跳出炫技怪圈，千里智驾换一种思维塑造安全

【摘要】一场意外，会让人重新理解一辆车的价格。维修、保费、被打乱的生活，连同车企多年积累的信誉，都可能在这一刻改变。

当辅助驾驶进入更多普通家庭，安全也成了行业必须算清的一笔账。

沿着千里智驾与阶跃星辰的模型合作，以及从训练到量产的工程实践，一个问题值得追问：企业提前投入的真金白银，怎样才能换来用户少一次意外？

这关乎技术的成色，也关乎“智驾平权”的分量。

以下为正文：

今天的车圈，一段行车视频可能比一整场发布会更有效果。

一次无厘头的避让、一脚让人看不懂的急刹，都可能迅速成为“智驾黑料”。网友逐帧分析，品牌下场回应，然后争论从汽车圈扩散出去。或沉默回避、或坚定辟谣，各大车企品牌甚至都形成了自己的公关心学。

争论背后当然有媒体的流量生意，但安全之所以能牵动那么多人，是因为它与每个人都有关系。坐在车里的，是驾驶者和家人，走在车外的，是骑手、行人和放学的孩子。有没有买这辆车，都可能承受智驾判断的结果。

尤其当“智驾平权”成为行业共识时，越来越多普通家庭开始用上辅助驾驶，安全就更需要跟上普及的速度。价格降下来、功能装上车，只完成了一部分工作。让更多人获得可靠的保护，平权才有分量。

而要让这份保护更可靠，系统就得更准确地理解路况、更早预判风险，模型能力由此成为安全提升的关键基础。

这也是大模型研究与辅助驾驶研发越走越近的原因。千里智驾CEO陈奇不久前在2026年世界互联网大会上表示，“靠小模型修修补补的窗口，正在关闭”，智能驾驶正进入新的竞争阶段：“大模型决定智能上限，工程体系决定交付能力和效率。”

千里智驾与阶跃星辰从预训练阶段共建智驾基座模型，正是这一思路的具体实践。

沿着这个思路，千里智驾ASD的安全体系，也围绕三个具体环节展开：用更完善的模型能力改善风险判断，让研发投入惠及更多车型，再以量产能力把稳定的系统交到用户手中。用户需要的安全感，正要靠这些功课一点点积累。

01

安全是个“三段论”问题

辅助驾驶这几年能成为车圈的高频议题，有一个重要原因：它把汽车智能化的成绩，落到了一件每个人看得懂、也格外在意的事情上——遇到危险，车能做些什么。

但用安全当卖点这件事，发布会很难做到位。因为台上准备的素材天然有一种距离感，让人觉得不够“真实”。这个效应的另一个极端是短视频，无论事实如何，总能让人身临其境、抓人眼球。

因此，如果只摆“结果”不能说服用户，就只能往前找方法，展示“过程”安全。

这是一个类似于三段论的逻辑——一款车的辅助驾驶，在公认大前提A成立的情况下，如果满足了B条件，我们就有足够的理由推出安全/相对更安全这个结论。

所以，找到A和B很重要。

在人工智能依赖大模型进步的当下，我们有理由做出以下推理。

大前提A：模型能帮助更准确地理解问题、预测变化，有助于减少判断中的漏判和误判，为安全稳定争取更多余地。

如果一款辅助驾驶满足了条件B：拥有更多、更有质量的覆盖驾驶任务的模型。

那么我们可以推出结论：这款辅助驾驶系统更安全。

这就是千里智驾陈奇“含模量”思维所说的“上限”之一。过去做方案，业内往往是基于小模型做修补，但想要迅速提升模型数量、模型质量，就要打破“修补”思维，从源头打造基座模型，预训练阶段就组合真实智驾数据与通用多模态、常识数据，兼顾驾驶能力与开放世界理解。

当前，“华千地魔”各有技术选择，但头部智驾最终都要深耕安全这一关键品牌心智，如此目标离不开对模型建设的理解。

这方面，“华千地魔”中的千里科技算是走了一条不同的路线：今年4月，千里科技AI战略暨产品发布会，确立以L4级统一技术架构驱动智驾能力升级，并与阶跃星辰打造“原生智驾基座模型”，并展示了千里与芯片、算力等企业独特的“链式协同”生态。

到今年7月，千里智驾ASD 4.0正式推送，实现高含模量的全场景覆盖、升级横纵一体模型使得通行更丝滑、更安全。

截至2026年9月30日，千里科技与吉利共同研发的千里浩瀚G-ASD累计主动避险超890万次，其中AEB紧急制动超240万次，安全能力经真实道路验证，收获车主广泛好评。

