2026世界機器人大會落幕，誰在物理AI賽道搶跑？

物理AI的賽點時刻，是建立人機協同的信任。作者丨倪 萍 編輯丨王瑞昊 過去幾天，北京亦莊經歷了一場機器人的狂歡。約6萬平方米的展館內，上千臺形態各異的機器人忙著做菜、打球、遞咖啡、分揀快遞，甚至還有專門鏟貓砂、處理貓毛的“機械鏟屎官”。從工廠到家庭，從生產到生活，硅基生命體們在每一個細分場景中賣力展示著解決現實問題的能力。由此可見，具身智能的敘事焦點，正從“表演特技”加速轉向“實景作業”。2026世界機器人大會首次設立採購日，專業買家攜需求清單進場，供需直接對接，現場銷售額累計突破2億元。

黃仁勳所描繪的物理AI世界正快速到來：AI跨出屏幕邊界，通過各式各樣的物理“身體”，直接參與並改變人類生活。這意味著更快的交付速度、更廣泛的場景覆蓋，以及更低成本的商業閉環。然而，眼下的人形機器人、輪式機器人跨過量產門檻仍需時日。有能力率先實現人機深度協作圖景的，很可能是AI汽車。在2026世界機器人大會火山引擎具身智能技術與應用論壇上，AIVA總裁、產品經理李博給出了一個判斷：物理AI這條賽道，最終比拼的或許不只是模型有多強大、硬件有多靈巧，而是它能否與人之間，構建起一段真實可感的信任關係。在這一點上，AI汽車有著更大的優勢。

01當汽車成為AI走入現實的先鋒入口AI從數字世界跨入物理世界，正在成為新一輪競賽的焦點。機器人是這條路上的重要探索。工業和信息化部副部長辛國斌在開幕式上說：“智能機器人作為人工智能從數字世界走向物理世界的重要載體，正在以前所未有的速度賦能千行百業。”但湧現的另一面是，機器人大規模落地仍需跨越重重難關。大模型可以在數字層面理解文本與圖像，卻受限於交互數據的匱乏，在物理世界仍未真正形成閉環；跨環境、跨任務的泛化能力不足，制約著穩定、批量的生產與交付；靈巧手等關鍵零部件則面臨高成本、難量產、低良率的困境，供應鏈難以通過規模化實現降本。重重挑戰之下，機器人真正走入現實尚需時日。

而新能源車經過上半場動力競賽的充分洗禮，已具備成為物理AI入口的成熟條件。車內，端側算力躍遷推動主流智駕芯片整體突破500 TOPS，算力成本持續下降；大模型通過壓縮蒸餾，以10億級參數規模高效上車，用戶的交互體驗正在被持續革新。汽車與AI兩大產業的交匯轉型，疊加算力、模型、生態的日漸完善，正在將汽車推向AI時代。在2026世界機器人大會火山引擎具身智能技術與應用論壇上，AIVA總裁、產品經理李博認為，汽車是物理AI當下最重要的“身體”之一。這一判斷，源於汽車具備多數AI終端難以比擬的先天條件：第一，充足的能源底座。

汽車擁有的幾十到上百度移動電站，足以支撐本地大模型的實時部署，實現低時延響應；同時，大量數據可在本地處理，更好地守護隱私安全。第二，完整的感知與執行體系。車內的攝像頭、麥克風、雷達等傳感器，與座椅、空調、燈光、底盤等執行部件，共同構成AI的眼睛、耳朵與手腳，實現融合感知輸入與物理執行的無縫銜接。第三，不可替代的長期共處場景。通勤路上、接送家人、週末出遊，人們總要置身車內，與車輛共度一段時光。以數年的使用週期來看，汽車能夠與人形成高頻、週期性、多場景的深度陪伴。可以預見，當AI藉由汽車獲得物理形態，它便不再只是一個交通工具，而是物理AI走進現實、與人長期共生的“身體”。

02“AI定義汽車”的理念下汽車要有鮮活感這種思考之下，AIVA汽車與其他新能源汽車有了本質分野。李博用一句話概括其造車理念： “AI定義汽車，先有AI，再有車。” 傳統車企轉型AI，往往是在既定硬件上疊加智能功能，兩者協同難盡其效。而AIVA決心重構造車邏輯，先要想明白，AI該如何理解人、陪伴人、構建信任，再讓整車從這份對人的理解之中生長出來。競爭的主戰場，由此從工廠裡的硬件製造，前移到了AI對人的理解深度上。李博舉了一個例子。研發過程中，團隊曾圍繞一個爭議激烈的問題展開討論：原本車燈的位置，要不要裝一塊屏幕？

