電影劇照
2020 年力帆重組。
四年后這家公司改名千里科技，董事長是曠視創始人印奇，二股東吉利，三股東奔馳，定位「AI+車」。
一個傳統制造公司怎么變成了 AI 公司？
順著這個問題往下看，會發現一些值得認真對待的東西。
力帆變成千里科技，中間經歷了三次資本重構，每次換的不僅是股東，是這家公司的基因。
第一次，2020 年。
力帆破產重整，重慶市政府主導，吉利和重慶兩江新區共同設立「滿江紅基金」成為控股股東。
吉利看中的是造車資質、生產線和A股上市殼，力帆科技保留摩托車基本盤，2022 年和吉利合資成立睿藍汽車，重新切回新能源賽道。吉利拿到了一個上市平臺，力帆獲得了續命。
第二次，2024 年 7 月。
印奇通過控制的「江河順遂」公司，花 24.3 億受讓吉利方面 19.91% 的股份，成為第二大股東，五個月后出任董事長，又過了三個月，公司更名千里科技。
一個 AI 公司的創始人，坐進了一家傳統車企的駕駛位。
第三次，2025 年 9 月。
梅賽德斯-奔馳花 13.39 億入股，拿 3% 股權，一個月后，千里科技向港交所遞交 H 股上市申請。
三次換血，三次基因替換。
第一次注入制造業能力和上市殼，第二次注入 AI 基因和科技敘事，第三次注入國際資本背書和 IPO 通道。每一步都不是隨便走的，吉利需要 AI 能力，印奇需要造車資質和量產規模，奔馳需要一個中國智駕的入口，三方各取所需。
但真正有意思的不是資本操作本身，是操作背后的人。
千里科技的管理團隊像一幅被精心拼裝的拼圖。
印奇，38歲，清華姚班，曠視科技聯合創始人，2026 年 1 月他又多了一個身份，階躍星辰董事長。
一個人同時控制兩家公司，一家做大模型，一家做車，在智能駕駛行業里這種安排沒有第二家。
華為是公司內部同時做芯片、算法和生態，Momenta 是純第三方做算法，地平線是做芯片加算法。
千里科技走了一條不同的路，印奇用個人控制權把「AI 大腦」和「汽車軀干」焊在一起，不是合作，是互屬，這個結構的想象空間很大，后面講技術的時候會展開。
趙明，53 歲，聯席董事長，前榮耀CEO，一個從華為體系出來、做過獨立品牌 CEO 的人，來到千里科技負責商業化和市場落地。
王軍和陳奇也都是華為智駕體系出來的，王軍曾任華為智能汽車解決方案 BU 總裁，陳奇做過極氪自動駕駛副總裁、吉利控股首席智駕科學家，更早之前是華為智能駕駛團隊創始人和研發部部長。
這兩個人加在一起，基本就是華為智駕從 0 - 1 的骨干。
楊沐，37 歲，千里智駕 CTO，曠視科技聯合創始人，也是清華姚期智實驗班，和印奇是曠視的搭檔，現在在千里科技繼續搭檔。
把這些人的背景放在一起看，結構很清晰：曠視系提供AI技術底座，華為系提供智駕和商業化能力，吉利系提供整車研發和供應鏈，再加上中金出來的董秘負責資本市場，摩根士丹利出來的副董事長負責國際資源。
這不是一個自然形成的團隊，是一個被設計出來的團隊，每個位置上的人都有明確的角色分工，缺了哪一塊都不完整。
能把這些人湊到一張桌子上本身就不容易，更值得看的是，他們湊在一起之后做了什么。
截至 2026 年 3 月底，千里科技 ASD 智駕系統已搭載 17 款車型、46 萬輛量產車，輔助駕駛激活率 92%。
考慮到這家公司兩年前還叫力帆科技，主營摩托車和換電車型，兩年內把智駕系統鋪到 46 萬輛車上、覆蓋 17 款車型，這個執行速度是值得認真看的。
