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超越特斯拉FSD雄心背后,千里智駕要開(kāi)啟“含模量”無(wú)限戰(zhàn)爭(zhēng)

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過(guò)去幾年,大模型推動(dòng)了多個(gè)產(chǎn)業(yè)的能力躍遷,智能駕駛是其中變化最為劇烈的一個(gè)。

如果說(shuō)早期智駕競(jìng)爭(zhēng)更多集中在傳感器配置、規(guī)則工程與算力堆疊,那么隨著大模型進(jìn)入車(chē)端,行業(yè)的核心變量正在發(fā)生轉(zhuǎn)移——模型能力本身,正在成為決定智駕上限的關(guān)鍵因素。

大模型驅(qū)動(dòng)意味著:模型越大、算力越強(qiáng)、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)越多,系統(tǒng)的泛化能力與決策質(zhì)量就越接近人類(lèi)經(jīng)驗(yàn)。大模型的Scaling Law 似乎在智駕領(lǐng)域顯現(xiàn)出同等效用。

但一個(gè)長(zhǎng)期懸而未決的問(wèn)題始終存在:

智駕系統(tǒng)“更智能”到底該如何衡量?

行業(yè)此前缺乏統(tǒng)一、有效的評(píng)價(jià)尺度。end to end 的概念最早來(lái)自大模型,在智駕上還衍生出一段式、多段式的端到端,VLA、VLM、World Model 不同技術(shù)路線(xiàn)和模型架構(gòu)誰(shuí)優(yōu)誰(shuí)劣,芯片算力、模型參數(shù)量、特定功能這些指標(biāo),其實(shí)難以真正反映系統(tǒng)的智能化程度。

如今,這一問(wèn)題正在被重新定義。

在日前舉行的2026 年國(guó)際消費(fèi)類(lèi)電子展(CES 2026)上,千里智駕與吉利共同宣布,面向全球市場(chǎng)發(fā)布全新輔助駕駛品牌——千里浩瀚G-ASD(Geely Afari Smart Driving,千里浩瀚)。


其中,“G”代表吉利,“ASD”代表千里智駕。G-ASD 是雙方聯(lián)合研發(fā)的高含模量智能輔助駕駛解決方案,覆蓋從 L2 到 L4 的完整能力區(qū)間。

相比品牌發(fā)布本身,更值得關(guān)注的是,千里智駕在此次發(fā)布中提出了一個(gè)新的判斷框架:

以“含模量”,作為衡量智能駕駛系統(tǒng)智能化水平的核心指標(biāo)。

在千里智駕看來(lái),含模量越高,意味著智駕系統(tǒng)全鏈路中由AI 模型承擔(dān)的決策與控制比例越大,智能能力的上限也隨之抬升。智駕提升含模量需要極其扎實(shí)的技術(shù)底座,以及前瞻的模型路線(xiàn)選擇,再通過(guò)持續(xù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與仿真測(cè)試進(jìn)化。

不斷提升系統(tǒng)含模量,才是智駕能力從“接近人類(lèi)”走向“超越人類(lèi)”的關(guān)鍵路徑。這個(gè)過(guò)程中,大量回傳數(shù)據(jù)的篩選、抽象,超大規(guī)模且以指數(shù)極增長(zhǎng)的真實(shí)車(chē)端場(chǎng)景數(shù)據(jù),如何進(jìn)行關(guān)鍵Token壓縮,以及構(gòu)建世界模型進(jìn)行物理仿真的推演和驗(yàn)證,都是門(mén)檻極高。

G-ASD這一高含模量智能輔助駕駛方案,不僅標(biāo)志著千里智駕完成了一次明確的技術(shù)卡位,也為智能駕駛行業(yè)提供了一種新的理解和評(píng)估坐標(biāo)。

當(dāng)智能輔助駕駛開(kāi)始像“老司機(jī)”一樣決策

含模量,是千里科技CTO 楊沐對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)演進(jìn)給出的一個(gè)核心判斷。

如果把AI 的發(fā)展拉長(zhǎng)來(lái)看,這是一條從感知,到認(rèn)知,再到行動(dòng)與推理逐步融合的路線(xiàn)。

在ResNet 之前,深層網(wǎng)絡(luò)難以穩(wěn)定訓(xùn)練,視覺(jué)系統(tǒng)更多停留在特征提取層面;ResNet 出現(xiàn)后,深度模型得以規(guī)?;?xùn)練,視覺(jué)對(duì)象開(kāi)始被更穩(wěn)定地映射為語(yǔ)義信息,為復(fù)雜場(chǎng)景理解提供基礎(chǔ)。

