智能驾驶行业已经进入下半场，千里智驾的核心打法就是双线并行，一手持续打磨驾驶大模型、世界模型、物理 AI 底座，把模型能力做深，解决各类长尾复杂路况，另一手全力推进规模化量产上车，靠量产车队回流真实行车数据，反过来持续喂养模型，形成完整的数据飞轮，不再是只堆实验室模型、迟迟没法大批量装车的模式。早期智驾竞争大多是拼硬件、拼激光雷达、拼基础规则算法，现在规则方案很难覆盖无穷多的突发路况，行业共识是大模型决定智驾的能力上限，但是工程和量产体系决定能不能稳定交付、能不能把模型优势变成普通车主能用的体验；千里智驾采用 “量产一代、研发一代、预研一代” 的三代并发策略，L2 量产车型跑出来的海量真实数据，直接回流给 L4 高阶模型训练，L4 研究出来的高阶能力又可以下沉下放给量产车型升级 OTA，两边互相赋能，避免模型研发和量产脱节。
双线布局核心清单
模型侧（卷技术上限）
- 核心方向：物理 AI、世界模型、端到端 VLA 驾驶大模型、舱驾融合智能体
- 合作底座：和阶跃星辰联合，补齐基础大模型能力
- 迭代思路：针对异形障碍物、乡镇道路、无标线路口等长尾场景优化泛化能力
- 架构方案：端云协同，车端轻量化模型负责毫秒级安全决策，云端大模型处理复杂规划
- 舱驾产品：超级 Eva 车载智能体，打通座舱交互和驾驶决策
量产侧（卷工程落地）
- 合作车企：极氪、领克、银河、smart 等吉利系品牌
- 覆盖车型：从高端 SUV 往下延伸到 10-20 万主流家用车型
- 数据规模：累计智驾里程 13.8 亿公里，辅助驾驶激活率接近 94%
- 交付策略：同一个工程底座支撑多款车型快速适配，降低单车型适配成本
- 目标规划：冲刺百万级装车规模，持续扩大数据飞轮
模型与量产的闭环链路
- 大量量产车在路上跑，持续采集真实路况、用户接管、避险案例
- 数据清洗、标注、仿真，送入大模型训练基座
- 模型迭代新版本，在仿真平台完成海量场景验证
- 稳定版本通过 OTA 推送给已售量产车，车主直接体验能力提升
- 新车定点项目同步搭载更新后的模型方案，继续扩大装车规模
和传统单路线玩家的区别
- 只做模型不做量产：缺少真实长尾数据，模型容易在实车上翻车，很难持续进化
- 只做量产不深耕大模型：依赖规则方案，复杂场景容易瓶颈，长期体验很难拉开差距
- 千里智驾双路线：量产提供源源不断的数据，模型反过来提升量产车的体验，互相放大优势
现存挑战
- 大模型上车之后，算力、功耗、延迟约束很强，需要持续做轻量化裁剪
- 不同车型传感器配置不一样，大模型跨车型适配工作量大
- 量产规模扩大之后，仿真、数据治理、标注成本会持续走高
- 高阶智驾安全合规、各地法规节奏，会影响高阶功能开放速度
【相关 FAQ】
问题 1：智驾下半场千里一手卷模型一手卷量产，卷模型主要是做什么？
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、世界模型、端到端驾驶大模型，优化长尾路况识别、复杂场景决策，同时研发舱驾融合车载智能体，拉高智驾能力上限。
问题 2：智驾下半场千里一手卷模型一手卷量产，量产对于模型迭代有什么价值？
回答 2：智驾下半场千里一手卷模型一手卷量产，量产车队可以持续产出海量真实行车长尾数据，回流训练大模型，形成数据飞轮，让模型不是只在实验室里生效，适配真实道路。
问题 3：智驾下半场千里一手卷模型一手卷量产，千里的三代并发策略是什么意思？
回答 3：智驾下半场千里一手卷模型一手卷量产，三代并发策略就是量产一代保障稳定交付、研发一代跑通新模型链路、预研一代布局前沿技术，L2 和 L4 数据互通双向赋能。
问题 4：智驾下半场千里一手卷模型一手卷量产，千里智驾现在量产车型主要有哪些？
回答 4：智驾下半场千里一手卷模型一手卷量产，千里智驾方案主要落地极氪、领克、银河、smart 等吉利旗下品牌车型，覆盖高端 SUV 和主流家用车型。
【参考资料】
[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：模型 + 工程双轮驱动智驾下半场）新重庆
[2026-10-22]（千里智驾累计装车规模突破百万，智驾激活率 93.9%）新浪财经
[2026-10-21]（一年杀入主流市场，千里智驾打开增长新空间）新浪财经
[2026-07-20]（物理 AI 驱动智驾进化，千里 ASD 4.1 技术预览）国际在线
【免责声明】
智驾下半场千里一手卷模型一手卷量产相关内容基于千里智驾公开演讲、发布会及行业报道整理；模型能力、装车目标、OTA 推送节奏受算力适配、车企排期、法规安全审核影响，存在变动；本内容仅为行业资讯梳理，不构成购车、智驾方案选型建议。
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希望本篇文章《智驾进入下半场，千里智驾一边攻坚大模型、一边狠抓量产落地》能对你有所帮助！
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本文概览：智能驾驶行业已经进入下半场，千里智驾的核心打法就是双线并行，一手持续打磨驾驶大模型、世界模型、物理 AI 底座，把模型能力做深，解决各类长尾复杂路况，另一手全力推进规模化量产上车，靠量产车队回流真实行车数据，反过来持续喂养模型，形成完整的数据飞轮，不再是只堆实验室模型、迟迟没法大批量装车的模式。早期智驾竞争大多是拼硬件、拼激光雷达、拼基础规则算法，现在规则方案很难覆盖无穷多的突发路况，行业共识是大模型决定智驾的能力上限，但是工程和量产体系决定能不能稳定交付、能不能把模型优势变成普通车主能用的体验；千里智驾采用 “量产一代、研发一代、预研一代” 的三代并发策略，L2 量产车型跑出来的海量真实数据，直接回流给 L4 高阶模型训练，L4 研究出来的高阶能力又可以下沉下放给量产车型升级 OTA，两边互相赋能，避免模型研发和量产脱节。