團隊中，有人認為，這是不務正業，因為大燈就是為了照明而存在；也有人認為，這是一項非必要的支出。但討論到最後，李博及研發團隊堅持了這個設計，並且將它命名為“靈動光眸”。原因很簡單：一臺車的“眼睛”，天然就在大燈的位置上。這雙眼睛的每個表情，就應該是AI對感知到的信息的自然回應。它不能是依靠預設程序去“表演”，而應是真正看見、理解當下場景之後，做出的反饋。“我們要打造的是一個生命體，生命體需要表達和交互。就像人與人溝通的時候，往往都是先看眼睛”，李博在演講中說，“這雙 ‘眼睛’，並不是為了博眼球，刻意設計，而是從生命體交互的角度，它本就該存在。

”簡而言之，AIVA想要塑造的並不是一臺單純的汽車，而是一個具有鮮活感的物理AI生命體。這份鮮活感，最終指向的是對用戶需求的深度契合。此前AIVA品牌發佈會上，李博曾用溫度調節來闡釋這種理解：同樣是22℃，穿T恤的夏天和穿毛衣的冬天，體感天差地別。AIVA通過長期學習用戶的習慣，無需任何手動設置，就能在不同情境下自動匹配最適宜的溫控方案。03物理AI的核心命題是建立人機信任在這場AIVA向物理AI演進的範式轉移中，火山引擎是不可或缺的同行者。雙方在合作初期便達成共識：以AI原生理念打造一款新車型。

產品定義階段，AIVA與火山引擎便坐在一起，共同討論AI硬件選型、評審產品需求、推敲設計方案，將“AI原生”從理念拆解為每一個可落地的技術決策。兩家公司的深度協同，也延伸到了組織能力層面。據李博透露，HMI設計團隊藉助ArkClaw搭建了專屬設計助手。輸入一份PRD文檔，系統便能自動拆解用戶旅程，直接生成視頻Demo。過去需要耗費數天的工作，如今幾分鐘即可完成。研發團隊則使用Trae來做coding，重構自動化測試鏈路，整體效率也得到了大幅提升。“AI 負責完成繁重的基礎挖掘工作，人便可以把釋放出來的精力，投入到更需要創造力和深度思考的環節。

”李博將這個過程比作淘金的升級：“過去是產品經理邊挖礦邊淘金，現在是AI在前面挖礦，人在後面淘金。”從AI原生組織到AI原生汽車，AIVA既是物理AI產業變革走向縱深的推動者，也將成為AI前置與產業協同的關鍵樣本。AIVA ME7將於2026年年內亮相。它的出現，也將為汽車產業的下一階段競爭提供新的座標。作為一個為AI而生的全新物種，AIVA 跳出傳統汽車的產品邏輯與競爭維度，不只是順應智能化下半場的到來，更試圖以AI原生的產品形態，推動汽車產業從“智能化”進一步邁向“AI化”，成為這一輪產業變革的重要引領者。競爭起跑線也將重新劃定。

真正能夠用AI賦予汽車靈魂的選手，或將在新時代的競爭中佔據更有利的位置。以這臺車為起始，人與機器的交互形式也將獲得一次重構的契機。走入物理AI時代，機器人的量產落地只是開始，長久地人機共生，還會觸及更深層次的信任問題。火山引擎副總裁楊立偉曾將智能交互演進概括為三個階段，從指令驅動到任務自主，再到物理融合。人機信任的建立，也同技術演進的脈絡高度呼應。具身智能穩定、可靠的完成任務，是建立信任的基線；在此基礎上，AI能夠理解人的情緒、意圖和習慣，機器將從執行命令進化到感知狀態；最後，AI如果具備持續學習、主動適應、可解釋決策的能力，人與機器將形成深度互動、共同成長的狀態。

當前，物理AI正處於功能信任向情感信任過渡的階段。多數具身智能產品能在特定場景下自主完成任務，但面對開放、複雜環境，仍需要人類兜底。李博對此有著清晰的認知，“信任是在一次次真實交互中層層累積出來的：AI真切看見你、記住你，並在你真正需要的時候提供幫助。每一次反饋都貼合場景、恰到好處，久而久之，信任自然會建立。”這需要一個能夠感知環境、執行動作，並在長週期使用中與人類高頻互動的“在場者”。AIVA 正是圍繞這一方向展開探索，其背後也折射出物理AI從虛擬世界走向真實世界的進一步嘗試。一旦這款車建立了“夥伴式”的信任，它將定義人與機器相處的模式。這份信任的確立，也將比任何硬件參數更具有護城河的意義。

畢竟，模型參數、技術發展可以複製和追趕，但人與機器之間的信任難以遷移。在不久的將來，當技術創新不再追求參數突破，而是迴歸人類福祉，服務與滿足人的真實需求，人機信任就能真正紮根。我們迎來的也不只是一款更好的車，而是一個機器學會“看見”人類、人類也學會信任機器的新紀元。（）