文章摘要
【关 键 词】 智能汽车、AI技术、自动驾驶、大模型、未来出行
千里科技通过高「含模量」的AI智能辅助驾驶解决方案，在重庆复杂路况测试中展现了超越人类驾驶员的性能。其系统采用端到端架构，融合多模态大模型与强化学习技术，实现了从感知到决策的全链条智能化。测试中，搭载该系统的车辆在歌乐山盘山道、解放碑地下环路等极限场景下，表现出精准的弯道控制、障碍物避让和极窄车位泊车能力，甚至超越顶级赛车手马青骅的人工驾驶表现。
技术核心在于「含模量」指标，即大模型在系统中的驱动比例。千里智驾通过6D多维透视感知系统（摄像头+激光雷达+4D毫米波雷达融合）、RLM大模型三阶段训练（基模预训练-场景特训-强化学习优化），构建了覆盖极端天气、异型障碍物等长尾场景的认知能力。系统能实现毫秒级风险预判，如预判「鬼探头」并触发微避让策略，AEB+AES双系统联动支持二次避障，安全性能从「辅助人眼」跃升至「超越人眼」。
驾驶体验方面，通过横纵协同控制与时空优化算法，系统模拟出老司机的操控艺术，消除传统智驾的机械顿挫感。短时序追踪被遮挡目标、长时序融合导航趋势的功能，实现了「无图也能开」的城市NOA能力。技术专家透露，其端到端代码量仅为传统方案的10%，印证了董事长印奇「重智力轻记忆」的理念。
行业趋势显示自动驾驶正加速向大模型范式迁移。千里科技判断未来「含模量」将达99.9%，保留0.1%规则兜底确保极端场景安全。公司已布局Robotaxi、智能座舱Agent OS等业务，计划18个月内在10个城市部署超千辆L4级自动驾驶出租车。其「One Brain, One OS, One Agent」战略，旨在通过统一AI系统整合跨终端服务，将智能从汽车延伸至机器人等物理世界终端。
技术突破背后是强大的算力与数据支撑：23EFLOPS算力联盟、海量驾驶场景专有数据集，以及与阶跃星辰的多模态模型合作。印奇提出的AFARI愿景（AI+FAR）强调AI应扎根物理世界改造，最终实现「见天地、见众生、见自己」的智能进化路径。这一系列进展标志着AI从技术验证迈向规模化商用的临界点。
原文和模型
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【原文作者】 新智元
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
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