在硅谷和兩個(gè) AI 工程師聊完，我覺得下一代汽車可能不是車了

GTC 大會(huì)上人人都在談 Agent 和具身智能，但真正讓我理解 AI 如何進(jìn)入物理世界的，是在一臺(tái)極氪 9X 里發(fā)生的兩場(chǎng)對(duì)話。

作者｜靖宇

觸目所及，滿眼都是綠色。圍繞著展覽館區(qū)域，整個(gè)圣何塞市中心，包括人們胸前的證件，充滿了硅谷特有的「賽博綠」。

這是英偉達(dá) GTC2026 大會(huì)的現(xiàn)場(chǎng)，全球超過 3 萬人，來到這里，希望能更貼近快速進(jìn)化的 AI 的最前沿。仿佛受到人們熱情的感染，加州今年的天氣反常，3 月中旬中午氣溫躥升到 20 度以上，陽(yáng)光照在人們熱切的臉上，反射出焦慮的光暈。

僅僅兩年時(shí)間，人們口中聊的，已經(jīng)從大模型、算力變成了現(xiàn)在的 AI Agent、具身智能和世界模型——就像十年前 AI 從英偉達(dá)的加速計(jì)算芯片中迸發(fā)而出，躲在 AI Bot 對(duì)話框中的人工智能，現(xiàn)在正在如水銀瀉地般進(jìn)入到人們生活的物理世界中。

極氪 8X 亮相 GTC2026｜圖片來源：吉利汽車

在主會(huì)場(chǎng) SJCC 對(duì)面，主流車企和自動(dòng)駕駛公司的展車在戶外進(jìn)行展示——讓我頗感意外的是，在國(guó)內(nèi)沒能摸上的吉利汽車集團(tuán)的新車極氪 8X，卻在圣何塞看到了。吉利汽車集團(tuán)亮相英偉達(dá) GTC 2026 大會(huì)， CTO 李傳海發(fā)表主題演講，向人們介紹吉利汽車集團(tuán)的全域 AI2.0 戰(zhàn)略，詳細(xì)描述超級(jí)智能體超級(jí) Eva，和千里浩瀚 G-ASD 的高階智能駕駛。

在英偉達(dá)宣布的智能駕駛計(jì)劃中，吉利汽車集團(tuán)作為合作伙伴，也將加入到「Hyperion」計(jì)劃之中，在高階智能駕駛領(lǐng)域和 AI 霸主進(jìn)行深度合作。

看起來，當(dāng) AI 進(jìn)入 3D 世界中時(shí)，目前最好的載體，正是智能汽車，而非人們寄予厚望的人形機(jī)器人。這個(gè)觀點(diǎn)，在與兩位在硅谷進(jìn)行「空間智能」研究的創(chuàng)業(yè)者對(duì)談中，再次得到了驗(yàn)證。

01

從模型的世界，到世界的模型

和第一位對(duì)談?wù)吆鷾Y鳴的見面地點(diǎn)有些特殊——一臺(tái)極氪 9X 的車內(nèi)。

胡淵鳴在 AI 圈不算一個(gè)陌生的名字。MIT 博士畢業(yè)，回國(guó)創(chuàng)辦了太極圖形，做開源的物理仿真引擎，之后轉(zhuǎn)型做了 Meshy AI——一個(gè)用 AI 把圖片或文字變成 3D 模型的工具。一張圖變成一個(gè)可旋轉(zhuǎn)、可打印的 3D 模型，從兩周縮短到兩分鐘，從 1000 美元降到 1 美元。這個(gè)產(chǎn)品目前在全球主要市場(chǎng)的份額超過了第二名到第五名的總和，ARR 已經(jīng)做到了 4000 萬美元。

不過讓我更好奇的是，胡淵鳴最近正在做一件新的事情——AI 原生游戲。

「我在想世界模型做出來以后，它到底能解決什么問題？」胡淵鳴說，自動(dòng)駕駛訓(xùn)練和機(jī)器人訓(xùn)練肯定是一個(gè)方向，但他個(gè)人更想用世界模型，給玩家提供一種全新的游戲體驗(yàn)。所謂 AI 原生游戲，就是離開了 AI 就沒法玩，而且因?yàn)?AI 的存在變得更好玩。

