智驾行业，从不缺时髦词汇，各种流行词每隔几个月就出现，但核心的命题网上配资可信吗，其实一直没变过——不是“这个技术能不能做”，而是“到底往哪条路走”。
在WAIC的演讲里，陈奇开宗明义地指出，物理AI不是营销造出来的概念，对智驾而言，物理AI就像AGI之于大模型公司，是绕不开的目标。
这一判断的底层逻辑在于，过去的智驾系统，本质上是在教机器“看路”——识别车道线、红绿灯、前车距离，做的是图形识别。
这种“感知+规控”的范式，对目标的识别很好，但对规则以外的事物，比如突然跑出来的动物、路边的水坑等，避障能力很弱。
L3及以上高阶自动驾驶，要求的是教机器“理解”：理解三维物理空间的布局，而不是跟着标线走；识别周围物体的动作意图，而不是把周围一切都抽象成“方块”；读懂交警手势、听懂乘客指令、理解临时路牌，而不是在图形层面做模式匹配。
这正是物理AI的核心能力边界。
它要求AI具备对真实世界三维空间、动力学规律和交互规则的深度理解，能在真实物理环境中，自主感知、规划、决策、执行。
过去几年，行业主流已经从高精地图转向端到端，覆盖大部分L2场景，但目前的端到端，本质上还是模仿学习。陈奇打了个比方，“就像在驾校训练后，考试拿到了高分，却不能保证能上路，迈不过L3、L4那道鸿沟。”
千里认为，跨越鸿沟的关键，在于通用智能。引入具有“通用表征”能力的世界模型，建立“万物通识”；同时依靠大语言模型，来提升系统的因果逻辑和主动决策能力。
具体解法上，千里采用的是“数据+认知”双轮驱动的做法。即在已有端到端数据飞轮的基础上，再构建一个通用智能的认知飞轮。当两个飞轮一起转起来网上配资可信吗，全链路模型化，才是真正面向L3、L4的解法。
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