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印奇的智驾千里路：浪漫可以，但别浪安装步骤:

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　　一道道信息让封渊域主脑子有些

> 厂商新闻《印奇的智驾千里路：浪漫可以，但别浪》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-10-04 11:52

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（文/观察者网 张广凯 编辑/吕栋）

以魔幻交通路况著称的重庆，拥有了一家本地智能辅助驾驶供应商。

9月28日晚，千里科技在重庆举办品牌发布会，正式推出了这家智驾新军的品牌标识、英文名和未来规划。而就在当天上午，重庆市委书记袁家军主持召开推动智能网联新能源汽车之都建设座谈会，千里科技与长安汽车、赛力斯等一起作为龙头企业发言，显示出重庆对这家企业的高度重视。

作为股东方之一的吉利董事长李书福，当晚也亲临发布会，对千里科技董事长印奇说出“这是属于你的时代”。

除了外界的期许，千里科技自身也在不断释放高调信号，此前，千里智驾董事长兼CEO王军表达了“三分天下有其一”的野心。

在此次发布的“千里计划（the Afari Plan）”中，千里科技更是提出了“AI+车+机器人”的平台级AI宏大愿景，希望未来能够全面布局家庭和工业AI场景。

但外界一直心存疑虑。在国内L2+级智驾头部效应愈发明显的格局下，由“AI 1.0”公司脱胎而来的千里科技，是否真有实力后来居上？

其实，穿透千里科技的公关语言，我们还是能够看到一条清晰且潜力巨大的路线规划——英文品牌不是无的放矢，千里早已把客户瞄准了海外车企。

观察者网此前报道，印奇曾前往德国寻求合作。而就在9月25日，这一努力有了回报——奔驰以13亿人民币入股千里科技。

无论千里科技的野心最后能否成功，这都标志着，中国智能辅助驾驶的海外抢滩战，已经正式打响。这才是时下国产汽车产业最激动人心的故事。

浪漫，但别浪

28日的发布会上，印奇详细阐述了其宏大的“千里计划（the Afari Plan）”。

该计划以“One Brain，One OS，One Agent”为核心愿景：构建一个由大模型驱动的AI大脑（One Brain）；打造统一操作系统（One OS），整合每个人跨不同设备的记忆、行为与控制；最终通过高度懂你的超级智能助手（One Agent），实现无缝的跨终端、跨场景服务。

此后，印奇还以一场无人机灯光秀，阐述了 “AI+未来”的五个方向：AI焕变成智慧强大的超能助手、贴心懂你的赛博伙伴、舒适安全的移动座驾、高效便捷的家用机器人、能力无限的智慧模型大脑。

换句话说，千里科技试图为自己打造的形象，并不限于一家汽车供应链企业，而是一个深入家庭、工业等场景的“AI+车+机器人”的平台级AI。

不过，从舞台聚光灯中走出，印奇立刻又回归到一个务实的理工男，坦言自己也感受到巨大压力。

“今天这个场景很浪漫，所以就浪漫地畅想了一下。但希望是浪漫，不是浪。”印奇对观察者网表示， “放眼未来10年时间，我自己和整个千里团队对这些愿景是非常相信的，但除了方向，节奏也很重要，阶段性挑战还非常多。”

实际上，千里科技眼下的布局可以概括为：

智能驾驶。即覆盖L2到L4的智能驾驶算法方案，其中L2+ 1.0版已上车，L3 2.0版预计2025年底发布，L4 3.0版计划将于2026年下半年推出。

智能座舱。打造新一代智能座舱Agent OS，实现了超自然交互、融合记忆、全融合地图和第三生活空间等功能。

智能出行。目标在未来18个月完成Robotaxi全链路产业布局，与吉利合作研发Robotaxi专用车型，并与国内外领先的出行服务提供商合作，未来希望在全球10座城市实现规模化的Robotaxi运营服务，在单一城市部署超过1000辆Robotaxi。

可以看到，千里科技短期仍然会聚焦于汽车场景，沿着商业确定性最强的方向渐进发展。

王军此前也对观察者网透露，千里科技不仅追求技术的领先，同样重视工程化落地。观察者网了解到，目前千里智驾的团队已经接近2000人，其中包括大量原极氪团队成员，而智能座舱团队则来自极越。

吉利首席智驾科学家、原极氪智驾负责人陈奇已经出任千里智驾联席CEO，进一步强化了千里智驾与主机厂的联系。陈奇此前也出身自华为车BU，与王军有过共事。

这样的架构可视为印奇口中“别浪”的现实化体现：尽管强调自己作为独立第三方供应商的身份，但是千里智驾作为新玩家，把服务好基石客户放在了更优先的位置，这也有利于快速构建起自身的交付能力。

大模型红利

当然，在2025年这个时间点才进入已是一片红海的市场，仅有大客户是不够的，千里科技必须拿出技术层面的说服力。

28日的发布会上，千里科技发布了导演徐峥和车手马青骅参与拍摄的“千里走8D重庆”实景试驾，展示了千里智驾方案在歌乐山连续弯道，结构复杂的盘龙立交、解放碑地下环路，以及人流密集的解放碑商圈等场景下的表现。