這不是在游戲里套一層 AI 外衣。胡淵鳴想做的是把 AI，深度集成到游戲的核心玩法里——每一次游玩、不同的人來玩、甚至同一個(gè)人不同時(shí)間段玩，感受都完全不同。他給我打了一個(gè)比方，想象有一個(gè)頂級(jí)的游戲設(shè)計(jì)師加上一個(gè)頂級(jí)的程序員，在你玩第一局的 5 分鐘里，已經(jīng)根據(jù)你的情況給你重新設(shè)計(jì)了第二局的內(nèi)容。

這個(gè)產(chǎn)品是一個(gè)俯視角的動(dòng)作 RPG，有點(diǎn)像《暗黑破壞神》的核心機(jī)制，已經(jīng)可以玩了，很快會(huì)登陸 Steam。

但這件事背后有一個(gè)更大的問題。世界模型到底應(yīng)該怎么做？

胡淵鳴給出了一個(gè)非常清晰的分類。目前有兩條主要的技術(shù)路線，第一條是端到端的像素生成，用實(shí)時(shí)視頻擴(kuò)散模型，直接從像素到像素；第二條是用 AI 生成 3D 物體和場(chǎng)景資產(chǎn)，再用游戲引擎或?qū)崟r(shí)渲染工具，把它們組裝成可以漫游的世界。

前者更「純粹」，后者更「混合」。兩條路線各有優(yōu)劣，但胡淵鳴認(rèn)為未來一定是兩者融合的狀態(tài)——隨著技術(shù)演進(jìn)，能混合進(jìn)去的 AI 成分會(huì)越來越多。

VLA 和世界模型是目前智駕方案主流的技術(shù)選項(xiàng)｜圖片來源：吉利汽車

聊到這里，話題很自然地轉(zhuǎn)向了智能駕駛。因?yàn)橹邱{訓(xùn)練，恰恰是世界模型最重要的應(yīng)用場(chǎng)景之一。

胡淵鳴是特斯拉 FSD 的重度用戶。他告訴我一個(gè)讓他自己都刷新認(rèn)知的數(shù)據(jù)——他以為自己大概 90% 的時(shí)間在用 FSD，結(jié)果后臺(tái)統(tǒng)計(jì)顯示是 99%。「我現(xiàn)在開車的職責(zé)已經(jīng)從駕駛員變成了監(jiān)督員，我就確保它不要撞就行了。」

不過作為一個(gè)技術(shù)人，他對(duì) 3D 資產(chǎn)在智駕訓(xùn)練中的價(jià)值有很深的理解。

「即使是純視覺的方案，你也可能需要像 Meshy 這樣的工具，去給它生成路上的障礙物、電線桿、行人、路牌。你的數(shù)據(jù)有多豐富，魯棒性就有多強(qiáng)。」

這讓我想到了這臺(tái)極氪 9X 上搭載的千里浩瀚 G-ASD 智駕系統(tǒng)。它背后是吉利旗下 850 萬輛車積累的百億公里行駛數(shù)據(jù)、2500 萬 clips 高價(jià)值場(chǎng)景片段，甚至還有沃爾沃 55 年的事故數(shù)據(jù)庫(kù)。而在這次 GTC 上，吉利剛剛宣布千里浩瀚 G-ASD 將集成英偉達(dá)的 Cosmos 和 NuRec 技術(shù)，進(jìn)一步提升智駕的仿真訓(xùn)練效率。

