装车破百万台，千里科技用“模型+工程”竞逐智驾下半场

智驾技术路线的争论曾长期聚焦于端到端、VLA（视觉-语言-动作）与世界模型。随着“物理AI”成为共识，行业认知迅速收敛：模型能否真正理解物理规律，成为检验高阶智驾的分水岭。竞争也随之从单点算法突破，演变为体系化的工程量产比拼。

千里科技CEO陈奇在世界互联网大会乌镇峰会上指出：“大模型决定智能上限，工程体系决定交付能力和效率。没有大模型能力，智驾天花板会很低；工程效率不足，无法维持快速迭代，终将被市场淘汰。”

突破规则修补：联手阶跃星辰打造原生基座

此前行业普遍采用模块化规则与小模型堆叠方案，在局部场景下确实提升了模仿能力。但在复杂博弈与长尾极端工况下，打补丁式的规则堆叠已触及天花板。

面对算力成本与自研周期的双重挑战，千里科技选择与阶跃星辰深度合作，跳出在开源模型上做后训练微调的“嫁接”路径，联合打造原生智驾基座模型。

该方案将海量真实驾驶数据直接注入预训练阶段，与通用世界常识协同训练。大模型由此在底层建立起对物理规律与交通逻辑的泛化认知，原生具备复杂道路环境下的识别、推理与决策能力。与此同时，系统持续融合VLA架构与世界模型表征，利用虚拟仿真与长尾推演赋能实车博弈。

陈奇将这种演进概括为“含模量”的质变——不再单纯看链条中拼装了多少模型，更看基础模型本身的推理深度与质量。

“3-2-1”工程体系：在规模交付中跑通数据飞轮

跑通全场景展示车并不罕见，但要实现数十万台量产车全天候稳定运行，必须依靠扎实的工程交付体系。针对OTA升级易出现的系统卡顿与功能偶发回退等隐患，千里科技建立了“3-2-1”研发架构：

• 3线并行：量产一代保障当下稳定交付，研发一代打通技术链路储备量产，预研一代探索前沿路线，通过梯队接力平抑技术颠覆风险。
• 2套硬件交替（AB板）：A板专注于跑通成熟量产版本，B板承担新模型的动态验证，互为备份，避免单点硬件锁死迭代节奏。
• 1套统一底座：共用统一的数据飞轮与仿真评测平台，打通L2量产车与L4测试车的数据链路。

在这一体系下，数以万计的L2量产车辆回流真实长尾数据，反哺L4前沿算法训练；L4算法沉淀的高维安全策略，又能下放至量产车作为安全冗余，形成良性循环。

装车突破百万台，加速拓展海外版图

工程与模型双轨推进已转化为实质市场份额。其自研ASD系统实现快速迭代，从3.0跃升至4.0仅用时3个月，已随极氪8X量产上车，下一代G-ASD 4.1已确认首发搭载于2027款极氪7X。

数据显示，千里科技在第三方城市NOA方案商装机量中斩获近两成份额，稳居行业前三。其与吉利联合研发的千里浩瀚方案装车量突破100万台，系统激活率达到93.9%，广泛覆盖极氪、领克、银河等主力车型。

生态合作方面，梅赛德斯-奔驰以约13.39亿元战略入股千里科技，持股3%成为第五大股东；公司随后与沃尔沃展开技术合作，加速推动高阶智驾方案出海。面向高阶无人驾驶赛道，千里科技联合吉利开发的原生Robotaxi原型车已于2026年上半年亮相。

进入规模化兑现阶段的智驾赛道，算法同质化愈发明显。在相同技术愿景下，兼备基座模型智能上限与规模化工程交付能力的企业，正占据更大的竞争主动权。