隨后,Transformer 架構(gòu)與以 AlphaGo 為代表的強(qiáng)化學(xué)習(xí)路徑結(jié)合,模型不再只“看懂世界”,而是開(kāi)始在行為空間中進(jìn)行博弈和決策,第一次真正跨出了感知的邊界。

到了ChatGPT 之后,人類(lèi)知識(shí)以語(yǔ)義形式被系統(tǒng)性地映射進(jìn)模型特征空間,推理能力與行為模式學(xué)習(xí)顯著增強(qiáng),模型具備了更完整的“理解—推導(dǎo)—行動(dòng)”能力。

回到智能輔助駕駛的邏輯里,“含模量”并不是一個(gè)抽象口號(hào),而是一種工程化判斷:

在一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)中,讓模型覆蓋更多行為與子系統(tǒng),讓盡可能多的決策邏輯進(jìn)入同一套數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式。

含模量越高,系統(tǒng)可學(xué)習(xí)、可演化的空間就越大;只要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)能夠持續(xù)推進(jìn),系統(tǒng)能力的理論上限就會(huì)不斷抬升,最終體現(xiàn)出對(duì)人類(lèi)駕駛的系統(tǒng)性超越。

這一邏輯與特斯拉的FSD類(lèi)似。通過(guò)不斷削減人為規(guī)則,把感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃、控制壓縮進(jìn)更少、更統(tǒng)一的模型中,通過(guò)數(shù)據(jù)規(guī)模來(lái)拉高系統(tǒng)上限。


在工程實(shí)現(xiàn)上,千里智駕采用的是全軌跡端到端訓(xùn)練范式,即從多傳感器輸入,到最終車(chē)輛控制輸出,全部在一套統(tǒng)一模型框架中完成訓(xùn)練與推理。

相較于傳統(tǒng)分段式架構(gòu),這一步解決的并不是單點(diǎn)性能,而是感知、預(yù)測(cè)、規(guī)劃、控制之間長(zhǎng)期存在的割裂問(wèn)題,也是含模量提升最關(guān)鍵的一環(huán)。

而端到端能夠跑通,前提并不只是模型結(jié)構(gòu)的變化,而是數(shù)據(jù)供給與迭代效率的根本性變化。

在過(guò)去,智能輔助駕駛高度依賴(lài)人工標(biāo)注,效率低、成本高,且難以支撐高頻迭代。針對(duì)這一行業(yè)瓶頸,千里智駕構(gòu)建了自動(dòng)標(biāo)注與數(shù)據(jù)閉環(huán)體系,實(shí)現(xiàn)了從“人工驅(qū)動(dòng)”向“模型驅(qū)動(dòng)”的轉(zhuǎn)型。

截至目前,該體系已積累包括國(guó)賓級(jí)司機(jī)軌跡數(shù)據(jù)、超過(guò)2500萬(wàn)條高價(jià)值視頻 clips、百萬(wàn)級(jí)事故數(shù)據(jù)集、百億公里級(jí)行駛數(shù)據(jù),并形成覆蓋全生命周期的數(shù)據(jù)閉環(huán)。

這意味著,系統(tǒng)能夠持續(xù)生成已標(biāo)注的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù),逐步擺脫對(duì)人工標(biāo)注和機(jī)械化采集的依賴(lài),從根本上解決模型訓(xùn)練中最難的“第一步”。

除了高質(zhì)量數(shù)據(jù)外,如何迭代也是另一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。

原因很簡(jiǎn)單,智能輔助駕駛并非單純的軟件問(wèn)題,模型最終控制的是物理世界中的車(chē)輛,過(guò)去對(duì)模型的驗(yàn)證高度依賴(lài)上車(chē)調(diào)試,周期長(zhǎng)、成本高,也限制了迭代速度。

為此,千里智駕在仿真與世界模型上進(jìn)行了大量布局,讓模型能夠在虛擬環(huán)境中完成驗(yàn)證與驗(yàn)收,推動(dòng)更高頻的訓(xùn)練和演進(jìn)。在部分難以真實(shí)采集的場(chǎng)景中,還可以通過(guò)模型生成進(jìn)行案例構(gòu)造,大幅降低數(shù)據(jù)獲取成本。

