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智能駕駛 正文
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駛?cè)胛锢鞟I元年:頭部玩家集體躍遷,易航智能交出雙線落地答卷

本文作者: 鄭浩鈞   2026-04-30 11:30
導(dǎo)語:智能汽車的本質(zhì),是具身智能。

作者 | 鄭浩鈞

編輯 | 王瑞昊

作為中國汽車產(chǎn)業(yè)的年度盛會,2026北京車展不僅匯聚了全球主流車企的最新車型與技術(shù)成果,更成為汽車科技的重要風(fēng)向標(biāo)。

今年首次開啟新場館的北京車展,不僅比往年更熱鬧,也更“智能”。走進展館,撲面而來的不再是單純的新能源敘事,而是一股濃郁的AI氣息,“物理AI”(Physical AI)成為全場熱議的核心關(guān)鍵詞——從英偉達提出的“物理AI的ChatGPT時刻即將到來”,到國內(nèi)頭部智駕企業(yè)集體向物理AI領(lǐng)域轉(zhuǎn)型,一場圍繞AI技術(shù)在物理世界落地的產(chǎn)業(yè)變革正在悄然上演。

在這場變革中,易航智能以北京車展為契機,正式官宣品牌定位全面升級,推出Robotaxi與機器人雙新業(yè)務(wù)布局,聯(lián)合行業(yè)內(nèi)各類伙伴探索物理AI落地路徑,也邁出了自身向AI機器人公司演進的關(guān)鍵一步。


01

物理AI元年,智駕行業(yè)迎來轉(zhuǎn)型新格局


回溯物理AI概念的興起,其最早于2020年由瑞士聯(lián)邦材料科學(xué)與技術(shù)實驗室Aslan Miriyev與倫敦帝國理工學(xué)院Mirko Kova?在《Nature Machine Intelligence》中提出。

2026年初,在被稱為“全球科技風(fēng)向標(biāo)”的CES展上,英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛進一步將物理AI推向產(chǎn)業(yè)落地層面,他表示,物理AI將復(fù)制大語言模型的爆發(fā)路徑,人工智能正從理解語言進化到理解物理世界,“物理AI的‘ChatGPT時刻’即將到來。”

駛?cè)胛锢鞟I元年:頭部玩家集體躍遷,易航智能交出雙線落地答卷

沿著這一風(fēng)向標(biāo),物理AI迅速席卷科技圈,而在汽車智能駕駛領(lǐng)域,這股浪潮尤為洶涌。小鵬汽車宣布從智能汽車公司轉(zhuǎn)型為全球物理AI智能體公司;理想汽車高調(diào)進軍具身智能。

幾乎在同一時期,易航智能創(chuàng)始人、CEO陳禹行博士的判斷與行業(yè)風(fēng)向形成了呼應(yīng)——在2025年12月的一場公開演講中,他便指出,自動駕駛的開發(fā)范式已從“局部AI開發(fā)”,轉(zhuǎn)變?yōu)椤癆I在駕駛領(lǐng)域的實踐”。

在此背景下,智駕行業(yè)迎來了轉(zhuǎn)型新格局。以往,智駕行業(yè)的競爭焦點集中在量產(chǎn)車型的智駕功能落地、算力提升與算法優(yōu)化上,企業(yè)之間的競爭多為單一維度的技術(shù)比拼。如今,隨著物理AI的興起,行業(yè)競爭已指向一個更宏大的命題:如何讓AI真正進入物理世界并創(chuàng)造價值。

在這個命題下,頭部企業(yè)們已經(jīng)給出了各自的答案。Momenta宣布與海外運營平臺達成合作,將于2026年開始在德國、中東等地進行Robotaxi運營;元戎啟行宣布與無錫政府達成合作,建立Robotaxi研發(fā)測試基地,并明確提出“物理AI的上半場是自動駕駛,下半場是機器人”的戰(zhàn)略判斷,認(rèn)為汽車是驗證物理AI能力的首個最佳場景。

