物理AI元年：一家智驾公司的双线跃迁

「智能汽车的本质是具身智能。」陈禹行在2026北京车展的媒体交流会上说出这句话时，易航智能刚刚完成品牌定位的全面升级——从一家自动驾驶公司，转向「AI算法和工程化量产解决方案供应商」。

这不是一次简单的标签更换。当英伟达首席执行官黄仁勋在年初的CES展上宣称「物理AI的ChatGPT时刻即将到来」，当小鹏宣布转型为全球物理AI智能体公司，当理想高调进军具身智能——头部玩家们正在集体完成一场身份跃迁。易航智能的双线布局，Robotaxi与机器人并进，恰好踩中了这股浪潮的节拍。

「物理AI」从何而来

这个如今被科技圈反复咀嚼的概念，最早出现在2020年。瑞士联邦材料科学与技术实验室的Aslan Miriyev与伦敦帝国理工学院的Mirko Kovač在《Nature Machine Intelligence》期刊中首次提出「Physical AI」这一术语，试图描述能够直接作用于物理世界的人工智能系统。

六年之后，这个概念被黄仁勋推到了产业落地的聚光灯下。2026年初的CES展上，他给出的判断直白而有力：物理AI将复制大语言模型的爆发路径，人工智能正从理解语言进化到理解物理世界。

沿着这一风向标，物理AI迅速席卷科技圈。而在汽车智能驾驶领域，这股浪潮尤为汹涌——因为自动驾驶本质上正是AI在物理世界的第一次大规模实践。

陈禹行的判断与行业风向形成了呼应。早在2025年12月的一场公开演讲中，他便指出：自动驾驶的开发范式已从「局部AI开发」，转变为「AI在驾驶领域的实践」。从「AI赋能智驾」到「智驾是AI的物理实践」，这一认知框架的转换，成为理解易航智能此次转型的关键钥匙。

Robotaxi：为什么是现在

易航智能在本届车展上带来了首款Robotaxi原型车。选择这一节点切入，陈禹行给出了三重核心判断。

第一重判断来自成本结构。基于量产车的城市智驾已经逐渐普及，传感器和算力成本都有了大幅下降，这意味着Robotaxi的运营成本结构已经可以初步实现盈利预期。激光雷达不再是昂贵的奢侈品，高算力芯片也不再遥不可及——技术成本的平民化为商业模式的跑通创造了前提条件。

第二重判断关乎行业逻辑的根本转变。陈禹行在回顾创业历程时提到一个关键变化：「最早我们做智驾的时候，是把深度学习引入到智驾行业，用深度学习做一些感知，然后做一些规则的规划和控制，做一个最早期L2的系统。那时候的逻辑是我想做一个智驾产品，然后把深度学习引入到智驾产品。但现在逻辑完全变了——人工智能在物理世界的第一次实践就是自动驾驶。」

这一转变意味着Robotaxi不再是一个孤立的业务线，而是AI技术能力在交通出行领域的终极表达。当技术框架日趋成熟，行业玩家们发现，自己积累的能力远不止于「让车更好地开」——感知、规控、预测、决策，这些在驾驶场景中被反复打磨的AI能力，本质上都是对物理世界的理解与响应。

第三重判断来自技术成熟度的务实评估。作为一家坚持渐进式路线的自动驾驶公司，易航智能在量产领域深耕近十年，从L2到高速场景再到城区场景，每一步都伴随着用户体验的实质性提升。端到端方案的引入，让智驾系统在人的感受层面获得了较大进步。

但陈禹行也清醒地指出，量产智驾虽然已能解决绝大部分场景，但在全国范围实现真正的无人驾驶——把人从驾驶位上彻底解放出来——仍然需要很长时间，因为长尾场景的复杂度超乎想象。而Robotaxi的独特之处在于，其通常局限于单一城市运营，这让企业可以在一个相对可控的区域内，将现有智驾技术积累与针对性的安全开发相结合，从而在技术可实现性与商业闭环之间找到最佳平衡点。

放眼行业，Robotaxi赛道的升温已成大势。Momenta宣布与海外运营平台达成合作，将于2026年开始在德国、中东等地进行Robotaxi运营；元戎启行宣布与无锡政府达成合作，建立Robotaxi研发测试基地，并明确提出「物理AI的上半场是自动驾驶，下半场是机器人」的战略判断。

陈禹行对时机的把握显得笃定：「现阶段自动驾驶技术路线收敛、传感器价格下降、商业模式走通，已经进入规模化落地的前夜，因此我们选择现在进入Robotaxi赛道。」

机器人：第二台阶的渐进式攀登

如果Robotaxi是AI在物理世界落地的「1号试验田」，那么机器人就是这片试验田丰收之后的「第二台阶」。

在2026年的北京车展上，易航智能同步公布了首款机器人原型机「鲲行」的最新进展——产品原型机已开发完成，已获得首个示范应用项目，预计2026年内能够正式发布。

陈禹行认为，自动驾驶技术与机器人技术同本同源，本质上是AI在不同物理形态上的落地应用。这一判断与元戎启行的战略表述形成了行业共识：汽车是验证物理AI能力的首个最佳场景，而机器人则是能力迁移的自然延伸。

易航智能对机器人的理解延续了其一贯的渐进式路线——不是一上来就做终极形态的人形机器人，而是从特定场景入手，解决高频需求，在运输等场景中率先实现商业闭环。

这种渐进式思路背后，是对行业规律的深刻尊重。陈禹行坦言：「机器人行业目前还处于比较初期的阶段，人形机器人可能需要许多时间。而在特定场景中，机器人的工程难度并不比自动驾驶更复杂，关键在于能否找到真正的商业模式、能否落地、能否拿到订单。」

