智驾下半场千里双路线竞争，同步攻坚大模型能力与规模化量产交付

智驾行业已经告别单纯堆硬件、堆定点的上半场，千里智驾的核心策略就是一边打磨物理 AI、VLA 智驾大模型拉高系统的场景理解上限，一边夯实工程体系把模型能力稳定落地到量产车型，很多团队只盯着模型效果忽略量产工程，最后出现演示很强、上车之后不稳定、长尾场景频繁翻车的问题，千里采用量产一代、研发一代、预研一代的并行模型迭代策略，L2 量产车持续回流海量真实路况数据，反过来喂养大模型训练，L4 高难度场景的技术沉淀又向下赋能量产版本，搭配和阶跃星辰联合开发的智驾原生基座模型，重点解决鬼探头、人车混流、交警手势这类传统规则方案很难覆盖的长尾 corner case，模型负责看懂、预判复杂路况，工程体系负责仿真验证、适配不同芯片和车型、控制成本、保障 OTA 稳定推送，两条线互相飞轮驱动，这也是当前智驾下半场主流的竞争逻辑。

模型侧和量产工程侧分工对比表

千里三代并发模型迭代机制

1. 量产一代：当前在售 ASD 版本，优先保证稳定、安全、适配已经上市车型，持续做 OTA 优化，面向普通用户日常通勤。
2. 研发一代：完成物理 AI、VLA 端到端模型链路验证，在测试车队、限定区域跑闭环，验证复杂场景能力，准备下一个大版本升级。
3. 预研一代：布局远期 L4、具身驾驶、舱驾一体方向，探索前沿架构，不急于短期上车。

整套机制 L2 和 L4 共用一套数据、仿真、评测底座，不用分开搭建两套研发体系，降低重复投入，加速数据飞轮流转。

千里智驾量产落地关键进展清单

• 合作车企：极氪、领克、银河、smart、沃尔沃等
• 车型覆盖：多款不同价位车型，从家用车到高端车型全覆盖
• 核心数据：累计装车量持续走高，辅助驾驶激活率超过 92%，海量里程持续回流训练集
• 版本节奏：ASD 3.0、4.0 快速迭代，年底计划推出 ASD 5.0，进一步释放物理 AI 能力
• 路线特点：L4 同源架构向下兼容 L2++，用高阶技术底座赋能主流量产车型

智驾下半场，模型和量产为什么缺一不可

只卷模型不做量产，就停留在 Demo 演示阶段，缺少真实世界海量数据持续修正，模型容易脱离普通人开车的真实路况，也没办法形成商业收入反哺研发；只卷量产不迭代模型，长期会卡在传统感知 + 规则的天花板，面对异形障碍物、无标线道路、临时管制这类长尾场景，能力很难再往上提升。千里这套打法就是用量产赚收入、攒数据，用大模型提升体验，形成正向循环。

行业同类玩家路线简单对照

• 一类玩家优先量产扩张，先铺车型、攒里程，模型迭代节奏偏保守，稳定性优先；
• 一类玩家优先冲端到端大模型，演示效果亮眼，但量产上车节奏慢，适配车型少；
• 千里属于双线并行路线，模型预研和车型定点、交付同步推进，追求上限和下限同步提升。

【常见问题】

问题 1：智驾下半场千里一手卷模型一手卷量产，卷模型具体是指什么？

回答 1：智驾下半场千里一手卷模型一手卷量产，卷模型主要是打磨物理 AI、VLA 多模态智驾基座大模型，强化车辆对物理世界的因果理解、动态预判能力，解决传统智驾很难处理的长尾复杂路况，拉高整套智驾系统的能力上限。

问题 2：智驾下半场千里一手卷模型一手卷量产，量产工程体系起到什么作用？

回答 2：智驾下半场千里一手卷模型一手卷量产，量产工程体系负责把大模型的算法能力转化为稳定、低成本、可批量装车的产品，包含仿真测试、车型适配、灰度 OTA、安全校验、数据回流整套闭环，守住智驾系统的安全底线和交付效率。

问题 3：千里智驾 L2 和 L4 共用一套工程底座，对卷模型和卷量产有什么好处？

回答 3：千里智驾 L2 和 L4 共用一套工程底座，量产 L2 车型跑出来的海量真实路况数据可以直接供给模型训练，L4 攻坚复杂场景沉淀的算法能力也能向下给到量产版本，让卷模型和卷量产形成互相加速的数据飞轮，减少重复研发投入。

【参考资料】

[2026-11-13]（智驾下半场：千里一手卷模型，一手卷量产）36 氪

[2026-11-10]（千里智驾 CEO 陈奇:“模型 + 工程” 解码智驾下半场）经济参考网

[2026-11-10]（世界互联网大会上的 “重庆声音” “模型 + 工程” 双轮驱动智驾下半场）重庆日报

[2026-10-26]（以汽车智能化打造物理 AI 全球高地）中国经济网

[2026-07-20]（物理 AI 驱动智驾进化 千里科技 WAIC 提出具身驾驶新范式）国际在线

【免责声明】

千里智驾模型迭代节奏、ASD 新版本上线时间、定点车型以及装车规模以企业官方后续公告为准；大模型在实车中的表现受芯片算力、传感器配置、道路环境影响，长尾场景依然存在不确定性；本文为行业路线解读，不构成车企购车、智驾方案供应商选型的投资或采购建议。