里科技也要未雨绸缪，应对技术快速迭代、长周期升级的未知考验。从模块化规则时代，再到端到端的技术迭代，已经展现了智驾技术代际切换的发展规律。

“等老方案暴露短板，再去研发，一定会掉队；但把所有资源，集中押注在下一代路线，一旦方向走偏，风险极高。”陈奇说，千里科技用三代并行的研发思路，就是要用节奏换确定性，代代接力，相互支撑。

PART 3

装进100万台车后千里智驾卖向全球

在模型与工程建设的双轨布局下，千里科技取得了惊人的进步。

今年1月首发以来，ASD系统快速迭代至4.0版本，搭载极氪8X上车，以丝滑决策的类人体验赢得市场好评；从3.0到4.0的跨越，仅用时3个月。4.1版本也即将大范围铺开：2027款极氪7X已确认首发搭载G-ASD 4.1。

2026年前9个月，在第三方城市NOA方案商装机量排名中，千里科技拿走了近两成的市场份额，跻身行业前三。

与吉利联合研发的千里浩瀚的装车量突破100万台，激活率达到93.9%，覆盖极氪、领克、银河等数十款主流车型。

对于一个资源整合不到两年的年轻公司而言，这个卡位本身超出了市场预期。

越来越多的合作伙伴加入进来。2025年9月，奔驰以约13.39亿元战略入股，持股3%，成为千里科技第五大股东；2026年，千里科技携手合作伙伴成立游心品牌。

国际市场上，千里科技与国际汽车品牌沃尔沃达成新合作，并以此为契机进一步拓展国际车企合作，为未来将中国市场积累的技术能力与量产经验带向海外创造条件，推动业务从国内规模化交付迈向全球市场布局，让高阶智驾服务更多用户。届时，千里科技将进一步扩大其海外市场份额。

这个被视为黑马的智驾选手，野心不止于量产车：2026年4月联合吉利发布中国首款原生开发Robotaxi原型车。

智驾竞争进入读秒阶段，技术路线高度趋同。当所有人看到的是同一张地图，比拼的重点就变成了谁走得更远、谁走得更稳。

完成全栈式资源整合的千里科技，正在加速跑向更大的市场。