从容应对8D重庆，千里智驾大秀「含模量」

在智驾行业中，有些人将训练大模型比作「炼丹」，谁都想尽量避免产生废丹。

在此过程中，数据是「炼丹炉」的燃料，算力集群是燃烧系统，算法团队则是「炼丹者」，既要决定训练方法和模型架构，也要对工程落地负责。整个过程必须突破多重壁垒，才能炼出「AI仙丹」。

在这个加速洗牌的行业中，每一炉「丹药」的成色都至关重要：废丹意味着算力浪费、数据沉没，良丹则能在大批交付落地的基础上，持续显现飞轮效应。

在这一背景下，千里科技拿出了自己的独门「良丹」——融合多模态认知、驾驶技术特训、强化学习的「RLM智驾大模型」。为了这枚良丹，千里科技以阶跃星辰的基础模型为炉、以海量数据为火，再以自身的前沿算法思路把握「炼丹炉」的温控精度。

从「重庆」到「千里」

“未来的汽车，会是最趋向机器人的智能体”。

今年3月，千里科技董事长-印奇提出的这一观点，已成为行业共识——汽车将是AI走进物理世界最为重要的终端，也是未来车企拉开差距的关键。

AI业界共识，从模型能力到应用落地，2025年是关键的一年。

基于这一认知，千里科技以「AI+车」战略为核心，聚焦研发行业领先的智能驾驶、智能座舱等解决方案。

9月28日，千里科技在重庆发布了全新的品牌形象，同时，其英文品牌名“AFARI”及品牌标识也正式亮相。

千里科技的名称，蕴含三层涵义：千里为重，呼应公司发源于重庆；志行千里，彰显将AI作为长期主义赛道坚定投入的决心；千里之行，始于足下，寓意无论理想多么远大，都将脚踏实地走好每一步。

此次发布的英文名「AFARI」，也蕴含了不少巧思：它由Afar（远方）与I（智能）结合而成，词语首尾暗藏“AI”。同时中间嵌入的「FAR」，可解读为「With AI, we go far——携手AI，行至远」。

而印奇更喜欢第三层解读：“将A far I作为一句话，就像是‘遇见未来的自己’，可以是平行时空的自己，或者更好的自己，这带有一些禅意。”

而AFARI的图形标识，以首字母A的三角形元素抽象而成。三个符号依循黄金分割比叠加，上层象征战略和愿景的引领，下层代表组织和执行的团结。

除此之外，本次发布会也全方位展示了千里智驾技术能力，也发布了AI+蓝图，准备借新鲜出炉的「良方」与「良丹」大展身手。

从「学习人」到「更像人」

在发布会现场，一段「AI智驾真人秀」的视频极具看点——导演徐铮与赛车手马青骅，在8D魔幻山城重庆，上演了一场「人机共驾」与「顶级赛车手」的罕见PK。

在视频中，导演、演员徐峥与千里智驾上演“千里走8D”，多个高难度路段都能轻松应对——它不仅在歌乐山的山路上丝滑完成了连续弯道、窄路会车等场景，甚至完美避开了一次「鬼探头」的风险。同时，在堪称「智驾噩梦」的重庆盘龙立交、解放碑地下环路，解放碑商圈等城市高难场景中，它也能够如老司机一般丝滑应对。而在停车场的断头道路车位、极窄车位等各种高难度场景中，该车型均能轻松泊入。

对于消费者来说，最能打动人的莫过于实际体验。通过这一场AI智驾真人秀，千里智驾要证明，「更类人驾驶」不能只是一句虚言，「更AI、更安全、更丝滑」的效果已经近在眼前。

在这种类人智能的背后，除了有千里科技炼出的「良丹」，还有更多的「妙药」：

妙药一：6D 多维透视感知系统

和许多强调含模量的玩家一样，千里智驾也认为纯视觉是代表技术领先性的特征之一。但在现阶段，行业并不会摒弃复合传感器的安全保障体系。因此，其采用的6D 多维透视感知系统是以视觉为核心，融合了激光雷达、4D成像毫米波雷达等传感器，配合独创的盲区穿透算法，实现了对车辆周围环境的全覆盖检测。

妙药二：全感自防御驾驶系统

针对鬼探头、学校区域等突发意外风险高的场景，千里智驾的全感自防御驾驶系统基于多模态感知与动态场景推演，能对更多潜在威胁进行毫秒级预判响应，提前减速、调整车距或轻微偏移。

妙药三：全域AES智慧避障系统

如今，汽车行业已开启「AES上车大赛」。千里智驾的全域AES 智慧避障系统恰逢其时。它突破了传统AEB 与AES 各自为战的局限——在全速度域内，不仅可以主动选择刹车或避让，更可以边刹边让；在一次避险动作后，若风险仍未解除，系统能在极短时间内再次启动二次甚至多次避障。

