2026年以来，智能驾驶行业的叙事主线悄然变化。头部玩家的重心，正从"提供智驾方案"快速转向"构建物理AI底座"。

目前，小鹏、华为、德赛西威、福瑞泰克、Momenta、卓驭等核心厂商，在最新技术迭代与战略落地中呈现出高度统一的发展共识：不再局限于车载智能驾驶单一场景，全力布局一套可横跨智能汽车、无人运载工具、通用机器人的全域智能底座。

集体转向背后，是一个正在呈现的万亿级市场风口。数据显示，全球广义具身智能市场已开启万亿赛道增长周期，而智能驾驶、具身智能机器人是最先实现技术落地、商业跑通的两大核心主线。其中，仅中国市场，智能驾驶解决方案规模预计2030年逼近5000亿元，具身智能机器人同期也将站上1500亿元量级。

将车上跑通的智能体系，复用和延展到机器人、无人车、飞行汽车这些更广阔的物理世界。这不是话术升级，而是一次产业版图重构。

01

头部玩家已经抢先卡位

2026年以来，头部企业基于自身技术积淀，走出了差异化的物理AI底座搭建路径，快速抢占行业核心卡位。

不久前，小鹏宣布第二代VLA大模型智驾版本升级，并已经迁移到集团机器人身上。在小鹏看来，汽车是目前最成熟的物理载体，这套"理解、预测、决策"的能力已经可以复用到Robotaxi、机器人和飞行汽车。

而华为走的是平台路线。乾崑智驾ADS搭载量已破190万，底层是CloudRobo具身平台，由生成、规划、执行三大模型加端边云协同构成，盘古世界模型同时支撑智驾与机器人，目前已覆盖30余家厂商、20多个行业，研发降本超过70%。

福瑞泰克则基于五位一体全栈AI体系，包含软件（车规级基础软件+全栈算法）、硬件、AI大模型赋能、数据闭环、工程化五大模块，实现了跨场景复用的迁移性。资料显示，福瑞泰克基于底层"软硬数模工"复用率能做到95%，适配一款新车型几乎不用重做。福瑞泰克的技术迁移与场景复用路径已经十分清晰，从乘用车、商用车智驾起步，延伸到Robotaxi、Robotruck，再进无人物流和机器人，据了解，该公司的Robotaxi与物流车项目已经在快速推进中。

今年北京车展期间，卓驭科技发布了首个面向移动物理AI的原生多模态基础模型。该系统中搭建的ego-centric数据体系，除了智驾数据，还把无人机、机器人、手持云台等移动物理世界的数据一并纳入，黄金数据集计划从2026年约2亿clips，涨到2028年15亿。工程落地方面，不到两个月，其已经基于同一个模型将乘用车NOA的核心能力迁到了商用重卡。资料显示，目前其已经拿下重卡7大头部品牌，同步布局城配物流与Robotaxi。

不同于多数企业聚焦软件模型迭代，德赛西威主打硬件基座+软硬协同的工程优势，补齐了物理AI落地的硬件短板。

德赛西威的核心产品AI Cube是一套面向真实物理世界的端侧实时智能基座，直接做成机器人能用得上的"大脑硬件"，这不只是打造了一个"算力底座"，更是把Tier1软硬协同、"量产工程化"和全栈能力全面赋能，形成了一个“硬件可插拔、软件可无缝演进”的模块化架构，帮助开发者在一个版本上完成的应用适配可向下兼容或向上无缝迁移。

据了解，德赛西威AI Cube构建了Entry、Standard、Premium梯度化算力矩阵，覆盖从轻量化服务机器人到高阶具身智能体的多样化需求，从几十亿到最高200B参数的模型均可实现端侧承载。目前，该端侧智能底座已经获得多家头部车企前装定点，并且在机器人领域实现规模化量产交付。