例如,碰撞類(lèi)數(shù)據(jù)在真實(shí)道路中極難獲取,但在仿真環(huán)境里,可以主動(dòng)構(gòu)造對(duì)抗場(chǎng)景。在車(chē)輛正常行駛過(guò)程中,修改旁車(chē)軌跡,使其快速切入本車(chē)前方,生成高風(fēng)險(xiǎn)樣本,再結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練,用以提升模型對(duì)危險(xiǎn)博弈行為的抑制能力。

這類(lèi)訓(xùn)練在安全兜底層面能帶來(lái)即時(shí)收益,同時(shí)也隨著持續(xù)迭代不斷強(qiáng)化系統(tǒng)整體能力。構(gòu)建世界模型進(jìn)行仿真訓(xùn)練和模型驗(yàn)證,需要很強(qiáng)的技術(shù)底蘊(yùn),車(chē)企和智駕都很少有千里團(tuán)隊(duì)“大模型原生的技術(shù)品味”,一般也只有專(zhuān)注于基礎(chǔ)模型公司才具備這樣的前沿跟蹤能力。

從最終效果看,高含模量的千里智駕ASD,讓車(chē)輛的駕駛行為更接近經(jīng)驗(yàn)豐富的“老司機(jī)”,更絲滑更安全。

在全場(chǎng)景防御性NOA 中,面對(duì)盲區(qū)、施工路段、臨停車(chē)輛,系統(tǒng)并非機(jī)械剎停,而是提前控速、預(yù)判變道,呈現(xiàn)出更符合人類(lèi)駕駛直覺(jué)的處理方式。

同時(shí),其還能深度模擬人類(lèi)司機(jī)的判斷邏輯和操控方式,顯著減少傳統(tǒng)智駕中常見(jiàn)的急剎與頓挫,在復(fù)雜路況下也能更從容地繞障、變道。

歸根結(jié)底,提升“含模量”的本質(zhì),是把原本由人類(lèi)規(guī)則維系的駕駛邏輯,徹底交付給AI驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)一范式。

這種交付,換來(lái)的是系統(tǒng)上限的不斷抬升。當(dāng)AI 開(kāi)始在物理世界中學(xué)會(huì)像人一樣博弈與思考,千里智駕跨越的不僅僅是技術(shù)架構(gòu)的鴻溝,更是從“輔助駕駛”走向“智慧生命體”的關(guān)鍵一步。

走出“吉利樣板”,邁向全球智駕開(kāi)放平臺(tái)

如果只看技術(shù)參數(shù),千里浩瀚G-ASD是一次含模量顯著抬升的系統(tǒng)升級(jí)。

但如果放在產(chǎn)業(yè)坐標(biāo)里,它更像是千里智駕角色的一次轉(zhuǎn)向——從單一車(chē)企的“深度定制伙伴”,走向面向行業(yè)的通用智能駕駛平臺(tái)。


此次CES 2026上發(fā)布的千里浩瀚G-ASD,本質(zhì)上是一套由吉利全棧自研軟硬件體系承載、由千里智駕提供核心 AI 能力的高含模量輔助駕駛方案。

G 代表吉利,ASD 則是千里智駕對(duì)外統(tǒng)一的高階智能駕駛方案品牌。

這一命名背后,其實(shí)隱含著一條清晰的分層邏輯。

其中,千里浩瀚G-ASD,是千里智駕交付給吉利的“定制精裝版”:軟硬件強(qiáng)耦合、與吉利車(chē)型架構(gòu)深度綁定,是在單一集團(tuán)體系內(nèi),把含模量與工程化做到極致的樣本。

而ASD 本身,則是千里智駕面向全行業(yè)的通用智能駕駛底座。

這意味著,其定位將不止是供應(yīng)商,而是更接近“原生安卓”的角色,通過(guò)整合技術(shù)、研發(fā)及產(chǎn)業(yè)資源,為海內(nèi)外車(chē)企提供L2+至L4全棧端到端方案的開(kāi)放平臺(tái)。

為什么千里智駕能夠?qū)崿F(xiàn)這樣的角色轉(zhuǎn)變?