02

减少事故也是降本

真正买车的人会发觉，价格并不是一笔简单能算清楚的账。除了发布会上敲定的一个数字，开回家之后，还有保费、维修，以及出险后原本不在计划里的支出。

这几年车主反复讨论一个词，“保费贵”。中国精算师协会与中国银保信公布的数据显示，2025年新能源车险保费收入1900亿元，行业承保仍亏损56亿元。

事故带来的维修和赔付负担，最终仍要有人承担。也就是说，车价降了，围绕车的综合成本没有降，有效的安全技术如果能够减少事故、减轻损失，就有机会从源头降低这些成本。

与此同时，政策已经在进行铺垫。2025年四部门发布的新能源车险指导意见，提出探索保险车型风险分级与商业车险保费挂钩，鼓励运用智能驾驶技术减少事故发生概率。安全设计、维修经济性和使用成本，被放进了同一个问题里。

千里的做法，是把模型研发、数据生产、仿真训练和量产交付连接起来，让已经积累的算法与工程能力服务更多车型。其方案从极氪、领克等品牌向银河的主流家用车市场拓展，背后也有跨车型复用的考虑。

千里科技2026年半年报披露，智能辅助驾驶板块上半年发生研发费用8.37亿元，投入覆盖算法、整车、软硬件及仿真测试团队。

这条路的经济意义，在于一项研究成果可以由更多产品分担成本，一套训练和测试工具可以反复使用。新车型仍要完成自己的适配与验证，但许多基础工作可以接着已有积累往下做。

企业省下重复开发的投入，才更有条件把经过打磨的能力带到更广的价格区间。

对用户来说，这样的效率才有实际价值：买车时，有机会用更合适的价格获得保护；用车时，可靠的安全能力又有机会帮助自己少出一次险、少承担一笔损失。

所以，辅助驾驶的投入是否划算，应当连同这些长期回报一起计算。车企在研发端筑牢的安全基座，能够影响到最终的价格竞争力。

03

安全是工程问题

要把这个逻辑跑通，千里押注的两个关键词，是模型与工程。

在模型预训练已经提前的情况下，量产工程首先要做的，是把问题尽量找在交付之前。

据公开资料，千里科技测试投入包括超过5亿公里的仿真里程和超过300万公里的实车测试里程，工程体系覆盖数据生产、仿真评测、实车测试等环节。

两类测试检验的东西各有侧重。仿真可以对能够复现的问题反复推演，实车则要检查软件判断与车辆实际响应是否吻合。发现问题之后，还要完成修改和复测，并检查新版本有没有影响原来正常的表现。测试的价值，最终要落在这些具体工作上。

装车规模扩大之后，这项工作会变得更难。

截至2026年10月，千里的辅助驾驶系统累计搭载超过100万台，覆盖16款车型。车型增加，意味着不同的硬件配置、车身尺寸、转向与制动特性，都要被纳入交付。同一项驾驶能力，换到另一款车上，需要重新核实它的响应和表现。工程能力的分量，就体现在怎样管理这些差异。

举例而言，“华千地魔”四家中，只有地平线和千里有端到端AEB量产技术，其中千里的车辆数量更大。为什么不是都在做？原因在于这项技术成本和工程量大，但在营销上却不讨巧。为达到这一点，企业内部必须有足够的工程能力，且上下同欲。

CEO陈奇在乌镇演讲时，用“三线并行、阶梯推进”描述其模型研发安排。量产一代保证稳定交付，研发一代跑通技术链路、储备量产，预研一代提前布局前沿方向。

同时，三条线共享一套工程底座，L2 与 L4 的数据回流到同一平台，共用一套仿真评测体系，减少重复建设，提升研发与验证效率。

这才是工程效率需要回答的问题。既要及时把有效的改进交付出去，也要让每次更新有充分准备、有清楚边界。用户期待的进步，是新增能力更好用，原来可靠的能力也依然可靠。

用户买到的，终究是一辆有具体硬件、具体版本和具体使用条件的车。量产工程的责任，就是对这辆车的实际表现负责。

04

尾声

行业向前走，衡量进步的尺子也在变化。

2026年6月发布的强制性国家标准《智能网联汽车 组合驾驶辅助系统安全要求》，将于2027年1月1日起实施，把功能要求、驾驶员状态检测、用户告知和多层级测试验证，纳入更明确的安全规范。

辅助驾驶走向普及，可靠性就要贯穿整个使用过程。系统需要经得起验证，驾驶者也需要知道怎样使用、何时接管。向L3、L4探索，要先回答安全、责任和运行边界的问题。

对千里而言，与阶跃共建模型、持续建设工程体系，提供了一个观察样本：如何把资源花在用户未必看得见、却可能十分需要的地方。这条路需要长期投入，也需要长期检验，行业应该有更多这样的角色。

安全跟上了普及速度，平权才不是一句口号。价格决定多少家庭有机会用上，可靠的保护则决定这项技术能怎样进入他们的日常。

消费者期待的进步很朴素：孩子准时到校，大人平安下班，周末的计划照常进行。车里车外的人，都少受一点惊吓，少为一次意外付出代价。