千里科技携手阶跃星辰，详解“智驾原生大模型”落地逻辑

2026 年世界人工智能大会（WAIC）火热进行，以“物理 AI（Physical AI）”与“具身智能”为核心的下半场战役已悄然打响。在这个“基础模型能力+产业生态能力”双重角逐的新阶段，大模型创业公司与自动驾驶新势力如何突破重围？千里科技与阶跃星辰交出了一份“底层数据联培”的行业答卷。

从“卷参数”到“卷应用”：物理世界正成为大模型终极考场

过去的一年里，全球大模型产业经历了从热烈到理性的洗牌。行业关注焦点已从“疯狂刷榜、堆叠参数”迅速转移到实际落地与产业实操上。阶跃星辰副总裁、端侧模型负责人俞刚指出，从 2026 年上半年开始，大模型 Agent（智能体）能力呈现超线性增长，大模型不再仅仅局限于数字世界里的“ChatBot 闲聊”，而是开始真正执行复杂任务，并向物理空间延展。这为物理 AI 的爆发奠定了基础。

在这一浪潮中，智能汽车被公认为最先量产的具身智能形态。千里智驾 CTO 杨沐表示，整个行业都在加速进化。得益于规模效应、数据积累与算法范式的高速迭代，虚拟世界里的技术变化正在物理 AI 的实践中得到迅速应用，智能驾驶与具身智能正迎来质变时刻。

告别“流水线拼装”：为何智驾大模型必须“原生”？

在当前的行业实践中，不少车企的大模型上车路径是直接采用开源通用大模型作为底座，再灌入专业智驾数据进行微调（Fine-tuning）。但这并非真正的“原生”，往往会带来严重的后遗症。

“直接灌入海量智驾数据，会导致通用大模型的常识和多模态理解能力发生‘剧烈回退’。”俞刚一针见血地指出。这也是为什么阶跃星辰与千里科技选择了一条高难度的道路——从底层预训练阶段就进行深度联合研发。

双方的合作是一场基于底层的“化学反应”：将千里的海量智驾专业数据，与阶跃星辰丰富的通用多模态数据、常识数据，按照科学比例混合，在模型的预训练阶段就进行数据控制与联合优化。这种“智驾原生大模型”不仅保留了强大的常识和推理能力，更能无缝适应极端智驾场景，在受限的车端芯片上实现算力与性能的极致平衡。

物理 AI 是系统性创新。千里科技与阶跃星辰的“强强协同”，展示了大模型时代的中国产业解法——通过上游基础模型与下游终端应用的高频咬合，把智能体真正送入真实物理空间。

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