妙药四：复杂路况仿生控车模式

该模式将横向控制（转向）与纵向控制（刹车）一体协同控制，从传感器信息到驾驶轨迹直出直用的新框架，实现转向与加减速的同步配合，深度模拟人类司机的判断逻辑与操控艺术。

妙药五：长短时序时空优化模式

顾名思义，短时序是指聚焦当前时刻，即依靠车辆自身感知系统，识别并理解人眼可见的实时动态信息；而长时序则可融入高阶导航，能够预见未来数公里甚至全程的路况信息。 而长短时序时空优化模式可以构建驾驶的「上帝视角」。

从「车+AI」到「AI+车」

如今，千里科技面向第三方车企推出了3个版本的智能辅助驾驶方案。其中，可以即时交付的1.0 版定位是L2+方案，分为基础版、专业版和旗舰版，标配算力覆盖 100-700TOPS。

千里智驾2.0 方案则面向L3 级别的智驾方案，更前沿的3.0 方案将面向L4 级别Robotaxi 场景。从这样的规划中，不难看出千里科技在scaling law的飞轮上已步入正轨。

今年2月，印奇就曾表示，「AI+」时代的全新应用，AI比重要高于50%，创造的价值也要比传统应用高出10倍。

如今，千里科技已经推出含模量极高的「通用AI 智能辅助驾驶解决方案」，将传统的多模块智驾模型升级为端到端大模型，实现完整的「多模态生成- 推理评估– 策略优化」范式。

基于阶跃星辰的多模态基础大模型底座，千里科技整合通用知识和垂域数据，炼出了「良丹」——RLM 智驾大模型，从而更加精准地感知并理解动静态物体，实现对真实世界的深度理解与泛化推理，大幅提高系统上限。

从RLM的全称（Reinforcement Learning based Multimodal）可以看出，强化学习起到了不可或缺的作用。DeepSeek的空前成功，使得业界对该方法的重要性达成共识。

据千里智驾介绍，强化学习能够有效抑制不良驾驶行为出现的概率，提高博弈决策能力，对各类风险实现预判，学会「举一反三」，从容应对交叉口无保护左转、高速匝道合流、窄路人车混行等高难度交互场景。

基于这些「更AI」的解决办法，千里智驾能够在全链路的端到端模型中，打通车辆对环境的认知能力，实现门到门的全场景贯穿，甚至在导航信号较弱的情况下，也能在陌生环境通过自身感知，找出最安全、最高效通行的道路。

从数据基座，到更高上限

无论是世界模型也好，VLA也好，本质上都需要用数据来熔炼。数据的质量和丰富程度，决定了模型的上限。

而千里智驾的优势之一，就是可以获得源源不断的优质数据——海量量产车的回流数据，使其总数据量超过1000万Clips，构成了丰富的车型数据基座，从而帮助RLM大模型去学习更多的Corner case。

在算法层面，千里智驾以AI大模型头部企业——阶跃星辰提供的多模态基础大模型为底座，再加上自身全链路闭环的大模型训练、智驾数据特训，以及强化学习，造就了RLM 大模型懂预判、更类人，越用越聪明的体验。

在训练能力上，千里智驾的架构师有着非常的丰富的经验。他们利用在上述的全链路闭环中，尤其是利用强化学习，将端侧相对有限的算力做到「吃干抹净」。这不仅能对得起硬件成本，也能提升产品力和用户体验。

未来，算力成本会越来越低，端侧的模型也会越来越大。千里智驾要做的，就是要让RLM智驾大模型记住更多的场景，学习到更多本领，将泛化能力和决策智力拓展到最大化。

如今，让RLM 智驾大模型规模化量产上车只是第一步——从L2+到L3、L4，千里智驾将利用这三个方案中可以复用的数据、基础模型，以及基于规则的安全兜底策略，逐步向上修炼。

在不到一年时间内，千里科技已完成在智能驾驶、智能座舱和智能出行领域的全面业务布局。

在此基础上，作为「AI智驾制高点」的L4技术，也是千里科技下一步要攻下的领域——根据已制定相应计划：“我们正在加速研发L4级别的智能驾驶解决方案，并计划在明年年中发布，然后会与吉利共同推动整车研发，同时打造兼顾安全性、便捷性和舒适性的Robotaxi专用硬件载体。”

印奇表示，千里科技将在未来18个月中完成Robotaxi全链路产业布局，并将携手海内外合作伙伴，在全球10座城市实现规模化的Robotaxi运营服务。

“Robotaxi在未来三年将进入快速普及期。”基于印奇的判断，千里科技正在加紧行动，初期目标是「在单一城市部署超过1000辆Robotaxi」，以此跨越商业化门槛，赢取行业入场券。

AI大模型的「炼丹」是门厚积薄发的学问，如今，「炉、火，法」都已齐备，千里科技将有机会在Scaling law之中与智能奇点相遇。