“AI+车”是AGI场景与终端的孵化器。作者郭海惟探讨了AI在汽车领域的应用，认为汽车将成为通用人工智能的基石，并孵化出未来许多智能场景。文章介绍了千里科技的战略布局，包括千里智驾、千里智舱和千里智行，以及其在AI大模型和智能座舱方面的探索。作者认为，汽车的终局将是一个“超级智能体”或“超级空间”，成为人们的生活伙伴和情感伴侣。
🚗 AI+车是通用人工智能的基石，能够孵化和培育未来许多智能场景。汽车的多模态感知能力、封闭的内部智能环境以及与人的物理交互，使其成为最佳的智能化实践实验场。
🧠 千里科技的战略布局包括千里智驾、千里智舱和千里智行。千里智驾重视“含模量”，目标是推出70%-80%含模量的系统，并通过多模态大模型框架提升感知力和推理能力。
🗣️ 千里智舱推出“超自然交互”和“融合记忆”功能，实现视觉交互，并将座舱变成类似chat-GPT的交互入口，构想了未来“超级智能体”的雏形。
🌐 印奇提出了“千里计划”，愿景是未来只需要一个统一的大模型大脑（One Brain）、一个跨端整合的操作系统（OneOS）和一个懂你的智能代理（One Agent），实现各类场景的智能化。
🤝 千里科技未来将是第三方的开放平台，与吉利、奔驰等车企形成紧密的战略合作，共同推动AI在汽车领域的应用。
原创 郭海惟 2025-09-30 10:40 北京
“AI+车”是AGI场景与终端的孵化器
作者｜郭海惟邮箱｜guohaiwei@pingwest.com
千里科技的英文名叫“AFARI”。
印奇花了十分钟时间，解释这个商标的来历和含义。他说，这是FAR和AI的结合，意思是AI能带我们走向未来，“With AI，We go far”；这也是“Afar”（远方）和“I”（智能）的结合，刚好暗合了千里与科技的“双关”。
但印奇说，他最喜欢寓意是“A Far I”。
他说，这个含义是“遇见一个来自未来的自己、遥远的自己”，话里有一种东方的“禅意”。
他说，佛教讲“见自己、见天地、见众生”，这是一种禅的修行的次序。但他觉得，人还是要先“见天地、见众生”，最后才能见自己。
在那个瞬间，你很难不想起印奇的很多事情。
他37岁，攻坚过技术、操盘过落地，经历了技术的范式浪潮转型，亲自在大浪里翻腾过好几个跟头。在23岁时联合创办了当年的AI四小龙的旷视科技，曾是中国最大的AI公司之一。所以他今年只有37岁，却已经有着15年顶级AI经验。从这个角度来说，他大概率正是自己口中所说的那个，见了天地、见了众生，然后才见了自己的那个人。
千里科技算是印奇在“见了天地”后，又重新“见了自己”吗？答案大概在印奇自己心里。
但千里科技的确是他再次出发的船。
发布会当天上午，印奇与长安汽车集团董事长朱华荣、吉利控股集团董事长李书福、赛力斯集团董事长张兴海，三位几乎是今天汽车工业中最重要的企业家，共同做了圆桌论坛，主题就是围绕“AI+车”。
朱华荣说，新能源开启了汽车产业新时代，“汽车不再是车，汽车就是机器人”，是“可自进化的、可自学习的，智能汽车机器人。”张兴海说，AI+车“第一步要成为移动智能体”，具体表现在“智能安全、智慧增程、智慧服务”。李书福说，智能对与传统汽车公司，”像画龙点睛一样“，而“传统汽车公司要想实现质的飞跃，必须要插上人工智能的翅膀。”
印奇在圆桌上说了两个观点。
首先，“AI+车是通用人工智能的基石”。无论是对环境的感知能力、还是与人的交互能力，其实都是通用人工智能的技术要素。所以，当AI+车发展壮大后，将提供一个完整的产业链，未来很多场景和终端的涌现，都可以由“AI+车”的场景来孵化和培育的。
其次，在印奇看来，汽车的终局会是一个“超级智能体”、一个“超级空间”——它既不是车，也不是机器人，而是一个生活的伙伴、一个情感伴侣。“未来年轻人在汽车上的时间，可能跟今天手机差不多。车里会有无穷的想象力和最美好的体验。”
你看，38岁的印奇和23岁的印奇，在AI终局的理想上并没有什么不同。唯一的区别是，过去是以CV场景作为突破口，而今天则有了一个更具象的物理空间与更强大的模型范式。
大模型、大模型，还是大模型 如果站在AGI的终局来看千里科技的布局，很多事情就显得更通顺了。
比如，印奇将千里科技第一阶段的战略布局分成了三个部分：
千里智驾、千里智舱、千里智行。
其中千里智行是此次披露的新业务，是由L4自动驾驶技术支撑的Robotaxi。
根据印奇的说法，千里自己的L4自动驾驶技术，计划会在2026年发布。在此基础上，千里将在18个月内完成全链路布局。千里科技也将与吉利联合研发基于Robotaxi的专用硬件载体，未来希望在全球范围内落地十个城市，单个城市部署规模超过1000辆车。
L4智驾能力、专用硬件载体的研发、城市级的运营能力，印奇将其称作Robotaxi的“铁人三项”。印奇在会后对记者表示，他们初步测算，在良好运营的情况下，一千辆车能够实现规模化盈亏平衡，“当然这个测算也可能不断发生变化”。