92% 的激活率超過行業平均水平，說明用戶不只是在購車時被動獲得了這套系統，而是真正在日常使用它。
當然，這 46 萬輛幾乎全部來自吉利系，極氪、領克、銀河，全是吉利旗下的品牌。
2025 年千里科技向吉利集團采購 26.47 億元，向吉利集團銷售 29.25 億元，供銷兩端都跟吉利深度綁定。46 萬輛的起跑規模是吉利給的，這是事實。
但換個角度看，吉利系每年數百萬輛的銷量、850 萬輛的保有量數據、百億公里行駛場景，這些資源對于一家智駕公司來說意味著什么？
意味著從第一天起就有足夠的數據喂養模型、足夠的車型驗證方案、足夠的規模攤薄成本。很多智駕創業公司最難熬的「冷啟動」階段，千里科技靠吉利直接跨過去了。
2025 年 8 月極氪智駕團隊、吉利研究院資源并入千里智駕，整合后約 2000 人，吉利等于把自己的智駕能力打包裝進了千里科技。
起跑線有了，天花板能不能突破，是后面要討論的問題。
但在此之前，我想先看看這 46 萬輛背后的技術到底成色如何，因為這決定了千里科技有沒有拿技術去敲外部客戶大門的底氣。
先說最直觀的感受：迭代速度。
2026 年 1 月發布 G-ASD 品牌，4 月迭代到 4.0 版本，三個月完成系統級重構，率先在極氪 8X 量產。
大部分智駕公司一個大版本周期是半年到一年，三個月出大版本確實快。背后是吉利系智駕團隊 2025 年 8 月整合后的積累集中釋放，極氪和吉利研究院本身就有技術底子，整合后統一到了 G-ASD 品牌下。
迭代速度是表象，真正值得聊的是技術路線。
千里科技自研了一套叫 RLM 的技術，全稱是強化學習多模態大模型，這個名字聽著唬人，拆開講其實不復雜。
傳統的智駕系統是規則驅動的。
工程師把每種駕駛場景的應對邏輯寫成代碼：遇到紅燈剎車，遇到行人讓行，變道先打燈，系統遇到什么情況就調什么規則。
這套思路在簡單場景下很好用，但現實世界的場景是無限的，工程師不可能窮盡所有情況，總有系統沒見過的角落。
而且規則越堆越多，系統越來越臃腫，不同規則之間還可能打架。
端到端模型換了個思路：不寫規則了，讓 AI 自己學，喂大量真實駕駛數據給模型，讓它自己從數據中總結規律、自己判斷該怎么開。
千里科技走的是一段式端到端，比兩段式更徹底，兩段式把「看到什么」和「做什么」分成兩步，先識別前方有什么物體，再根據識別結果做決策。一段式把這些全放進一個模型里，從感知到決策到控制一氣呵成，中間不拆分。
好處是信息損耗更小、反應更快，但對模型能力和數據量的要求也更高。
具體怎么學也有講究，大部分智駕公司用模仿學習，讓 AI 模仿人類駕駛員的操作，人怎么開它就怎么學，簡單直接但天花板有限，AI 學得再好也就是個人類駕駛員的水平。
千里科技主要靠強化學習，讓 AI 自己試錯，做得好給獎勵、做得差給懲罰，通過不斷試錯自己摸索最優策略。
這條路更難走，訓練更貴、周期更長，但理論上不受人類駕駛習慣的限制，AI 有可能摸索出人類想不到的更優解。千里科技在這條路上投了 23EFLOPS 算力和 2500萬Clips 訓練數據，基礎設施規模在國內智駕公司里排得上號。
走難路，賭的是天花板更高。
他們還提了一個概念叫「含模量」，衡量智駕系統里 AI 模型占的比重，含模量越高系統越智能。它描述的趨勢是整個行業在從規則驅動往模型驅動遷移，用「模型占比」來衡量這個進程的道理。
千里科技主動提出這個概念，至少說明他們在思考「智駕系統的智能化程度到底怎么衡量」這個問題，而不是悶頭做技術。
不過技術路線跟行業主流大體一致，端到端、強化學習、大模型，大家都在做。
