物理AI第一块落地战场，千里押在100万辆车上|工业机器人|制造业|大模型|阶跃星辰|开源模型

　　（来源：第一财经资讯）

　　10月22日，重庆通用人工智能大会。千里科技董事长印奇引用了一组数据：中国制造业规模连续16年保持全球第一，2025年新能源汽车销量超过1600万辆、连续11年全球第一，工业机器人安装量占全球约六成，人形机器人出货量占全球84.7%。

　　他随后给出判断：智能汽车将会是物理AI的核心载体，也是中国产业优势最集中的领域。

　　当前，物理AI和数字AI是大模型应用两条主要路径。过去几年，数字AI载体集中爆发，靠的不只是模型参数变大，还靠编程这样一个中间层，把模型能力翻译成可交付的产品。物理AI要复制这条路，就需要一个能把视觉、决策、控制串成闭环的场景，而这个场景得同时满足三个条件：能持续产生真实世界的感知数据、有可规模化的硬件载体、有愿意付费的用户。

　　按这个标准筛一遍，汽车是满足得最完整、也是目前规模最大的一个。它每天都在路上跑，把长尾场景喂给模型。雨夜的高速、没有标线的乡道、人车混行的城中村，这些场景仿真很难造得足够真，只能靠车一趟一趟跑出来。它也是中国少数几个在全球市场站稳份额的高价值制造业品类。这解释了为什么今年CES上黄仁勋把“物理AI的ChatGPT时刻”推到台前之后，一批车企随即把定位改成物理AI或者具身智能公司。

　　喊出物理AI的公司已经不少，能拿出规模化落地成绩的很少。

　　千里科技是其中一个。它的成绩单放在18个月前几乎不会被相信。2025年2月，这家公司才从力帆更名，从一家传统制造企业转身做“AI+车”。那个时间点上，“累计装车百万辆”还不在任何人的讨论范围里。

　　技术领先：模型能力与工程能力同频

　　支撑百万装车的，首先是模型，但不止是模型。

　　千里手上有一套完整链路。智驾大模型负责能力上限，数据生产体系把路上的数据变成可训练样本，基于世界模型的闭环仿真与强化学习平台再把训练结果压回车上。四个环节在同一个体系里咬合。

　　支撑这套体系的，是持续产出的研究成果。近日NeurIPS 2026公布录用结果，千里智驾研发团队投稿的六篇论文全部被录用。方向分布比数量更说明问题。WorldDrive和CoWorld-VLA做的是世界模型，管场景怎么表征、未来怎么推演；ChainFlow-VLA和Explicit Geometric Chain-of-Thought做VLA规划，把语言模型的推理能力落到驾驶决策上；3DRAE和图像到三维部件生成那篇做三维表征与生成。六篇没有扎堆在同一个点上，覆盖的是从场景表征、未来推演到规划决策的整条链路。这意味着这些能力背后自成体系，不是靠拼装开源模型追出来的。

　　研究端之外还有落地端。今年4月，G-ASD 4.0随极氪8X上市，把模型能力直接推到了量产车上。论文能进顶会、同一套东西能上车，这在智驾行业并不多见。很多团队擅长其一：要么论文漂亮但上不了车，要么装车量大但模型上限受限。两头能对上，说明研发节奏和交付节奏是同一个节奏。

　　技术路线上，千里把“高含模量”当作北极星指标，衡量智驾系统中模型化覆盖的广度和深度。做法是在成熟的端到端架构之上，以专业驾驶模型为主体，接入世界模型的环境表征能力和语言模型的因果推理能力，形成“快脑＋慢脑”的协同结构。语言模型这一侧不是接口调用，今年4月千里与阶跃星辰联合打造了面向智驾的原生大模型，把推理能力放进驾驶链路的底层。

　　但端到端也有边界。长尾和高博弈场景里，世界表征、因果推理和泛化能力仍不够用。千里的解法是把L2和L4放在共享的核心模型底座上，同时明确承认L3、L4的落地还需要系统安全、冗余和规则兜底共同支撑。这比“一套模型通吃”更接近工程现实。

　　千里累计仿真里程超过5亿公里、实车测试里程超过300万公里，版本迭代最快做到天级。这也是物理AI与数字AI最根本的差别：数字AI的数据可以合成，物理AI的数据必须靠轮子一圈一圈跑出来。

　　规模领先：价格往下走，标准往上走

　　截至目前，千里浩瀚辅助驾驶系统累计搭载量突破100万辆，覆盖16款车型，辅助驾驶激活率93.9%（即九成以上车主提车后开通了这项功能），累计避险890万+次、AEB紧急制动240万+次。

　　这几个数字里，最容易被忽略的是时间。18个月完成百万装车，在一个需要逐车型适配、逐项目验证的行业里并不常规。规模爬坡受制于两头，一头是主机厂的车型节奏，一头是自己的工程团队能不能同时扛住十几个项目的交付。16款车型并行，本身就是对组织能力的一次压力测试。