而如果以上愿景全部兑现，那么千里可能会成为继特斯拉之后，全球第二个、中国第一个，具备主机厂级别的全方位支持和专属硬件载体定制能力的Robotaxi服务商。
目前千里科技成立仅一年，所以这也完全有可能是全球落地Robotaxi速度最快的智驾品牌。
几乎所有对未来科幻式的移动空间的想象，都立足于L4，那么你也可以理解千里科技对一个更高阶智驾能力的渴望。
印奇说，他有个基本的判断，即智驾系统已经进入AI大模型驱动的全新阶段。所以千里希望用最好的AI技术来重新定义行业标杆。
千里科技在智驾中非常重视的指标是“含模量”。
虽然“大模型上智驾”这件事情已经喊了有些年头了，但大量厂家的自动驾驶系统中，规则依然占了很大的比例。印奇在采访中对硅星人表示，目前行业的含模量实际在40%-50%，而海外最顶级的友商能做到70-80%。
而千里的目标就是在今年底能推出70%-80%含模量的系统，新系统会同步更新给包括极氪9X在内的新车主。
在大模型智能逐渐完善的今天，“含模量”几乎决定了一个系统的智能上限。高含模量，意味着大模型能够吞吐的数据量更大，可以覆盖和决策的场景也更多，两者相互循环，模型的成长速度也会更快。
如果在实际体验中，具备“高含模量”的智驾系统（例如特斯拉的FSD），其给用户的体感是具有很高的“弹性”。无论是道路博弈，还是开车习惯，进化速度很快、也越来越有老司机的感觉。
这次发布会，千里科技邀请了导演徐峥、赛车手马青骅拍了个综艺短片。千里让徐峥用最新的千里智驾来与马青骅PK，从歌乐山、盘龙立交，到解放碑和奇葩车位，几乎涉及到了重庆所有最难的日常驾驶工况场景。
从导演片的呈现上来看，片子给人印象最深刻的不是智驾系统如何停入“奇葩车位”，而是千里智驾展现出的“博弈能力”。
比如在徐峥开启自动驾驶时，车辆从来不会急停急刹，也不会过早刹车导致通勤效率的损失。即便在极窄路段汇合，千里也能做到减速缓行通过。在“极限泊车”场景里，智驾的刹停点与墙壁最短只有几指的距离，已经非常接近北京老司机的能力了。
在歌乐山上，徐峥说自己刚上车的时候，对身下的这台车其实是不够信任的，因为千里科技的刹车点其实比他自己想象的更晚，行驶速度会尽量贴着限速上限。但随着尝试的次数变多了，徐峥说自己逐渐对车辆有更多的信任，觉得千里智驾“开车不面”，效率比自己开还要高。
据印奇介绍，大模型对千里智驾有很多的能力升级。
比如，千里智驾这次上新了全域AES系统。
在全域速度场景里，系统可以实现AES和AEB的主动智能选择。系统不仅可以选择主动刹车和避让，还可以选择边刹边让。甚至在一次避险动作以后，风险若没有接触，系统还能短时间重复相应，完成连续多次避障。
而在极端场景里，千里智驾也给了很多场景演练和学习。
比如，在解放碑区域里，千里智驾能实现低速防加塞，在保证安全的情况下，与复杂的车辆工况保持博弈。
印奇将类似的情景称之为，“仿生控制”。即通过海量的数据模拟，大模型能够深度模拟人类司机的综合判断逻辑和操控感。不仅如此，千里智驾还通过“横纵一体”协同控制技术，可以实现转向与加减速的同步配合，从而有效避免了传统智驾的“急刹顿挫”。
“高含模量”的另一个优势是让车辆具备更强的感知力和推理能力。
印奇表示，千里科技这次的智能底座是选择与阶跃的多模态大模型进行深度合作。
千里科技不会做基座模型，印奇在记者会对媒体表示，未来基座大模型只可能是极个别头部玩家的游戏。但基于已有的大模型能力，未来一些大数据的行业场景，可能出现自己的垂直行业大模型。印奇说，千里科技要做的事情，其实就是与头部合作伙伴一起合作模型能力的落地。
千里科技与吉利、阶跃达成了三方的算力联盟，也可以视作未来对模型垂直场景训练落地的尝试。
与特斯拉的纯视觉模型不同，千里与阶跃合作可以获得对多模态模型能力更好的理解。
印奇对硅星人表示，自动驾驶的未来一定是“大模型驱动”、“以纯视觉为核心”的。
但这并不意味着，一些超视觉感知的传感器没有意义。印奇认为，只要成本到位，毫米波和激光雷达是可以提供更强的安全冗余兜底的。
阶跃与千里联合部署的多模态大模型框架其实很好地解决了视觉、毫米、激光等多模态共存的方案。在今年早些的采访中，印奇对媒体表示，这套大模型框架同时复用在了千里生态的机械臂VLM系统里。
以这次试驾的极氪9X为例，全车含有11个摄像头，5个毫米波和1个激光，同时还有高精地图辅助，构成了复杂的信息矩阵。
千里官方表示，这套6D多模态感知矩阵，可以理解和处理大量的模糊信息。
比如，通过独创的盲区穿透算法，系统能够实现全覆盖检测，从而突破人类视觉盲区。而在面对一些看不清楚的障碍物、路标乃至半挂大卡车的时候，系统也能够识别避让。
这其实与人类的本能反应类似。人类也是通过眼观六路、耳听八方的多模态感知能力来预知风险。尤其是有经验的老司机，能够通过细节的变化，获得一种对风险感知的本能。
ONE BRAIN，ONE OS，ONE AGENT 