千里科技真正的差異化在另一個地方：和階躍星辰的預訓練融合。
大部分智駕公司用大模型的方式是這樣的：拿一個別人訓練好的通用大模型，在上面做后訓練微調，模型已經學完了一身通識本事，你再喂它智駕數據，讓它在這個基礎上學開車。
千里科技和階躍星辰的做法不一樣，從基座模型預訓練階段就開始融合，把專業智駕數據和通用多模態數據在訓練一開始就按比例混在一起。
打個比方，后訓練微調像一個成年人學外語，語言中樞已經定型了，再怎么訓練也有口音。預訓練融合像一個嬰兒同時學兩種語言，從根上長在一起，不存在翻譯的過程。
預訓練融合產出的模型，對物理世界的理解比微調出來的更原生，因為它從「出生」就同時在學通用常識和駕駛經驗。
這種做法在行業里幾乎沒有第二家能做到，原因很簡單，大部分智駕公司沒有自己的大模型公司，只能拿別人的做微調。而印奇同時控制階躍星辰和千里科技，讓這種從源頭的融合有了組織保障。
別的公司要合作，是兩家公司談判、簽合同、對齊需求；千里科技和階躍星辰，是同一個人拍板。
階躍星辰副總裁俞剛說這是「深度的化學反應，而不是割裂的流水線裝配」，這個描述比較準確。
如果這條路跑通，形成的技術壁壘別人很難復制，因為你沒法復制一個人同時控制兩家公司的這種結構。
還有一個方向值得提：艙駕融合。
2026 年 3 月 NVIDIA GTC 上，千里科技發布了「超級Eva」，號稱行業首個打通智能座艙、智駕和數字生態的超級智能體。
簡單說就是，把座艙 AI 和智駕 AI 放在同一個大腦里。
現在大部分車的座艙和智駕是兩套獨立系統，各干各的，你說「我有點累了」，座艙 AI 只能幫你放個音樂，它不知道車在外面怎么開。
艙駕融合之后，同一個 AI 既能理解你的狀態，又能控制車輛，你說累了它可以自動把輔助駕駛調得更保守。
超級 Eva 搭載階躍星辰 1960 億參數的推理大模型，能做情緒感知、模糊指令處理、一句話激活輔助駕駛。
這個方向有意義，當然「行業首個」不等于「體驗最好」，超級 Eva 最終好不好用要等用戶實測。
技術梳理下來，千里科技的技術底子是實的，預訓練融合是真正的差異化，端到端方向走得堅決，艙駕融合有前瞻性。
在第三方智駕供應商市場，格局確實高度固化。
據佐思汽研 2026 年 1 月數據，華為（含五界）、Momenta、元戎啟行三者合計市占率已達 80 - 90% 左右。
Momenta 已經拿下豐田、日產、本田、奔馳等國際車企訂單，累計定點突破 200 款。Momenta CEO 曹旭東說過，智駕行業的先發優勢「可能要敲門敲 5 - 7 年」。
千里科技現在才開始敲外部客戶的門，而 Momenta 已經敲了五六年了。
但換個角度，千里科技手里的牌也不是沒有。
吉利系的規模基礎是其他品牌羨慕的，而且奔馳作為千里科技股東，同時又是 Momenta 的客戶，這個關系微妙。2026 年 4 月千里科技宣布助力合作伙伴推出新品牌「游心」（PALLADE），定價 20 - 40 萬，邏輯類似華為做問界，用智駕方案賦能一個新品牌，證明方案能被外部使用。
能不能成還不知道，但至少在往外走。
46 萬輛是起跑線，天花板能多高，取決于外部市場能不能打開，這個問題可能要一兩年才能看到答案。
2025 年千里科技營收 99.99 億元，同比增長 42%。
拆開看，汽車業務收入 64.4 億，摩托車業務收入 24.81 億，智能駕駛業務收入 3.5 億。智駕收入占比 3.5%，這個數字看著低，但換個角度看，千里智駕合資公司 2025 年 3 月才成立，一年內做到 3.5 億收入，是從零起步的。