　　890万次避险和240万次AEB更值得单独说一句。这两个数字不是实验室跑出来的，是用户在通勤、出游、回家入库这些日常场景里一次次触发累积的。前装率可以靠商务谈判拿到，避险次数不能。

　　价格分布的走向更能说明问题。最初搭载千里浩瀚方案的是极氪9X这类50万级车型，在50万元以上大型SUV细分市场长期稳居销量前列。随后方案快速下探，经极氪8X所在的30万至50万混动SUV市场、领克07-GT、smart精灵1号，一路到银河TT、战舰700所在的十几万元主流市场。银河TT限时先享价12.99万元起，战舰700限时焕新价16.98万元起，两款车把千里的方案带进了中国乘用车销量最集中的价格区间。

　　这条从高端往下的曲线，在行业里不算常规路径。不少方案商选择先在主流价位跑量摊薄成本，再往上攻高端，因为高价位车型对可靠性、冗余和体验的要求更苛刻，验证周期更长。千里走的是先难后易：在50万级市场做完全套验证，再把同一套体系压到十几万的车上去，摊薄的是工程成本，不是安全标准。

　　规模也带来了市场地位的位移。据易车榜半年度数据，在40万元以上高端车型市场，千里城市NOA市占率40.8%，整体L2+智驾市占率39.2%，两项均居第一。这组数据是第三方供应商口径，不含车企自研方案，反映的是“开放供应”这块市场的座次，而非全行业装车量排名。

　　客户结构也在变。千里智驾已宣布与沃尔沃达成智能驾驶合作，双方结合研发、整车工程及安全优势，联合开发高阶智驾解决方案，依托已规模化落地的ASD方案，相关沃尔沃车型预计2027年上半年量产。这件事的分量不在多了一个品牌，而在验证标准。全球车企的开发流程以严格著称，功能安全、预期功能安全、软件开发流程审核一项不落，还要满足欧洲法规，一个功能从需求冻结到量产，周期往往以年计。有业内人士提过，某德系车企仅智驾控制器的防锈漆和胶水选型就与供应商磨了几个月，同样的时间国内车企可能已经迭代完一款车型。能进这套体系，说明千里的工程能力与合规能力先通过了另一种尺度的检验，这一步的价值不在当下的销量，而在资格。

　　需要说清楚的是，目前双方合作的车型还没有卖到海外市场。但这次合作把基础打下来了。以与沃尔沃的合作为契机，千里科技进一步拓展国际车企合作，为未来把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。

　　客户结构的另一头在往上游走。据悉，千里科技今年4月助力客户发布的全新汽车品牌“游心”（PALLADE）已经发布，合作方为北汽集团，品牌定位20万至40万元区间，首发的两款车分别是一款纯电轿跑和一款户外车型。千里在这个项目里输出的不只是智驾方案，还包括全栈AI座舱和智能体能力，并参与了车型的产品定义。

　　这个角色的变化值得多看一眼。卖方案是按车交付，参与产品定义则是从车型立项就进场，能力边界从“把驾驶做好”扩展到“这辆车应该被造成什么样”。对一家以智驾方案为核心业务的科技公司来说，这是产业链位置的移动。

　　对物理AI这条主线来说，规模的意义不只是营收。100万辆在路上的车，等于100万个持续采集真实世界数据的传感器阵列，覆盖从一线城市到县域道路、从高速到城中村的各种工况。这是只做预研、不做量产的公司花钱也买不到的东西。

　　体系领先：舱驾融合之后，车开始理解人

　　如果说模型决定能力上限、规模决定数据厚度，那么真正让物理AI落到用户身上的，是座舱和驾驶这两套系统能不能合成一套。

　　千里的答案是超级Eva。这套智能座舱智能体由吉利、阶跃星辰与千里科技联合研发，核心不是把语音助手做得更会说，而是把“理解用户”接进车辆控制的链路：座舱侧的模型识别用户意图和当前情境，驾驶侧的世界模型判断车能不能做、怎么做。两套模型共享同一个数据底座和同一套推理框架，用户不必再忍受“我说了它听不懂”或者“它懂了但车做不到”的割裂。截至目前，超级Eva累计上车量已突破50万辆。

　　今天智能座舱能做的事，大多还停留在“响应指令”：你说导航去哪里，它规划路线；你说有点冷，它调温度。交互的天花板很低，因为用户得先知道自己要什么，还得说清楚。千里给出的下一步，是让车从“理解指令”走向“理解用户”。按千里的规划，2027年一季度个人助手能力将正式上车。这个时间点如果兑现，车辆的角色会变一次性质：从被动执行的工具，变成能主动感知状态、预判需求、提出建议的智能体。这也是印奇所说“具身驾驶”的第三阶段，车不再等待命令，而是主动理解、主动服务、主动行动。