科技虎嗅·巨潮WAVE··AI 生成
物理AI重塑智驾
本文深入分析了2025-2026年智能驾驶行业从端到端、VLA到世界模型的技术演进路径，并提出物理AI是下一阶段的核心驱动力。作者整合了多家车企（特斯拉、小鹏、华为、理想）和供应商（Momenta、黑芝麻）的技术路线选择，指出行业共识已从“VLA与世界模型二选一”转向“VLA+世界模型融合”方案。文章不仅梳理了技术迭代逻辑，还揭示了物理AI竞赛的本质已从硬件堆料转向基座模型和数据积累。适合关注自动驾驶、人工智能产业和技术决策的深度读者，有助于理解智驾技术当前所处阶段及未来竞争焦点。原文 ↗原文 ↗
核心观点
- ▍物理AI浪潮正在重塑智驾，其核心是从“端到端”技术路线进一步演进为“VLA+世界模型”的深度融合，这将推动行业从“机器模仿人类”向“超越人类智能”的驾驶模式迈进。
- 01特斯拉在2024年3月推送FSD V12，首次实现将感知、决策与控制整合为单一神经网络模型，移除了30万行手写代码，开启了端到端技术的大规模应用。
- 02华为车BU CEO靳玉志倾向于WA（世界-动作）路径，认为VLA像“背题库的学生”，在复杂场景下容易失效，而世界模型才是终极方案。
- 03Momenta坚定选择世界模型路线，其CEO曹旭东认为VLA的训练侧重点（语义）与自动驾驶的实际需求存在偏差，导致“好钢没用在刀刃上”。
- 042026年特斯拉FSD V14集成xAI的Grok大模型，并利用世界模型进行数据生成与闭环仿真，这一举动改变了行业认知，推动了VLA+世界模型融合方案的共识形成。
- 05小鹏在CVPR 2026上明确表示，VLA与世界模型并非二选一，而是共同构成其物理世界基座模型X-Mind的两大支柱，将预测性世界模型内嵌为VLA的视觉思维链。
- 06华为在2026年宣布乾崑智驾研发投入将超180亿元，未来5年计划再投入700亿元用于AI算力提升，其算力规模在29个月内实现了21倍增长。
反方 / 局限
- — 文章指出，目前所有智驾系统距离真正的物理AI终极形态还相去甚远，核心瓶颈在于世界模型需要巨量的真实世界数据，而即便是数据量全球第一的特斯拉，也仅有100亿英里（约160亿公里）的累计行驶里程。
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