第一,過(guò)硬的技術(shù)能力。千里智駕選擇從吉利這樣一個(gè)多品牌、多架構(gòu)、工程標(biāo)準(zhǔn)極高的體系里起步,本身就是一種壓力測(cè)試。如果一套系統(tǒng)能夠在這樣復(fù)雜的組織和產(chǎn)品矩陣中跑通,并且持續(xù)OTA迭代,才有資格談“通用性”。

截至目前,G-ASD的OTA已在極氪、領(lǐng)克兩大品牌的16款車(chē)型上落地,覆蓋車(chē)輛超過(guò)30萬(wàn)輛,。今年預(yù)期能達(dá)到100萬(wàn),在國(guó)內(nèi)Tier 1 智駕企業(yè)中非常突出,讓 G-ASD 躋身高階智駕量產(chǎn)方案的“第一梯隊(duì)”。如此大的落地規(guī)模,足以證明千里智駕ASD的技術(shù)實(shí)力。

第二,通過(guò)與吉利的深度合作,千里智駕打造了與車(chē)企深度協(xié)同的規(guī)?;0?。

吉利龐大的車(chē)隊(duì)規(guī)模為千里智駕提供了海量數(shù)據(jù)(10W clips/day),反哺算法迭代;算法的進(jìn)步又反過(guò)來(lái)提升吉利車(chē)型的競(jìng)爭(zhēng)力。

這形成了一種典型的正反饋閉環(huán):車(chē)輛規(guī)模擴(kuò)張,帶來(lái)了更多數(shù)據(jù),推動(dòng)模型進(jìn)步;模型進(jìn)步,反哺智駕體驗(yàn)進(jìn)一步優(yōu)化,推動(dòng)車(chē)輛規(guī)模繼續(xù)放大。

在OEM拓展方面,目前奔馳也成為千里的第五大股東,雙方建立的戰(zhàn)略性項(xiàng)目正在推進(jìn)中,吉利做成“樣板間也將應(yīng)用在奔馳之上。預(yù)計(jì)在2026年,除吉利和奔馳之外,千里預(yù)計(jì)還有大概兩家戰(zhàn)略性客戶(hù),繼續(xù)形成深度協(xié)同的規(guī)模化“朋友圈”。

在此基礎(chǔ)上,千里智駕的生態(tài)邊界也開(kāi)始進(jìn)一步外延。2025年12月3日,千里智駕宣布與吉利集團(tuán)旗下出行平臺(tái)曹操出行達(dá)成合作,推進(jìn) Robotaxi的商業(yè)化落地。

此次合作的意義顯而易見(jiàn),主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:

首先,是高質(zhì)量、可持續(xù)的真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)。曹操出行擁有500萬(wàn)司機(jī),每天行駛里程超3000萬(wàn)公里,這些真實(shí)路況下的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),能持續(xù)反哺千里智駕團(tuán)隊(duì),優(yōu)化算法模型。

其次,是天然貼近自動(dòng)駕駛商業(yè)化的應(yīng)用場(chǎng)景。網(wǎng)約車(chē)本身就是對(duì)安全性、穩(wěn)定性和運(yùn)營(yíng)效率要求最高的出行形態(tài)之一,也被業(yè)內(nèi)視為Robotaxi 最現(xiàn)實(shí)的落地土壤。

此前,曹操出行已明確提出Robotaxi 戰(zhàn)略,并與吉利聯(lián)合推出楓葉 80V、曹操 60 等定制車(chē)型。在這一過(guò)程中,智駕能力將決定商業(yè)模型是否成立的關(guān)鍵變量。

在這一框架下,千里智駕的技術(shù)能力獲得了更廣闊、也更具實(shí)際約束力的應(yīng)用空間,其技術(shù)迭代與商業(yè)落地之間的距離,正在被進(jìn)一步縮短。

展望未來(lái),智駕競(jìng)爭(zhēng)的核心是,誰(shuí)能把真實(shí)世界的數(shù)據(jù)持續(xù)納入模型閉環(huán),誰(shuí)才有機(jī)會(huì)把技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為長(zhǎng)期優(yōu)勢(shì)。

G-ASD的意義,也正在于此。它不只是一次產(chǎn)品發(fā)布,更是千里智駕從單點(diǎn)交付,邁向平臺(tái)化、規(guī)模化、生態(tài)化的關(guān)鍵一步。

文/林白

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