这一判断与易航智能在自动驾驶领域坚持量产导向的逻辑一脉相承：技术必须服务于商业，产品必须回应真实需求。

从行业层面来看，自动驾驶与机器人领域的技术与人才呈现出高度的关联性。越来越多的自动驾驶领域核心人才，纷纷跨界投身机器人、具身智能创业大潮——维他动力、无界动力的初创团队来自理想汽车和地平线，星海图的创始团队曾任职于Waymo和Momenta。

这些流动并非偶然。在北京车展上，陈禹行对雷峰网《新智驾》表示：「从AI的……」

量产十年的技术底座

易航智能的双线布局并非凭空而起。作为中国自动驾驶量产的缩影，这家公司经历了从无到有的十年历程。

从最初的把深度学习引入感知，到BEV感知架构的飞跃，再到端到端大模型的普及，技术迭代的速度不断加快。当技术底座足够坚实，向更广阔的物理世界延伸便成为了自然且必然的选择。

这种技术积累的可迁移性，正是物理AI概念的核心要义。感知、规控、预测、决策——这些在驾驶场景中被反复打磨的AI能力，本质上都是对物理世界的理解与响应。当汽车被视为机器人的一种形态，从智能汽车到物理AI的跨越，便不再是追逐风口，而是技术发展的水到渠成。

陈禹行将这一本质概括为一句话：「智能汽车的本质是具身智能。」

在这一认知框架下，易航智能的品牌升级有了清晰的内在逻辑。从「自动驾驶公司」到「AI算法和工程化量产解决方案供应商」，变化的不仅是标签，更是对自身能力边界的重新定义——能力可迁移，场景可扩展，形态可变换。

行业格局的集体跃迁

易航智能的转型并非孤例，而是一个行业在技术路线收敛后的集体跃迁。

以往，智驾行业的竞争焦点集中在量产车型的智驾功能落地、算力提升与算法优化上，企业之间的竞争多为单一维度的技术比拼。如今，随着物理AI的兴起，行业竞争已指向一个更宏大的命题：如何让AI真正进入物理世界并创造价值。

在这个命题下，头部企业们已经给出了各自的答案。Momenta的海外Robotaxi运营、元戎启行的无锡研发测试基地、小鹏的物理AI智能体公司转型、理想的具身智能进军——这些动作指向同一个方向：自动驾驶积累的能力，正在向更广阔的物理场景溢出。

2026北京车展成为这一趋势的最佳观测窗口。走进展馆，扑面而来的不再是单纯的新能源叙事，而是一股浓郁的AI气息。「物理AI」成为全场热议的核心关键词，从英伟达的「ChatGPT时刻」预言，到国内头部智驾企业的集体转型，一场围绕AI技术在物理世界落地的产业变革正在悄然上演。

易航智能以北京车展为契机，联合行业内各类伙伴探索物理AI落地路径，迈出了自身向AI机器人公司演进的关键一步。Robotaxi与机器人的双线布局，既是对行业风向的回应，也是对自身能力边界的主动拓展。

当技术框架日趋成熟，商业闭环逐渐清晰，物理AI的落地竞赛已经进入实质性阶段。这不是关于未来的畅想，而是关于当下的选择——选择何时入场，选择何种路径，选择将积累的能力投向哪个战场。

陈禹行的三重判断，本质上是对这一选择的拆解：成本结构的可行性、行业逻辑的转换、技术成熟度的务实评估。这三重判断构成了易航智能进入Robotaxi赛道的决策基础，也折射出整个行业在技术路线收敛后的集体思考。

而在机器人领域，渐进式路线的坚持同样体现了这种务实——不追逐人形机器人的终极形态，而是从特定场景入手，在运输等高频需求中率先实现商业闭环。技术必须服务于商业，产品必须回应真实需求，这一逻辑在自动驾驶领域被验证了近十年，如今被平移到机器人赛道。

从更宏观的视角来看，物理AI的兴起标志着AI产业的一次重要转向。大语言模型完成了对数字世界的理解与生成，而物理AI的目标是让AI具备作用于物理世界的能力。自动驾驶作为这一能力的首次大规模实践，积累了宝贵的技术资产与工程经验——感知、规控、预测、决策，这些能力的可迁移性，正在打开新的可能性空间。

易航智能的十年历程，恰好映射了这一转向的完整脉络。从深度学习的早期引入，到BEV架构的飞跃，再到端到端大模型的普及，每一步都伴随着技术框架的迭代与能力边界的拓展。当技术底座足够坚实，向Robotaxi与机器人的延伸便不再是冒险，而是水到渠成的自然选择。

2026年的北京车展，因此成为一个具有标志性的时间节点。在这里，「物理AI」从概念走向落地，从预言走向实践。头部玩家们的集体跃迁，不是对风口的追逐，而是对技术演进规律的顺应——当AI在驾驶场景中被反复打磨，向更广阔的物理世界延伸便成为必然。

易航智能的双线布局，正是这一规律的具象化表达。Robotaxi是能力验证的「1号试验田」，机器人是能力迁移的「第二台阶」——两者共享同一套技术底座，遵循同一种商业逻辑，指向同一个终极目标：让AI真正进入物理世界并创造价值。

陈禹行的判断依然清晰：「现阶段自动驾驶技术路线收敛、传感器价格下降、商业模式走通，已经进入规模化落地的前夜。」这一判断既是对Robotaxi时机的把握，也是对整个物理AI产业阶段的界定——前夜已至，黎明不远。