吉利集團(tuán)在 GTC2026 上詳細(xì)闡述了高階智駕千里浩瀚 G-ASD 技術(shù)｜圖片來源：吉利汽車

胡淵鳴還給了我一個(gè)很有意思的判斷。他認(rèn)為智駕需要的智能，和大語言模型是兩種不同的東西。

「大語言模型講究見多識(shí)廣、chain of thought、context length 很長(zhǎng)，但這些在自動(dòng)駕駛里面不一定是最重要的事情。智駕本質(zhì)上還是一個(gè)垂直的東西，它需要的是對(duì)物理環(huán)境的感知、預(yù)測(cè)和行為決策。」

那智能座艙呢？我問他，如果有一臺(tái)車能自己判斷你冷還是熱，直接幫你調(diào)空調(diào)，你會(huì)為此買單嗎？

「我覺得可能會(huì)。」胡淵鳴說，他在特斯拉上經(jīng)常反復(fù)調(diào)溫度，一會(huì)覺得冷一會(huì)覺得熱。「如果它能知道我需要什么，不用我去調(diào)，那我就不用多操心了。你還讓我張口干啥？直接檢測(cè)我到底要多少度，一步到位得了。」

他的這句話讓我印象深刻。因?yàn)榧?AI2.0 發(fā)布的超級(jí) Eva，做的恰恰就是這件事——不是一個(gè)聊天機(jī)器人，而是一個(gè)能感知你聲調(diào)、識(shí)別面部微表情、結(jié)合你歷史行為模式，主動(dòng)幫你調(diào)整燈光、音樂、座椅、空調(diào)的「整車智能體」。

胡淵鳴最后說了一句，讓我忍不住在心里記下來的話——「你要是在中國(guó)的道路條件能把這個(gè)東西搞定，那你到這邊（美國(guó)）來就是降維打擊了。」

02

從空間智能，到智能空間

極客公園對(duì)話的另一位嘉賓是王熠鵬，李飛飛創(chuàng)辦的 World Labs 的研究工程師。

和胡淵鳴不同，王熠鵬的身份更偏研究者。他之前在 Meta 的 Reality Labs 做 3D 空間重建，后來加入 Pika 做視頻生成——2024 年底出的 Pika 2.0，確確實(shí)實(shí)打爆了第一代 Sora 的水平——之后又加入 World Labs，從事世界模型的研究。

三段經(jīng)歷看似跨度很大，但背后有一條清晰的技術(shù)主線，用他自己的話說，就是「讓 AI 真正學(xué)到 3D 空間的知識(shí)」。

在 Meta 做 3D 重建的時(shí)候，他操刀了一個(gè)項(xiàng)目，讓重建出來的三維空間里的物品可以被拿起來、移動(dòng)、交互。但遇到了一堆技術(shù)瓶頸——把椅子從空間里移出來，地板上就有洞，物件之間會(huì)黏連。當(dāng)時(shí)找到的解決辦法是用 2D 的擴(kuò)散模型來「補(bǔ)漏」，因?yàn)樗呀?jīng)從大量圖片的預(yù)訓(xùn)練中學(xué)到了一些世界的規(guī)律。

「但這個(gè)整個(gè)操作顯得非常工程化，它不是一個(gè)特別優(yōu)雅的解決方案。」王熠鵬回憶說。

然后 Sora 出現(xiàn)了。

「最大的震動(dòng)肯定還是 Sora 出現(xiàn)的時(shí)候。」王熠鵬說，他們發(fā)現(xiàn)視頻生成模型在對(duì)世界二維投影的學(xué)習(xí)中，居然涌現(xiàn)出了一種更高維的、三維的歸納偏置。3D 從一個(gè)「表征」，變成了一個(gè)用來引導(dǎo)模型的「控制手段」。

這就是空間智能的起點(diǎn)。

我問他，空間智能和之前的 3D 視覺、具身智能，到底有什么本質(zhì)區(qū)別？

World Labs 讓用戶可以非常輕松的創(chuàng)建可交互的 3D 環(huán)境｜圖片來源：World Labs

王熠鵬給了一個(gè)非常形象的類比。「3D 可以理解為創(chuàng)造領(lǐng)域的一種代碼。」就像 LLM 生成 Python 代碼來和人溝通一樣，3D 是設(shè)計(jì)師、建筑師、游戲開發(fā)者和機(jī)器之間溝通的橋梁。以前做動(dòng)畫片是手繪，后來變成了 3D 建模，效率和周期都大幅提升。同樣的道理，如果把 AI 視頻的控制方式從 2D 升維到 3D，就能更好地解決場(chǎng)景一致性、人物一致性和可編輯能力。

