2025 年的人工智能世界以 DeepSeek 的橫空出世開(kāi)始，以 Grok 4.1 和 Gemini 3 的輪番亮相結(jié)束，經(jīng)過(guò)一整年的狂轟濫炸，AI 成為各行各業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的原動(dòng)力。

機(jī)器人排隊(duì)進(jìn)場(chǎng)，大模型公司批量上市，高科技公司的資本開(kāi)支持續(xù)刷新著資本市場(chǎng)的想象力，人工智能正在系統(tǒng)性從炫技轉(zhuǎn)向落地，商業(yè)化的命題前所未有的迫近。

按照 Crunchbase 統(tǒng)計(jì)，去年全球基礎(chǔ)模型公司融資金額高達(dá) 800 億美元，是 2024 年的 2.5 倍。這個(gè)數(shù)字占 AI 領(lǐng)域整體融資額的 40%，一枝獨(dú)秀。

中國(guó)市場(chǎng)情況基本一致，少了些股價(jià)跟著資本開(kāi)支漲的癲狂，多了些錯(cuò)失未來(lái)門(mén)票的焦慮。繼智譜和 MiniMax 先后登陸二級(jí)市場(chǎng)，階躍星辰完成超 50 億元人民幣 B+輪融資，一舉刷新過(guò)去 12 個(gè)月中國(guó)大模型賽道單筆最高融資紀(jì)錄。

資本市場(chǎng)的動(dòng)作是產(chǎn)業(yè)界技術(shù)投資的先行指標(biāo)，人工智能產(chǎn)業(yè)化的下半場(chǎng)信號(hào)日趨鮮明。當(dāng) AI 落地的趨勢(shì)越發(fā)明確，大模型的混戰(zhàn)告一段落，分野逐步形成，也意味著新的階段正在開(kāi)啟。

誰(shuí)先拿到物理世界的主導(dǎo)權(quán)，誰(shuí)就有機(jī)會(huì)坐上最后的牌桌。

一個(gè)AI技術(shù)派的15年

階躍星辰融資新聞的同一天，董事長(zhǎng)印奇走馬上任。這是一個(gè)耐人尋味的組合，前者是一家年輕的大模型公司，后者雖然年紀(jì)不大，但卻是在 AI 和硬件上摸爬滾打 15 年的創(chuàng)業(yè)者。

印奇出身清華姚班，在本科時(shí)就接觸了當(dāng)時(shí)非常前沿的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，并從2011年創(chuàng)辦曠視科技，完整參與了深度學(xué)習(xí)在中國(guó)產(chǎn)業(yè)化落地的全過(guò)程。

今天的人工智能革命可以追溯到2012年，AlexNet在ImageNet圖像識(shí)別大賽上奪冠，深度學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)化空間被打開(kāi)，催生了第一波人工智能創(chuàng)業(yè)潮。

但和當(dāng)時(shí)批量誕生的大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司一樣，盡管印奇手握國(guó)內(nèi)最好的算法和計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才，走過(guò)了行業(yè)所有軟硬件系統(tǒng)的該走的路。也遇到了和大家類(lèi)似的問(wèn)題：技術(shù)底子深厚，但缺乏足夠的商業(yè)化場(chǎng)景。

回看深度學(xué)習(xí)的崢嶸歲月，印奇最大的啟示是“商業(yè)閉環(huán)”：頂尖的學(xué)術(shù)能力未必能對(duì)齊工程系統(tǒng)與商業(yè)化水平，AI+終端的思路沒(méi)有問(wèn)題，但需要一個(gè)健康的商業(yè)閉環(huán)與之匹配。

基于這個(gè)背景，2024年11月，印奇加入千里科技擔(dān)任董事長(zhǎng)，帶著 1.0 創(chuàng)業(yè)時(shí)期積累下來(lái)的技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，投身第二次創(chuàng)業(yè)，讓這位“天才少年”再次走進(jìn)大眾視野。

