当前，人工智能正加速从数字世界向物理世界延伸，如何让AI理解复杂的物理规律并做出精准决策，成为行业关注的焦点。自动驾驶作为物理AI最具挑战性也最具商业价值的应用场景，正在迎来技术范式的深刻变革。
2026年9月18日，在2026第四届AI定义汽车论坛上，轻舟智航技术副总裁钱祥隽发表了主题演讲。他指出，我们正站在从无人驾驶迈向更广阔物理AI的历史拐点上，物理AI的第一个大规模商业化应用必然诞生于自动驾驶领域。
钱祥隽表示，真实物理世界充满不确定性，自动驾驶不仅要识别未见过的新场景，更要理解世界并预测其变化。世界模型和强化学习将成为连接数字世界与物理世界的桥梁，是通往通用物理AI的必经之路。基于这一理念，轻舟智航正通过云端与车端的双引擎驱动，加速推动高阶自动驾驶的量产落地与全球化布局。
钱祥隽丨轻舟智航技术副总裁
以下为演讲内容整理：
世界模型和强化学习是通往通用物理AI的必经之路
过去几年，数字世界的AI在数学计算、编程和创作等领域已超越人类，但在复杂的物理世界中，AI的表现仍像个蹒跚学步的类人智能。每一次路口交互、每一段复杂路况都千差万别，自动驾驶系统不仅需要识别未知场景，更要预测其未来变化。物理AI要真正落地，第一个大规模商业化的场景必然是自动驾驶。而要解决上述挑战，世界模型和强化学习是不可或缺的技术支撑。世界模型负责理解物理规律，强化学习则让AI在交互中不断试错和进化，二者结合将成为连接数字AI与物理世界的桥梁，是通往通用物理AI的必经之路。
数据与模型构成物理AI大脑的双引擎
图源：演讲嘉宾素材
物理AI大脑的构建依赖于数据和模型两大引擎，它们相互促进，形成持续自我迭代的闭环系统。世界模型遵循Scaling Law，需要海量真实数据与高质量的生成数据作为基础。轻舟智航构建了完整的物理AI模型体系，分为云端世界模型和车端世界行为模型。云端世界模型作为基础底座，具备高可控视频生成、零样本生成引擎和低成本闭环仿真三大能力，通过自然语言即可生成雪天、雾天等恶劣天气场景，或插入逆行车辆、横穿行人等长尾场景。基于云端世界模型进行强化学习，AI能够拥有防御性驾驶本能，学会避让突然起步的静止车辆，实现防患于未然，持续提升系统安全性。
量产成绩单验证物理AI技术的成熟可靠
技术的深耕最终要交付给客户。目前，轻舟智航的辅助驾驶系统搭载量已超过100万台，量产车型超过40款，服务超过10家车企，实打实的规模落地不仅验证了技术的成熟可靠，也为规模化物理AI数据闭环提供了最强入口。轻舟智航推出了Air、Pro、MAX完整的产品矩阵，覆盖从中算力到大算力的需求。其中，Pro方案基于单颗地平线征程6M芯片的128 TOPS算力，率先实现了大规模量产的城市NOA，将好用的城市智驾普惠至10万级主流市场。而MAX方案采用大于500 TOPS的车端算力，基于世界模型和强化学习统一架构，旨在提供媲美1000 TOPS的越级体验。
极限场景从容应对展现极致主动安全
在面对复杂的交通博弈时，高阶智驾方案展现出如同老司机般的从容。系统不仅能读懂静态道路规则，还能精准理解交警手势、潮汐车道指示牌等动态信息，果断加速避让大车。面对违停车辆或窄路临停，系统能够灵活借道绕行，连续避让非机动车。在主动安全层面，即使在全黑夜间或刺眼眩光下，系统依然能清晰感知并可靠刹停，面对夜间“消失的前车”也能灵活绕行。此外，无人物流是轻舟智航迈向通用物理AI的另一个重要方向。L2++与L4共享一套物理AI技术底座，以载人的安全标准去做载物的服务，使无人物流车能够稳定应对城市道路、颠簸乡道，甚至安全避让突然跑出的小狗和占道摊位。
物理AI没有国界助力全球交通智能化
物理AI大模型不仅服务于中国市场，更具备兼容全球不同市场的潜力。目前，轻舟智航的测试车已在德国慕尼黑、法国巴黎等多个欧洲城市展开路测。基于通用物理AI的方法论，系统能够更好地适应全球不同交通环境，持续向全球车企交付L2++和L4产品。展望未来，轻舟智航发布了全新的使命与愿景，致力于以安全和向善的智能，创造更美好的生活，并立志成为全球领先的通用物理AI公司。无人驾驶是通向物理AI最重要的基石，轻舟智航将继续全力以赴，用更高阶的技术实现超人智能的驾驶体验。
关于轻舟智航
轻舟智航（QCraft）是全球领先的自动驾驶通用解决方案提供商，核心团队拥有深厚的自动驾驶技术研发与量产经验。公司坚持“以安全和向善的智能，创造更美好的生活”为使命，致力于成为全球领先的通用物理AI公司。通过世界模型与强化学习的技术底座，轻舟智航正不断推动L2++高阶辅助驾驶与L4无人物流的规模化量产与商业化落地，让智能驾驶技术普惠更广泛的用户与市场。
（以上内容来自轻舟智航技术副总裁钱祥隽先生于2026年09月18日于2026第四届AI定义汽车论坛发表的题为《从无人驾驶迈向通用物理AI》的演讲。）
