智能驾驶迈向物理AI，多位嘉宾聚焦安全与落地

10月26日，第八届智能驾驶大会暨2026环秀湖物理AI产业发展推介会在苏州相城举行。大会议题从车路云、出海和无人驾驶商业化，扩展到世界模型、强化学习、端侧智能、虚拟仿真、机器人和低空飞行器。随着高阶辅助驾驶规模化上车、Robotaxi进入运营阶段，数据、训练验证、开发成本和真实世界安全成为新挑战。

中国工程院院士李克强表示，汽车智能化已进入大规模应用和商业闭环，但安全仍是首要问题。单车传感器和算力存在边界，行业还面临标准偏差、关键技术不足及投入产出不匹配等瓶颈。感知范围、训练数据和“烟囱式”开发架构仍需改进，应通过超视距感知、协同感知和统一数据底座推进车云协同。

车路云一体化可提供广域实时交通信息，并为大模型持续提供高可靠数据。目前北京、重庆等地已开展车企协同开发，覆盖静止障碍物、“鬼探头”和绿波通行等场景，今年已有7家车企推进相关应用，中国一汽公布了量产导入计划。李克强认为，未来需突破单车物理边界，同时降低研发成本、提升验证效率。

清华大学教授曲小波表示，物理AI将数字孪生从映射现实推进到理解、推演和实时控制，目标包括将推演压缩至100毫秒内，并实现数字端与物理端互操作。相关技术覆盖组件、载具和系统三级：电机单点计算可由小时级缩短至毫秒级，误差约10%；载具级面向自动驾驶、飞行器和工程机械；系统级支持需求响应公交及低空交通协同。株洲需求响应公交已运行18个月，单次成本约2元，低于出租车约9.16元，注册用户超过当地师生一半；团队还与奇瑞开发复合翼飞行汽车，并在重庆建设测试场。

汤元科技CEO任冬淳介绍，Yootta WorldLoop通过场景生产、算法训练、仿真评测和真机验证，形成数据采集、合成、训练、评测与回流闭环。系统包含物理化3D数据、生成式世界模型、4D渲染器和仿真引擎，已覆盖家居、工业、零售及智能驾驶行泊车场景。1000条抓取数据若由真机采集需超过1000分钟，GPU并行仿真可压缩至数分钟到十几分钟。项目已开放500套家居场景，计划扩展至5000个虚实场景、100万个真实资产、500万小时合成数据，并适配约50款机器人。

曹操出行CEO龚昕提出RoboX战略，拟将网约车、出租车、巴士、物流车、卡车和eVTOL统一封装为可被AI调用的出行服务，并以Robo OS连接线上智能体与线下载具。其商业模式涵盖基础出行、物理AI Agent、实时数据服务和分布式算力。目前Robotaxi已覆盖6座城市、车队超过200辆，Robo One在长沙和成都部署超50台，远程中心已落地杭州、苏州。公司计划2030年在苏州投放数千台相关车辆，实现全天候运营，并向全国及海外复制。

会议还邀请爱思人工智能科技有限公司董事长杨通等嘉宾参与讨论，议题覆盖端侧大模型、强化学习、车路云和物理AI基础设施。整体来看，智能驾驶正成为AI进入物理世界的早期试验场，相关技术也在向机器人、低空飞行器和城市交通系统延伸。