每經記者：劉曦 每經編輯：余婷婷
智能駕駛行業的競爭核心，正逐漸由技術層面的比拼，過渡到與真實物理世界的深度連接。
在今年1月舉行的國際消費電子展（CES）上，英偉達CEO（首席執行官）黃仁勛在主旨演講中17次提及“物理AI（人工智能）”這一概念。按照英偉達的解釋，物理AI是使用運動技能理解現實世界並與之交互的模型，通常封裝在機器人、自動駕駛汽車等自主機器中。
在這一概念框架下，行業玩家也給出了各自的判斷。日前，在智能電動汽車發展高層論壇（2026）上，輕舟智航聯合創始人、董事長兼CEO於騫向《每日經濟新聞》記者表示：“世界模型和強化學習是通往通用物理AI的必經之路，自動駕駛則是通往物理AI的最佳入口。”元戎啟行CEO周光也在論壇上指出，“物理AI的上半場是自動駕駛，下半場是機器人，但第一個能驗證物理AI的場景就是汽車”。
圖片來源：輕舟智航官網
從企業布局來看，“物理AI”已成為自動駕駛競爭下半場的核心方向。目前，黑芝麻智能、卓馭科技等產業鏈企業已明確將其作為戰略重點。車企層面同樣動作頻頻，例如小鵬第二代VLA架構能同時驅動汽車、Robotaxi（自動駕駛出租車）、人形機器人IRON及飛行汽車等多種具身智能載體；理想新發布的MindVLA-o1同樣支持智能駕駛與機器人兩大技術載體。
誰掌握了“物理AI”的底座，誰就拿到了下一個時代的門票。
汽車屬性正被重新定義
從概念到落地，物理AI的趨勢率先在車企層面展開。小鵬汽車自4月1日起正式更名為 “小鵬集團”，這一變更被小鵬集團董事長、CEO何小鵬定義為 “過去十年與未來十年的分界點”。在他看來，這不是簡單的品牌調整，而是對行業本質與企業定位的重新定義，汽車行業正在從新能源硬件競賽，進入“新能源+智能體+物理AI”疊加全新十年。
在這一背景下，汽車的屬性正在被重新定義，從單一交通工具轉變為具備感知、決策與執行能力的“移動物理AI終端”。而隨着端到端技術持續演進，行業競爭已不再局限於單一功能的比拼，而是逐步轉向模型能力、跨場景遷移能力以及規模化交付能力的綜合較量，其本質是從“車的智能化”，走向“物理世界智能化能力”的競爭，這一變化首先體現在自動駕駛技術路徑的演進上。
“未來五年，具備跨垂類遷移能力的基礎模型或成為競爭關鍵。”卓馭科技CEO沈劭劼在智能電動汽車發展高層論壇（2026）上稱，未來兩年，全球智能輔助駕駛行業可能逐步告別按垂類、按地域分別進行功能適配的交付模式，轉向以原生多模態基礎模型為核心的開發範式，這也被定位為支撐“移動物理AI”的技術底座。
圖片來源：卓馭科技官網
類似的延展同樣發生在芯片層。“汽車下一站是機器人，具身智能是黑芝麻業務發展自然而然的演進方向。”黑芝麻智能CMO（首席營銷官）楊宇欣在智能電動汽車發展高層論壇（2026）上接受採訪時表示，去年其具身智能業務已貢獻近億元收入。
在他看來，這僅僅是開始。汽車與具身智能產業鏈超過50%的重疊度，使得芯片能力可以從車載系統快速遷移至機器人、低空經濟等更廣泛的物理終端。這也意味着，汽車產業所積累的算力與系統能力，正在外溢為“物理AI時代”的通用基礎設施。
於騫判斷，從2026年起，VLA（視覺語言動作）模型、世界模型與強化學習將成為自動駕駛的核心技術組合。大規模真實數據與海量生成數據雙輪驅動，使AI首次具備對物理規律的理解、對社會常識的認知，以及跨場景的推理與泛化能力。
數據、技術與商業的多重疊加
“文本突破之後，大模型的下一步就是多模態，而多模態離物理世界的Agent（智能體）只有一步之遙。”周光認為，自動駕駛將成為物理AI率先落地的場景。他進一步強調，“在所有機器人場景中，只有汽車能提供海量帶有動作（Action）的真實數據，幾十萬甚至上百萬公里的駕駛行為、決策與反饋是解決‘數據荒’的唯一途徑。機器人的數據量遠遠不夠，本體差異、觸覺、採集等原因都導致數據不足”。
而一旦在自動駕駛場景中跑通，這套基於大模型的能力便可以向外遷移。這種遷移的可行性，得益於技術同源性。從硬件層面看，“最核心的聚合效應，或者說聚合的關鍵支撐就是共用產業鏈。”車百會理事長張永偉此前向記者指出，智能汽車和具身機器人、飛行汽車在供應鏈上的重合度已經超過了60%。
從軟件層面看，車輛在自動駕駛領域積累的算法能力，同樣可以很好地遷移到人形機器人開發中。人形機器人自主處理任務與汽車自動駕駛的本質都是“感知—決策—執行”的過程，兩者在模型層面具有顯著的互通性。例如，當前車企普遍布局的VLA路線，同樣適用於機器人算法。
圖片來源：小鵬官網
此外，向物理AI邁進也為車企打開了新的商業模式和資本敘事。小鵬汽車2025年“服務及其他收入”達83.4億元，同比增長65.6%，佔總營收約10.9%，從賣車到賣服務的轉型已初見成效。資本敘事也在同步重構，車企不再被看作“汽車公司”，而是“AI公司”，估值邏輯逐步重構。特斯拉便是例證，其支撐未來萬億美金估值的核心已不再是汽車，而是Robotaxi和Optimus人形機器人。
行業火熱的背後，物理AI尚處早期。華泰證券研究所全球科技戰略首席分析師黃樂平表示，今年的“物理AI”有點像10年前的自動駕駛。“產品還處於非常早期階段，有很多泡沫。”全球增長諮詢公司弗若斯特沙利文發布的《2026中國AI計算芯片市場研究報告》同樣指出，當前市場仍處於早期增長階段，其價值釋放高度依賴下游應用的技術成熟度與商業化進程。
不過，早期的另一面是巨大的想象空間。何小鵬在2025年四季度財報電話會上透露，2026年小鵬在物理AI方面的投入將達到70億元。他同時判斷，“未來5至10年，物理AI應用的市場空間比汽車行業更加寬廣，全球的Robotaxi和人形機器人都將會是萬億級市場”。
每日經濟新聞
