今天小编分享的汽车经验：智驾迈向物理AI时代，车企下一个“卖点”是什么？，欢迎阅读。
文 | 极智 GeeTech
当小鹏将高速 NGP 功能下放到 16.99 万元的 G6 车型、比亚迪海鸥以低于 10 万元价格标配 L2+ 智驾系统，车企们对于智驾所选择的 " 加量不加价 " 路线，正式宣告了 " 智驾溢价 " 时代的终结，一个新的智驾时代分野出现了。
据工信部数据，2024 年上半年，中国乘用车 L2 级辅助驾驶及以上新车渗透率达 55.7%，中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟预计这一数字到 2025 年可能会接近 65%。
如今，智能驾驶正在经历智能手机式的祛魅过程。当有一天智驾功能成为汽车的 " 出厂默认配置 "，消费者对城市 NOA 的惊喜阈值持续降低，车企可能会忽然发现：曾经引以为傲的领航辅助、自动泊车不再是消费者买单的理由，而是开始质问 " 什么时候智能驾驶才会真正不用人工接管？"
当技术参数无法再制造差异化时，车企的焦虑显而易见——当所有车企都能提供相似的智驾体验，消费者凭什么为你的产品买单？这些触及本质的问题正在倒逼中国汽车产业寻找新的价值坐标。
下一步，从 " 知觉 " 到 " 直觉 "
智驾普及应用有两个最重要的前提，安全性和准确性。至今，还没有任何一家车企和供应商敢打包票说自家智驾系统是绝对安全的。
有时候，被风吹动的树叶造成的阳光的闪烁，从强光线中快速行驶至建筑物遮挡的阴影下，这些干扰和环境变化都会影响传感器的感知精度。车企也非常清楚这一点，所以现在市面上的智驾系统大多采取安全至上的保守方案，遇到突然影响感知决策或复杂情况可能判断不准时，系统都会提示人工接管。
这也是为什么试驾过很多智驾车型的媒体老师们，嘴上配合着车企说智驾像老司机，手上却愿意自己掌控方向盘的原因。别说智驾还没有达到人们想象的那种智能，就连不知道什么时候系统就突然要你人工接管，这种体验也不会好。
从早期的规控算法到去年大热的端到端大模型，智驾技术的快速迭代让汽车的智能化水平有了质的飞跃，智驾系统已经基本实现 " 能用 " 目标，但要让智驾进化到 " 好用 " 且让消费者 " 爱用 " 的阶段，还需要填平技术实现与安全性之间的鸿沟。
在智驾发展初期，市面搭载辅助驾驶功能的大多数车辆可以认为是 " 凑合能用 " 的产品。当时的智驾系统只是实现了如自适应巡航（ACC）、车道保持以及简单的自动泊车等基本的辅助驾驶功能。但面对复杂路况和突发状况时，系统可能会出现识别错误或响应滞后。
就像余承东所言：" 打电话有网就行，但上网就需要 5G"，若只是具备基本的功能，那智驾只会停留在 " 功能机 " 时代，虽然能勉强满足需求，但远远无法实现高质量、低延时、高安全性的要求。
智驾的安全性始终是技术突破中最为关键的环节。一个 " 好用并安全 " 的系统不仅需要在各种驾驶场景下准确感知和预测，同时还要在应对突发情况时能够快速做出反应，避免意外事故的发生。这就需要智驾系统不仅要具备全场景、实时感知能力，还要能够通过一次次的场景训练最终形成 " 直觉 "。
当前主流的端到端技术路线摒弃了传统的模块化设计思路，将传感器采集到的原始数据作为输入，通过庞大的深度学习模型，直接输出车辆的控制指令，实现从感知到决策的一体化。
比如端到端智驾系统中，摄像头影像直接输入到神经网络模型，经过计算和处理，直接输出转向角度、油门开度和刹车力度等控制信号，无需中间的目标检测、识别和决策制定等独立步骤。通过大量的数据训练，端到端模型能够自动学习到各种复杂的驾驶模式和场景特征，从而在面对未知场景时也能做出较为合理的决策。
智驾系统一旦拥有 " 直觉 "，就会综合分析道路环境全局信息，这让智驾系统在面对人车混流、无保护左转、道路无中线等复杂交通环境时，能够下意识做出规避动作并瞬间预判，像老司机般从容应对。
