物理AI不是概念，而是智能駕駛公司的生存剛需

核心問(wèn)題： 為什么智能駕駛算法廠商突然都在談?wù)摗拔锢鞟I”？這會(huì)不會(huì)又是一個(gè)被資本炒作的概念？

答案： 不是炒作。物理AI是智能駕駛技術(shù)演進(jìn)的必然路徑，更直接關(guān)系到算法廠商能否在下一輪淘汰賽中存活。跟不上這趟車(chē)，很可能就出局了。

為什么說(shuō)“物理AI”是生存問(wèn)題？

想象一下，你一直專(zhuān)心做手機(jī)，突然有一天，做電腦的、做搜索引擎的、甚至做機(jī)器人的公司都跑來(lái)跟你說(shuō)：“我們要做更好的手機(jī)?！蹦愕母杏X(jué)如何？

這就是當(dāng)前智能駕駛算法廠商面臨的真實(shí)處境。

過(guò)去的競(jìng)爭(zhēng)，主要在算法廠商之間展開(kāi)：比拼誰(shuí)的感知更準(zhǔn)、規(guī)控更穩(wěn)。但今天，戰(zhàn)場(chǎng)擴(kuò)大了：

1. 跨界巨頭入場(chǎng)： 原本在數(shù)字世界里玩轉(zhuǎn)大模型的AI公司（比如OpenAI、谷歌），正把他們的多模態(tài)模型能力延伸到物理世界。他們的模型見(jiàn)過(guò)海量圖文視頻，理解世界的“常識(shí)”可能遠(yuǎn)超專(zhuān)注駕駛數(shù)據(jù)的公司。
2. 具身智能公司崛起： 那些做機(jī)器人、無(wú)人機(jī)的公司，其核心技術(shù)就是讓AI理解并與物理環(huán)境交互。駕駛，本質(zhì)上也是一個(gè)具身智能任務(wù)。

卓馭科技副總裁于貝貝點(diǎn)破了關(guān)鍵：“如果不上（物理AI）這條技術(shù)路線(xiàn)，很可能今后就跑不出來(lái)了?！?這句話(huà)的潛臺(tái)詞是：舊地圖找不到新大陸。用傳統(tǒng)的“感知-預(yù)測(cè)-規(guī)劃”模塊化思路，很難應(yīng)對(duì)未來(lái)更復(fù)雜、更開(kāi)放的世界，也競(jìng)爭(zhēng)不過(guò)那些擁有強(qiáng)大通用世界模型能力的跨界者。

技術(shù)倒逼邏輯： 不是“我想轉(zhuǎn)型”，而是“我不得不轉(zhuǎn)”。

• 需求升級(jí)： L4級(jí)應(yīng)用（如Robotaxi）需要車(chē)輛理解更復(fù)雜的場(chǎng)景和長(zhǎng)尾問(wèn)題（比如一個(gè)塑料袋飄到車(chē)前該怎么辦），這要求模型具備對(duì)物理世界更深層的因果理解能力，而不僅僅是模式識(shí)別。
• 效率瓶頸： 傳統(tǒng)的模塊化開(kāi)發(fā)，每個(gè)環(huán)節(jié)（攝像頭識(shí)別、雷達(dá)融合、路徑規(guī)劃）都需要大量人工調(diào)參和規(guī)則編寫(xiě)，迭代慢，天花板明顯。端到端的物理AI模型，有望用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式一次性解決問(wèn)題，效率更高。
• 數(shù)據(jù)價(jià)值： 車(chē)輛采集的海量多模態(tài)數(shù)據(jù)（視頻、雷達(dá)、車(chē)輛狀態(tài)），只有用能理解物理世界的“大腦”來(lái)消化，才能產(chǎn)生最大價(jià)值，訓(xùn)練出更強(qiáng)大的模型。

卓馭的實(shí)踐：從“賣(mài)硬件”到“賣(mài)智能”

