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本周数据平台本月业内人士公开最新动态:近期相关部门更新行业成果,岳肥白熟欲荡乱秀丽山岳间的宁静诱惑

在现代社会，人们越来越重视个人隐私和数据安全。随着科技的发展，我们每天都在产生大量的数据，这些数据的存储和处理方式对我们的隐私保护至关重要。在这篇文章中，我们将探讨如何通过技术手段和个人行为来保护我们的隐私。 首先，技术的进步为隐私保护提供了新的可能性。例如，加密技术可以确保数据在传输过程中不被未授权的第三方访问。使用端到端加密的通讯应用可以保护我们的对话不被监听。此外，区块链技术以其去中心化的特性，为数据的安全性和不可篡改性提供了保障。这些技术的应用可以在很大程度上减少数据泄露的风险。 其次，个人行为也是保护隐私的关键。我们应该培养良好的网络安全习惯，比如定期更改密码，不使用简单或重复的密码，以及不在不安全的网络环境下进行敏感操作。此外，对于社交媒体上的个人信息，我们应当谨慎分享，避免过度暴露自己的行踪和生活习惯。 在日常生活中，我们还应该注意保护自己的生物识别信息，如指纹和面部识别数据。这些信息一旦泄露，可能会被用于非法活动，如身份盗窃。因此，使用这些技术时，我们应当选择信誉良好的服务提供商，并了解他们的隐私政策。 最后，教育和意识的提高也是保护隐私的重要一环。我们应该不断学习最新的网络安全知识，了解可能的隐私风险，并教育家人和朋友如何保护自己的隐私。 个人观点：在数字化时代，保护个人隐私是一项持续的挑战。我们需要不断更新我们的知识和技能，以应对不断变化的技术和威胁。同时，我们也应该积极参与到隐私保护的讨论中，推动相关法律法规的完善，以确保我们的隐私得到更好的保护。通过技术、个人行为和教育的共同努力，我们可以在享受数字时代便利的同时，也保护好自己的隐私。

文｜周鑫雨编辑｜苏建勋低调了一年的智驾公司 " 千里科技 "，正式对外做了品牌发布。2025 年 9 月 28 日，千里科技成立背后最重要的两人——千里科技董事长印奇、吉利汽车创始人李书福宣布，千里科技新的品牌英文名 "AFARI" 和品牌标识。中：吉利汽车创始人李书福，右：千里科技董事长印奇。图源：作者拍摄在这场首秀上，印奇将千里的业务进展和计划，浓缩成了两个关键词：商业化、国际化。2025 年 8 月，千里科技发布的 2025 年半年报显示，上半年公司实现营业收入 41.84 亿元，同比增长 40.04%。强劲的增长，实则主要来自前身 " 力帆科技 " 的汽车、摩托车业务，"AI+ 车 " 的杠杆之力还未体现。关于 "AI+ 车 " 的商业化，印奇的预期是：今年突破百亿元的产值，明年形成规模化的收入。目前，千里科技旗下共有三大业务现：千里智驾（L2+ 到 L4 级智能驾驶方案）、千里智舱（自然交互座舱体验）、千里智行（Robotaxi）。印奇告诉媒体，作为千里首个 AI 解决方案，智能辅助驾驶方案在明年能够形成规模化的商业收入；千里的座舱产品、Robotaxi 业务，在明年也会有明确的进展。第二个关键词，则是国际化。早在 2025 年 5 月，印奇就在访谈中提到，千里科技与华为有两个差异，一个是开放，另一个则是国际化：" 结合吉利的国际化积累，海外车企会是我们的重点。"在品牌发布会上，千里智驾董事长兼 CEO、千里科技联席总裁王军将国际化视作抢占市场份额的必要动作："在全球能够达到三分天下有其一的份额，我们不能仅仅在国内参与竞争，一定要出海。"