谁有资格定义AI汽车：物理时代下的产业分化与用户鸿沟

2026年世界人工智能大会上，具身智能首次与智算并列为核心板块，物理AI、世界模型、智能体取代了往日的芯片算力与感知参数，成为会场高频词。行业焦点也从「技术验证」转向「规模化商用」，但喧嚣之下，AI汽车在产业端的高歌猛进，与消费端的用户沉默之间，正横亘着一道难以填平的信任鸿沟。

物理AI成为车企新叙事

自2026年初英伟达CEO黄仁勋点明物理AI趋势后，几乎所有国内智驾企业都在拥抱这套叙事。文远知行发布物理AI认知大模型WIIT，以「物理事实建模」替代传统像素识别；小马智行推出世界模型2.0，通过可微分世界模型将训练效率提升一个量级；九识智能成为全球首家实现L4无图方案量产的企业，部署周期压缩至一天。Momenta更以「物理AI第一股」身份亮相港交所，首日市值突破700亿港元，国内第三方城市NOA供应商市场占有率达65%。

车企的战略分化随之加剧。新势力阵营将AI上升为定义公司身份的核心：蔚来李斌提出「现在的汽车公司，必须成为AI公司」；理想李想判断2026年是成为AI头部企业的「最后上车时间」；小鹏则把公司定位升级为「面向全球的具身智能公司」。传统自主品牌则选择另一条路径——比亚迪发布「璇玑」架构，吉利构建「整车通用大脑」，长城成立人工智能实验室，将AI作为打通智驾、座舱、动力域的工具，走「整车智能」路线。

舱驾融合与算力竞赛

大模型上车正在重新定义「车」。吉利联合阶跃星辰推出超级智能体「超级Eva」，试图把语音交互从「一问一答」变成「一句话办事」；比亚迪、小鹏、理想各自发布自研车载全域大模型，把座舱、智驾、车路协同统一纳入同一个模型。据不完全统计，过去一年已有超30个大模型上车，火山引擎搭载豆包大模型的智能汽车已超700万辆。

舱驾割裂难题出现新解法。火山引擎于4月发布基于代理式AI架构的汽车AI解决方案，尝试通过一个AI大脑打通车控、导航、智驾等关键功能域。但其副总裁杨立伟也指出，智驾模型推理要求10至48赫兹每秒，而座舱模型1至2赫兹即可满足交互，强行同芯片运行并不务实。德赛西威高级总工程师彭学明认为，2000TOPS已是AI原生L3的基础门槛，未来需求或提升至6000TOPS以上。

长安汽车党委副书记谭本宏透露，长安今年在智算中心算力上的投入约30亿元，并提出「一脑多体」构想——如果大模型能开车，它是否还能做点别的事，能否成为机器人。长安已注册机器人子公司。

千亿投入背后，用户信任缺失

产业端的热情与消费端的冷淡形成强烈反差。麦肯锡《2026中国汽车消费者洞察》显示，69%受访者视城市NOA为标配，近九成看好2035年可实现L4。工信部数据显示，2026年以来搭载组合驾驶辅助功能的乘用车新车渗透率已达70%，城市NOA车型渗透率超30%。

然而东吴证券调研显示，仅31%车主经常使用城市NOA，20%明确「不敢用」，超70%极少或从未启用。文远知行CEO韩旭直言，美国加州特斯拉车主的自动驾驶里程占比已达98%以上，而国内最强系统约在30%—40%，差距本质在于真实路况下的可用性与可信赖度。华为智能驾驶解决方案产品线总裁李文广同样指出，多数标榜「高阶智驾」的产品存在严重宣传溢价，无接管里程仅数百至数千公里，而行业真正的准入门槛是数十万公里零安全事故。

智驾经验能否迁移至具身智能

智能驾驶赛道的估值天花板正被触碰，行业集体转向物理AI以求突破。过去两年，国内智驾领域近40位核心高管及技术骨干跨界进入具身智能，部分企业在招聘世界模型研究员时，甚至将「不要智驾背景」写入岗位要求。

轻舟智航相关负责人分析，自动驾驶与具身智能的技术范式本身没有本质差异，都是数据驱动；但根本差异在于，智能汽车处理的是连续低维动作空间，环境规则相对明确，而具身智能要处理离散高维的动作空间，任务复杂度更高。卓驭CEO沈劭劼指出，2026年之前端到端方案通用能力达到70分，经少量泛化后可达到90分，但跨垂类适配成本高昂，公司已发布原生多模态基础模型，试图实现零数据知识迁移。小鹏汽车董事长何小鹏则预计，未来三到五年内L4乃至L5将实现落地，高等级智驾与普通L2的体验差距将拉开10至1000倍量级鸿沟。

Momenta创始人曹旭东预期公司将于2028年实现盈利，并计划将部分利润投入家用场景的具身智能业务。从智驾向具身智能的跳跃，必然需要一个比资本叙事长得多的周期。能跑通技术、资本之后，进一步跑通人与机器之间最基础信任关系的企业，才更有资格定义AI汽车的下一个十年。