光說(shuō)概念沒(méi)用，我們看看一家頭部公司是怎么做的。

卓馭科技（原大疆車(chē)載）在北京車(chē)展發(fā)布了“面向移動(dòng)物理AI的原生多模態(tài)基礎(chǔ)模型”。拆解一下這個(gè)名詞：

• 原生多模態(tài)： 模型從設(shè)計(jì)之初就為了同時(shí)理解攝像頭畫(huà)面、激光雷達(dá)點(diǎn)云、毫米波雷達(dá)信號(hào)等，而不是后期拼湊。
• 基礎(chǔ)模型： 像GPT一樣，先在海量通用數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練，獲得強(qiáng)大的世界理解能力，再針對(duì)駕駛?cè)蝿?wù)微調(diào)。
• 移動(dòng)物理AI： 明確應(yīng)用場(chǎng)景——在移動(dòng)的車(chē)輛上，與物理世界實(shí)時(shí)交互的AI。

這帶來(lái)了什么改變？

最直接的變化是商業(yè)邏輯的拓展。傳統(tǒng)的Tier 1（一級(jí)供應(yīng)商）模式是“賣(mài)硬件+收開(kāi)發(fā)費(fèi)”，車(chē)賣(mài)得越好，硬件裝得越多，收入越高。但這是一次性生意，且利潤(rùn)會(huì)隨著硬件標(biāo)準(zhǔn)化而攤薄。

基于物理AI的基座模型，卓馭正在探索第二條增長(zhǎng)曲線(xiàn)：

1. 場(chǎng)景拓展： 將乘用車(chē)上驗(yàn)證過(guò)的技術(shù)，快速遷移到Robotaxi（無(wú)人出租車(chē)）、RoboVan（無(wú)人貨車(chē)）等L4級(jí)領(lǐng)域。底層都是理解物理世界的AI，換個(gè)殼和運(yùn)營(yíng)模式就行。

2. 價(jià)值重構(gòu)： 商業(yè)模式可以從“賣(mài)鐵”轉(zhuǎn)向“賣(mài)服務(wù)”。例如：

   • 訂閱制： 車(chē)輛按月付費(fèi)解鎖高級(jí)別自動(dòng)駕駛功能。
   • 利潤(rùn)分成： 從Robotaxi運(yùn)營(yíng)收入中抽成。
   • 動(dòng)作令牌（Action Token）： 這是一個(gè)很AI-native的想法。可以把車(chē)輛的駕駛決策（如“變道”、“超車(chē)”）封裝成標(biāo)準(zhǔn)化的“令牌”，其他服務(wù)或應(yīng)用可以調(diào)用這些令牌來(lái)組合更復(fù)雜的服務(wù)，就像調(diào)用API一樣。這為生態(tài)合作打開(kāi)了大門(mén)。

這對(duì)AI愛(ài)好者和開(kāi)發(fā)者意味著什么？

你可能不開(kāi)公司，但這場(chǎng)變革與你息息相關(guān)。

1. 技術(shù)學(xué)習(xí)的風(fēng)向標(biāo)： “物理AI”是多模態(tài)大模型、具身智能、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)的集大成者。關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域，就是站在AI技術(shù)落地的最前沿。想學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)，可以關(guān)注：

   • 多模態(tài)模型： 學(xué)習(xí)如何讓模型同時(shí)理解圖像和文本（如CLIP模型）。
   • 仿真環(huán)境： 學(xué)習(xí)使用CARLA、LGSVL等自動(dòng)駕駛仿真平臺(tái)，在虛擬世界中訓(xùn)練和測(cè)試AI。
   • 機(jī)器人操作系統(tǒng)（ROS）： 這是連接AI算法與硬件執(zhí)行（如車(chē)輛控制）的橋梁。
2. 新的開(kāi)發(fā)機(jī)會(huì)： 未來(lái)，基于“動(dòng)作令牌”或類(lèi)似的開(kāi)放接口，開(kāi)發(fā)者或許可以像開(kāi)發(fā)手機(jī)App一樣，為智能汽車(chē)開(kāi)發(fā)“駕駛技能插件”或場(chǎng)景化服務(wù)。
3. 理解AI落地的復(fù)雜性： 智能駕駛是AI皇冠上的明珠之一。它告訴我們，真正的AI應(yīng)用遠(yuǎn)不止對(duì)話(huà)和生成圖片，它需要與充滿(mǎn)不確定性的物理世界安全、可靠地交互。這是最難，也最有價(jià)值的部分。