这套方案的关键词，是“含模量”。

智驾行业的名词迭代速度总是很快，随着大模型技术的进展，当下行业内最时髦的词汇无疑是VLA和世界模型WA。

不过谈到技术，印奇仍然是极度务实。

“在千里智驾方案里面，我们想避免讲一些专业名词。”印奇指出，目前智驾领域模型的参数量，相比大语言模型要落后两个数量级，过于强调新名词更多是噱头，“坦率地讲，很多实际的落地方案跟名词还是有一定差距的。VLA和世界模型即使在大模型领域都还不成熟，更谈不上应用到智驾领域。”

在印奇看来，重要的还是把高“含模量”的一段式端到端做好。

“含模量这件事，不同的人有不同的说法，其实市面上有很多智能驾驶方案，不管讲有多么厉害的大模型的概念，我觉得整个含模量可能不到50%。我们接下来很有信心，在未来6个月时间里面，把自己方案的含模量提高到80%-90%，也期待能够让大家体验真正AI大模型驱动的新智能驾驶方案。”

而一段式端到端的具体实现方式上，也仍有不少技术创新空间。例如，已经在大模型领域成为共识的强化学习，在智驾领域的应用尚没有很好的落地。千里科技格外强调以强化学习为核心，从而降低传统的模仿式学习对数据分布的强依赖。

可以说，大模型给智驾带来的红利才刚刚开始，通过引入阶跃星辰作为基础模型，并做好车端融合，千里科技仍处在有利的时间窗口。

千里科技的另一个务实之处，在于不仅追求时髦的技术，也重视多种方案的融合。

印奇以“三层汉堡包”来形容当下的智驾方案：“最内核是一个模型，上面是基于规则的一套专家系统，再上面是一个地图的体系。现在市面上所有的智能辅助驾驶方案，都是这三者的组合。”

因此，千里智驾虽然以模型为基 ，但也不排斥人工规则的安全兜底。而在业界已经少有宣传的地图层面，千里智驾同样花了功夫，提出长短时序时空优化模式，其中短时序依赖单车感知，聚焦当前时刻动态，精准理解周边车辆与行人；长时序则可融入高阶导航，能够“预见”未来数公里甚至全程的路况信息，如前方拥堵、事故、施工封路、红绿灯时序等，从而带来更丝滑的类人决策。

此外，在所谓纯视觉和激光雷达的路线之争上，印奇同样表现出灵活的姿态。

印奇指出，“在技术上，我认为未来一定是大模型为驱动，纯视觉为核心。谁争论这一点，将来就会被钉在历史耻辱柱上。”

“但是我们要想让AI达到人的水平，甚至超越人的水平，那么在传感器的使用上就不该纠结，未来一定是复合传感器，不光是激光，包括4D毫米波，甚至未来有更多创新的传感器，只要它能够在一些极端的案例情况下有助于降低成本，且可规模化，未来智能辅助驾驶里面都可以使用。”

基于这样的判断，千里智驾采用了6D多维透视感知系统，以视觉为核心，融合激光雷达与4D成像毫米波雷达，构建了多模态感知矩阵，让系统能够实现全覆盖的感知检测。

在智驾技术还远远没有走到终局的阶段，这种博采众长的方式显然给了千里智驾后来居上的机会。

用印奇的话来说，“做AI这么多年，我第一次感受到了后发优势。”

出海！出海！

观察者网此前曾报道，相比于技术层面的竞争，千里科技更大的机会，还在于出海。

随着奔驰入股，这样的机会变得愈发现实。

多年以来，海外传统车企在软件自研能力建设上的困境，以及在技术路线上的保守，正逐渐显出恶果。越来越多的海外车企开始选择中国软件供应商。

其实，国内智驾方案与BBA的合作，千里科技已经不是第一个吃螃蟹的。近期，搭载华为乾崑智驾的多款奥迪车型已经亮相。

但是观察者网此前实测发现，这套方案与华为自身的ADS 3.0有着巨大差异。

有知情人士透露，这主要是因为海外车企对辅助驾驶系统在特殊场景中的安全性极度重视，可能会提出多达数万条的功能需求。为了满足这些需求，供应商不仅面对巨大的工作量，还可能会在端到端程度上做出一定妥协。

对此，王军向观察者网回应称，对任何一家智驾方案供应商来说，安全都是第一位的，对于客户提出的安全需求，供应商一定要去融合、满足，但是客户也在逐步演进。

王军也指出，智驾方案的“含模量”提升一定是大的趋势，但不代表没有规则兜底，只有上限和底线同步提升，才能真正让智驾超过人驾。

除了千里智驾本身更加灵活、融合的方案之外，经验也是重要的影响因素。陈奇透露，吉利也已经在与体系内的欧洲车企推进相关合作，有望在明年拿出符合欧洲标准的产品。

今年，中国新车销售中L2+级别的智能辅助驾驶渗透率已经超过50%，这也意味着仍有近半市场等待着智驾供应商们去开拓。合资车企是其中最重要的部分。

国内供应商对于海外车企的抢滩登陆战，今年已经正式打响，但即使是头部供应商，都还没有拿出足够优秀的解决方案，这也就给后来者留下了充足空间。

印奇指出，一个好的智能辅助驾驶团队需要两类组织基因：一类是具有非常强的AI模型原生基因，同时也需要非常强大的工程化体系团队，这两个团队缺一不可。

“有人问千里智驾的模式是不是可复制？从商业模式看可能是可复制的，但是从团队和产业窗口期角度，可能也没有那么好复制。我们非常有信心能够在未来非常短的时间内，形成非常好的战斗力。”

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