10月26日，第八届智能驾驶大会暨2026环秀湖物理AI产业发展推介会在苏州相城举行。与上一届聚焦车路云一体化、智能驾驶出海和无人驾驶商业化不同，本届大会的讨论边界进一步从智能驾驶向物理AI延伸，世界模型、强化学习、端侧智能、虚拟仿真、Robotaxi之外，机器人、低空飞行器等不同形态的物理智能出现在同一场大会上。
这一议题变化背后是智能驾驶行业正在面对的新问题。一方面，高阶辅助驾驶已进入规模化上车阶段，Robotaxi开始从技术验证走向运营和商业化；另一方面，当AI进入汽车、机器人、飞行器等物理设备，如何获取足够数据、如何训练和验证模型、如何降低开发成本，以及如何保证系统在真实世界中的安全性，成为新的技术难题。Momenta、曹操出行、面壁智能等企业以及高校和科研机构的嘉宾，从世界模型、强化学习、端侧大模型、虚拟仿真、车路云和物理AI基础设施等方向给出了判断。
中国工程院院士、清华大学车辆与运载学院教授李克强认为，汽车智能化已进入大规模应用和商业闭环阶段，当前首要问题是智能驾驶系统安全。仅依靠单车传感器和计算能力存在物理边界，高级别自动驾驶需要向车云协同、车路云一体化演进。他将产业瓶颈归纳为三类：部分产品定义与国家、国际标准存在偏差；高安全、高可靠自动驾驶关键技术仍待突破；行业投入与商业产出不匹配。技术层面，感知能力仍有边界，AI模型训练数据仍不完整，大量系统采用“烟囱式”架构导致开发门槛高、复用率低、验证周期长。目前车路云一体化方案已进入产业化验证，北京、重庆等城市正开展车企协同开发，今年已有7家车企推进相关应用，中国一汽已公布量产导入。
欧洲科学院院士、清华大学车辆与运载学院教授曲小波表示，物理AI正推动数字孪生从映射和监视现实世界走向理解、推演并实时控制现实世界。其团队相关国家重点研发项目重点解决具有泛化能力的数字推演、将推演时间压缩至100毫秒以内、建立数字端与物理端互操作机制以及降低末端执行误差等问题。应用层面，团队与奇瑞合作开发了自主巡航复合翼模块化飞行汽车；需求响应公交已在湖南株洲职教城常态化运行18个月，当地约10万名师生中超过50％注册使用，平均单次成本约2元，对比出租车约9.16元。
汤元科技CEO任冬淳介绍了Yootta WorldLoop世界模型，这是一套面向智能驾驶和物理AI的虚实融合闭环训练与评测系统，覆盖数据采集、数据生产、算法训练、算法评测、真机验证和数据回流。其3D资产除几何和颜色信息外，还加入质量、摩擦力、弹力和材质等物理属性。任冬淳表示，通过真机采集1000条抓取数据总耗时超过1000分钟，采用GPU并行仿真可将同等规模的数据生产和训练缩短到数分钟至十几分钟。目前Yootta已与尚品宅配开放500套家居场景，下一阶段计划构建5000个虚实对应场景，发布100万个真实资产、500万小时合成数据，并适配约50款机器人硬件本体。
曹操出行CEO龚昕认为，AI时代出行行业的竞争正从流量入口转向一体化供给能力。曹操出行提出RoboX战略，希望把网约车、出租车、巴士、低速物流车、货运卡车和eVTOL等移动能力统一封装成可被AI Agent实时调用的服务，并由Robo OS连接线上AI Agent与线下移动载具。目前曹操出行Robotaxi已覆盖六座城市。
从一辆车的自动驾驶到机器人、低空飞行器以及城市交通系统，不同技术路线正在回答同一个问题：AI如何从数字世界真正进入物理世界，并形成可规模化运行的产品。智能驾驶正在成为物理AI最早进入现实世界的一块试验场，而数据、仿真、训练与安全验证能力的成熟度，将决定这一进程的推进节奏。
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