近期，OpenAI、高通、华为、阿里等科技行业领军企业纷纷围绕端侧AI与算力发展趋势发表见解。在此背景下，旷视科技联合创始人、千里科技董事长印奇结合自身在AI领域的深耕经验，以汽车场景为突破口，分享了他对AI与算力产业融合的独到判断。
从2011年创立旷视科技到如今掌舵千里科技，印奇始终强调“软硬协同”的战略价值。他引用行业观点指出：“真正优秀的软件必须与硬件深度结合。”基于这一理念，他判断随着AI技术与汽车产业的深度融合，整个行业正迎来历史性转折点。2025年上半年，千里科技已将AI技术全面渗透至硬件领域，推出面向L2+级别的千里智驾1.0系统，并与生态伙伴联合开发智能座舱Agent OS系统，标志着智驾技术进入AI大模型驱动的新阶段。
在印奇看来，智能座舱与智能驾驶的协同发展至关重要。他预测，大模型在智舱领域的应用前景将远超现有认知，其提升用户体验的价值不亚于智能驾驶本身。同时他强调：“缺乏优质座舱交互的智驾系统，永远无法成为真正可信的解决方案。”基于这一判断，千里科技制定了明确目标：2026年年中发布L4级别智驾方案；与吉利合作研发Robotaxi专用硬件；联合出行服务商搭建运营平台；未来18个月内在全球10座城市落地规模化Robotaxi服务，并在单一城市部署超1000辆运营车辆，以此跨越商业化门槛。
作为AI端侧落地的核心场景，智能驾驶与座舱对算力的需求持续攀升。印奇透露，当前车载智驾模型与OpenAI ChatGPT等大语言模型存在数量级差异——主流车载模型规模约10B参数，而大语言模型达100-1000B参数。他指出，未来智能辅助驾驶的突破口在于将多模态大模型、强化学习等前沿技术引入车载领域，这将释放巨大市场潜力。
然而，这一转型面临双重挑战：算力瓶颈与数据壁垒。印奇分析称，尽管车端算力已达800Tops甚至1000Tops，但与云端算力相比仍有巨大差距。他预测，车端算力提升与多模态大模型端侧应用将成为确定性趋势，尤其在智能座舱场景中，大模型将直接重塑人机交互体验。
针对行业热议的芯片问题，印奇提出不同视角。他认为，当前市场对AI芯片的关注存在过度倾向。相较于传统CPU/GPU，AI芯片设计复杂度更低，这解释了为何行业内涌现众多芯片体系。但他强调，芯片产业的终极目标不是追求技术迭代，而是建立可持续的商业模式。以汽车行业为例，即便车企年销量达百万辆，芯片需求量仍远低于消费电子领域。他直言：“芯片行业若无法实现年出货量超一亿颗，就难以支撑持续创新。”
面对部分企业自研芯片、构建超算集群的趋势，印奇表示千里科技将保持开放策略。他透露，公司既会采用市场优质芯片，也会与战略伙伴联合定制解决方案，但暂无自研芯片计划。这种“应用导向”的芯片策略，折射出其对产业生态的深刻理解——在AI与汽车融合的浪潮中，技术整合能力或许比单点突破更具战略价值。
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