這些動作并非孤立的個體選擇,而是一個行業(yè)在技術(shù)路線收斂后的集體躍遷。作為中國自動駕駛量產(chǎn)縮影的易航智能,經(jīng)歷了從無到有的十年歷程,從最初的把深度學(xué)習(xí)引入感知,到BEV感知架構(gòu)的飛躍,再到端到端大模型的普及,技術(shù)迭代的速度不斷加快。

當(dāng)技術(shù)框架日趨成熟,行業(yè)玩家們發(fā)現(xiàn),自己積累的能力遠不止于“讓車更好地開”——感知、規(guī)控、預(yù)測、決策,這些在駕駛場景中被反復(fù)打磨的AI能力,本質(zhì)上都是對物理世界的理解與響應(yīng)。當(dāng)技術(shù)底座足夠堅實,向更廣闊的物理世界延伸便成為了自然且必然的選擇。

在這場席卷行業(yè)的轉(zhuǎn)型浪潮中,易航智能主動出擊,在本屆車展上正式將品牌定位全面升級為“AI算法和工程化量產(chǎn)解決方案供應(yīng)商“,并以Robotaxi和機器人兩大新業(yè)務(wù)為發(fā)力點,開啟物理AI落地的雙線布局。

這一轉(zhuǎn)型的背后,是陳禹行對行業(yè)本質(zhì)的深刻洞察:“智能汽車的本質(zhì)是具身智能。”當(dāng)汽車被視為機器人的一種形態(tài),從智能汽車到物理AI的跨越,便不再是追逐風(fēng)口,而是技術(shù)發(fā)展的水到渠成。


02

Robotaxi:物理AI落地的第一片主戰(zhàn)場


在物理AI的落地版圖中,Robotaxi被眾多從業(yè)者視為最成熟、最先可達的戰(zhàn)場。這并非偶然——經(jīng)過十年的技術(shù)積累與產(chǎn)業(yè)磨合,Robotaxi正在迎來規(guī)模化落地的前夜。

易航智能選擇在這一節(jié)點切入Robotaxi,基于三重核心判斷。第一重判斷來自成本結(jié)構(gòu)。陳禹行在媒體交流會上表示,基于量產(chǎn)車的城市智駕已經(jīng)逐漸普及,傳感器和算力成本都有了大幅下降,這意味著Robotaxi的運營成本結(jié)構(gòu)已經(jīng)可以初步實現(xiàn)盈利預(yù)期。激光雷達不再是昂貴的奢侈品,高算力芯片也不再遙不可及,技術(shù)成本的平民化為商業(yè)模式的跑通創(chuàng)造了前提條件。

駛?cè)胛锢鞟I元年:頭部玩家集體躍遷,易航智能交出雙線落地答卷

第二重判斷關(guān)乎行業(yè)邏輯的根本轉(zhuǎn)變?;仡櫼缀街悄艿膭?chuàng)業(yè)歷程,陳禹行提到一個關(guān)鍵的變化:“最早我們做智駕的時候,是把深度學(xué)習(xí)引入到智駕行業(yè),用深度學(xué)習(xí)做一些感知,然后做一些規(guī)則的規(guī)劃和控制,做一個最早期L2的系統(tǒng)。那時候的邏輯是我想做一個智駕產(chǎn)品,然后把深度學(xué)習(xí)引入到智駕產(chǎn)品。但現(xiàn)在邏輯完全變了——人工智能在物理世界的第一次實踐就是自動駕駛。”

從“AI賦能智駕”到“智駕是AI的物理實踐”,這一認(rèn)知框架的轉(zhuǎn)換,意味著Robotaxi不再是一個孤立的業(yè)務(wù)線,而是AI技術(shù)能力在交通出行領(lǐng)域的終極表達。

第三重判斷來自技術(shù)成熟度的務(wù)實評估。作為一家堅持漸進式路線的自動駕駛公司,易航智能在量產(chǎn)領(lǐng)域深耕近十年,從L2到高速場景再到城區(qū)場景,每一步都伴隨著用戶體驗的實質(zhì)性提升。