在强化学习、知识蒸馏、混合专家模型（MoE）等 AI 技术加持下，汽车将不再是执行指令的机器，而是具备认知能力的智能体。
AI 驱动的智能互動系统能够实现跨场景、多模态的人车互动，营造出专属且沉浸式的车内智能环境。通过大语言模型与多模态互動技术，车辆可以理解用户的情感倾向、生活习惯甚至未言明的需求。这种能力使汽车能够主动规划路线、推荐服务，甚至在长途驾驶中扮演聊天伙伴或知识顾问的角色。
车辆的智能互動有两个层次：
第一个层次是简单但响应较快的车机控制操作，比如打开空调、控制车窗、播放音乐之类的语音指令
第二个层次是问一些复杂的问题，包括联网查询天气、附近餐厅推荐、长途规划之类的，这些需要复杂的推理能力，通常需要云端大模型来支持，这也是目前智驾能够形成差异化的应用之一。
从使用习惯和范围看，用户需要的并不是什么都知道的百科全书，而是打破车端内的各个边界，让 AI 大模型成为集中调度中心，能够及时反馈关键信息并协助自己驾驶的全能助理。
由此，互動深度的竞争将取代功能数量的堆砌，消费者为 " 懂我 " 支付的溢价，远高于为 " 功能 " 支付的溢价。
同时，通过与道路系统的融合，车辆可以根据实时环境数据，动态合成虚拟训练场景，使智驾系统在云端完成极端工况的 " 压力测试 "，在进一步保障安全性的同时，完成了系统自我进化迭代。
在智慧道路上，每辆车既是数据生产者，又是系统优化的受益者。通过实时共享道路状态、交通事件、驾驶行为等信息，整个网络形成协同感知、实时决策、自主进化的 " 群体智能 "。这种模式彻底颠覆传统的数据孤岛困境，使智驾从 " 经验积累 " 跃迁至 " 实时进化 "。
这也为汽车产业打开了更深层的竞争维度：从单一功能的竞争转向开放系统生态重构，从工具属性更新为智能生命体，从出行载体进化为连接物理世界与数字世界的关键节点。
智驾是浪花，物理 AI 是大海
十年前，汽车行业的竞争焦点是电池、电机、电控；五年前，车企开始争夺智能驾驶的技术高地，激光雷达、毫米波雷达、摄像头的组合成为兵家必争之地。
但今天，越来越多的人意识到，硬體的竞争终究会趋于同质化，真正拉开差距的，是軟體，是 AI，是数据处理能力。
自 2023 年 ChatGPT 爆火，到如今 DeepSeek 的一夜出圈，AI 已经成为未来中国汽车行业的一个超级变量，其不再只是锦上添花的 " 智能语音助手 "，而是决定智驾安全性、制造效率、供应链优化乃至整车研发周期的关键力量。
AI 正以前所未有的速度改变着汽车行业，有望从根本上重塑汽车的使用模式和市场格局。
根据波士顿咨询研究，2025-2035 年智能驾驶汽车的市场渗透率将从 12.9% 增长到 24.8%，具备智驾功能的汽车市场规模从 420 亿美元增长至 770 亿美元。而从端侧 AI 角度出发，Market.us 预测从 2022 年至 2032 年，全球端侧 AI 市场空间将从 152 亿美元提升至 1,436 亿美元，年复合增长率达 25.9%。其中增长将主要来自工业、汽车以及政府相关产业。
可以预料，未来车企、智驾技术供应商的差距将取决于数据质量与模型优化能力。而如何实现 AI 与物理世界的无缝融合，并围绕 AI 延展出各项能力，比如 AI 生成场景的能力，将决定智驾系统的进化上限，值得每一个车企深入研究。
英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋认为：" 人工智能的发展从感知式 AI，即理解影像、文字和声音，进入到生成式 AI，即创造文本、影像和声音，当前正进入全新的物理 AI 时代。" 这是让 AI 真正理解物理世界的必经之路。
