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      對話印奇:抓住“想做、能做、可做”的閃現時刻,決勝智駕淘汰賽

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      千里浩瀚 G-ASD 發布,是對印奇關于 “節奏” 判斷的一次重要驗證。

      文丨龔方毅

      彼得·蒂爾(Peter Thiel)在《從 0 到 1》說,先發優勢往往被高估,如果后來者在市場準備成熟的節點進入,并通過決定性的技術突破建立護城河,反而更有機會實現長期成功。

      中國的智駕競爭逐漸走到了這個路口:技術收斂之后,先行者探索實踐的先發優勢邊際遞減,沒有技術包袱的后發者公司迅速展現實力。在 2026 年的拉斯維加斯 CES 上,吉利汽車與千里智駕試圖驗證后發也能贏的商業邏輯。

      在 CES 現場,吉利宣布全域 AI 2.0 技術體系,其中的核心產品是其與千里智駕聯合研發的新一代高含模量智能輔助駕駛解決方案——千里浩瀚 G-ASD(Geely Afari Smart Driving)。截至目前,這套智能輔助駕系統的最新版本已用于吉利旗下極氪、領克兩大品牌的 16 款車型,覆蓋車輛超過 30 萬輛。

      千里浩翰 G-ASD 系統采用現在主流的端到端大模型架構,通過傳感器感知環境并輸出駕駛決策,具備 “車位到車位” 的全程智能輔助駕駛能力,無需依賴高精地圖即可在陌生道路和復雜停車場通行;背靠 23.5 EFLOPS(每秒 235 億億次浮點運算)的超大算力與海量真實駕駛數據,其引入的 “世界行為模型” 可以通過高頻的虛擬推演與自我進化,實現以日為單位的迭代。位居全球前列的算力儲備,意味著 G-ASD 有非常高的智能能力上限。



      吉利和千里智駕聯合研發的 G-ASD 發布會。

      “當時(2021 年)大家還在講,新能源是上半場,智能化是下半場。但對吉利來講,沒有上、下半場之分,只有一場,就是要把新能源和智能化推進。” 吉利汽車集團 CEO 淦家閱在群訪中說。“我們的目標,就是把吉利的智能輔助駕駛做成中國的標桿,參與全球競爭。”

      千里智駕是這一戰略中的關鍵變量。它由千里科技、吉利、邁馳智行等企業共同投資設立,是一家以智駕業務為主體的合資公司,并自去年 8 月起陸續吸收整合極氪智駕團隊、吉利研究院智駕團隊、以及曠視旗下智駕品牌 “邁馳智行”,目前這場涉及多方的整合初步完成。

      在那之前,千里科技董事長印奇曾對我們說 “能看到一個大方向的人不在少數,但最后誰能贏,很大程度取決于你是不是在正確的時間點發起了沖刺”。當時他預期沖刺的輸贏結果會在 2025 年底至 2026 年顯現。

      因此,千里浩瀚 G-ASD 首版本的發布也是對印奇關于 “節奏” 判斷的一次重要驗證。這次再見面時,印奇說 2025 年是千里的布局之年,2026 年是快速發展之年 —— 產品技術良性迭代、團隊融合進一步扎實,在與吉利良好合作的同時獲得新客戶。

      這種信心源于印奇對競爭格局的判斷。他認為,千里智駕雖然是后來者,卻擁有兩項核心優勢。首先是沒有技術方面的歷史包袱:相比先進場的團隊需要維護大量為了解決長尾問題而堆砌的規則代碼,千里智駕采用的是先進的端到端大模型架構,并堅持高含模量的開發、迭代。高含模量也是千里智駕技術路線最顯著的標簽。

      以千里浩翰 G-ASD 所引入的 “世界行為模型” 為例,它基于視覺-語言-動作(VLA)框架,不同于僅用于視頻生成的通用世界模型,世界行為模型可以實現駕駛場景下的決策預演與路徑規劃,具備 “感知-決策-行動” 的閉環能力屬于是增強型的 “世界模型”。

