阶跃携手吉利、千里科技共同研发的汽车“超级智能体”亮相 WAIC。
体验智驾时，“急刹”和“变道并线傻等”是用户抱怨最多的痛点。即使是当下大火的“端到端”算法，面对复杂路况也常常沦为单纯的“数据复刻机”。千里智驾与阶跃星辰在 WAIC 上共同强调，破解这一难题的核心，在于将世界模型（World Models）与 VLA（视觉-语言-动作）引入智驾原生底座，让车辆学会“老司机的博弈”。
阶跃携手吉利、千里科技共同研发的汽车“超级智能体”亮相 WAIC
单纯模仿学不会博弈，智驾需要注入“常识与思考”
在极其复杂的城市通勤中，最难的不是识别车道线，而是复杂的博弈场景。例如窄路汇车或变道加塞，人类“老司机”会通过车头微微一偏等暗示性动作，试探后车反应并作出动态决策。千里智驾 CTO 杨沐指出，传统的端到端算法基于单纯的模仿学习，只看数据分布，根本无法理解“人类为什么这么开”。
解决之道在于提升系统的规则与博弈认知。通过将大语言模型（LLM）、世界模型（World Model）与 VLA（视觉-语言-动作）注入智驾底座，将大模型的思考和逻辑理解能力注入模仿学习中，实现「数据+认知」双轮驱动，能够让智驾系统的智能水平从“3 岁盲目模仿阶段”提升到具备逻辑思考与博弈常识的“10 岁阶段”。
融合技术范式 如何构建车辆对物理世界的预判？
在对谈中，双方专家深入厘清了“多模态”与“世界模型”的关系。同时透露千里科技与阶跃星辰正在围绕“智驾原生基座模型”展开底层的联合研发。
千里智驾 CTO 杨沐认为，在技术路径上，多模态、强化学习、VLA 与世界模型之间并不冲突。人类开车时，所有这些能力都是融会贯通、同时起效的。因此千里科技的目标是：如何通过一套统一的模型架构把这些能力集成在一起，而不是训练了某一个能力却丧失了另一个。因此千里科技和阶跃星辰必须从基础模型阶段开始联合训练。
阶跃星辰副总裁、端侧模型负责人俞刚表示：“阶跃和千里的合作，是从底层预训练阶段就深度协同。我们把千里的专业智驾数据与阶跃丰富的通用多模态、常识数据按照科学的比例进行精细配比，在模型训练初期就进行数据控制和联合优化。这种更底层的联合研发，更像是一场深度的化学反应，而不是割裂的流水线装配。 ”
硬核技术的交融，正在加速让“安全、博弈、流畅”的无人驾驶走入现实。 据悉，千里智驾 ASD 4.0 正在大规模推送。截至 2026 年 7 月，千里智驾装车量已突破50万台，快速覆盖极氪、领克等 19款主流车型。杨沐表示千里基于与阶跃星辰联合研发的“智驾原生大模型”能力，预计将在明年正式量产上车。
