嘉宾视点 | 地平线吕鹏：打造物理AI时代的超级平台

 前言

在智能电动汽车发展高层论坛（2026）-AI+汽车论坛上，地平线副总裁、战略部&智驾产品规划与市场部负责人吕鹏以《打造物理AI时代的超级平台》为主题发表演讲。以下是吕鹏演讲全文，有编辑。

从年初爆火的OpenClaw不难看出，产业变革的时代浪潮已然呼啸而至。最核心的变化在于：AI已从传统对话型机器人，进阶为能够自主解决实际问题的行动式智能体。

与此同时，具身智能实现快速破圈。纵观近几年机器人产业发展，其技术能力获得行业广泛认可；春晚机器人的走红，也进一步提升了普通消费者对具身智能的认知与接受度。

放眼全球科技巨头，以英伟达为代表的企业已将战略重心聚焦于为物理世界AI提供底层算力支撑。无论是春晚机器人的热度出圈、科技巨头的战略转型，还是AI从数字对话向实体行动能力的跨越，都充分印证：这并非单一新赛道的兴起，而是产业迈入物理AI能力规模化落地的时代拐点。

回顾产业发展历程，每一轮计算架构的变革，都会重塑行业平台格局。PC时代形成了Windows+英特尔的生态格局，智能手机时代诞生了ARM+安卓的产业组合，数字AI时代英伟达凭借CUDA架构与计算平台跻身万亿市值企业之列。

步入物理AI时代，其核心是依托边缘计算赋能千行百业的全新计算平台，这就要求具备深度软硬件融合能力，以输出极致性能，为未来算法迭代提供高效支撑。

深度软硬融合将构筑庞大的计算平台生态，未来将全面支撑物理AI在各行各业的应用落地，覆盖智能汽车、人形机器人及各类端侧大模型算力底座，为产业多元化创新发展筑牢根基。

当下，行业已无需再讨论物理AI是否到来、何时到来，更值得关注的是：在物理AI时代，谁有机会打造行业超级平台，以及打造超级平台需要具备哪些核心条件。

打造物理AI超级平台存在四大严苛准入门槛，如同铁人三项综合赛事，必须兼备多维度核心能力。

第一，具备强大的软硬协同能力。物理AI对算力、带宽、算法架构与高效并行计算均提出极高标准。芯片研发周期普遍长达两到三年，若在芯片设计阶段缺乏对未来软件算法的深度认知与技术积累，便难以在时代拐点打造出高性能、高适配的计算平台底座。软硬协同的核心在于，芯片基于未来算法需求做定制化架构设计，算法反向为芯片性能优化与能效释放提供适配支撑，从而为物理AI平台构筑深度优化的技术能力。

第二，坚持开放共生、不封闭锁定。未来物理AI将广泛应用于人形机器人、四足机器人、智能汽车等众多垂直领域。各场景虽应用形态不同，但底层共性集中在计算底座与基础模型(Foundation model)能力。平台的价值在于赋能而非替代，地平线始终致力于构建完善的汽车产业生态，秉持开放合作理念，依托自研芯片与基础大模型能力，为车企及生态合作伙伴赋能，助力行业打造高品质产品。

第三，依托跨场景实现大规模可靠性验证。物理AI的可靠性要求与数字AI存在本质差异，数字AI依托互联网海量数据训练成型，而可靠性、安全性是物理AI的核心生命线。智能汽车是当前首个实现大规模商业化部署、且兼具高可靠与高安全要求的物理AI载体。所有物理AI相关技术，都必须经过大规模、多场景实战验证。

第四，具备跨领域全域延伸能力。核心技术架构必须可无缝拓展至服务机器人、工业机器人等多元领域，才能真正成为通用型平台，赋能千行百业，推动物理AI规模化商业落地。智能汽车正是落地物理AI的绝佳赛道，马斯克曾提出，可将汽车视作搭载四个轮子的机器人，相关技术成熟后可快速迁移应用至具身机器人领域。

时至今日，智能汽车不仅是物理AI最大的落地场景，更是高质量数据最核心的获取源头。我们坚信，依托汽车领域规模化的物理AI落地实践，能够持续强化物理AI计算平台与基础模型能力，进而反哺整个物理AI产业的长远发展。

