千里科技：“成為”特斯拉，然后“超越”特斯拉？

前段時間，馬斯克在《登月計劃》播客里說了一句話，很有意思——“中國似乎聽進去了我說的每一句話，并且付諸了行動”。

他在美國提出了很多宏大愿景，但真正把這些策略落地的，卻是大洋彼岸的中國。

“要做得比特斯拉好，不服就把它打服”，當千里科技聯席董事長趙明曬出試駕極氪8X的視頻，仿佛成了整件事的隱喻——在這場澎湃的AI技術浪潮中，美國憑借前瞻性與技術優勢，在底層技術和大模型上瘋狂內卷；而中國則依托龐大的基礎設施與強大的工業制造能力，將前沿概念快速轉化為具體的實體產品和落地場景。

千里科技，正是其中的一個縮影，在技術愿景和路徑上，都無限靠近特斯拉。

4月22日的千里科技AI戰略暨產品發布會，宣告著千里科技從戰略布局期正式走向了AI商業化加速期——以L4統一技術架構做“駕”，以超級Agent做“艙”，用“具身智能”的方式打造車和解決方案。隨著“AI+車”戰略的全面提速，千里科技也正在向“全球最大智駕供應商”之一邁進。

趙明迎來了他履新后的發布會首秀，在他看來，今天的車圈競爭現狀有點像十年前的手機圈，是血海里的競爭，AI技術在廣泛地使用，車圈技術迭代速度也很像十年前的手機圈，這些現狀促使他快速成長。

如今，他和印奇的組合，給千里科技裝上了“雙核CPU”：一個負責確保技術不落后于華為、特斯拉；一個負責構建完善的商業邏輯和閉環，確保產品能賣出去、能賺錢。

在這個技術與商業交匯的窗口期，群雄環伺的智駕之戰將走向何方，尚需時間驗證。而千里科技的“AI+車”這一核心戰略，或許將為中國高階智駕帶來新的破壁者，中國AI的商業閉環也正迎來屬于自己的奇點時刻。

“AI+車”的“反直覺”敘事

千里在智駕路徑上，拋出了一個反直覺的判斷：

用L4級的技術架構，做當前的L2++輔助駕駛，行業常見做法是反過來：先做L2+，一點點往上堆。這類系統能提供不打折扣的實用價值，又不會跨入L3的高責任風險區。

但千里科技想要直接抓住通往智駕終局的機遇，直奔L4原生統一技術架構。印奇把千里的思路總結成兩個詞：向下兼容，向上突破。

比如今天在極氪8X上用到的千里智駕，底層是一套未來3-5年能直接升到L4的架構。

極氪8X搭載千里智駕ASD 4.0系統，可實現全場景無斷點通行、高效絲滑繞行。比如窄路繞行時，能精準識別對向來車與障礙物，實時調整車速與軌跡；豁口掉頭、輔路進主路等場景下，行車軌跡線穩定流暢，幾乎沒有多余的方向盤修正動作。

千里科技智艙的打法很直接：用一個完整的超級Agent，去做整輛車的“艙”。

極氪8X的超級Eva，你跟她說一個大致想法，她立刻就能結合自己的經驗，只需說“帶我去接孩子放學，順便找一家麥當勞，5點我要到學校”，Eva便能精準理解模糊語義，自主規劃導航路線。

更關鍵的是下一步：確認之后，她會啟動智能輔助駕駛，并完成途中訂餐、臨停取餐、學校門口自動泊車等全鏈路操作，整個過程中，輔助駕駛系統從未退出或中斷。

在超級Eva出現前，這句話大概率無法被直接執行。因為系統無法理解其中的多重意圖，用戶必須手動拆解成多個指令：先導航到學校，再搜索麥當勞，再設置途經點，途中還要不斷確認路線與時間。整個過程中，人仍是決策者與控制者，車只是執行工具。但在超級Eva中，這句話會被當作一個“目標”處理，而不是一串命令。

