2026年上半年，物理随着国内头部科技企业密集发布基于世界模型、爆火VLA（视觉-语言-行动模型）及强化学习的智驾核心技术，自动驾驶行业正式跨越“端到端范式”，技术局迈入“物理AI范式”的迎终全新阶段。当前，物理各家技术路线呈现高度趋同态势：普遍强调世界仿真模型与强化学习的爆火核心地位，并高度重视VLA在车端落地中的智驾关键作用。

文丨智驾网 元霸
编辑丨浪浪山与明知山

2026年行至年中，技术局中国智能辅助驾驶领域呈现出“功能普惠”与“体系进化”双轮驱动、迎终加速演进的物理态势。

城市NOA（导航辅助驾驶）下沉至10万级家用车已成为行业共识，爆火百万级量产交付规模成为智驾玩家的智驾核心竞争指标。例如，技术局轻舟智航继华为乾崑之后，迎终成为第二家NOA量产突破百万大关的自动驾驶公司。数据显示，国内L2+辅助驾驶功能渗透率已达68%-69%，几乎全覆盖所有新能源车型及主流燃油车。

智驾底层技术亦在快速迭代。目前，端到端方案虽已是高阶智驾主流，通过数据驱动和模型架构升级提升了系统的拟人化能力，但随着城市NOA规模化落地，行业需求正从“功能炫技”转向“长期用户价值”。这要求系统具备更高的安全性与可靠性，因此，构建“物理世界AI大脑”的新范式成为行业共识。

以世界模型和VLA多模态统一模型为代表的物理AI，已成为端到端架构升级的全新范式，也是头部企业竞相投入的技术高地。全球物理AI基础设施巨头英伟达推出了“世界模型 + VLA + 数字孪生”三位一体的全栈解决方案；特斯拉则为纯视觉端到端路线构筑了VLA+世界模型的底层物理AI能力。

国内方面，理想、小鹏正在构建各自的“世界模型+VLA”物理AI架构；华为乾崑坚定践行世界模型理念；Momenta推出基于强化学习的世界模型方案；轻舟智航打造了“世界模型+强化学习”的统一物理AI架构；卓驭则致力于构造基于原生多模态的移动物理AI方案。

至此，2026年下半年，自动驾驶将迎来“物理AI”技术范式的大爆发。

01. 为什么物理AI是自动驾驶的“最终解”？

过去数年，自动驾驶研发核心聚焦于“解决单一行驶任务”，感知、预测、规划模块独立，导致在复杂极端场景处理及跨城市路况泛化上难以取得实质性突破。

2022年后，随着端到端技术范式成熟，自动驾驶将感知、预测、规划任务全部模型化并整合至单一神经网络中，极大提升了模型能力上限，优化了规控响应速度与系统泛化能力。

2024年以来，伴随AI大模型爆发及多模态技术成熟，行业共识转向：AI技术必须从数字世界深入物理世界。自动驾驶领域随之引入VLA（视觉-语言-行动模型）与WM（世界模型）技术。

世界模型在自动驾驶中扮演三重角色：

1. 渲染器：构建强大的仿真引擎，生成符合真实物理环境的合成数据，解决数据稀缺问题。
2. 仿真器：准确预测物理环境中参与物的运动状态与轨迹，真实还原物理运动规律。
3. 规划器：根据世界实时变化决定自车行为轨迹，具备行为意图推理、物理规律理解及常识推理能力。

世界模型的构建与训练主要在云端完成，依赖海量算力与数据，通过强化学习算法进行无数次环境学习与行为博弈，不断提升“规划器”能力。同时，模型需轻量化部署至车端，实现“感知-预测-行动”的一体化推理，达成类人甚至超人的驾驶体验。

VLA模型则利用LLM（大语言模型）掌握的世界知识来实现规划与控制，旨在解决端到端算法“黑箱不可解释”的难题。

尽管LLM掌握了海量人类知识（包括驾驶知识），但其知识压缩是稀疏的，将感知信号转化为文本Token可能导致对物理世界稠密信号（如路边滚出的足球、动物行走等）理解不足。

简言之，语言并非驾驶的决定性因素。动物无需语言即可灵活行动，人类掌握驾驶技能更多依赖对物理世界行动规律的经验积累。然而，掌握语言知识（理解符号与语义）能让驾驶员适应现代交通环境，实现“正确”驾驶。因此，语言模型虽非自动驾驶的关键核心，却是不可或缺的辅助要素。

2026年上半年，国内头部企业纷纷发布基于世界模型、VLA、强化学习的物理AI方案，标志着行业从“端到端范式”正式迈向“物理AI范式”。各方案趋同，均强调世界仿真模型、强化学习及VLA车端应用的重要性。

物理AI被视为实现自动驾驶终极目标的“最终解”。轻舟智航推出的“世界模型+强化学习”物理AI统一架构，成为本轮技术变革的典型标杆。

02. 自动驾驶物理AI的“轻舟范本”

2026年4月北京车展上，轻舟智航正式发布统一的通用物理AI架构，构建“云端+车端”统一技术底座，同时支撑乘用车L2+城市NOA与L4自动驾驶两大产品线，解决了高低阶智驾研发体系割裂的行业痛点。

具体架构分为两层：

• 云端世界模型：搭载世界仿真引擎与安全强化学习，具备高可控视频生成、零样本场景生成、低成本闭环仿真三大能力。通过生成基于运动模拟的交通流、障碍物难例、高危罕见场景及恶劣天气零样本数据，云端模型能以低成本、高保真方式生成海量“长尾场景”，为AI提供近乎无限的训练机会。
• 车端世界行为模型：采用“世界模型+强化学习”架构，以世界模型为主干，实现感知到决策的全链路模型化。该模型可实时预测行人、非机动车及机动车的动态，提前执行减速、避让、绕行操作，将被动避险升级为主动预判风险。

2026年下半年，行业将启动物理AI方案的量产上车进程。轻舟智航计划实现基于超500TOPS算力的城市NOA方案量产。该方案采用“世界模型+强化学习”统一架构，大幅提升复杂及罕见场景处理能力。轻舟认为，世界模型上车的核心在于模型轻量化，关键在于算法优化而非单纯硬件堆料。

智驾安全：物理AI的核心价值

智驾安全始终是高悬行业的“达摩克利斯之剑”。传统解法包括增加感知、算力、规则冗余，但这会推高成本；另一种路径是通过算法、工程及架构创新，利用物理AI构建更强大的“智驾AI大脑”。

轻舟智航CEO于骞指出，人类驾驶虽存在盲区，但凭借强大大脑仍能安全行驶。世界模型等物理AI技术正是构建更强智驾安全的关键。

• 技术层面：依托“世界模型+安全强化学习”，智驾系统可在虚拟空间遍历上万种极端危险场景，持续优化避险逻辑，掌握极端场景应对经验，从底层算法保障系统安全性，实现大规模智驾安全兜底。
• 商业层面：智驾安全的首要价值是降低事故损伤，其次是为用户带来实际经济收益——即降低保费。于骞预判，成熟的高阶城市NOA车辆长期保费有望较普通车辆降低50%。

2026年下半年，我们将见证物理AI技术的加速落地。这一进程不仅体现于新车型参数，更融入每一次智驾开启的丝滑体验，并最终转化为智驾安全提升带来的实际收益。

这是物理AI技术变革带给智驾行业无比确定的稳定预期。

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