在OpenAI、高通、华为、阿里等行业头部厂商密集发布关于端侧AI与算力增长趋势判断后，旷视科技联合创始人、千里科技（601777.SH）董事长印奇从趋势判断出发，以汽车场景为切入点，分享他对AI与算力行业发展判断。
从2011年创业旷视科技，到如今转型至千里科技，印奇在采访中表示自己虽身在AI行业，但对软硬结合、对制造业抱有更大的热情。“当你认真做软件的时候，你应该去设计硬件，软件与硬件一定是结合的。”印奇引用这句话来总结当下千里科技的战略方向，并判断随着AI技术与汽车不断融合，整个产业处于一个历史性转折点。
2025年上半年，千里科技的硬件传统不断融入AI技术，包括发布面向L2+的千里智驾1.0、联合生态伙伴推出智能座舱Agent OS系统。印奇判断智驾系统将进入由AI大模型驱动的全新阶段；智舱领域中，大模型未来的应用前景也将广阔，提升用户体验所产生的客户价值不低于智能驾驶。同时，如果一个智能驾驶系统没有配备很好的座舱进行人机交互，一定无法变成可信赖的智能驾驶系统。
在这样的趋势判断中，印奇团队设下明确的目标：明年年中发布L4级别智驾解决方案；与吉利共同推动整车研发，打造Robotaxi专用硬件载体；与国内外出行服务提供商合作，打造Robotaxi运营服务平台；在未来18个月内，与合作伙伴一起在全球范围内10座城市，落地规模化Robotaxi商业化服务；在单一城市部署超1000辆Robotaxi，跨过商业化的门槛，拿到行业的入场券。
作为AI在端侧落地的重要场景，智能驾驶与智能座舱对算力的需求也逐年递增。采访中，印奇对第一财经记者表示，需明确的是，智能驾驶辅助场景所用的模型，较OpenAI ChatGPT等大语言模型差距很大，甚至可以说两类模型的参数量是两个数量级。
公开信息显示，目前行业主流车载智驾模型大小在10B数量级，大语言模型在100-1000B量级。基于此，印奇判断，接下来智能辅助驾驶最大的增量，在于将大语言模型、多模态大模型、强化学习、世界模型等体系下的模型，应用到智能辅助驾驶领域，这将挖掘出非常大的增量。
该增量目前仍面临两大挑战：一个是算力，一个是数据。印奇对记者表示，目前车端算力虽然有800Tops、1000Tops，但对比云端算力规模还有非常大的局限性。未来车端智能辅助驾驶领域算力的提升，以及更多多模态大模型在端侧的应用趋势很确定。且不止智能驾驶，智能座舱场景的大语言模型应用与人机交互更为直接。
但软硬件对比来看，印奇认为行业对芯片有些过度关注。他称，AI芯片较传统CPU和GPU芯片在设计上更为简单，也因此目前行业内会有如此多的芯片体系。但未来芯片最终寻求的不是“一代芯片”，而是可持续的商业模式能够实现规模化。落地于汽车行业也是如此：一个汽车厂商即使有100万辆车，所拥有的芯片也非常少，而芯片行业如果一年没有一亿颗出货量就无法真正实现持续迭代。
因此，虽然部分厂商开始自研芯片、搭建超节点集群、合作算力基础设施，但对于千里科技是否会自研芯片这个问题，印奇表示公司坚持开放原则，只要有好的芯片都可以用；也在与很多战略合作伙伴一起定制芯片。
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吕倩
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