2026年8月，千里科技交出了一份令人瞩目的半年成绩单：营业收入51.20亿元，同比增长22.36%；归母净利润0.78亿元，同比飙升151.25%。在智能驾驶赛道竞争白热化的当下，这家公司凭借对人工智能技术的深度布局，实现了营收与利润的双重突破。更值得关注的是，其智能辅助驾驶业务收入已达到12.35亿元，占主营业务收入的24.3%，用户激活率高达93%，相关功能覆盖16款车型。这些数字背后，是AI算法、传感器融合与整车平台之间日趋成熟的协同效应。
本文将拆解千里科技的半年报，从营收结构、研发投入、技术迭代和行业影响四个维度，剖析人工智能如何重塑汽车产业的价值链，并探讨最新科技产品在真实场景中的落地路径。
营收利润双增长：AI引擎如何驱动财务表现
千里科技上半年净利润增长151%，这一数字远超市场预期。财报显示，公司乘用车业务毛利率从去年同期的3.3%提升至12.7%，核心原因是智能辅助驾驶功能的高附加值正在被市场充分认可。当用户愿意为“自动变道”“记忆泊车”等功能支付溢价时，车企的盈利模型便从单纯的硬件销售转向“硬件+软件订阅”的复合模式。
值得注意的是，智能辅助驾驶业务收入12.35亿元中，有相当一部分来自OTA升级和功能激活费用。这得益于人工智能模型的持续进化——通过海量真实驾驶数据训练，自动驾驶系统在复杂路口、雨雾天气等场景下的决策能力显著提升，用户留存率自然水涨船高。与AI工具导航上的效率工具类似，智驾功能一旦形成使用习惯，用户便很难回到“全手动驾驶”状态。
这种“AI赋能→用户体验提升→付费转化”的闭环，正是千里科技净利润大涨的核心逻辑。与此同时，公司研发费用总额达11.20亿元，其中智能辅助驾驶专项投入8.37亿元，占比超过74%。高研发投入并未拖累利润，反而通过技术溢价实现了正向循环。
智能辅助驾驶商业化：从16款车型到93%激活率
截至2026年6月，千里科技智能辅助驾驶功能已覆盖极氪、领克、银河、smart等品牌的16款车型，用户激活率达到93%。这一数字意味着，几乎所有搭载该系统的车主都选择开启辅助驾驶功能，而非将其视为“噱头”。
商业化成功的关键在于“场景覆盖率”。城市道路上的红绿灯识别、高速公路上的自动变道、停车场内的记忆泊车——这些功能并非孤立存在，而是通过人工智能模型统一调度。例如，当车辆驶入一个没有GPS信号的隧道时，系统会立即切换至视觉SLAM定位模式，利用文生图技术生成的虚拟参考帧来辅助决策。这种跨模态融合能力，让智驾系统在极端场景下仍有稳定的表现。
此外，千里科技还推出了“硬件预埋+软件订阅”的灵活方案。用户购车时已具备所有传感器，只需按月或按年付费即可解锁高级功能。这种模式降低了首次购车门槛，同时让用户持续体验最新科技带来的便利。截至发稿，该包月服务的用户续费率超过85%，说明市场对智驾功能的付费意愿正在快速上升。
研发投入与技术迭代：ASD从3.0到4.0的三个月奇迹
千里科技在2026年1月正式首发智驾系统ASD 3.0，仅用约3个月时间便升级至ASD 4.0，装车量突破53万辆，覆盖19款车型。这种迭代速度在传统车企中极为罕见，背后是“端到端”AI架构的支撑。
传统自动驾驶系统依赖于规则引擎——工程师手动编写成千上万条if-else逻辑，遇到任何未定义场景都可能失效。而ASD 4.0采用了基于Transformer的神经网络模型，直接从摄像头、毫米波雷达、激光雷达的原始数据中学习驾驶策略。这意味着，车辆在遇到“前方施工改道+行人突然横穿”的复杂组合场景时，不需要人工预判就能做出合理决策。
这种技术路线与AI图片生成领域的扩散模型有异曲同工之妙——都是通过海量数据训练出“隐式规则”，而非显式编程。研发团队在训练过程中使用了超过10万小时的驾驶视频，配合自动标注工具，大幅降低了数据标注成本。更关键的是，ASD 4.0支持“影子模式”：车辆在驾驶员手动操控时，AI系统会同步模拟决策，如果AI判断与驾驶员一致，则强化该路径；如果出现分歧，则作为训练数据回传。这种持续学习机制让系统的“驾龄”每周都在增长。