如今，中国智驾行业的技术进展，与海外顶级智驾方案之间，还存在一定的差距。印奇衡量的标尺，是 " 含模量 "，也就是大模型在 " 模型、规则、地图 " 体系中的占比。他告诉媒体，目前，海外头部智驾解决方案的含模量，能达到 80%-90%，国内大部分方案只有 50%。千里的目标，则是在接下来 6 个月的时间里，将含模量提到海外头部水平。如今，千里在国际化布局上，除了依托吉利的海外资源，还引入了全球化车企的资本—— 2025 年 9 月 25 日，千里科技公告称，奔驰以约 13.39 亿元的价格受让千里 3% 的股份，成为其第五大股东。奔驰的入股，意味着千里的全球化布局，有了一个坚实的工业体系后盾。在品牌见面会上，印奇回应奔驰的入股：" 后续我们会跟奔驰，在质量和质控上进行紧密的战略合作。"从创立旷视科技起，印奇在 AI 领域已有超过 10 年的经验。但对于智驾行业而言，他自称 " 新人 "。不过他认为，在智驾领域，先发的人往往有技术路线的包袱，千里对技术方案的心态更为开放：只要降低成本，且能规模化，就能采用，"我们第一次感受到有后发优势"。在媒体群访中，围绕智驾的技术阶段、海外的业务布局、智驾的行业格局、千里的商业化和全球业务布局等问题，千里科技 4 名高管做出了回应。他们是：千里科技董事长印奇；千里智驾董事长兼 CEO、千里科技联席总裁王军；千里智驾联席 CEO、吉利控股集团首席智驾科学家陈奇；千里智驾 CTO 杨沐。《智能涌现》对部分观点进行了整理：智驾的历史上有两条路线：一条是以特斯拉为代表的纯视觉模型方案，一条是以早期 Waymo 为代表的以 " 高清地图 + 规则 " 为核心的激光雷达系统。这两条路线今天已经非常收敛。未来最终的智驾系统，一定是以视觉感知为核心，加上更大的大模型为底层逻辑，在不同的场景下叠加特殊传感器去确保安全边界。但底层一定是一个 " 含模量 " 极高的大模型。现在市面上所有的智驾系统可以总结为 " 汉堡包理论 "：最内核是一个模型，上层是基于规则的一套专家系统，在上层是地图体系。" 含模量 " 指的就是模型、规则、地图在 " 汉堡包 " 中的比例。市面上主流的智驾方案，总含模量可能不到 50%。在国外，行业的标杆含模量能到 80%-90%。我有信心在接下来 6 个月的时间里，千里的含模量达到 80%-90%。团队合作模式在整个智驾范畴内经历过很多次不同的思潮。第一个阶段，一定是纯 AI 经历的团队才能做；第二个阶段，OEM 的厂商都很自信，一定要自己来做才可控，现在到了一个理性和开放的状态。在行业内，未来会涌现几个不同解决方案的体系，这些体系都会跟一些 OEM 厂商形成相对比较深度的关系。因为所有的 AI 系统，灵魂是数据，只有形成深度的链接，而不仅仅是甲乙方的关系中国的智驾已经发展了 10 多年，最终可能会逐渐呈现相对头部化的格局。我们不需要那么多智驾方案，因为智驾方案很多时候都在重复造轮子。在一个大的 OEM 体系下，基本上不会超过三家供应商。在同一个体系下的供应商，如果他们各自非常优秀，就会研发更多个性化的产品创意，包括座舱，包括更多其他产品。在智能辅助领域、AI 领域这么多年，我们第一次感到有后发优势。因为先发的人是有包袱的，他说做纯视觉，就不好意思加一个激光雷达。我（印奇）是技术出身，在技术论断上比较决断。我认为 "以大模型为驱动的，纯视觉为核心" 的方案，一定是未来所有智能辅助驾驶的终极方案，这是一个确定性。