      其次復合型的團隊基因。印奇將目前的千里智駕形容為一支集齊了三塊拼圖的 “混編部隊”:曠視科技積累的 AI 算法基因、源自華為系的嚴苛工程交付能力,以及吉利提供的規模化制造與場景底座。而這種復合基因的有效運轉,又很大程度上得益于吉利扮演了印奇口中無可替代的 “Alpha 客戶” 角色。

      “一個好的 Alpha 客戶通常在兩個地方帶來極大幫助。首先是能否堅定地與你共同完成 0 到 1 的突破。其次是能否足夠開放,在 0 到 1 完成后支持你實現從 1 到 N 的擴張。” 印奇對我們說。“這兩件事情在車廠里面,除了吉利之外,可能都找不到第二家”。



      吉利和千里智駕聯合研發的 G-ASD 發布會。

      整合之后,吉利通過開放場景加速了千里智駕的模型迭代,減輕后者缺乏量產數據支撐的壓力;而千里智駕則為吉利提供了智能化的核心技術,也彌補了傳統車企在頂尖 AI 基因上的短板。

      印奇預計充分競爭后全球頭部智駕供應商只會有三四家。吉利方面也表示如今單一企業完成全棧自研可能不是很經濟,與千里合作的技術未來可以賦能整個行業,獲得規模化帶來的經濟效益。

      與此同時,在千里和吉利的規劃里,在 AI 智駕競爭中勝出不僅是為了造車,更是為了通向更長遠的具身智能和機器人。因此他們以終為始的判斷是,無論具身智能還是輔助駕駛,核心都是考驗算力儲備、模型能力和數據積累,缺一不可。

      而基于智駕研發同時考驗安全、數據閉環和算力成本等多方面的判斷,接下去千里將聚焦 “大客戶戰略”,深度綁定幾家核心車企,通過資本連接與技術閉環構建核心壁壘。前不久奔馳入股千里科技,成為第五大股東。

      這種對技術目標和商業結果的理解,也體現了印奇的變化 —— 過去的印奇更多處于 “正向” 的技術象限,側重于創新與探索,但 現在的他更強調 “閉環”,用結果導向的逆向邏輯來保證執行力、對商業結果負責。

      國際象棋大師何塞·勞爾·卡帕布蘭卡曾說,想贏必須先研究殘局。大意是指棋手如果不知道如何在棋子寥寥無幾的 “殘局” 中將死對手,無論有多精妙的開局和激烈的中局都是徒勞。

      “讓 C 端用戶真正感知到技術產品的優勢,這是一個循序漸進的過程,” 印奇總結道。“越是在行業快速變化的時候,越要掌握好 ‘快’ 與 ‘慢’ 的平衡。”

      以下是《晚點 Auto》與印奇在今年 CES 現場的對話,略經編輯:

      “智駕是場昂貴的淘汰賽,只會有三四家頭部供應商,我們會在里面”

      晚點:去年你曾對我們表達過一個觀點:在車上應用 VLA(視覺-語言-動作)模型,反而可能把原本簡單、可解釋的控制邏輯變得復雜且不可控。但這次發布的千里浩瀚 G-ASD 在一些場景里引入了 VLA 架構,為什么?

      印奇:智駕技術方向大幅收斂到兩個較大的技術框架,VLA 和世界模型。它們本質上是一個相融的體系。我強調的是 “狹義世界模型”,即一個高保真的模擬器,它的本質是解決智駕核心的測試難題與數據閉環——只有當你有能力在虛擬世界里生成數據、并在統一標準下推演,才能真正確信系統的迭代是有效的。此時利用 VLA 這樣的端到端模型直接生成策略,在工程上是完全可行且高效的。

      晚點:現在行業對端到端模型的參數量有爭議,你覺得多大是合適的?