千里科技脫胎于力帆科技，曾是中國(guó)首家在A股上市的民營(yíng)乘用車(chē)企業(yè)，具備深厚的制造業(yè)基礎(chǔ)。印奇掌舵后，千里科技開(kāi)啟轉(zhuǎn)型，結(jié)合自身制造業(yè)背景和印奇的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，確立了“AI+車(chē)”戰(zhàn)略。

短短一年內(nèi)，千里科技完成了在智能輔助駕駛、智能座艙、Robotaxi 等多個(gè)領(lǐng)域的業(yè)務(wù)布局。

階躍星辰成立于2023年，是目前國(guó)內(nèi)少數(shù)還在投身基礎(chǔ)大模型研發(fā)的頭部公司之一，其多模態(tài)模型多次在 LMSYS、OpenCompass 等權(quán)威榜單中位列中國(guó)多模態(tài)大模型第?，產(chǎn)業(yè)界當(dāng)下聚焦的多模推理，也是階躍的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)項(xiàng)目。

而在商業(yè)化層面，階躍的模型覆蓋了 OPPO、榮耀、中興等國(guó)內(nèi)品牌的 4200 萬(wàn)臺(tái)手機(jī)，日均服務(wù)近 2000 萬(wàn)人次。在汽車(chē)、具身機(jī)器人、IoT 領(lǐng)域，也都有頭部的合作方，是業(yè)界較為特別的終端 B2C 商業(yè)模式。

千里科技&階躍星辰董事長(zhǎng)印奇

印奇官宣董事長(zhǎng)之前，階躍已經(jīng)是千里科技最重要的戰(zhàn)略合作伙伴之一。

在智能輔助駕駛領(lǐng)域，千里科技基于階躍星辰的多模態(tài)大模型底座和強(qiáng)化學(xué)習(xí)范式，打造了全新的 RLM 智駕大模型；在智能座艙領(lǐng)域，兩家公司也曾深度合作，推出過(guò)面向 AI Agent 原生打造的下一代智能座艙 Agent OS。

2025 年，千里科技、階躍星辰、吉利共同發(fā)布下一代智能座艙 Agent OS

印奇再度履新并非單純的人事任命，而是幾家公司“軟硬一體”的資源大整合。

如果把階躍星辰和千里科技視為一個(gè)完整的體系，兩者的定位其實(shí)非常清晰：

階躍星辰的長(zhǎng)板是“模型”，即基礎(chǔ)大模型的研發(fā)能力，類(lèi)似馬斯克創(chuàng)辦的x.AI；千里科技更擅長(zhǎng)“系統(tǒng)”，依托自身的軟硬結(jié)合和工程化能力提供解決方案。從基礎(chǔ)大模型技術(shù)到系統(tǒng)解決方案，兩家公司的互補(bǔ)性極強(qiáng)。

除了少數(shù)財(cái)大氣粗的高科技公司，大部分大模型公司往往受限于場(chǎng)景和數(shù)據(jù)，終端廠商又缺乏訓(xùn)練大模型的能力。谷歌與蘋(píng)果的合作常被視為蘋(píng)果投資 AI 不利的例證，但另一方面，谷歌也需要硬件終端作為 AI 能力具體的載體。

原因并不復(fù)雜，無(wú)論是模型開(kāi)發(fā)還是終端設(shè)備研發(fā)都需要大規(guī)模的投資，這種情況下，產(chǎn)業(yè)鏈的分工與協(xié)作就會(huì)成為必然。汽車(chē)工業(yè)的水平分工，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)設(shè)計(jì)與制造的分離，蓋因如此。

具體到人工智能領(lǐng)域，不同環(huán)節(jié)的協(xié)作配合更加重要。最典型的是智駕場(chǎng)景，終端缺少軟件算法能力，需要供應(yīng)商協(xié)助，但供應(yīng)商大多接觸不到核心數(shù)據(jù)，只能負(fù)責(zé)事后打補(bǔ)丁。有所保留的合作，留下的往往是隱患。

印奇同時(shí)掌舵階躍星辰和千里科技，顯然是為了確保整體戰(zhàn)略的統(tǒng)一和決策的效率，保證技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品需求高度對(duì)齊，形成單一模型公司或者終端廠商無(wú)法實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)級(jí)壁壘。