在传感器的使用上，未来一定是复合传感器，不光是激光，包括 4D 毫米波，甚至未来有更多创新的传感器，只要它能够在一些极端的案例情况下有助于降低成本，且可规模化，未来智能辅助驾驶里面都可以使用。有基本原则，同时未来有叠加的方案，这是很清晰，也是一个确定性的论断，大家未来可以验证。L2+ 到 L4 一定是同一个技术框架，这是技术性的问题，因为要复用数据，如果没有 L2+ 的话，其实很难在 L3、L4 里面真的大规模去替代。从 L2+ 到 L4 一定需要有差异化的不同侧重。比如在 L4 里面，未来一个更高效的地图体系也非常重要。智能驾驶解决方案一定要提供一套完整软件 + 硬件的解决方案，这样的方案才能对未来的价值和体验提供帮助。芯片上，我们一定会选择相对开放的芯片生态，最终真正有竞争力和成本有优势的芯片我们都会选择。现在最大的问题还有两个：一个是算力，一个是数据。现在车端的算力，虽然有 800Tops、1000Tops，其实相比较我们在云侧的算力还是有非常大的局限性。大家在未来一定会看到整个车端智能辅助驾驶领域算力的提升，以及更多的多模态大模型在端侧的应用。这个趋势也很确定。出海一个核心的问题是数据。关于芯片上大家有点过度关注。AI 芯片比传统的 CPU 和 GPU 芯片在设计上都更简单，这就为什么会有这么多的芯片体系。芯片最终一定是要寻求可持续的商业模式，能够规模化。一个厂商有 100 万辆车，但这个数据在芯片里面非常小。芯片领域如果一年没有一亿颗芯片就无法真正去持续迭代。基模未来会场景化实现行业模型，其实没有那么多行业模型，大家一定要意识到这一点。行业模型跟这波大模型本质上是相反的。这波大模型的特点是通用性，未来会有很多行业数据、行业技术诀窍加进来，但还是以通用性为主的模型。所以千里非常清楚，千里不做基模，千里跟最好的基模合作伙伴阶跃星辰一起来实现基模的战略协同。为什么强调 L2+、L3、L4 一定是同一个框架？这才是未来商业模式能跑通的，因为它的研发成本是共享的，它的数据是共享的。Robotaxi 还在早期的探索阶段，没有到商业化阶段，产品和体验还没闭环。我们做过一个简单的测算，当有 1000 辆车常规化运营，才能进入到真正的规模商业化落地阶段。现在全球还没有任何一家企业做到。互联网已经发展了 30 年，互联网只要在有人、有流量的地方，就有无数的增值业务和变现的可能。未来 Robotaxi 的商业化大家不用担心，大家关心的是怎么尽早地做出更加安全、更好的 Robotaxi。Robotaxi 一个很重要的问题是跟就业相关，Robotaxi 如何创造更多的就业，不是 AI 替代人，而是 AI 要创造更好的服务，创造更多的就业，无论是出租车、网约车司机，在这个浪潮里工作更轻松，赚得更多，这是非常关键的。目前团队已经有将近 2000 人。当然一个智驾团队不一定人越多越好，但千里做的是从 L2+ 到 L3 到 L4 的整体解决方案，2000 人能做更多的事。前段时间千里智驾有三波人马的调整，迈驰、极氪，还有研究院的整合。这个整合是神来之笔。智能辅助驾驶系统是需要两类组织基因：一类是具有非常强的 AI 模型原生基因，每个模型的数据迭代、模型驱动需要有非常棒的 AI 团队。另一类是非常强大的工程化体系团队。这两个团队缺一不可。千里智驾从商业模式上看可能是可复制的，但从团队、产业窗口期的角度，也没那么好复制。这三个团队合在一起是非常互补的。团队的融合其实比新建一个团队更难。核心有两点：第一，目标必须一致，第二，无论几个团队，但核心的版本、主干版本就一条，我们再围绕主干版本去分配人才，才能真正形成团队融合。欢迎交流！