從容應對8D重慶，千里智駕大秀「含模量」

在智駕行業中，有些人將訓練大模型比作「煉丹」，誰都想盡量避免產生廢丹。

在此過程中，數據是「煉丹爐」的燃料，算力集群是燃燒系統，算法團隊則是「煉丹者」，既要決定訓練方法和模型架構，也要對工程落地負責。整個過程必須突破多重壁壘，才能煉出「AI仙丹」。

在這個加速洗牌的行業中，每一爐「丹藥」的成色都至關重要：廢丹意味著算力浪費、數據沉沒，良丹則能在大批交付落地的基礎上，持續顯現飛輪效應。

在這一背景下，千里科技拿出了自己的獨門「良丹」——融合多模態認知、駕駛技術特訓、強化學習的「RLM智駕大模型」。為了這枚良丹，千里科技以階躍星辰的基礎模型為爐、以海量數據為火，再以自身的前沿算法思路把握「煉丹爐」的溫控精度。

從「重慶」到「千里」

“未來的汽車，會是最趨向機器人的智能體”。

今年3月，千里科技董事長-印奇提出的這一觀點，已成為行業共識——汽車將是AI走進物理世界最為重要的終端，也是未來車企拉開差距的關鍵。

AI業界共識，從模型能力到應用落地，2025年是關鍵的一年。

基于這一認知，千里科技以「AI+車」戰略為核心，聚焦研發行業領先的智能駕駛、智能座艙等解決方案。

9月28日，千里科技在重慶發布了全新的品牌形象，同時，其英文品牌名“AFARI”及品牌標識也正式亮相。

千里科技的名稱，蘊含三層涵義：千里為重，呼應公司發源于重慶；志行千里，彰顯將AI作為長期主義賽道堅定投入的決心；千里之行，始于足下，寓意無論理想多么遠大，都將腳踏實地走好每一步。

此次發布的英文名「AFARI」，也蘊含了不少巧思：它由Afar（遠方）與I（智能）結合而成，詞語首尾暗藏“AI”。同時中間嵌入的「FAR」，可解讀為「With AI, we go far——攜手AI，行至遠」。

而印奇更喜歡第三層解讀：“將A far I作為一句話，就像是‘遇見未來的自己’，可以是平行時空的自己，或者更好的自己，這帶有一些禪意。”

而AFARI的圖形標識，以首字母A的三角形元素抽象而成。三個符號依循黃金分割比疊加，上層象征戰略和愿景的引領，下層代表組織和執行的團結。

除此之外，本次發布會也全方位展示了千里智駕技術能力，也發布了AI+藍圖，準備借新鮮出爐的「良方」與「良丹」大展身手。

從「學習人」到「更像人」

在發布會現場，一段「AI智駕真人秀」的視頻極具看點——導演徐錚與賽車手馬青驊，在8D魔幻山城重慶，上演了一場「人機共駕」與「頂級賽車手」的罕見PK。

在視頻中，導演、演員徐崢與千里智駕上演“千里走8D”，多個高難度路段都能輕松應對——它不僅在歌樂山的山路上絲滑完成了連續彎道、窄路會車等場景，甚至完美避開了一次「鬼探頭」的風險。同時，在堪稱「智駕噩夢」的重慶盤龍立交、解放碑地下環路，解放碑商圈等城市高難場景中，它也能夠如老司機一般絲滑應對。而在停車場的斷頭道路車位、極窄車位等各種高難度場景中，該車型均能輕松泊入。

對于消費者來說，最能打動人的莫過于實際體驗。通過這一場AI智駕真人秀，千里智駕要證明，「更類人駕駛」不能只是一句虛言，「更AI、更安全、更絲滑」的效果已經近在眼前。

在這種類人智能的背后，除了有千里科技煉出的「良丹」，還有更多的「妙藥」：

妙藥一：6D 多維透視感知系統

和許多強調含模量的玩家一樣，千里智駕也認為純視覺是代表技術領先性的特征之一。但在現階段，行業并不會摒棄復合傳感器的安全保障體系。因此，其采用的6D 多維透視感知系統是以視覺為核心，融合了激光雷達、4D成像毫米波雷達等傳感器，配合獨創的盲區穿透算法，實現了對車輛周圍環境的全覆蓋檢測。

妙藥二：全感自防御駕駛系統

針對鬼探頭、學校區域等突發意外風險高的場景，千里智駕的全感自防御駕駛系統基于多模態感知與動態場景推演，能對更多潛在威脅進行毫秒級預判響應，提前減速、調整車距或輕微偏移。

妙藥三：全域AES智慧避障系統

如今，汽車行業已開啟「AES上車大賽」。千里智駕的全域AES 智慧避障系統恰逢其時。它突破了傳統AEB 與AES 各自為戰的局限——在全速度域內，不僅可以主動選擇剎車或避讓，更可以邊剎邊讓；在一次避險動作后，若風險仍未解除，系統能在極短時間內再次啟動二次甚至多次避障。