长期以来，地平线坚持以软硬融合实现极致算力效能。

目前，征程6P已是国内算力领先的国产化智能驾驶芯片；自研HSD端到端智驾系统已实现规模化落地，市场口碑优异，用户智驾功能使用率位居行业前列。同时，我们始终坚守开放生态理念，向车企、行业合作伙伴及软件厂商全面开放工具链与基础模型能力，助力产业协同创新。在规模化验证层面，地平线已成为车载计算领域的通用技术底座，实现千万级芯片量产，合作车企超40家。大规模量产应用充分验证了我们技术的成熟度与可靠性。

此外，地平线核心BPU计算架构已实现跨域延伸，成功应用于消费级机器人、扫地机、割草机、四足具身机器人等领域，构建起多领域协同的技术生态。我们希望将智能汽车领域经过实战验证的底层核心能力，延伸打造为支撑未来物理AI发展的通用基础平台。

我们认为，软硬协同能够构筑深厚的技术护城河。一方面，依托物理世界基础大模型，建立对客观物理规律的认知，学习人类行为逻辑；只有深度理解物理世界运行规则，才能更好地赋能通用人工智能发展。我们始终坚持一个核心观点，真正迈向AGI通用人工智能，离不开物理AI与数字AI的深度融合，唯有两类智能能力相互融合，才能实现真正意义上的通用人工智能。

凭借长期的算法技术积累，我们持续推动计算平台性能迭代升级。过去十年，地平线BPU架构效能提升超1000倍；下一代自研BPU黎曼架构，专为适配自动驾驶与各类物理智能体的算力、带宽需求而设计，可支撑更大参数规模模型运行，在算力储备、算子适配、能效比及浮点计算能力上实现全方位跃升。

我们将以高性能计算底座与基础大模型为依托，全面赋能汽车及多领域物理AI应用，加速产业商业化落地进程。

同时我们观察到，行业正呈现清晰趋势：分散式AI模型逐步向中央集成大模型演进，最终催生AICar全新形态。当前，数字AI与物理AI已在智能汽车上加速融合。

从多模型分立走向中央大模型集中调度，需要适配的高端计算底座作为支撑。传统智驾仅局限于车辆转向、制动等行车控制，而未来可接入多维度感知输入，让车辆在具备驾驶能力之外，同时拥有整车环境控制、数字世界交互等多元能力，这也是产业自然演进的必然方向。

产业思考维度已从智能座舱升级至整车Agent层面，而这一切都离不开底层计算平台与核心技术底座的支撑。为此，我们将推出国内首款舱驾融合智能体芯片。通过舱驾一体化融合，推动汽车向整车智能体演进，让车辆不再是冰冷的出行工具，而是拥有专属智能个性、可适配不同用户群体的出行伙伴。

该智能体可搭载多元技能，支持持续自主学习、在线升级，具备长效记忆能力，能够记录用户交互习惯与出行偏好，让后续服务更懂用户需求。相关功能已在单颗舱驾融合芯片上成熟落地，智驾、座舱、智能Agent全功能均可稳定运行。

我们相信，依托高性能计算底座搭配专属Agent OS，将为整车智能体创新发展筑牢平台根基。

未来的智能汽车能够深度理解用户需求、熟知生活偏好，在出行途中实现全链路点到点通行；从被动执行机械指令，升级为主动感知、精准推荐用户所需服务。车辆可长效记忆用户使用习惯，智能匹配专属服务技能，最终实现千人千面，成为懂用户、可交互、全场景的个人专属出行智能助理。

传统智能座舱刻板、机械的功能交互模式将被彻底颠覆，升级为有温度、可深度沟通的专属智能助手，同时兼备点到点自主通行的物理AI能力。在单颗舱驾融合计算底座上，我们已实现物理AI与数字AI的深度融合，既能创造更高用户价值，也为从双AI融合迈向AGI，提供了可落地的产业路径。

以智能汽车为起点，地平线技术正延伸至物理AI全场景应用，覆盖干线物流车、低速物流小车、家用服务机器人、四足具身机器人等多元终端。这并非单一赛道的技术布局，而是致力于打造物理AI时代的通用计算基座。我们愿以底层技术能力，赋能多产业协同共赢、共同发展。