讓 AI 進(jìn)入物理世界，成為“階躍+千里”的先行指標(biāo)，這一次，印奇一開(kāi)始就明確“AI+終端”的商業(yè)模式。

這件事情在十年前做不了，五年前難度極大，但當(dāng)下反倒是最好的時(shí)機(jī)。

物理 AI 呼嘯而來(lái)

去年 3 月，黃仁勛在英偉達(dá) GTC 大會(huì)上拋出核武器：生成式 AI 成為過(guò)去，未來(lái)是屬于代理 AI（Agentic AI）和物理 AI（Physical AI）的時(shí)代。不到一年時(shí)間，今年作為 CES 頂流的黃仁勛又把 Agent 拋在了腦后，大有一副“All in 物理 AI”的姿態(tài)。

物理 AI 的核心在于“AI 與物理世界融合”，即 AI 賦予機(jī)器在真實(shí)世界中感知、推理和執(zhí)行的能力。其中的關(guān)鍵在于，AI 需要理解真實(shí)世界的物理法則，以此為基礎(chǔ)完成技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

換句話(huà)說(shuō)，AI 必須理解并作用于物理世界，智能終端是過(guò)程中的關(guān)鍵載體。智能輔助駕駛是是一個(gè)典型的物理AI場(chǎng)景，也是產(chǎn)業(yè)化起步最早、空間最大的細(xì)分領(lǐng)域。

當(dāng)下如火如荼的人形機(jī)器人也是同樣的道理。傳統(tǒng)機(jī)器人依賴(lài)預(yù)設(shè)的程序、固定的規(guī)則執(zhí)行任務(wù)，沒(méi)有多模態(tài)“大腦”，無(wú)法應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的環(huán)境?！熬呱碇悄堋钡膬?nèi)涵是算法可以依靠對(duì)物理規(guī)則的理解，適應(yīng)未知環(huán)境、進(jìn)行常識(shí)推理，執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。

黃仁勛的演講固然有屁股決定腦袋的因素，但 AI 向物理世界滲透的確是當(dāng)下趨勢(shì)，AI 和終端結(jié)合，是最有可能實(shí)現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)的方向。

印奇當(dāng)年對(duì)人工智能的想象，在15年后呈現(xiàn)出了逐漸清晰的輪廓。

2026 年 CES，英偉達(dá)發(fā)布開(kāi)源 VLA 大模型

相比深度學(xué)習(xí)，大模型的出現(xiàn)和決策能力的形成，算法通用性和技術(shù)平臺(tái)化的難題迎刃而解。同時(shí)，以手機(jī)、汽車(chē)為代表的終端設(shè)備龐大的市場(chǎng)規(guī)模，也讓人工智能企業(yè)的商業(yè)化空間變得非常廣闊。

階躍星辰與千里科技的進(jìn)一步融合，也是技術(shù)迭代趨勢(shì)下，商業(yè)層面的前瞻并務(wù)實(shí)的選擇。

階躍星辰的管理層包括前微軟全球副總裁的 CEO 姜大昕，他是 2025 年的 IEEE Fellow、NLP 領(lǐng)域的頂級(jí)學(xué)者；ResNet作者之一張祥雨擔(dān)任首席科學(xué)家，其論文迄今被引用超過(guò)42萬(wàn)次。

CTO朱亦博在谷歌擔(dān)任過(guò) Google Cloud GPU 產(chǎn)品技術(shù)負(fù)責(zé)人，在字節(jié)參與過(guò)大規(guī)模AI基礎(chǔ)設(shè)施，是國(guó)內(nèi)少有的擁有萬(wàn)卡集群系統(tǒng)搭建和管理經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人才，算得上軟硬件頂層設(shè)計(jì)通吃。

目前，階躍星辰已構(gòu)建起“1+2”的模型體系[1]。其中，“1”為基座模型，“2”為原生多模態(tài)模型與端云結(jié)合。

千里科技整合了來(lái)自極氪、吉利研究院以及曠視三方的智駕團(tuán)隊(duì)，同時(shí)手握奔馳的投資。既有曠視積累的算法基因，也有來(lái)自主機(jī)廠成熟的人才體系和規(guī)模制造的經(jīng)驗(yàn)。超過(guò) 23 EFLOPS 的云端算力儲(chǔ)備和百萬(wàn)級(jí)量產(chǎn)車(chē)數(shù)據(jù)都是千里科技的優(yōu)勢(shì)。

