齐刷刷换招牌！智驾圈怎么改口叫“物理AI”了？

研究员 白岩

智驾圈的叙事话术突然变了。

去年还在卷“端到端”“车位到车位”，今年小马智行发布PonyWorld世界模型2.0，官方将它表述为“既能理解物理世界的运行规律，又能自主驱动自身进化的智能系统”。

在今年WAIC上，千里智驾CEO陈奇判断“物理世界中运行的AI，将是下一波AI浪潮的主线”，并进一步明确“自动驾驶，就是物理AI目前最核心、最成熟的落地场景”。

来源：千里智驾官网

Momenta更彻底，在冲刺港股时，从“自动驾驶方案商”变身为“物理AI基座模型的构建者”。佑驾创新则是立一家“曜行动力”的新公司，发布四轮足式机器人，对外讲“无人车+机器人”全链路无人物流。

在智驾赛道上掉队的一批企业，像是突然看到了救命稻草，紧紧抓住“物理AI”这一热门概念。

智驾圈的人也在动。前蔚来自动驾驶核心高管熊祺创Xspark AI，做可信物理智能；理想智驾团队三位核心负责人王凯、贾鹏、王佳佳成立至简动力，主攻通用机器人；前华为智驾AI负责人黄青虬创办墨奇智能，半年融资超10亿，阿里腾讯同时押注；地平线出来张玉峰做无界动力，拿下近1亿美元全球订单。

一边是智驾公司集体换招牌，一边是智驾人批量跳进物理AI/具身智能的创业潮。热潮之下，虚实难辨：是真的能力迁移，还是资本叙事变招？

智驾公司为啥敢讲物理AI？

大模型公司嘴上一直喊着要进物理世界，但它们缺一样东西——几百万台每天都在真实物理世界里跑、随时回传数据的设备。

这一点正是智驾公司的底气。第四波科技智库特约专家王超指出，智能驾驶企业已经具备大规模的真实设备数据采集、自动标注能力，积累了几十万公里的智能驾驶真实数据，“大模型公司可能它有语言能力，有视觉理解的能力，但是它很难有几百万台车，就像特斯拉，随时收集路上的信息”。

深海智库联合发起人张凤安认为，智能驾驶是个独立的小赛道，叙事越讲越窄；现在融到物理AI的大叙事里，这些公司就能名正言顺地开展人工智能业务，叙事空间一下子打开了。也就是说智驾赛道的估值逻辑不太好讲了，而物理AI是科技公司逻辑，看模型能力、看数据资产、看软件订阅。Momenta靠着“物理AI第一股”的概念，上市当天市值冲到700亿港元，这就是新叙事的魔力。

张凤安还判断，智能驾驶是AGI最大的应用场景之一，它既有复杂的输入端（多传感器融合、深度学习），又有高频的决策输出端（实时路径规划、车辆控制）。

王超对此表示认同，智能驾驶是物理AI中规模最大、数据最多的场景之一。从技术路径上看，早期智驾只认车道线、红绿灯，现在要预判行人意图、识别交警手势，本质上是从“被动识别”向“主动认知”进化，这和物理AI“理解世界、交互世界”的方向是一致的。

所以，智驾公司讲物理AI属于技术的一种延伸，而且他们手里还握着三张底牌：一是海量真实路况数据，二是数据闭环的工程能力，三是车端实时推理的软硬件协同经验。这些都是物理AI稀缺的基础资源。

“会开车”不等于“会干活”

王超认为，智驾公司向物理AI延伸在技术上可行，但是不是真做出了物理AI，得一家一家看——看它有没有建立跨任务、跨载体的感知-认知-行动闭环，而不是听它自己说。从智驾延伸到通用物理AI，中间至少隔着三道坎。

第一道：场景受限。 智驾的数据主要围着“车、路、人”——车主怎么开车、路面什么状况、红绿灯在哪里。但物理AI要面对的是整个物理世界。王超举例说，养老机器人需要抓取、折叠、开门、使用工具，各种各样的场景，“它要远比自动驾驶需要的场景复杂得多”。智驾解决的是“移动”问题，而物理AI要解决的是“操作”问题，后者的变量呈指数级上升。

来源：AI图片

第二道：数据不通用。 王超表示，汽车的数据不能用来直接训练机器人。智驾数据是视频、激光雷达点云、车辆控制指令，而机器人需要的是触觉反馈、关节力矩、精细操作轨迹，这些是无法从智驾中直接平移使用的。即便视觉的知识可以平移到机器人身上，但也需要重新调整。

第三道：从“认知”到“行动”的鸿沟。 张凤安提到，真正的物理AI应该有“针对不同载体的个性化skill”——人形机器人要用手抓东西，四足机器人要爬楼梯，工业机械臂要拧螺丝，显然智驾系统目前还不具备这种跨载体的适应能力。王超也指出：“智能驾驶的驾驶能力，它并不等于机器人的操作能力”。

这也就解释了为什么现在很多智驾公司讲物理AI，听起来总有点虚。王超判断：目前很多企业的定义存在着泛化的趋势，其实就是把概念套过来给自己增加估值的一种做法，而并不是真实的，在产业上已经有广泛的应用了。

怎么分辨“真物理AI”和“贴标签”？

既然虚实混杂，那怎么判断谁是真干活的，谁是玩概念的？王超给了一个很朴素的判断框架：不要看他怎么说，要看他怎么做。

他提到了几个观察点：只谈模型，不谈设备，只谈参数，不谈数据；只放演示PPT和视频，不公布真正的成功率；只讲与某某战略合作，没有真实的部署——这些都是概念期的典型特征。王超直言，是否真正的在真实世界中持续运行，拿到了更多的底层的工业数据，持续改进，产生真正的经济价值，基于这个闭环，现在来讲，这些自动驾驶企业都差得很远。

来源：AI图片

张凤安也补充了“真物理AI”的特征：要有垂直应用模型的研发能力，要有垂直的AI agent生态，要有针对不同载体的个性化skill。这几条，目前多数号称物理AI的智驾公司，都没完全跑通。

此外，王超还提到Waymo做自动驾驶快20年了，一直没有大的技术跃迁。现在大模型带来了技术跃迁的叙事窗口，智驾公司想搭上这波概念和估值浪潮，是再正常不过的商业冲动。但自动驾驶最终能不能做成领先的物理AI，现在其实还在很早的论证时期，根本没有像大模型一样已经被大家公认。

这场集体转向，本质上是智驾行业在技术延伸和资本压力的双重作用下的“换挡”。那些真正能跑出来的，不会是嘴上喊着“物理AI”最响的那几家，而是那些手握数据闭环、跑通商业变现、按节奏往具身智能延展的实干派。

编辑 符永康