那讓 AI 生成的內(nèi)容符合真實(shí)世界的物理規(guī)律，到底有多難？

王熠鵬說了一個(gè)讓我很受啟發(fā)的區(qū)分。他把 AI 學(xué)到的物理分成了兩個(gè)層次。

第一層是「直覺物理」，類似大學(xué)之前學(xué)的牛頓定律，它描述的是我們看得到的、身邊物體的運(yùn)動(dòng)，比較符合人的直覺。現(xiàn)在的視頻模型和視覺模型，通過海量真實(shí)世界數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練，基本上能學(xué)到這個(gè)層次。

第二層是「推理物理」，類似量子物理和相對(duì)論，完全反直覺，光靠觀察根本觀察不到，需要極強(qiáng)的推理和長(zhǎng)鏈條的邏輯推導(dǎo)。一個(gè)模型能不能在從來不知道相對(duì)論的情況下，自己推導(dǎo)出相對(duì)論？這是一個(gè)沒有人知道答案的問題，也是目前學(xué)術(shù)界最大的研究目標(biāo)之一。

王熠鵬認(rèn)為，解決這個(gè)問題可能需要一種混合模型——世界模型提供物理直覺，LLM 的推理能力提供邏輯鏈條，兩者結(jié)合才能讓 AI 真正「理解」物理世界，而不僅僅是「模仿」它。

聊到這里，我把話題引向了車。

王熠鵬的回應(yīng)讓我意外——他自己主動(dòng)就聊到了車內(nèi)場(chǎng)景。

「比如說你可不可以有這么一個(gè)模型，去預(yù)測(cè)車上乘客下一步要干什么。你手一伸，空調(diào)就打開了，都不需要語音助手，它馬上就理解你的意圖。」他說，「聽上去這個(gè)技術(shù)很遠(yuǎn)，但放在生活場(chǎng)景里，會(huì)有非常有意思的應(yīng)用。」

吉利智能助手超級(jí) Eva｜圖片來源：吉利汽車

我當(dāng)時(shí)腦子里浮現(xiàn)的，就是吉利全域 AI2.0 發(fā)布的超級(jí) Eva——它的多模態(tài)感知融合加動(dòng)態(tài)任務(wù)規(guī)劃引擎，正在做的就是這件事。識(shí)別后排有老人，整車自動(dòng)調(diào)高空調(diào)溫度、切換舒適懸架、規(guī)劃避開顛簸路段的路線，同步調(diào)取他們愛聽的評(píng)書，預(yù)訂餐廳時(shí)備注「靠入口無臺(tái)階座位」。

王熠鵬還提到一個(gè)讓我很興奮的觀點(diǎn)。World Labs 做的場(chǎng)景生成模型，已經(jīng)可以被用來做智駕的虛擬仿真訓(xùn)練。Waymo 此前已經(jīng)在用類似的技術(shù)來模擬極端場(chǎng)景——比如大象走在路上，比如前面的卡車上掉出來一頭豬。

「自動(dòng)駕駛需要解決長(zhǎng)尾問題，這些數(shù)據(jù)在真實(shí)環(huán)境中非常難收集。但世界模型可以憑空生成這些極端場(chǎng)景，讓智駕系統(tǒng)提前訓(xùn)練好應(yīng)對(duì)方案。」

這不禁讓我想到，這臺(tái)極氪 9X 搭載的吉利千里浩瀚 G-ASD 正是利用端到端和世界行為模型 WAM，來讓車輛更好地了解周圍環(huán)境，進(jìn)行推理思考，最后做出正確的行為決策。