综合来看，"世界基础模型"+"端侧工程化落地"是物理AI智能底座的两个核心支点，而行业护城河已形成两大核心壁垒：一是数据飞轮优势，依托汽车百万级量产数据先行验证，再平移赋能机器人等新场景；二是车规级系统工程能力外溢，以严苛的车载量产标准，保障全域物理AI终端的稳定落地。

这也意味着竞争规则将发生变化，以前比的是谁的NOA更好用、拿了多少车型定点；现在比的是谁的底座能跨场景跑通、谁的工程化能力能全域复用。谁先把底座做厚，谁就握住了那张通往物理AI的门票。

02

从汽车到物理AI世界，复利效益巨大

从智能汽车向物理AI全域拓展，本质不是简单的场景延伸，而是一场依托底层技术同源、能力复用、复利增长的产业价值重构。

业内人士一致认为，智能驾驶是物理AI庞大产业版图中最先落地、最成熟的应用场景，其背后整套可复用、可验证、可迭代的底层AI体系，是支撑机器人、无人运载等多赛道爆发的核心根基。

相较于其他尚处于起步阶段的物理AI终端，乘用车凭借百万级量产规模、全场景复杂道路验证、严苛的车规级标准，沉淀出一套高可靠、高安全、可迁移的技术体系与工程化体系，这也是行业玩家跨界拓展全域物理AI的核心底气。

从ADAS辅助驾驶、高阶NOA智驾，延伸至Robotaxi、无人重卡、城配物流车、通用机器人等多元场景，所有新赛道均可复用成熟的车载技术栈，无需从零搭建体系，彻底打破了单一场景技术孤岛的局限。

这套通用智能底座带来的核心价值，是行业梦寐以求的一次投入、全域受益复利效应，落地红利体现在产业全链条。

供应链层面，车载智驾与各类物理AI终端核心供应链高度重合，企业无需为新场景重新搭建供应链体系，大幅降低供应链搭建与运维成本；

研发层面，成熟的全栈技术、算法模型与工程能力可直接迁移，规避了新兴场景的技术试错成本，大幅压缩研发周期、降低高额研发投入；

落地层面，经过车规级严苛验证的软硬件体系，具备极强的稳定性和适配性，能够快速适配不同物理终端，实现高效规模化落地。

头部企业的落地成果，直观印证了底座复用的极致性价比与长期复利价值。福瑞泰克的"软硬数模工"复用率能到95%，新车型适配几乎无需重新开发，实现轻量化、低成本快速落地；

而卓驭凭借统一的原生多模态基础模型，仅用两个月时间，就从乘用车NOA高阶智驾能力迁移至重卡场景；

依托硬件可插拔、软件可迭代、版本可兼容的模块化设计，德赛西威AI Cube实现了一套标准化硬件基座适配多类物理终端，开发者一次适配可全域迁移、向下兼容，大幅降低跨场景硬件适配、二次开发与系统调试成本。

足以可见，底座通用化程度越高，技术迭代的边际成本就越低，每新增一个场景，都能持续叠加前期的技术、数据、工程化积累，持续放大产业复利。

不过，需要指出的是，物理AI难点不是做个Demo，而是在真实世界里安全、稳定、规模化地跑起来。模型能力要真正落到现实，必须有一套经过车规级验证的硬件载体，统一的车规级域控和感知硬件，让基础模型稳定、可靠地落到不同的移动载体上。这也是车企、头部智驾方案商与Tier1厂商独有的核心硬实力，是纯算法、互联网跨界玩家难以逾越的行业门槛。

与此同时，一旦在真实道路场景上大规模量产，产生的数据会持续反哺模型，进一步拉大"多垂类数据积累加上量产经验"的差距。这意味着，先跑通的玩家飞轮效益会更明显。

长期来看，一个相对清晰的趋势正在逐渐呈现出来：未来三到五年，行业大概率从"百模混战"走向"少数底座收敛"。在这个过程中，谁能先把这套底座做厚、做通、做进更多场景并落地，谁就握住了物理AI时代的入场券。