橫跨印奇職業(yè)生涯的“AI+終端”的技術(shù)理念，在物理 AI 的框架之下，終于以“階躍+千里”的形式落地。

與之對(duì)應(yīng)，當(dāng)物理 AI 呼嘯而來(lái)，產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)核心也不再是某項(xiàng)長(zhǎng)板能力的比拼，而是綜合能力的系統(tǒng)性競(jìng)爭(zhēng)。

一方面，大模型研發(fā)“燒錢(qián)”已非傳統(tǒng)意義上的高投入，無(wú)論是百萬(wàn)年薪打底的人員配置，還是巨額的云計(jì)算和電費(fèi)賬單，都說(shuō)明模型研發(fā)門(mén)檻很高。按照印奇的理解：

大模型公司必然面臨商業(yè)化拷問(wèn)——服務(wù)什么領(lǐng)域、什么客戶(hù)、創(chuàng)造什么價(jià)值、能否盈利及可持續(xù)發(fā)展。

另一方面，大模型本身提供的是一種服務(wù)能力，研究能力關(guān)乎上限，工程能力決定下限，后者直接關(guān)系到模型能否以更低的成本實(shí)現(xiàn)規(guī)模復(fù)用。

按照印奇本人的判斷，全球第一梯隊(duì)的智駕供應(yīng)商只會(huì)存在三四家。階躍的人才密度，千里科技的系統(tǒng)能力和在制造業(yè)的沉淀，結(jié)合早期吉利、奔馳終端車(chē)系市場(chǎng)的跑通，是物理 AI 時(shí)代一個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)組合。

相比深度學(xué)習(xí)時(shí)代充滿(mǎn)理想主義色彩的義無(wú)反顧，印奇的第二次出發(fā)多了很多務(wù)實(shí)的成色，比如從一開(kāi)始就著眼商業(yè)閉環(huán)的問(wèn)題，而非在技術(shù)領(lǐng)域孤注一擲。

用了十五年的時(shí)間，印奇找到了自己的“閉環(huán)”。

人工智能的馬拉松

高科技產(chǎn)業(yè)的敘事往往會(huì)成為生態(tài)的勝利，Wintel定義了個(gè)人計(jì)算機(jī)的黃金標(biāo)準(zhǔn)；Android 和蘋(píng)果 iOS 分庭抗禮；英偉達(dá)的 CUDA讓GPU成為全球AI訓(xùn)練的基礎(chǔ)設(shè)施。

一個(gè)生態(tài)體系的成功建立，大多都遵循著相似的邏輯：通過(guò)建立標(biāo)準(zhǔn)、降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻、形成網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，將技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)壁壘。

時(shí)至今日，物理AI的生態(tài)構(gòu)建已從軟硬件協(xié)同，演進(jìn)為數(shù)據(jù)、算法、場(chǎng)景與終端的全閉環(huán)競(jìng)爭(zhēng)，Physical AI的大幕正在徐徐拉開(kāi)。

英偉達(dá)在搖旗吶喊、谷歌在悄悄地進(jìn)村、Meta在亡羊補(bǔ)牢、如夢(mèng)方醒的蘋(píng)果已經(jīng)選好了要抱緊的大腿。在中國(guó)，新能源車(chē)的新老勢(shì)力對(duì)著人形機(jī)器人躍躍欲試，頂層設(shè)計(jì)的語(yǔ)境下，人工智能正在與制造業(yè)逐漸融合。

