來源：中國汽車報網(wǎng)

2026年，汽車產(chǎn)業(yè)的“熱詞”已從智能化轉(zhuǎn)向一個更嶄新的概念——物理AI。在最近舉行的智能電動汽車發(fā)展高層論壇（2026）上，多位企業(yè)高管言必稱物理AI。例如，卓馭科技首席執(zhí)行官沈劭劼直言：“未來存活下來的智駕公司，都將轉(zhuǎn)型為移動物理AI公司”。

在行動層面，近期，輕舟智航完成1億美元D輪融資，明確將資金投向“世界模型+強化學(xué)習(xí)”的通用物理AI研發(fā)，加速從智駕方案商向物理AI技術(shù)服務(wù)商轉(zhuǎn)型。更早之前，小鵬汽車董事長兼首席執(zhí)行官何小鵬宣布，2026年公司將把物理AI相關(guān)研發(fā)投入提升至70億元，以技術(shù)驅(qū)動走出不同于傳統(tǒng)車企的盈利路徑。

汽車產(chǎn)業(yè)鏈集體押注物理AI

據(jù)記者了解，物理AI包含兩層核心內(nèi)涵：一是讓AI掌握重力、摩擦力、因果關(guān)系等物理世界基本常識；二是讓AI具備基于這種常識，與真實世界安全、高效交互的行動能力。這意味著AI的“主航道”正從擅長處理符號、生成內(nèi)容的虛擬智能，堅定地邁向理解物理規(guī)律、執(zhí)行實體行動的行動智能。

驅(qū)動這場范式革命的，是產(chǎn)業(yè)端對機器行動能力的剛需，這也是技術(shù)端突破數(shù)據(jù)瓶頸、走向通用智能的必然選擇。汽車作為最復(fù)雜的移動終端，成為物理AI落地的最佳載體，也將是這場產(chǎn)業(yè)變革的核心戰(zhàn)場。

近一年來，汽車行業(yè)集體發(fā)布“物理AI宣言”，車企以及智駕、芯片等供應(yīng)鏈企業(yè)紛紛升級戰(zhàn)略、加碼投入，從單純比拼傳感器數(shù)量、算力參數(shù)的硬件“軍備競賽”，轉(zhuǎn)向構(gòu)建物理世界理解能力的底層模型競速。

在車企層面，除小鵬外，理想也同步發(fā)力，在英偉達GTC 2026發(fā)布MindVLA-o1模型，意在打通智能輔助駕駛與機器人的具身智能鏈路。吉利則發(fā)布WAM世界行為模型，集團副總裁、吉利汽車研究院院長李傳海明確提出，物理AI是汽車智能化的終極方向，將與英偉達在物理AI、工業(yè)AI領(lǐng)域深度協(xié)同，打造全域AI 2.0體系。傳統(tǒng)車企如比亞迪、長安也紛紛成立物理AI專項團隊，將世界模型、端到端架構(gòu)納入下一代智駕規(guī)劃。

供應(yīng)鏈企業(yè)的轉(zhuǎn)型也非常迫切。沈劭劼在前述論壇上系統(tǒng)闡釋了移動物理AI 路徑：以原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型為核心，實現(xiàn)乘用車、重卡、物流車等跨品類零樣本的遷移。據(jù)他介紹，目前卓馭科技已量產(chǎn)50余款車型、定點超100款，年內(nèi)將推送跨品類基礎(chǔ)模型。

輕舟智航董事長兼首席執(zhí)行官于騫認為，“世界模型+強化學(xué)習(xí)”是通向物理AI的必經(jīng)之路。他表示，該公司D輪融資后將融合VLA與世界模型，打造統(tǒng)一端到端架構(gòu)，覆蓋智能輔助駕駛到L4級自動駕駛?cè)珗鼍?。此外，Momenta、元戎啟行等頭部智駕企業(yè)也相繼發(fā)布物理AI戰(zhàn)略，放棄單一智駕場景深耕，轉(zhuǎn)向通用移動智能體研發(fā)。

行業(yè)共識已日趨清晰：物理AI不是智駕的功能升級，而是汽車產(chǎn)業(yè)的底層重構(gòu)。正如行業(yè)專家指出，過去汽車價值鏈以制造、硬件為核心，未來將以物理AI模型、數(shù)據(jù)、算法為核心，誰掌握物理世界的理解與行動能力，誰就掌握價值鏈主導(dǎo)權(quán)。這一轉(zhuǎn)向也正在改變汽車行業(yè)的競爭邏輯——不再是堆配置，而是建底座；不再是做功能，而是造智能。

兩大AI模型最后或走向融合

在2026英偉達GTC大會上，一場關(guān)于物理AI技術(shù)路線的公開論戰(zhàn)，將行業(yè)深層分歧推向臺前，也讓融合趨勢愈發(fā)清晰。這場論戰(zhàn)的核心，是VLA（視覺-語言-動作模型）與世界模型兩條路徑之爭。而最終，它們或?qū)⒆呦蚧パa融合，成為物理AI落地的主流選擇。

李傳海發(fā)布WAM世界行為模型時，公開質(zhì)疑VLA路線：VLA僅匹配標準答案、缺乏物理規(guī)律認知，依賴有限駕駛數(shù)據(jù)而非海量視頻，難以真正建模物理世界。Momenta首席執(zhí)行官曹旭東認為，VLA對智駕提升有限，“世界模型+強化學(xué)習(xí)”才能實現(xiàn)十倍至百倍性能躍升。華為車BU首席執(zhí)行官靳玉志更直言VLA是“取巧”，并非自動駕駛正途。

