物理AI正在让自动驾驶重写教科书。它不是给旧系统打补丁，而是把整个技术底盘换掉——从“看见什么做什么”变成“想象接下来会发生什么再行动”。这才是这场变革真正的分量。
从技术看，物理AI终结了“小模型修修补补”的时代
传统自动驾驶困在一条死胡同里：工程师为每个城市、每种路况反复调试规则，系统本质上是在“背答案”，碰到没见过的情况就懵。元戎启行CEO周光直言，小模型投入越来越多、提升越来越慢，边界已经触底，这条路的尽头是死胡同。
物理AI的解法完全不同。它靠世界模型在脑子里构建一个模拟器，能预测下一秒会发生什么——杯子推过桌沿会掉，前车突然变道要怎么避。新加坡南洋理工大学教授安波的比喻很精准：语言模型像读遍所有游泳教材的人，世界模型是让AI真正下水学会游泳。
这套技术已经开始兑现。Momenta的R7世界模型基于120亿公里实车数据预训练，系统从“模仿人类驾驶”转向“想象场景并预判最优策略”，关键场景能力大幅提升。在第三方城市NOA供应商中，Momenta市占率达到65%，这个数字本身就是技术落地的投票。
从“百公里一接管”到“千公里一接管”，这不是优化，是代差。
对资本市场而言，物理AI是用“新故事”包裹的盈利焦虑
2026年，国内自动驾驶公司扎堆冲刺IPO，都打上了“物理AI”的标签。Momenta冲击港股，主打“物理AI第一股”；驭势科技刚在港交所挂牌，成为“全场景L4级自动驾驶第一股”。
但上市不等于上岸。小马智行、文远知行上市首日双双破发，股价至今跌幅过半。二级市场在问同一个问题：你什么时候能赚钱？
Momenta试图讲一个不同的故事。它定位为“物理AI基座模型的构建者”，不自己大规模运营无人车队，靠车企定点、软件授权盈利。有媒体预计2024年公司营收超9亿元，经调整净利润约5000万元，但该数据未获官方验证。
问题在于，合作伙伴随时可能变成竞争对手。比亚迪发布自研智驾芯片，理想汽车自研芯片马赫M100已量产上车，小鹏全栈自研VLA物理AI大模型——车企自研趋势下，第三方供应商的客户粘性正在被侵蚀。
新进入者也在找自己的生态位。曹操出行打出“RoboX”战略，依托吉利整车生态加上十年出行运营经验，把自己定位成物理AI基础设施运营商，押注无人运力网络的长期价值。
看格局，头部集中与细分垄断在同时发生
行业马太效应已经很明显。第三方供应商赛道里，Momenta和华为合计市占率超80%，中小玩家的空间被压缩到角落。
但细分场景的垄断同样牢固。驭势科技在机场L4商用车场景市占率达到90.5%，乌鲁木齐机场车队实现100万公里商业化运营零事故。卡特彼勒在全球部署超过820辆无人驾驶卡车，累计搬运物料110亿吨，自动驾驶里程3.8亿公里，至今未收到工伤报告。
这些场景的技术壁垒不在于“能不能跑”，而在于“能不能不出事”。驭势科技CEO吴甘沙说，自动驾驶行业的铁律是“99分等于0分”，机场这类场景安全容错空间几乎为零，物理AI的动态决策能力是把可靠性推向极致的关键。
新进入者想突围，只能找这些巨头还没吃透的缝隙——矿区、港口、特定园区，或者像曹操出行那样做生态整合，否则门槛太高。Momenta CEO曹旭东坦言，实现规模化L4级自动驾驶需累计投入百亿美元级别，这把入场券的价码已经写在明处。
整合判断，一场从“换技术”到“换打法”的连锁反应
物理AI对自动驾驶的影响，不是“提升多少个百分点”的问题，而是重构游戏规则。
技术上，它打开了传统方案无法突破的天花板——长尾场景不再靠堆人力解决，而是靠模型自己想象和推演。商业上，盈利模式从卖软件授权转向分润、订阅，卓驭科技已完成从“硬件加软件授权”到“分润、动作令牌计费、服务订阅”的转型，订阅化收入占比持续提升。
但高投入、高门槛意味着行业会加速分化。头部企业通过资本化整合资源，中小玩家要么被淘汰，要么退守细分场景。物理AI不再是可选项，而是自动驾驶下半场的唯一入场券——那些还在小模型上修修补补的玩家，可能连参与下一轮竞争的资格都没有。
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