目前來(lái)看，在物理 AI 領(lǐng)域布局最廣、涉足最深的公司，很可能是特斯拉。

談及馬斯克，社會(huì)輿論多聚焦于特斯拉的汽車(chē)業(yè)務(wù)，馬斯克在 AI 領(lǐng)域的涉足反而被忽略。

除了特斯拉的掌舵者，馬斯克同時(shí)也是 OpenAI 的創(chuàng)始人之一，DeepMind 的早期投資人。他參與的人工智能公司還有腦機(jī)芯片 Neuralink、AI 公司 xAI 以及百萬(wàn)張GPU（等效 H100 GPU 數(shù)量）的算力金礦。

借助Grok大模型，特斯拉汽車(chē)的語(yǔ)音交互實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的升級(jí)：系統(tǒng)可以聽(tīng)懂模糊指令，并轉(zhuǎn)化為準(zhǔn)確的自主路徑規(guī)劃。與此同時(shí)，xAI還在緊鑼密鼓為 Optimus 打造新的 AI 大腦。

xAI 的 Colossus 數(shù)據(jù)中心內(nèi)景

在以Mag7為代表的美國(guó)高科技公司中，特斯拉的軟件和算法能力未必頂尖，但其生產(chǎn)制造能力和對(duì)制造業(yè)的理解，在美國(guó)企業(yè)中算得上無(wú)人能敵。

“階躍+千里”的組合與之類(lèi)似，前者提供基礎(chǔ)模型的研發(fā)能力，后者將這一能力打包集成應(yīng)用在各類(lèi)智能終端上?；A(chǔ)模型的研發(fā)、工程能力的掌握、對(duì)制造業(yè)的理解形成了一個(gè)沒(méi)有短板的木桶。

階躍的語(yǔ)音模型在今年1月?lián)魯rok和Gemini，登頂全球語(yǔ)音推理榜單，并被集成進(jìn)了吉利銀河M9的座艙。千里科技的智能駕駛業(yè)務(wù)，已經(jīng)在真實(shí)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中得到了驗(yàn)證。其智駕系統(tǒng)G-ASD搭載于吉利旗下極氪、領(lǐng)克的 16 款車(chē)型。

按照印奇的說(shuō)法，今年的目標(biāo)是有100萬(wàn)輛車(chē)裝上千里智駕。

從模型研發(fā)到解決方案成型，再借助工程能力連接中國(guó)龐大的汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈，這種綜合實(shí)力在國(guó)內(nèi)的人工智能版圖上，稱(chēng)得上首屈一指。

物理 AI 是一個(gè)全新的概念，也是人工智能革命的參與者構(gòu)建閉環(huán)的過(guò)程中自然而然的結(jié)果。從某種角度看，印奇十五年的創(chuàng)業(yè)路途，是?條從技術(shù)到商業(yè)不斷落地的軌跡。

傳統(tǒng)的價(jià)值分配原則接近失效，以硬件制造商或 APP 開(kāi)發(fā)商掌握核心價(jià)值的分配方式將逐漸成為過(guò)去式，而那些擁有底層 AI 開(kāi)發(fā)能力并能夠定義終端體驗(yàn)的生態(tài)玩家會(huì)承接這部分價(jià)值。

在新舊秩序交替的關(guān)口，印奇提供了一個(gè)也許是最成熟也最深刻的參考。這是人工智能以分秒為單位進(jìn)步的一個(gè)階段，也是一個(gè)產(chǎn)業(yè)老兵 15 年跌宕起伏的總和。

人工智能與真實(shí)世界的融合，注定是一場(chǎng)漫長(zhǎng)的馬拉松，印奇的冒險(xiǎn)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有結(jié)束。

全文完，感謝您的耐心閱讀。

參考資料

[1] 階躍發(fā)布新一代基模 Step 3：原生多模態(tài)，推理效率行業(yè)領(lǐng)先，雷鋒網(wǎng)

[2] 晚點(diǎn)對(duì)話(huà)印奇：AI 1.0 的教訓(xùn)是，所有不能閉環(huán)的輝煌都是暫時(shí)的，晚點(diǎn) LatePost

[3] 邁入 AI 原生時(shí)代：IDC 發(fā)布 2026 年中國(guó)智能終端市場(chǎng)十大洞察，IDC

作者：黃主任

編輯：李墨天

責(zé)任編輯：李墨天

封面圖片來(lái)自ShotDeck