物理世界 AI 是相对数字世界 AI 而言的。相比 GPT、DeepSeek 这类数字世界 AI 运行在封闭可控的环境，并具备较高的容错率，以智能驾驶为代表的物理世界 AI 要在环境开放、高随机性的世界中与车辆、行人、道路、设施等实体发生互動，所获取的数据也都是真实世界的动态实时数据，由于其决策直接关乎生命安全，系统 1% 的误判就有可能发生严重的交通事故，因此人们对于这类系统的失误通常采取 " 零容忍 " 态度，对于安全性的考虑也表现得更为严苛。
当前，AI 与物理世界的结合有两个层次：
第一层是将物理 AI 模型集成在机器人、自动驾驶等自主机器中，帮助自主机器感知、理解并在现实世界中执行复杂的操作；
第二层是运用 AI 能力形成网络效应，创造输出更多高质量数据（构成物理体、物理场等）供模型进行训练，从而将模型能力提升到可以广泛应用于物理世界的程度。
物理世界 AI 的提出有其必然性。一方面，基于互联网上大量文本和影像数据训练的生成式 AI 模型（GPT、Llama 等）在生成人类语言和抽象概念方面已经基本满足需求，但是受其生成规则的限制，对于物理世界的理解有限，因此会出现不符合现实世界规律的 " 幻觉 "。
另一方面，机器无法感知和察觉它们周围的世界，但借助物理 AI，就可以构建和训练自动驾驶、机器人等各类智能体，并与真实世界进行无缝互動并适应各种环境，有利于提高现实世界应用的可访问性和功能性。
物理世界 AI 能够理解三维世界的空间关系和物理行为，因此进一步扩展了生成式 AI，其通过在 AI 训练过程中加入更多真实场景数据，从而实现对物理世界的洞察和理解。
作为物理世界 AI 在交通领網域的重要应用之一，车路云 AI 网络将交通流量、气象条件、道路状况、城市环境等物理世界实时数据纳入模型训练，通过整合车辆、道路、云端等多方数据，可以进行实时分析并为精准决策提供支持，帮助驾驶员和自动驾驶车辆即时优化决策。同时，通过大模型对摄像头视频流进行实时处理，可以为交通管理部门提供精准的交通流量分析预测与动态优化、事故预警、交通信号优化等服务。
如果将智能汽车看作一朵翻腾的浪花，那么物理 AI 则是一片充满无限可能的星辰大海。而这将是汽车产业进入 " 后智驾时代 " 的一个新开端，由智能汽车、智慧道路、云基础设施以及机器人、低空飞行器等智能体组成的实时互動的物理世界 AI 网络，将催生出远超单体智能维度的价值蓝海。
当初乔布斯把 " 苹果电腦公司 " 改为了 " 苹果公司 "，明确了苹果不仅仅是一家电腦公司，也做 iPod、iTunes、iPhone、iPad 等设备，后面更是把 App Store 作为 iOS 生态系统的核心，转身成为一家应用服务型科技公司。亚马逊更是如此，从以电商起家，转型为云计算服务公司，现在变成一家算力公司，本质上已经和最早的商业形态不一样了。微软、谷歌同样如此，早期是軟體、互联网公司，之后提供云端服务，如今已经转型成为 AI 公司。
李想把理想汽车重新定位为一家人工智能企业，认为 " 理想所做的不是汽车的智能化，而是人工智能的汽车化，并推动人工智能普惠到每一个家庭。"
或许数十年后回望，2025 年可以被视为物理世界 AI 的 " 奇点时刻 "。机器开始理解人类的喜怒哀乐、出行工具进化为生活伴侣，这场由 AI 驱动的产业革命，最终将形成一个人类与机器智能共生的新形态。
在那里，道路不再是冰冷的沥青，而是流动的智慧；汽车不再是钢铁机器，而是系统的细胞；出行将不再是简单的生存需求，而是移动生活空间的全新体验。在这个新世界里，最大的商业机会在于：谁率先定义了人与机器智能的共生法则，谁就把握住了连接物理世界与数字世界的超级入口。
这段关于汽车智能化的故事尚未终结，而物理世界 AI 的新篇章已然翻开，一切皆有可能，一切又充满变数，或许这才是科技的迷人之处。
