长安汽车赵非，汽车将成为端侧物理AI规模最大的应用载体，2026世界智能网联汽车大会释放关键信号

10月21日，2026世界智能网联汽车大会在北京召开。长安汽车副总裁赵非在会上明确指出：汽车将成为端侧物理AI规模最大的应用载体。这一论断并非泛泛而谈，而是建立在当前物理AI技术路径日趋成熟、智能驾驶与工业智能双轮驱动加速落地的现实基础之上。

所谓“端侧物理AI”，指在边缘设备本地完成环境感知、逻辑推理与物理动作执行的闭环系统，无需持续依赖云端计算。其核心在于将大模型能力压缩并部署于车规级芯片，实现低延迟、高可靠、强隐私的实时决策。近年来，视觉-语言-动作（VLA）模型与世界模型的技术路径已基本成熟，使得AI不仅能“看懂”环境、“理解”指令，还能“动手”执行——例如自动泊车时精准控制方向盘与油门刹车的协同动作。

长安汽车此次展出的SDA Pilot量产体验区，即为该理念的具象化呈现。图中黑色车型为深蓝NEVO 006，车身印有“央企智造安全可靠”字样，搭载了基于端侧部署的多模态感知与决策系统；其后方银灰色车型则展示了高阶智驾功能的硬件冗余配置。值得注意的是，这些车辆并非概念原型，而是已进入量产验证阶段的工程样车，标志着物理AI正从实验室走向真实道路。

支撑这一判断的，是多重产业进展的叠加效应。首先，智能驾驶等级持续上探。据行业数据，L2+级辅助驾驶在中国市场渗透率快速提升，城市NOA功能逐步覆盖主流城市主干道；Robotaxi商业化试点范围扩大，北京、上海、深圳等地已开放数百公里运营区域。这意味着车辆需在复杂动态环境中实现长周期、高鲁棒性的自主运行，对端侧AI的实时性与容错能力提出刚性需求。

其次，工业场景为端侧AI提供了“任务边界清晰、数据闭环高效”的训练场。在制造业中，协作机器人、AGV调度系统、质检视觉终端等设备已大规模部署端侧推理模块。例如，某头部厂商的焊接机器人通过本地部署的小型世界模型，可在产线变动时自主调整轨迹，响应延迟低于50毫秒。这种成功经验反向验证了端侧物理AI的可行性，并为车载系统提供可迁移的算法框架与工程方法论。

第三，硬件基础设施趋于完备。高通Snapdragon Ride Flex、地平线J6P、黑芝麻A2000等车规级大算力芯片陆续量产，单芯片INT8算力突破500 TOPS；4D毫米波雷达、固态激光雷达成本下探至千元级区间；域控制器架构从分布式向中央计算演进，为多模态大模型的轻量化部署扫清了物理障碍。

在此背景下，汽车的独特优势凸显：它既是高价值移动终端（单车成本数万至数十万元），又具备持续供电、稳定通信、丰富传感器阵列与物理执行机构（转向、制动、悬架等）；更重要的是，其运行环境高度结构化（道路规则明确）、数据获取成本相对可控（行驶即采集），远优于家庭服务机器人或通用具身智能体所面临的开放环境挑战。

中国汽车流通协会副秘书长郎学红在同期举办的“2026汽车品牌营销分享会”上也提到，人工智能正在重塑汽车经销模式，催生数字化运营新职能。这从侧面印证：AI能力已不再局限于驾驶功能，而是延伸至用户交互、售后服务、供应链协同等全链条环节。例如，腾易科技旗下易慧智能推出的“智问”“智剪”“智播”等产品，依托汽车行业大模型实现内容生成与线索转化闭环，本质上也是端侧AI在营销端的轻量化落地。

值得注意的是，物理AI的商业化路径正变得清晰。相比消费级具身智能尚处探索期, B端与G端场景已形成“工具链+技能中台+按效果付费”的可持续模式。以工业为例，某厂商为产线部署端侧AI质检系统后，误检率下降40%，人力成本减少35%，客户按年支付订阅费用；智能驾驶领域，高精度传感器与域控制器订单随L2+车型放量同步增长，2026年Q3相关零部件出货量同比提升62%。

长安汽车的判断，实则是对产业拐点的预判。当AI从“能说会道”走向“能做会动”，汽车因其物理属性与规模体量，天然成为最佳试验田与放大器。据中信证券研报测算，到2027年，中国搭载端侧物理AI功能的新车销量有望突破800万辆，占新能源乘用车总销量的45%以上；若计入存量车后装升级市场，潜在装机规模将超2000万台。

需要强调的是，这一趋势并非仅由整车厂推动。芯片厂商、算法公司、Tier 1供应商与互联网平台正形成协同生态。例如，腾讯广告通过视频号+微信生态构建全域营销链路; 易车与腾易科技整合算力集群与行业模型，为经销商提供私域转化工具；地平线与长安联合开发的“征程6”芯片，专为端侧VLA模型优化，支持10类物理动作的实时规划。

物理AI的落地仍面临挑战：车规级模型压缩后的性能衰减、极端天气下的感知鲁棒性、跨品牌数据孤岛制约世界模型训练等。但行业共识正在凝聚——与其等待通用具身智能突破，不如聚焦汽车这一“最可行”的物理载体，以场景驱动技术迭代。

赵非的发言，标志着传统车企对AI战略定位的深层转变：汽车不再是“装了屏幕的交通工具”，而是一个具备自主行为能力的移动智能体。当百万辆汽车在道路上实时感知、推理与行动，它们构成的将是全球规模最大、最密集的端侧物理AI网络。这一网络的价值，不仅在于提升出行效率，更在于为整个AI产业提供真实世界的反馈闭环与规模化验证场域。