物理AI成AI最大增量 智能驾驶表征升级加速

时间：2026年08月07日 19:11:48 中财网

　　信息显示，智能驾驶技术正快速从传统目标识别转向空间级理解和潜在状态预测。特斯拉采用BEV路线，小鹏、华为、理想等企业积极布局，多家公司均在推进从原始像素到Occupancy、多模态Token再到潜在状态的表征演进路径。

　　
　　一份研报观点认为，物理AI与数字AI存在根本差异，前者需先构建三维物理空间的可学习表征，这成为核心工程门槛。研报指出，世界模型通过自监督预测未来状态、生成场景等方式，能有效解决物理世界标签稀缺问题，推动形成统一表征。

　　
　　研报认为，多种表征方式将长期并存，BEV、矢量化网络、占用网络和潜在空间分别服务感知、预测、仿真及规划不同层次需求。竞争壁垒正从单点感知精度前移至如何将物理世界嵌入可预测的潜在空间，具备世界模型能力的企业有望建立显著优势。

　　
　　研报指出，数字AI底座模型路径已较为清晰，但难以完成物理世界的建模闭环。而物理AI有望成为物理世界的主要AI解决方案，在当前AI发展阶段构成更大的增量方向。智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景，相关技术突破将为产业链带来重要发展机遇。