驗(yàn)證與常見(jiàn)問(wèn)題

Q：這聽(tīng)起來(lái)很遙遠(yuǎn)，現(xiàn)在有實(shí)際效果嗎？
A： 已經(jīng)有了。搭載卓馭方案的量產(chǎn)車(chē)型（如寶駿云朵等）已經(jīng)能實(shí)現(xiàn)高速NOA、城市記憶泊車(chē)等功能。其最新的模型在應(yīng)對(duì)復(fù)雜加塞、施工路段等場(chǎng)景時(shí)，表現(xiàn)比傳統(tǒng)方案更擬人、更果斷，這就是模型對(duì)物理場(chǎng)景理解更深的體現(xiàn)。

Q：普通公司沒(méi)資源做基礎(chǔ)模型，怎么辦？
A： 生態(tài)會(huì)分層。有能力的大公司做基座模型，中小公司可以基于開(kāi)源模型（如Meta的LLaMA系列在多模態(tài)領(lǐng)域的延伸）或行業(yè)解決方案進(jìn)行微調(diào)和應(yīng)用開(kāi)發(fā)，專(zhuān)注于特定場(chǎng)景（如港口、礦區(qū)、末端配送）的解決方案。

Q：最大的挑戰(zhàn)是什么？
A： 數(shù)據(jù)與安全。 高質(zhì)量的駕駛數(shù)據(jù)獲取成本極高。更重要的是，任何錯(cuò)誤都可能導(dǎo)致安全事故，這要求物理AI模型必須具備極高的可靠性和可解釋性，不能像聊天機(jī)器人一樣“胡說(shuō)八道”。

下一步學(xué)習(xí)建議

如果你對(duì)這個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了興趣，可以從以下路徑開(kāi)始：

1. 基礎(chǔ)鞏固： 先確保理解機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CNN）和自然語(yǔ)言處理（Transformer）的核心概念。

2. 專(zhuān)題深入：

   • 論文精讀： 搜索“End-to-End Autonomous Driving”、“World Model for Autonomous Driving”等關(guān)鍵詞，閱讀最新的學(xué)術(shù)論文和行業(yè)技術(shù)報(bào)告（如卓馭、Waymo、Tesla AI Day發(fā)布的內(nèi)容）。
   • 動(dòng)手實(shí)踐： 在Kaggle上找自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集（如nuScenes）玩一玩，嘗試用簡(jiǎn)單的模型做目標(biāo)檢測(cè)或軌跡預(yù)測(cè)。
3. 工具鏈學(xué)習(xí)： 安裝并學(xué)習(xí)ROS 2，了解其節(jié)點(diǎn)、話(huà)題、服務(wù)的概念。嘗試在CARLA仿真環(huán)境中運(yùn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的自動(dòng)駕駛代理。

相關(guān)教程鏈接推薦（龍蝦官網(wǎng)m.gsdl.org.cn）：

• 《十分鐘看懂端到端自動(dòng)駕駛》
• 《手把手教你用CARLA仿真環(huán)境訓(xùn)練一個(gè)避障AI》
• 《多模態(tài)入門(mén)：讓AI同時(shí)理解圖片和文字（CLIP模型實(shí)戰(zhàn)）》

物理AI的浪潮已經(jīng)拍岸。對(duì)于智能駕駛公司，這是一場(chǎng)“上船或出局”的生存游戲。對(duì)于技術(shù)愛(ài)好者，這則是一個(gè)觀察和參與下一代AI革命的絕佳窗口。理解它，就從今天開(kāi)始。