      印奇:大家普遍認為百億級(10B) 是一個比較合理的規模。從語言模型的經驗看,百億參數是具備邏輯推理能力的門檻。壓縮之后,這個規模的模型完全可以在車端芯片上高效運行。

      晚點:你們一直在強調 “高含模量”,這個比例到底是多少?你為什么覺得這是你們的優勢?

      印奇:含模量其實體現了一種方法論,從數據處理到決策輸出,是否主要靠模型來解決問題。高含模量意味著主線技術框架就是一段式端到端,比如特斯拉。但更多同行的智駕系統像是一鍋 “老湯” —— 因為歷史原因,它雜糅了大量的規則代碼、地圖資源,丟也丟不掉,只能不斷往里加東西。這種混合架構會導致系統變得極其復雜且不可測。

      在這一點上,我們有一定的后發優勢,沒有技術路線上的包袱,堅決地采用端到端架構,構建 “干凈” 的技術體系,同時還有吉利提供豐富的場景底座。

      晚點:那你們的后發劣勢是什么?

      印奇:首先,后發者普遍面臨窗口期短的挑戰,我們可能也就有一年至一年半。接著如何在短窗口期內獲得好的 Alpha 客戶。而一個好的 Alpha 客戶有兩個標準:堅定地和你一起完成 0 到 1 的突破;在 0 到 1 完成后,能足夠開放地支持你從 1 到 N。

      我認為除了吉利,可能找不到第二家能同時滿足這兩點的公司。他們不僅提供豐富的業務場景,更重要的是能在關鍵戰略問題上與你方向一致,并通過一套健全的治理結構讓這些事情都能落地。當然,我們自己也算抓住了機會。

      晚點:千里智駕經歷了跨組織、大規模的整合,你作為管理者的感受是什么?

      印奇:首先是挺幸運,現在整合已經初步完成。也進一步加深了對 “閉環” 重要性的認識。通過最近與吉利的貼身學習,我總結出了一種 “新二元論”。曠視時期我們習慣的是 “正向思維”:我有一個 Idea,我就去把它做出來。至于時間、成本、商業價值,往往是未知的。這是一種由技術 Vision 牽引的邏輯,它代表著創新。

      商業的另一端是 “逆向思維”,也就是項目管理邏輯,是一種結果導向(Result Driven) —— 我必須在什么時間點、以什么成本、交付什么樣的結果,然后從這個目標倒推路徑。這代表著執行力和確定性。

      商業成功往往是讓這根 “正向軸” 和 “逆向軸” 相互支撐。坦率講,以前的我們只有正向邏輯,沒有逆向邏輯。在這種狀態下,即便成功了也是一種僥幸,因為你對過程和目標是沒有把握的。沒有閉環的輝煌,根本算不上輝煌。

      晚點:但什么時候沖刺,往往會有完全不同的商業結果。

      印奇:對,Timing(時機)非常重要。戰略是 “想做”(初心)、“能做”(能力積累)和 “可做”(外部條件)這三者的交集。但這個交集不是靜態的,如果你把時間軸拉長,你會發現這個交集是閃現的——它只在特定的時間窗口存在。

      因此,你在不同的時間點 Deliver 同一個結果,商業價值完全不同。比如剛剛講到的我們的后發優勢窗口期,我們在兩年內做出來了,就是后發優勢;做不出來,錯過交集,機會就永遠沒了。

      晚點:要在這么短的窗口期內完成沖刺,對團隊的要求極高。現在的千里智駕是一支什么樣的隊伍?