歸母凈利潤 0.84 億，扭虧為盈，扣非凈利潤 -2.55 億，說明利潤里有 3.99 億政府補助的貢獻。
拿掉政府補助，公司實際還在虧，母公司累計未彌補虧損 9.48 億。
這些說明千里科技正處于典型的技術投入期，研發費用 8.22 億，同比翻倍，是智駕收入的 2.3 倍；研發人員從 791 人暴增到 2456 人。
一個正在從傳統制造業向 AI 科技公司轉型的企業，研發投入遠超新業務收入，這不算異常。
異常的是如果你在這種階段不投錢。
更值得看的是趨勢，2026 年一季度毛利率從去年同期的 8.2% 跳到了 24.91%，這個躍升幅度很大，說明高毛利的智駕業務開始上量，業務結構在優化。
經營性現金流大幅改善至 21.35 億元，同比增 306%。
港股招股書顯示的流動負債凈額和資產負債率偏高，是轉型期正常的資金壓力，不是資不抵債的信號。
隨著港股 IPO 推進，融資通道打開后資金面會有改善空間。
然后是 800 萬輛，千里科技的目標是 2028 年累計 800 萬輛裝車，2026年底 100 - 130 萬輛，2027 年 270 - 330 萬輛，2028 年 800 萬輛。
從 46 萬到 800 萬，33 個月 17 倍增長，這個目標相當激進。
純靠吉利系能不能到？
吉利系即使全部品牌盡可能搭載千里科技方案，到 2028 年累計也未必能到 800 萬輛，因為不是所有車型都會上高階智駕。
所以 800 萬輛的實現路徑一定是「吉利系基本盤+外部客戶增量」的雙輪驅動。
外部客戶怎么來？
游心品牌是一條路，奔馳股東關系是一條路，技術差異化（預訓練融合、艙駕融合）是敲門磚。
中國銀河證券預計 2026 - 2028 年千里科技營收分別為 160.84億、212.12億、247.79億，歸母凈利潤 1.29 億、4.29 億、6.78 億，券商的模型偏保守，但即使是保守預測，千里科技在 2028 年也是一家 250 億營收、近 7 億利潤的公司，已經不小了。
800 萬輛最后能不能到，現在說不準。
但千里科技給自己設了一個高目標，然后朝著這個目標在配置資源，2000 人團隊、23EFLOPS 算力、預訓練融合、艙駕融合、游心品牌、港股 IPO。
方向和節奏是對的，執行能不能跟上要看接下來兩年。
寫在最后
吉利的入主提供了制造能力和初始市場，印奇的入股提供了 AI 基因和科技敘事，階躍星辰的深度綁定提供了大模型能力，奔馳的入股提供了國際背書。
這些拼圖拼在一起，形成了一個在行業里獨一份的結構：一個人同時控制 AI 大模型公司和汽車公司，從預訓練階段就做技術融合，有上市公司的融資通道，有吉利系數百萬輛的規模基礎，還有奔馳的國際化想象空間。
這個結構值不值得認真對待？
不是因為每塊拼圖都完美，扣非還在虧，外部客戶還沒打開，93.3% 的市場格局已經固化。
而是因為這個結構里有一些東西是別家沒有的：印奇同時控制大模型公司和汽車公司的從屬關系、預訓練階段的技術融合、華為智駕核心團隊的量產經驗、吉利系的規模基礎。
這些要素組合在一起，產生的是化學反應而不是簡單疊加。
印奇今年38歲，他同時控制著階躍星辰和千里科技，手握 AI 大模型和汽車終端兩端。
在中國智能駕駛行業，還沒有第二個人處于這樣的位置。這個結構能不能跑出成果，是未來一兩年最值得觀察的事情之一。
