千里科技全新品牌亮相：锚定商业化与全球化，驱动智能驾驶新纪元

文｜周鑫雨

编辑｜苏建勋

历经一年潜心积淀，智能驾驶企业千里科技正式面向公众揭幕其品牌新篇章。

2025年9月28日，千里科技两大核心奠基人——公司董事长印奇与吉利汽车创始人李书福联袂登台，共同发布了全新的品牌英文名称“AFARI”及视觉标识。

居中者为吉利汽车创始人李书福，右侧为千里科技董事长印奇。影像来源：作者现场摄制

在此次品牌首发盛会上，印奇将公司的业务推进与未来规划凝练为两大核心主题：商业化落地与全球化拓展。

依据千里科技2025年上半年财报披露，公司上半年营收达41.84亿元，同比增幅为40.04%。

这一显著增长目前主要源于其前身“力帆科技”所继承的汽车与摩托车业务，“人工智能+汽车”的乘数效应尚未完全释放。

关于“AI+汽车”的商业化前景，印奇设定了明确目标：本年度实现百亿产值突破，明年形成规模化的实质性营收。

当前，千里科技的业务矩阵涵盖三大板块：千里智驾（提供L2+至L4级智能驾驶解决方案）、千里智舱（打造自然交互式座舱体验）以及千里智行（Robotaxi业务）。

印奇向媒体透露，作为公司首款AI解决方案，智能辅助驾驶系统有望在明年实现规模化商业收入；同时，座舱产品与Robotaxi业务在明年也将取得明确进展。

第二个战略焦点是全球化。

早在2025年5月，印奇便在访谈中指出，千里科技与华为存在两点差异，其一是开放生态，其二便是全球化视野：“依托吉利的全球化积淀，海外汽车制造商将是我们的重点客户。”

品牌发布会上，千里智驾董事长兼CEO、千里科技联席总裁王军将全球化视为夺取市场份额的关键举措：“欲在全球市场达成三分天下有其一的目标，我们不能仅局限于国内竞争，必须坚定不移地出海。”

印奇用以评估智驾解决方案的核心指标是“含模量”，即大模型在“模型、规则、地图”三重架构中所占的比重。

他向媒体分析道，目前，海外顶尖智驾解决方案的含模量可达80%-90%，而国内多数方案仅约50%。千里的目标是在未来6个月内，将含模量提升至海外领先水平。

在全球化布局上，千里不仅借力吉利的海外资源，近期更引入了国际顶尖车企的资本——2025年9月25日，千里科技公告显示，梅赛德斯-奔驰以约13.39亿元对价受让千里3%股份，成为其第五大股东。

奔驰的入股为千里的全球化进程注入了坚实的工业体系支撑。印奇在品牌见面会上回应此次合作：“后续我们将与奔驰在质量管控与品控体系上展开紧密的战略协同。”

自创立旷视科技以来，印奇在人工智能领域已深耕超十年。然而对于智能驾驶行业，他自谦为“新进入者”。

但他认为，在智驾领域，先行者常受既有技术路径的束缚，而千里对技术方案持更加开放的心态：凡能有效降低成本并实现规模化的技术，皆可采纳，“我们首次感受到了后发优势的存在”。

在媒体群访环节，围绕智驾技术阶段、海外业务布局、行业竞争格局、商业化路径及全球战略等议题，千里科技的四位高管给出了深度回应。他们是：

• 千里科技董事长印奇；
• 千里智驾董事长兼CEO、千里科技联席总裁王军；
• 千里智驾联席CEO、吉利控股集团首席智驾科学家陈奇；
• 千里智驾CTO杨沐。

《智能涌现》对其部分核心观点进行了梳理：

• 智能驾驶的发展史上曾出现两大技术路径：一条是以特斯拉为代表的纯视觉模型驱动方案，另一条是以早期Waymo为代表的、依赖“高精地图+规则”的激光雷达系统。

如今这两条路径已高度融合。未来的终极智驾系统，必将是以视觉感知为基石，辅以更强大的基础模型作为底层逻辑，并在不同场景下叠加特定传感器以确保安全边际。但其底层必然是一个“含模量”极高的通用大模型。

• 当前市面上的智驾系统可类比为“汉堡包理论”：最内层是模型，中间层是基于规则构建的专家系统，最外层是地图体系。“含模量”即指模型、规则、地图在这个“汉堡包”结构中的占比。

目前主流智驾方案的总含模量普遍低于50%。在海外，行业标杆的含模量已达到80%-90%。我们有信心在未来半年内，将千里的含模量提升至同等水平。

• 关于团队协作模式，智能驾驶领域经历了多次思潮演变。

最初阶段，普遍认为只有纯粹的AI背景团队方能胜任；随后阶段，整车制造商信心倍增，坚持要自主可控；现今行业已步入理性与开放的新阶段。

未来行业内将涌现数个不同的解决方案体系，这些体系都将与部分整车制造商建立深度绑定关系。因为所有AI系统的灵魂在于数据，唯有形成深度联接，而非简单的甲乙方合同关系。