這也是為什么行業將超級Eva與Grok上車特斯拉的體驗相提并論，因為它們都代表著一個相同的趨勢：AI正在從回答問題走向完成目標。

目前看，千里科技是業界唯二真正具備“艙+駕”融合能力的Tier 1供應商。

在印奇看來，智能駕駛只是“AI+車”的起點，未來千里科技的技術價值，還將延伸至具身智能等更廣闊的場景空間，打造更完整的“AI+車”生態。比如此前公布的“千里計劃”，就提出將家庭、出行、零售、工廠等場景全面接入智能終端。目前，千里科技已制定明確的Robotaxi發展計劃，目標是到2030年，為全球超過30萬輛的Robotaxi提供千里科技綜合解決方案。

千里X階躍，含模量的終局之戰

超級Eva+G-ASD，很難不讓人聯想到“FSD+Grok”。

千里科技不是第一個對標特斯拉的智駕方案的，但千里科技的“像”，不僅在宣傳話術上，更是在最深層的技術焦慮、解題思路乃至演進路徑上。

我們可以從兩位技術高管的發言中窺見一二。

幾個月前的ICCV（國際計算機視覺大會）上，特斯拉AI總監Ashok指出：“端到端的核心前提是梯度必須端到端地流動。”這意味著從像素輸入到控制輸出，必須是同質化的計算、同質化的學習，信息無損傳遞。

在2026年英偉達GTC大會上，千里智駕的楊沐給出了高度相似的判斷：行業主流已從“高精地圖與規則匹配”轉向了“端到端方案”。

相較于傳統分段式架構，這一步解決的并不是單點性能，而是感知、預測、規劃、控制之間長期存在的割裂問題。

千里將這套邏輯總結為對“含模量”的追求——不斷提升模型的統一程度，不斷提升智駕全棧流程中由AI模型驅動的模塊占比。

含模量越高，代表系統越依賴模型自身的泛化能力，越少依賴人工預設，系統的智能上限也就越高。說得更直白一點：一個智駕系統里，到底有多少部分是真的在靠AI自己思考、自己迭代，而不是靠工程師一行一行代碼堆出來的？

千里科技現場宣布將與階躍星辰深度共建“原生智駕基座模型”，從模型訓練的第一天起，就讓AI直接去理解復雜的物理世界，不斷突破物理AI的能力邊界。它不再需要那么多人工設定的規則和復雜的模塊接口，而是試圖讓AI自己“悟”出如何在復雜現實中安全行駛。

這并非簡單的技術迭代，而是思維范式的徹底重構。若得以實現，AI對物理世界的適應和泛化能力，將實現一次質的跨越。

逐漸打通商業閉環

下一步，就是看千里科技如何實現商業閉環的時刻了。

所有AI公司都卡在同一道窄門上：如何打通技術與市場、構想與營收之間的關鍵一環。“AI+車”更是如此，其核心挑戰之一在于如何將高算力芯片、激光雷達等高成本硬件，以可控成本整合進經濟型家用車，并確保用戶體驗不妥協。

在趙明看來，如果真正是一個AI Native的公司，在核心技術上，用大投入和高效投入一定能換來核心競爭力，同時它需要設計一個有效的商業模式。這是為什么不管是千里，還是階躍星辰，在整個大的商業閉環里，第一，最終要面向消費者。第二，一定是軟件和硬件結合的模式。

千里科技公布了一組最新數據：截至3月31日，已有17款車型、合計46萬輛車搭載千里科技全新智駕方案。預計到2026年底，千里科技ASD輔助駕駛搭載量提升至100萬—130萬輛，進入“百萬俱樂部”；3年內沖刺上車800萬輛，成為全球最大智駕方案供應商之一。

從46萬到800萬，是三年里十幾倍的跨度。千里給自己定的目標很直接：做中國最大的智駕公司之一。

發布會上，印奇還叫來了端側芯片和云端算力公司的老板們，曬出了千里科技AI+車的“朋友圈”。千里科技還發布了參與共建的新品牌游心PALLADE，角色從“智駕供應”延伸到“品牌共建”。

這些都給千里科技帶來了數據閉環、多元化盈利的“雙重保障”，構建起可持續的商業化模式。

在高階智駕“技術分岔、商業洗牌”的關鍵階段，或許這將是千里科技走向中國智駕行業頭部梯隊，而且是第一的壁壘。

但也像印奇說的，AI真的是一個從全球來看最難的一道商業題，所以，再有經驗的人到這個行業內，也不敢說這件事就一定會做，但會和趙明不斷探索，并且在不斷迭代當中，希望能夠走得更遠。