妙藥四：復雜路況仿生控車模式

該模式將橫向控制（轉向）與縱向控制（剎車）一體協同控制，從傳感器信息到駕駛軌跡直出直用的新框架，實現轉向與加減速的同步配合，深度模擬人類司機的判斷邏輯與操控藝術。

妙藥五：長短時序時空優化模式

顧名思義，短時序是指聚焦當前時刻，即依靠車輛自身感知系統，識別并理解人眼可見的實時動態信息；而長時序則可融入高階導航，能夠預見未來數公里甚至全程的路況信息。 而長短時序時空優化模式可以構建駕駛的「上帝視角」。

從「車+AI」到「AI+車」

如今，千里科技面向第三方車企推出了3個版本的智能輔助駕駛方案。其中，可以即時交付的1.0 版定位是L2+方案，分為基礎版、專業版和旗艦版，標配算力覆蓋 100-700TOPS。

千里智駕2.0 方案則面向L3 級別的智駕方案，更前沿的3.0 方案將面向L4 級別Robotaxi 場景。從這樣的規劃中，不難看出千里科技在scaling law的飛輪上已步入正軌。

今年2月，印奇就曾表示，「AI+」時代的全新應用，AI比重要高于50%，創造的價值也要比傳統應用高出10倍。

如今，千里科技已經推出含模量極高的「通用AI 智能輔助駕駛解決方案」，將傳統的多模塊智駕模型升級為端到端大模型，實現完整的「多模態生成- 推理評估– 策略優化」范式。

基于階躍星辰的多模態基礎大模型底座，千里科技整合通用知識和垂域數據，煉出了「良丹」——RLM 智駕大模型，從而更加精準地感知并理解動靜態物體，實現對真實世界的深度理解與泛化推理，大幅提高系統上限。

從RLM的全稱（Reinforcement Learning based Multimodal）可以看出，強化學習起到了不可或缺的作用。DeepSeek的空前成功，使得業界對該方法的重要性達成共識。

據千里智駕介紹，強化學習能夠有效抑制不良駕駛行為出現的概率，提高博弈決策能力，對各類風險實現預判，學會「舉一反三」，從容應對交叉口無保護左轉、高速匝道合流、窄路人車混行等高難度交互場景。

基于這些「更AI」的解決辦法，千里智駕能夠在全鏈路的端到端模型中，打通車輛對環境的認知能力，實現門到門的全場景貫穿，甚至在導航信號較弱的情況下，也能在陌生環境通過自身感知，找出最安全、最高效通行的道路。

從數據基座，到更高上限

無論是世界模型也好，VLA也好，本質上都需要用數據來熔煉。數據的質量和豐富程度，決定了模型的上限。

而千里智駕的優勢之一，就是可以獲得源源不斷的優質數據——海量量產車的回流數據，使其總數據量超過1000萬Clips，構成了豐富的車型數據基座，從而幫助RLM大模型去學習更多的Corner case。

在算法層面，千里智駕以AI大模型頭部企業——階躍星辰提供的多模態基礎大模型為底座，再加上自身全鏈路閉環的大模型訓練、智駕數據特訓，以及強化學習，造就了RLM 大模型懂預判、更類人，越用越聰明的體驗。

在訓練能力上，千里智駕的架構師有著非常的豐富的經驗。他們利用在上述的全鏈路閉環中，尤其是利用強化學習，將端側相對有限的算力做到「吃干抹凈」。這不僅能對得起硬件成本，也能提升產品力和用戶體驗。

未來，算力成本會越來越低，端側的模型也會越來越大。千里智駕要做的，就是要讓RLM智駕大模型記住更多的場景，學習到更多本領，將泛化能力和決策智力拓展到最大化。

如今，讓RLM 智駕大模型規模化量產上車只是第一步——從L2+到L3、L4，千里智駕將利用這三個方案中可以復用的數據、基礎模型，以及基于規則的安全兜底策略，逐步向上修煉。

在不到一年時間內，千里科技已完成在智能駕駛、智能座艙和智能出行領域的全面業務布局。

在此基礎上，作為「AI智駕制高點」的L4技術，也是千里科技下一步要攻下的領域——根據已制定相應計劃：“我們正在加速研發L4級別的智能駕駛解決方案，并計劃在明年年中發布，然后會與吉利共同推動整車研發，同時打造兼顧安全性、便捷性和舒適性的Robotaxi專用硬件載體。”

印奇表示，千里科技將在未來18個月中完成Robotaxi全鏈路產業布局，并將攜手海內外合作伙伴，在全球10座城市實現規模化的Robotaxi運營服務。

“Robotaxi在未來三年將進入快速普及期。”基于印奇的判斷，千里科技正在加緊行動，初期目標是「在單一城市部署超過1000輛Robotaxi」，以此跨越商業化門檻，贏取行業入場券。

AI大模型的「煉丹」是門厚積薄發的學問，如今，「爐、火，法」都已齊備，千里科技將有機會在Scaling law之中與智能奇點相遇。