端到端方案的引入,讓智駕系統(tǒng)在人的感受層面獲得了較大進步。但陳禹行也清醒地指出,量產(chǎn)智駕雖然已能解決絕大部分場景,但在全國范圍實現(xiàn)真正的無人駕駛——把人從駕駛位上徹底解放出來——仍然需要很長時間,因為長尾場景的復(fù)雜度超乎想象。而Robotaxi的獨特之處在于,其通常局限于單一城市運營,這讓企業(yè)可以在一個相對可控的區(qū)域內(nèi),將現(xiàn)有智駕技術(shù)積累與針對性的安全開發(fā)相結(jié)合,從而在技術(shù)可實現(xiàn)性與商業(yè)閉環(huán)之間找到最佳平衡點。

駛?cè)胛锢鞟I元年:頭部玩家集體躍遷,易航智能交出雙線落地答卷

基于這三重判斷,易航智能在本屆車展上帶來了其首款Robotaxi原型車。而放眼行業(yè),Robotaxi賽道的升溫已成大勢。正如陳禹行所言:“現(xiàn)階段自動駕駛技術(shù)路線收斂、傳感器價格下降、商業(yè)模式走通,已經(jīng)進入規(guī)?;涞氐那耙梗虼宋覀冞x擇現(xiàn)在進入Robotaxi賽道?!?/p>


03

機器人:從1號試驗田到更廣闊的物理世界


如果Robotaxi是AI在物理世界落地的“1號試驗田“,那么機器人就是這片試驗田豐收之后的“第二臺階”。

在2026年的北京車展上,易航智能同步公布了首款機器人原型機“鯤行”的最新進展,宣布公司的機器人首款產(chǎn)品原型機已開發(fā)完成,已獲得首個示范應(yīng)用項目,預(yù)計2026年內(nèi)能夠正式發(fā)布。陳禹行認(rèn)為,自動駕駛技術(shù)與機器人技術(shù)同本同源,本質(zhì)上是AI在不同物理形態(tài)上的落地應(yīng)用。

易航智能對機器人的理解延續(xù)了其一貫的漸進式路線——不是一上來就做終極形態(tài)的人形機器人,而是從特定場景入手,解決高頻需求,在運輸?shù)葓鼍爸新氏葘崿F(xiàn)商業(yè)閉環(huán)。

這種漸進式思路背后,是對行業(yè)規(guī)律的深刻尊重。陳禹行坦言,機器人行業(yè)目前還處于比較初期的階段,人形機器人可能需要許多時間。而在特定場景中,機器人的工程難度并不比自動駕駛更復(fù)雜,關(guān)鍵在于能否找到真正的商業(yè)模式、能否落地、能否拿到訂單。這一判斷與易航智能在自動駕駛領(lǐng)域堅持量產(chǎn)導(dǎo)向的邏輯一脈相承:技術(shù)必須服務(wù)于商業(yè),產(chǎn)品必須回應(yīng)真實需求。

從行業(yè)層面來看,自動駕駛與機器人領(lǐng)域的技術(shù)與人才呈現(xiàn)出高度的關(guān)聯(lián)性,越來越多的自動駕駛領(lǐng)域核心人才,紛紛跨界投身機器人、具身智能創(chuàng)業(yè)大潮——維他動力、無界動力的初創(chuàng)團隊來自理想汽車和地平線,星海圖的創(chuàng)始團隊曾任職于Waymo和Momenta。

這些流動并非偶然,在北京車展上,陳禹行對雷峰網(wǎng)(公眾號:雷峰網(wǎng))《新智駕》表示:“從AI的角度來看,自動駕駛和機器人其實就是一件事情,從第一個臺階到第二個臺階。”經(jīng)過十年發(fā)展,自動駕駛行業(yè)已經(jīng)形成了成熟的人才梯隊、供應(yīng)鏈體系和技術(shù)框架,當(dāng)AI的注意力從駕駛場景擴展到更廣闊的物理世界,這些現(xiàn)成的能力儲備便成為了機器人行業(yè)快速發(fā)展的加速器。