在對(duì)話的最后，我問他怎么看空間智能和具身智能的關(guān)系。

王熠鵬的回答是四個(gè)字——「殊途同歸」。

他認(rèn)為，不管是空間智能學(xué)到的 3D 世界規(guī)律，還是世界模型學(xué)到的動(dòng)力學(xué)預(yù)測(cè)，還是具身智能需要的環(huán)境交互能力，最終都會(huì)匯聚到同一個(gè)目標(biāo)——讓 AI 在真實(shí)物理世界中有效地行動(dòng)。

03

空間智能和世界模型的交叉點(diǎn)

兩場(chǎng)對(duì)話結(jié)束后，我在圣何塞的酒店里整理錄音，腦子里反復(fù)在想一個(gè)問題——胡淵鳴和王熠鵬，一個(gè)做 3D 生成和世界模型，一個(gè)做空間智能和世界模型，兩個(gè)人的技術(shù)路徑看起來不同，但最終指向的其實(shí)是同一個(gè)方向。

胡淵鳴說，世界模型有兩條路線，端到端的像素生成和 3D 資產(chǎn)混合渲染，未來一定會(huì)融合。王熠鵬說，空間智能需要從「直覺物理」進(jìn)化到「推理物理」，需要世界模型和推理能力的結(jié)合。

兩個(gè)人不約而同地得出了一個(gè)結(jié)論——要讓 AI 在物理世界中真正有效地行動(dòng)，光有感知不夠，光有生成也不夠，必須讓模型學(xué)會(huì)「理解-預(yù)測(cè)-決策」這個(gè)完整閉環(huán)。

胡淵鳴從 3D 資產(chǎn)生成的角度講了智駕仿真數(shù)據(jù)的重要性，王熠鵬從空間智能的角度講了世界模型對(duì)極端場(chǎng)景訓(xùn)練的價(jià)值。兩個(gè)人還在完全不同的語境下，分別聊到了車內(nèi)智能座艙的未來——一個(gè)說「直接檢測(cè)我到底要多少度，一步到位得了」，一個(gè)說「手一伸空調(diào)就開了，都不需要語音助手」。

有意思的是，他們各自描繪的這個(gè)未來，吉利已經(jīng)在嘗試用一套統(tǒng)一的技術(shù)框架來實(shí)現(xiàn)。

吉利全域 AI2.0 戰(zhàn)略發(fā)布的超級(jí) Eva 和千里浩瀚 G-ASD｜圖片來源：吉利汽車

吉利在今年 CES 上首發(fā)的 WAM 世界行為模型（World Action Model），某種意義上就是在回應(yīng)這兩位創(chuàng)業(yè)者提出的技術(shù)命題。

WAM 的設(shè)計(jì)邏輯和王熠鵬說的「直覺物理+推理物理」的混合路徑高度一致。它采用分層架構(gòu)，上層用多模態(tài)大模型進(jìn)行宏觀任務(wù)規(guī)劃——相當(dāng)于「推理層」；下層集成動(dòng)作專家和世界模型，進(jìn)行精細(xì)的推演和決策——相當(dāng)于「直覺層」。更關(guān)鍵的是，吉利引入了人類在環(huán)的價(jià)值函數(shù)體系，用沃爾沃 55 年的事故數(shù)據(jù)和 850 萬輛車的百億公里行駛數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出一個(gè)「體驗(yàn)評(píng)價(jià)官」，讓系統(tǒng)能夠?qū)ν蒲莩龅母鞣N未來進(jìn)行安全、舒適、效率的綜合打分，選擇最優(yōu)解。

