汽车“魂”在何处？AI重塑体验的实战路径
21世纪经济报道记者 郑植文 广州报道
你可曾想过，当人工智能的浪潮从虚拟世界席卷物理现实，你的爱车将迎来怎样的蜕变？汽车产业正站在变革前沿，自动驾驶领域技术路线纷繁复杂，“端到端”、“世界模型”、“VLA”等术语层出不穷，业界对“最优解”的探索却莫衷一是。
在由南方财经全媒体集团指导、21世纪经济报道主办的2025新汽车年度盛典上，南方财经全媒体集团编委会成员、集团客户端编委会执行总编辑、21世纪经济报道编委会成员袁丁主持题为《汽车有“魂”，AI如何重塑用车体验？》的圆桌论坛，邀请地平线副总裁吕鹏、千里智驾首席科学家秦海龙和场景实验室创始人吴声三位专家，穿透技术迷雾，深入探讨AI如何超越工具属性，为汽车注入可进化、可感知的“灵魂”，彻底重塑人类的用车生活。
场景实验室创始人吴声旗帜鲜明地指出，AI驾驶已超越“工具”范畴，正成为一种真实的生活方式，是通向AGI（通用人工智能）的最佳实践。
地平线副总裁吕鹏秉持务实技术观，强调无论概念如何翻新，都必须打好端到端的“直觉基座”，并依靠“软硬结合”实现快速迭代。
千里智驾首席科学家秦海龙从范式演进角度提出，行业突破在于确立数据驱动模式，物理AI的未来在于智能体共享通用底层知识。
这场讨论不仅关乎技术未来，更关乎我们即将迎接的人车共生新生活。
以下是圆桌论坛实录摘编：
袁丁：当AI加速渗透物理世界，自动驾驶领域处在分歧路口。端到端、世界模型、VLA路线，哪条是自动驾驶“最优解”？我们还要等多久迎来物理AI曙光？吴声老师曾提出“AI场景革命元年”，在汽车行业，AI场景如何定义？目前是元年还是新阶段？
吴声：我认为已超越“元年”讨论。智驾从技术概念变为真实生活方式。无论是特斯拉FSD迭代，还是国内小鹏、理想、小米等品牌实践，都让我们切身感受AI与汽车的深度融合。
智能辅助驾驶是通向AGI的最佳实践之一，这点常被忽略。我们定义“新汽车”，“新”在它的进化能力。当通勤路上可实现全程“脱手”，智能泊车成为“回不去”的体验时，AI汽车是具身智能最佳实践。它的本质是成为一种新生活方式。
袁丁：技术路线存在悬念，地平线与千里智驾目前选择怎样的路径？
吕鹏：各种技术路线本质差异不大，核心基于端到端。关键在于相信AI力量——它将分散模型整合进大模型，衍生更高级智能。
打好端到端直觉基座是第一步。我打个比方：不会开车的老教授和会开车但不识字的人，你更愿坐谁的车？理想状态是二者兼备，但驾驶直觉反应是基础。没有扎实底座，再炫酷的技术词只是噱头。
地平线坚持软硬结合，这让我们以“周”为单位实现芯片从回片到上车，远超行业“年”级周期。这种速度优势，能助中国车企快速补齐智能化差距，最终为消费者带来实打实体验提升。
秦海龙：我同意吕总观点。过去十年智驾最大突破并非具体模型，而是确立数据驱动范式。新能源汽车高算力平台和激光雷达等传感器，让我们能收集海量符合模型需求数据，这是一切进步前提。
基于此，千里智驾坚持两点：
通用AI路径：以预训练+后训练结合方式，用类机器人方法解决智驾问题。我们的预训练模型是以视觉为底的多模态模型，因为激光、手势、语音都是重要模态。
模型直出轨迹：我们坚信模型应直接输出控制车辆轨迹，同时生成中间信号与场景解释，替代过去手写规则，让决策过程更智能、可理解。
袁丁：吕总比喻生动。业界对VLA路线有争议，语言是否是转化行动的必要桥梁？
吕鹏：语言在训练中更像辅助项，非决定项。它对提升模型推理能力有帮助，但前提是直觉反应基座必须扎实。
技术演进中，前50%收益易获取，但后50%收益能否拿到，以及新维度引入的新问题能否解决，才是真正挑战。特斯拉每一步走得扎实，在引入端到端前，它花很长时间提升感知精度。我们必须把每一步基座打牢，避免技术词堆砌无法转化为用户可感知体验提升。
袁丁：智能汽车被认为是AI进入物理世界的绝佳载体。请三位预测物理AI未来前景与趋势。
吴声：未来，汽车是“移动智能空间”。思考物理AI需场景驱动思维。中国复杂路况是AI算法优化“场景富矿”。OTA升级也应是“场景OTA”，非泛泛功能更新。
终极思考是：这辆车能否代表“我”？它应承载我的美学、效率观和生活方式。车与外部的社交（如V2G能源流转）也将成为一种生活方式。物理AI未来是达成“新的和谐”，实现人机共生。悲观者或许正确，但乐观者才会成功。
秦海龙：目前物理AI未到大爆发时，但处于重要节点。历史上每次技术变革都伴“对抗与统一”。现在，无人车、机器人等不同形态智能体看似不同，但它们共享通用底层物理知识，如重力、避免碰撞等。
当行业不再过分关心智能体外在形式（是车还是机器人），而是聚焦所有智能体内部那套深入一致的通用知识时，才是物理AI真正爆发时刻。
吕鹏：这是激动人心的时代，AI可能是人类主导的最后一次科技革命。但我们也需保持耐心，机器人发展现状很像2015年智能驾驶：百花齐放但市场未清。
实现通用人工智能，还需计算平台和算法的数代升级。一旦辅助驾驶迈向真正无人驾驶，物理世界的AI能力就会迅速构建。我对未来乐观，但这不会在明天发生。通过硬件、软件的持续升级，人工智能将深入各行各业，成为每个人的得力助手。
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