對于易航智能而言,切入機器人研發(fā)本身并不算從零開始。公司在自動駕駛領(lǐng)域多年積累的技術(shù)、數(shù)據(jù)和工程化能力,構(gòu)成了向機器人領(lǐng)域自然延伸的底氣。無論是感知算法、路徑規(guī)劃,還是系統(tǒng)集成、量產(chǎn)驗證,這些在汽車行業(yè)被反復(fù)錘煉的能力,都可以在不同形態(tài)的物理載體上復(fù)用。而相比于汽車行業(yè)的巨頭林立,機器人行業(yè)的場景更加多元分散,不同場景需要不同形態(tài)的機器人,這意味著每一個細分賽道都有機會孕育出專業(yè)的解決方案供應(yīng)商——這正是易航智能選擇聚焦特定場景機器人的戰(zhàn)略考量。


04

易航的路徑:算法與工程化量產(chǎn)的雙輪驅(qū)動


2026年北京車展,是易航智能品牌升級的新起點,也是其物理AI布局的開端?;赝^去十年自動駕駛行業(yè)的激烈洗牌,易航智能能夠生存下來并持續(xù)進化,其核心競爭力在于算法研發(fā)能力與工程化量產(chǎn)能力的雙輪驅(qū)動。

陳禹行在回顧創(chuàng)業(yè)歷程時,將行業(yè)的幾次重大更新梳理得清晰透徹:最早做自動駕駛時,行業(yè)里甚至沒有“自動駕駛”這個概念,所有供應(yīng)鏈和人才都需要從零磨合;隨后,一些公司過度側(cè)重生產(chǎn)、集成被淘汰;再往后,只做規(guī)控、外購感知的模式也在技術(shù)升級中逐步失去競爭力;當(dāng)端到端大模型成為主流,沒有全棧開發(fā)能力的供應(yīng)商更是喪失了入場資格。每一次行業(yè)洗牌,本質(zhì)上都是對玩家能力邊界的一次重新定義。

駛?cè)胛锢鞟I元年:頭部玩家集體躍遷,易航智能交出雙線落地答卷

而易航智能的幸運在于,每一次范式切換,都完成了能力的及時迭代。從最早使用Mobileye芯片的方案,到自研感知算法,再到端到端大模型的部署,易航智能始終保持著與行業(yè)前沿同步甚至略有前瞻的節(jié)奏。

在陳禹行看來,這種快速迭代能力本身就是公司最大的護城河——“如果今年還給自己定義成一個智駕公司,你可能就是一個夕陽行業(yè)了。技術(shù)成熟之后,價格肯定會往下走。所以你就必須得有一個持續(xù)迭代的能力?!?/p>

這種迭代能力在物理AI時代有了更廣闊的施展空間。陳禹行將易航智能的業(yè)務(wù)版圖概括為“形散神不散”:ADAS、Robotaxi、機器人三個業(yè)務(wù)看似分散,但底層共享同一套AI算法能力和工程化量產(chǎn)經(jīng)驗。

在汽車行業(yè),易航智能選擇站在車企身后,以供應(yīng)商角色提供解決方案;在機器人行業(yè),易航智能則直接走到前臺,依托算法加工程化的雙重優(yōu)勢打造自有產(chǎn)品。兩種不同的商業(yè)模式,對應(yīng)的是同一套核心技術(shù)能力的不同變現(xiàn)路徑。

站在2026年北京車展的展臺前回望,物理AI的風(fēng)已經(jīng)吹起。從Momenta到輕舟智航,從元戎啟行到易航智能,自動駕駛行業(yè)的決賽圈選手們正在集體完成從“智駕公司”到“物理AI公司”的身份蛻變。在這一輪蛻變中,有人選擇全球化運營Robotaxi,有人選擇構(gòu)建通用物理AI基礎(chǔ)設(shè)施,有人選擇漸進式切入場景機器人——路徑各異,但方向一致:讓AI走出數(shù)字世界,在物理世界中創(chuàng)造價值。(雷峰網(wǎng))

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