這不就是王熠鵬說的「從直覺物理到推理物理」的工程化落地嗎？

而胡淵鳴強(qiáng)調(diào)的「數(shù)據(jù)豐富度決定魯棒性」，在吉利的體系里也有對(duì)應(yīng)——千里浩瀚 G-ASD 擁有吉利旗下 850 萬輛車產(chǎn)生的百億公里實(shí)際行駛數(shù)據(jù)、2500 萬 clips 高價(jià)值場(chǎng)景數(shù)據(jù)，云端多模態(tài)大模型加世界模型參數(shù)達(dá)千億級(jí)別。面對(duì)百億參數(shù)模型「上車」時(shí)的推理延遲難題，吉利用 4bit 量化、算子融合、稀疏注意力機(jī)制，把單幀推理時(shí)間壓到了 27 毫秒，滿足 40 毫秒的控制周期要求。

在這個(gè)統(tǒng)一的 WAM 框架下，吉利的「艙駕融合」就變成了一件順理成章的事。

超級(jí) Eva 負(fù)責(zé)「想」。它不是外掛在車上的獨(dú)立 AI，而是基于 WAM 與智駕、底盤、動(dòng)力等底層系統(tǒng)原生融合的整車智能體。它用端到端語音大模型直接處理音頻信號(hào)，可以感知你的聲調(diào)、識(shí)別面部微表情；它的動(dòng)態(tài)任務(wù)規(guī)劃引擎可以把一句模糊的話——「帶我去接孩子放學(xué)，順便找一家麥當(dāng)勞，5 點(diǎn)我要到學(xué)校」——拆解成線路規(guī)劃、智駕啟動(dòng)、途經(jīng)點(diǎn)導(dǎo)航、到校門口自主泊車的全鏈路操作；它還有短期和長(zhǎng)期記憶架構(gòu)，記得一周前你隨口提過的「女兒下周鋼琴比賽」，今天上車就會(huì)主動(dòng)提醒。

千里浩瀚 G-ASD 負(fù)責(zé)「動(dòng)」。它是 WAM 在智駕領(lǐng)域的工程化落地。雙 Thor 芯片提供 1400TOPS 算力，5 顆激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)三重 360 度感知覆蓋，已經(jīng)具備 L3 級(jí)智能駕駛方案的落地能力。在盲區(qū)丁字路口遇到電瓶車逆行和行人鬼探頭同時(shí)發(fā)生時(shí)，它的決策不是「剎停」或「通過」二選一，而是對(duì)減速、讓行、借道等多種可能性進(jìn)行毫秒級(jí)推演，最終執(zhí)行綜合風(fēng)險(xiǎn)、效率、舒適度后的最優(yōu)博弈策略。

一個(gè)負(fù)責(zé)想，一個(gè)負(fù)責(zé)動(dòng)，由 WAM 統(tǒng)一調(diào)度。這大概是我目前見到的，離兩位創(chuàng)業(yè)者描繪的那個(gè)「AI 能理解物理世界」的未來最近的量產(chǎn)方案。

吉利還在 GTC 期間宣布，極氪 8X 將首發(fā)搭載超級(jí) Eva + G-ASD 4.0——全球首個(gè)打通智能座艙、智能輔助駕駛、數(shù)字生態(tài)的超級(jí)智能體。

GTC 結(jié)束的那天晚上，我坐上了回酒店的 Uber。司機(jī)是個(gè)印度裔小哥，他問我在 GTC 上看到了什么有意思的東西。我想了想說，可能最有意思的不是哪個(gè)芯片或者哪個(gè)模型，而是一個(gè)正在形成的共識(shí)——AI 要從比特世界進(jìn)入原子世界，第一站不是實(shí)驗(yàn)室里的機(jī)器人，而是每天停在你家樓下的那臺(tái)車。

胡淵鳴說，AI 原生游戲的世界「本身是一個(gè)生命體」。王熠鵬說，他希望 AI 空間是「真實(shí)的、以人為本的」。

如果把這兩句話放在一起看，一臺(tái)內(nèi)嵌了世界模型、能理解空間、能預(yù)判行為、能自主決策的智能汽車，或許就是我們這個(gè)時(shí)代，第一個(gè)真正意義上的「AI 原生硬件」。

*頭圖來源：吉利汽車

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

極客一問

當(dāng) AI 開始「理解」物理世界，

你覺得汽車會(huì)變成什么？