      印奇:我們團隊很特別,是一支集齊了三塊拼圖的 “混編部隊”。

      第一塊是曠視積累的 AI 算法基因,這代表了中國最好的 AI 能力之一,這讓我們有能力去構建那些高含模量、端到端的先進架構;第二塊源自華為系的嚴苛工程交付能力,這支團隊在軟硬件結合的大規模工程落地方面有著極強的經驗和執行力;第三塊是吉利系的規模化制造與場景底座的經驗,成熟的汽車工業體系和人才結構為技術落地提供了最扎實的土壤。

      晚點:這些儲備不全是為了做智駕吧?千里的遠期目標一直都是具身智能。而且吉利汽車這次也再次明確提到未來的汽車就是機器人。

      印奇:車是通往具身智能的必經之路,不能跳過。坦誠講,我覺得大家需要打個硬仗。就像我們當年打過 AI 1.0 的仗,現在要在 AI 2.0 時代繼續打。

      目前的具身智能行業其實還沒有建立起真正的核心壁壘,未來將由兩個核心行業決定這一領域的終局:一個是解決 “腦” 的問題的大模型,另一個就是解決 “身體” 與軟硬件結合問題的汽車。只有經歷過汽車工業這種極度嚴苛的打磨,解決過大規模的軟硬結合問題,你才能真正掌握具身智能的入場券。

      晚點:但它商業上又會有怎樣的前景?

      印奇:我覺得具身智能還是要解決通用性問題,如果通用能力不足,商業上會很難。所以我覺得具身智能還要大概 5~7 年才是真正進入快速期。

      晚點:你覺得千里什么時候能進入你心目中 “理想的節奏”?

      印奇:我覺得還需要一個季度左右。總體來看,2025 年是布局之年,2026 年是快速發展之年,但真正進入一個比較理想的狀態 ,我估計到 2027 年。

      技術上,產品會繼續迭代。這次發布的智駕版本相當于 1.0,到年底有機會發布 3.0 —— 能夠對齊特斯拉甚至有機會創新的方案;客戶矩陣上,在服務好吉利的前提下,讓大家看到我們的第二、第三家客戶,證明業務的健康度 ; 最后是團隊的進一步融合還有招人,把這支混編部隊磨合得更扎實。

      晚點:你有特別反感外界給千里智駕貼的標簽嗎?

      印奇:我既不希望有壞名聲,也不奢求太大的名聲。 我們要保持一種理工科的狀態——務實、低調。如果你過于追求名氣,自然會被貼上各種標簽。除了必要的 To B 獲客或 To C 宣傳外,我更希望把事做成。

      晚點:你現在的工作重心如何分配?

      印奇:現在我的時間分配里,主要精力盯著兩件事:智駕的落地和基礎模型的技術方向。

      晚點:那你如何保持學習?讀論文嗎?

      印奇:AI 時代知識更新太快,讀論文的幫助可能對我來講相對有限,我需要了解更多細節,所以我會找不同的人聊,通過從他們那里獲取的判斷來形成共識,這比自己埋頭看書效率高得多。你在不同階段所做的事情不完全由興趣來決定,埋頭讀論文這事情很多年前干過了,但現在在一個更泥濘的商業邏輯下,就先把商業能搭閉環,把客戶服務好。

      晚點:能說你享受現在的狀態嗎?

      印奇:還談不上完全享受。我希望狀態能更 “可控” 一些,大概還需要 1 到 2 年才能達到理想狀態。我給自己立了一個 Flag:不再做新的事情。接下來的任務就是把已經布局的業務進一步收斂,讓它們真正閉環。

      晚點:你們接下來的商業策略是什么?

      印奇:大客戶戰略。我們不會廣撒網,我就盯著全球 6 到 7 家核心大客戶,最終爭取深度綁定其中的 3 到 4 家。當技術收斂之后,門檻一定是降低的,但你要最好、創造更大的商業價值,門檻依然很高 —— 涉及安全、成本、數據閉環,這注定是一個昂貴的 “淘汰賽”。

      最終,市場會有一定數量的供應商,但就像車企的競爭一樣,最后頭部智駕供應商只會有三四家。所以我們合作的客戶數量不一定多,但綁定的要足夠深,只要在資本和技術上與這幾家頭部車企形成深度連接,就能構筑護城河。

      晚點:你們會在里面嗎?

      印奇:不出意外。

      題圖來源:千里科技

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