舱驾融合与物理AI大模型展望
在2026世界人工智能大会（WAIC）上，千里科技展示了ASD 4.1版本技术预览，重点围绕“全场景D2D通行”（Door to Door，门到门）、物理AI大模型以及舱驾融合展开。
所谓“舱驾融合”，是指将座舱内的语音交互与驾驶决策系统打通。例如，驾驶员说“前面那个路口右转，然后找个咖啡馆停一下”，车辆不仅能理解意图，还能结合实时路况、停车场空位信息、用户偏好等，自动规划一条包含临时停靠和咖啡购买的最优路径。这要求AI不仅具备视觉感知能力，还要理解自然语言指令中的模糊语义。
物理AI大模型则是更高阶的尝试。传统AI模型擅长处理数字信息，但物理世界存在重力、摩擦、材质等物理规律。千里科技正在训练一个能够“预测物理交互结果”的模型——比如，当车辆即将压过一块积水路面时，系统能预估轮胎附着力变化，并提前调整制动策略。这种能力对于极端天气下的安全驾驶至关重要。
展望未来，AI Agent技术将彻底改变人与车的交互方式。车辆不再是执行固定指令的工具，而是具备“主动思考”能力的智能体。例如，当你准备下班时，车辆会根据日历提醒和实时交通状况，提前建议“今天路况不好，建议绕行XX路，同时已经帮您预约了充电桩”。这种“先知”式的服务，正是人工智能在垂直领域落地的终极形态。
行业影响：AI重塑汽车价值链的三种方式
千里科技的财报数据，折射出整个汽车产业正在经历的深层变革。传统汽车行业的利润主要来自产销量规模，而智能电动汽车时代，利润正逐步向软件和服务迁移。
首先，硬件价值被重新定义。传感器、芯片不再是简单的“成本项”，而是软件算法的载体。一辆具备L2+智驾能力的车，其硬件成本可能只增加1万元，但软件订阅服务每年可带来3000-5000元收入。随着车辆保有量增长，软件收入的复利效应将远超硬件利润。
其次，数据成为新的石油。千里科技53万辆车上路，每天产生海量驾驶数据。这些数据用于训练AI模型，模型又反哺给新车，形成“数据飞轮”。相比传统车企依赖第三方数据采购，拥有自研AI能力的公司能更快迭代。大模型训练所需的算力和数据闭环，正在成为车企的核心竞争力。
最后，用户关系从“卖车即结束”变为“持续服务”。通过OTA升级，千里科技可以像手机厂商一样，定期为用户推送新功能。这不仅提升了用户粘性，还创造了“售后订阅”这一全新营收品类。可以预见，未来五年内，智驾功能订阅收入将占整车企业营收的15%-20%，成为与整车销售并行的现金流支柱。
对于普通消费者而言，这意味着购买一辆车不再是“买回家用十年”的固定资产，而是购买一个不断进化的人工智能硬件平台。每一次OTA升级，都像给手机装上新App一样带来惊喜。这正是科技产品的魅力所在——它不再是一个静态的工业品，而是一个动态生长的数字生命体。
未来挑战与机遇：AI落地的最后一公里
尽管千里科技的成绩亮眼，但智能驾驶的全面普及仍面临诸多挑战。首先是法规与伦理问题：当AI系统在紧急情况下做出“牺牲一只狗还是一个人”的决策时，责任归属如何界定？目前全球各国尚未形成统一标准。其次是边缘场景的长期攻坚：耶路撒冷或悉尼的狭窄小巷、印度无标线道路等场景，对AI模型的数据多样性提出极高要求。
不过，机遇同样巨大。随着抠图、AI工具箱等技术的成熟，AI在汽车领域的应用正在从“驾驶辅助”扩展到“全场景智能”。例如，利用AI生成合成数据来训练罕见场景，可以大幅降低测试成本；通过自然语言处理，车主可以用语音控制车辆完成“打开天窗、播放音乐、导航到公司”等复杂指令。
千里科技计划在2026年底推出ASD 5.0，届时将实现“全无人驾驶”的商用化落地。虽然距离完全自动驾驶还有一段路，但行业共识是：2026-2028年将是L3级自动驾驶大规模普及的窗口期。谁能率先解决“最后一公里”的可靠性问题，谁就能在最新科技的浪潮中占据制高点。
总结来看，千里科技的半年报不仅是一份财务成绩单，更是人工智能在汽车行业落地的一次成功范本。从技术研发到商业变现，从产品迭代到生态构建，AI正在重新定义“出行”二字的内涵。对于从业者和消费者而言，最好的时代才刚刚开始。