物理AI浪潮来袭：自动驾驶与机器人产业加速'驶'入快车道

2026年北京车展上，一个词被反复提及——"物理AI"。从前沿学术概念到量产落地，以自动驾驶和智能机器人为代表的物理AI正从实验室走向规模应用，成为物联网产业升级的核心引擎。

一、物理AI：从数字世界走向物理世界

大语言模型让AI理解了文字与代码，而物理AI要理解的是真实的三维空间与物理规律。Momenta CEO曹旭东在车展分享中提出，世界模型通过预测物理世界未来的状态和交互逻辑，让AI获得理解物体物理属性、运动因果关系和交互可能性的能力。

DeepSeek前核心成员阮翀则从基座模型角度切入，介绍了40B参数VLA（Vision-Language-Action Model）如何将驾驶、分析、评估三大能力统一到一个模型中，实现研发迭代效率提升10倍——过去需要100多小时的工作如今只需10余小时。

二、量产落地：数据闭环驱动技术迭代

技术成熟度正在被量产规模验证。Momenta已交付超70款量产车型，搭载系统车辆规模超80万台，覆盖十余个国家和地区。最快40天完成10万台交付的能力，背后是平台化研发模式的支撑——一个基座模型适配多场景，数据复用大幅降低成本。

与此同时，元戎等新锐势力以"AI训练AI"的思路，利用世界模型进行虚拟仿真测试，减少对实车路测的依赖，让模型评估周期从"周"压缩到"小时"。

三、安全边界：AI的"方向盘"由谁掌控？

萤石在同期发布会上给出了另一种答案：AI安全不仅是技术问题，更是用户的"掌控权"。萤石首席产品官陈冠兰强调，AI的定位是"辅助决策"而非"替代决策"——在获得用户明确授权之前，AI不会主动执行任何操作。这一理念与自动驾驶领域"人类始终保留最终控制权"的思路不谋而合。

四、产业展望

从单车智能到车路云一体化，从Robotaxi到Robovan物流，物理AI的应用边界正在快速拓展。随着算力提升（边缘芯片已突破4T FLOPS）和数据闭环成熟，2026年有望成为物理AI规模商用的元年。