另一邊，理想汽車基座模型負責人詹錕強調(diào)，原生3D ViT編碼器與預(yù)測式隱世界模型融合，可同時驅(qū)動車輛與機器人，指向具身智能新范式。小鵬推出第2代VLA，覆蓋智能輔助駕駛、L4級自動駕駛及人形機器人。

雙方的核心分歧在于：VLA走語義思考路徑，用語言邏輯理解場景、做出決策；世界模型走物理推演路徑，在云端構(gòu)建高精度物理仿真，預(yù)測物體運動、規(guī)劃安全軌跡。

其實，論戰(zhàn)并未持續(xù)太久，行業(yè)很快形成共識：VLA與世界模型并非非此即彼，而是“底層基建+上層決策”的互補關(guān)系。世界模型承擔物理世界建模、軌跡規(guī)劃、底層數(shù)據(jù)訓(xùn)練的“基建”角色，依托激光雷達、高算力芯片，在云端完成復(fù)雜物理推演；VLA則主攻復(fù)雜道路社交、非標突發(fā)路況，做出貼合人類習(xí)慣的柔性決策。

例如，理想MindVLA-o1也嵌入預(yù)測式隱世界模型，將物理推演能力融入語義框架；小鵬第2代VLA在端到端架構(gòu)中強化物理理解，實現(xiàn)“語義+物理”雙驅(qū)動；輕舟智航直接提出“VLA+世界模型+強化學(xué)習(xí)”統(tǒng)一架構(gòu)，兼顧泛化能力與物理精度。于騫總結(jié)說，單一技術(shù)無法解決物理AI的全部問題，融合才是量產(chǎn)落地的關(guān)鍵。

汽車價值鏈被物理AI“改命”了

物理AI為汽車行業(yè)打開萬億元級新空間，而且可能徹底重構(gòu)汽車價值鏈，重塑市場格局與企業(yè)定位，但業(yè)內(nèi)人士認為落地仍面臨技術(shù)、成本、安全三重核心挑戰(zhàn)。

第一，技術(shù)落地瓶頸。物理AI需要海量真實物理數(shù)據(jù)、高精度仿真環(huán)境、端云協(xié)同算力，當前模型泛化能力不足，極端場景仍易失效。沈劭劼表示：“移動物理AI需要零樣本（Zero-shot）遷移能力，目前多數(shù)模型仍依賴場景定制，跨地域、跨車型適配成本很高?！?/p>

第二，成本居高不下。物理AI需要高算力芯片、多傳感器融合、大模型訓(xùn)練與推理，單車硬件加軟件成本遠超傳統(tǒng)智能輔助駕駛，下探至售價15萬元以下主流車型仍有難度。

第三，安全與合規(guī)風(fēng)險。物理AI具備自主決策能力，事故責任界定、數(shù)據(jù)安全、倫理規(guī)范尚未完善，L4級自動駕駛的法規(guī)與保險體系仍在探索。

傳統(tǒng)汽車價值鏈遵循“微笑曲線”——研發(fā)、銷售兩端高利潤，制造環(huán)節(jié)低利潤。而物理AI時代，這一曲線或被徹底改寫：物理AI模型、數(shù)據(jù)、算法成為價值鏈核心，制造退居基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。

首先，價值重心上移。過去，車企利潤來自整車銷售、零部件配套；未來，則將來自物理AI軟件訂閱、數(shù)據(jù)服務(wù)、跨場景AI授權(quán)。例如，小鵬已規(guī)劃智駕軟件海外獨立收費，卓馭科技、輕舟智航等供應(yīng)商則從賣方案轉(zhuǎn)向“賣模型+數(shù)據(jù)服務(wù)”，形成持續(xù)營收。

其次，產(chǎn)業(yè)鏈分工重塑。傳統(tǒng)一級零部件供應(yīng)商主導(dǎo)的鏈式結(jié)構(gòu)將被打破，物理AI模型商、數(shù)據(jù)服務(wù)商、算力提供商有望成為新核心供應(yīng)商；車企要么自研物理AI底座，要么與頭部模型商深度綁定，傳統(tǒng)零部件企業(yè)被迫轉(zhuǎn)型。

再次，企業(yè)定位質(zhì)變。車企不再單純是汽車制造商，而是物理AI科技公司。根據(jù)沈劭劼的判斷，未來，汽車只是物理AI的第一載體，機器人、飛行汽車、智能物流設(shè)備將成為新增長點。

最后，市場格局洗牌。具備物理AI全棧自研能力的車企將占據(jù)主導(dǎo)；缺乏底層模型能力的傳統(tǒng)車企，要么被整合，要么淪為硬件代工商；智駕供應(yīng)商中，僅能提供單一方案的企業(yè)將被淘汰，具備跨垂類、跨場景物理AI能力的企業(yè)將成為生態(tài)核心。

從汽車制造到物理AI，汽車行業(yè)的變革正在演進。物理AI讓汽車從機械產(chǎn)品進化為具身智能體，讓價值鏈從硬件制造轉(zhuǎn)向AI能力，讓市場競爭從產(chǎn)品比拼轉(zhuǎn)向技術(shù)底座的較量。而這場從制造到智能的重構(gòu)，才剛剛開始。