• 中国智能驾驶产业已发展十余年，最终格局可能趋向于相对集中。我们并不需要如此众多的智驾方案供应商，因为许多工作实为重复性创新。

在一个大型整车制造体系内，智驾供应商通常不会超过三家。同一体系下的供应商若足够卓越，将能催生出更多个性化的产品创意，涵盖座舱及其他衍生领域。

• 在智能辅助驾驶与人工智能领域探索多年后，我们首次体会到后发优势。因为先行者往往背负着路径依赖的包袱，例如宣称纯视觉方案后便难以轻易引入激光雷达。

我（印奇）出身技术背景，在技术判断上较为果断。我坚信“以大模型驱动、以纯视觉为核心”的方案，必将是所有智能辅助驾驶的终极形态，这是一个确定性趋势。

在传感器应用上，未来必然是多种传感器的融合，不仅包括激光雷达，还有4D毫米波雷达，乃至未来可能出现的新型传感器。只要它们能在某些极端案例中帮助降低成本并实现规模化，皆可整合进未来的智驾系统。

既有基本原则，又具备可扩展的叠加方案，这是一个清晰且确定的论断，未来可待验证。

• 从L2+到L4必然基于同一技术框架，这是一个技术性问题，因为需要复用数据流。若没有L2+的海量数据积累，实际上很难在L3、L4层级实现真正的大规模替代。

从L2+到L4需要在不同层级进行差异化的侧重设计。例如在L4级别，一个更高效的地图体系也至关重要。

• 智能驾驶解决方案必须提供一套完整的“软件+硬件”集成方案，这样的方案才能为未来的价值提升与用户体验提供坚实支撑。
• 在芯片选择上，我们必将倾向于相对开放的芯片生态，最终任何具备竞争力与成本优势的芯片都在我们的考量范围内。

当前面临两大核心挑战：一是算力，二是数据。尽管车端算力已宣称达到800Tops甚至1000Tops，但与云端算力相比仍有巨大差距。

未来业界必将见证车端智能驾驶算力的显著提升，以及更多多模态大模型在终端侧的应用。这一趋势同样确定无疑。

• 出海战略的一个核心挑战在于数据获取与合规。
• 关于芯片的讨论目前有些过度聚焦。AI芯片的设计相较于传统CPU和GPU而言更为简化，这也解释了为何市场上存在如此多的芯片体系。

芯片的最终成功必须依赖于可持续的商业模式与规模化应用。一家车企拥有100万辆车，但这个数据量在芯片产业中仍属微小。芯片领域若年出货量无法突破一亿颗，便难以支撑持续的迭代研发。

• 基础大模型未来将通过场景化适配演变为行业模型，但行业模型的数量并不会如想象中繁多，我们必须清醒认识到这一点。

行业模型与这波大模型的本质特性背道而驰。此轮大模型的核心优势在于通用性，未来虽会融入行业数据与专有技术诀窍，但主体仍将是通用型模型。

因此千里科技定位清晰：我们不研发基础大模型，而是与顶尖的基础模型合作伙伴阶跃星辰携手，实现战略层面的协同。

• 为何强调L2+、L3、L4必须共享同一框架？唯有如此，未来的商业模式才能跑通，因为研发成本得以分摊，数据资产得以共享。
• Robotaxi仍处于早期探索阶段，尚未步入商业化成熟期，产品与体验闭环尚未完成。我们经过初步测算，当车队规模达到1000辆并实现常态化运营时，才算真正迈入规模化商业落地阶段。目前全球尚无任何企业达成此目标。

互联网历经三十年发展，在拥有用户与流量的地方便衍生出无数增值业务与变现模式。未来Robotaxi的商业化无需过度担忧，当下更应关注如何尽早打造出更安全、体验更优的Robotaxi服务。

• Robotaxi的一个关键社会议题关乎就业，它不应是人工智能对人的简单替代，而应是通过AI创造更优质的服务，从而催生更多就业机会。无论是出租车还是网约车司机，都应在这场变革中工作更轻松、收入更丰厚，这一点至关重要。
• 目前千里科技团队规模已近2000人。当然，智驾团队并非人数越多越好，但千里致力于提供从L2+到L4的全栈解决方案，2000人的团队能够承载更广泛的职责。
• 近期千里智驾完成了三支团队的整合调整，包括迈驰、极氪及相关研究院的资源。此次整合堪称妙笔。

构建智能驾驶系统需要两类组织基因：一类是具备深厚AI模型原生能力的团队，专注于数据迭代与模型驱动；另一类是拥有强大工程化体系能力的团队。二者缺一不可。

千里智驾的商业模式或许具备可复制性，但从团队构建与产业窗口期角度看，其优势并非轻易可复制。这三支团队的合并形成了极强的互补效应。

团队融合远比新建团队更为复杂。其成功核心在于两点：第一，确保目标高度一致；第二，无论存在多少支团队，必须坚持单一的核心版本主干，并围绕此主干配置人才资源，方能实现真正的融合。

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