智通财经 APP 获悉，据港交所 10 月 16 日披露，重庆千里科技股份有限公司 (简称：千里科技 (601777.SH)) 向港交所主板提交上市申请书，中金公司为独家保荐人。<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.zhitongcaijing.com/image/20251017/1760653872370316.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" title="1760653872370316.png" alt="111.png" width="640" height="560" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.zhitongcaijing.com/image/20251017/1760653872370316.png"/>招股书显示，千里科技是颠覆性创新技术的引领者，为全球战略性客户提供 “AI+Mobility” 的闭环解决方案，主要包括智能驾驶、智能座舱、Robotaxi 解决方案。凭借公司的 AI 原生能力及车辆工程的专业知识，公司已建立一套全面的智能驾驶解决方案组合。公司的产品组合包括垂直 AI 模型、软件、硬件及闭环数据系统，以在复杂交通场景中实现 L2 至 L4 级自动驾驶。千里科技的智能座舱解决方案由专有的多模态交互模型及 AI 原生 AgentOS 提供支持。因此，公司提供自然用户交互 (NUI) 体验—一种直观的交互系统，使用户能够透过语音及视觉等自然模态与车辆进行交流。透过整合 L4 级自动驾驶、智能座舱解决方案及综合营运支持平台，公司为 Robotaxi 运营商提供端到端 Robotaxi 解决方案。于往绩记录期间，公司尚未自该等解决方案产生收入，不过预期有关解决方案为公司未来增长的重大推动力。千里科技已具备领先的垂直 AI 模型能力，构成了公司解决方案的基础。例如，公司已就智能驾驶开发出独特的 RLM(强化学习 - 多模态) 模型。根据灼识咨询的资料，千里科技是首家在智能驾驶场景中实现端到端 RLM 模型大规模部署的公司。此外，公司已开发先进的多模态交互模型，凭借对真实世界的通用理解、基于 AI 的个性化推荐及车内情绪识别，实现丰富的多模态交互。公司已开发出业界首个 AGIL3 智能体级别的智能座舱系统。凭借数十年的经验，千里科技已累积经验证的工程及制造能力。多年来，公司设计及营运汽车及摩托车生产设施，维持严格的品质、安全及效率标准。公司已进一步提升新能源汽车的制造能力，并已发展强大的自主汽车设计及工程能力，涵盖车辆设计及平台、换电解决方案、电驱系统及智能网联等关键领域。此外，公司的汽车及摩托车产品一直稳定增长，预期将继续是公司未来增长的重要驱动力。于往绩记录期间，公司已销售 19.69 万辆汽车及 130 万辆摩托车。于往绩记录期间，公司的收入主要来自汽车及摩托车的制造及销售，占往绩记录期间各年度╱期间总收入 85% 以上。业绩方面，2022 年度、2023 年度、2024 年度、2024 年及 2025 年截至 6 月 30 日止六个月，千里科技实现收入分别约为 86.27 亿元、66.98 亿元、69.64 亿元、29.55 亿元、41.49 亿元人民币；同期，年/期内利润约为 1.70 亿元、-2.62 亿元、-3.29 亿元、-1.08 亿元、-1.16 亿元人民币。<img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.zhitongcaijing.com/image/20251017/1760654154533325.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" title="1760654154533325.png" alt="222.png" width="850" height="895" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://img.zhitongcaijing.com/image/20251017/1760654154533325.png"/>

千里科技

千里科技已向港交所提交上市申请，中金公司为独家保荐人。该公司专注于智能驾驶和智能座舱解决方案，致力于提供 AI+Mobility 的闭环解决方案。千里科技在智能驾驶领域实现了端到端 RLM 模型的大规模部署，预计未来将推动公司增长。

新股消息 | 千里科技递表港交所 在智能驾驶场景中实现端到端 RLM 模型大规模部署

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