过去两年 AI 行业的讨论重心很大程度上被机器人占据，能实现动态运动、手部灵巧操作、复杂场景下具备自主决策及泛化能力的人形机器人被业内视为 AI 走进物理世界的 "主流形态"，多家人工智能企业接连推出自家的人形机器人产品仿佛只有复刻了人的外形 AI 才算真正 "在场"。但物理 AI 走向现实的路径从来不该只有一条。2026 年 8 月 22 日 2026 世界机器人大会・火山引擎具身智能技术与应用论坛上，一位来自汽车行业的高管 ——AIVA 总裁、产品经理李博走上了讲台抛出了一个值得深思的问题："如果 AI 真的要走进物理世界它需要一副身体，那这副身体除了人形还有没有别的可能？" 他给出的答案是汽车，"汽车是物理 AI 当下最重要的 ' 身体 ' 之一"。当一位汽车行业的高管站在世界机器人大会的讲台上一个清晰的信号显现：物理 AI 的赛道边界正在被重新定义，人形机器人与汽车并非完全平行的赛道而是在物理 AI 这一概念下殊途同归 —— 都是物理 AI 走向现实的重要载体。

　　要理解汽车为何被低估得先看清过去两年 AI 行业发生了什么。过去两年 AI 行业的目光几乎被大模型牢牢锁住，各家在数字世界的军备竞赛愈演愈烈 —— 拼参数规模、拼推理速度、拼多模态能力仿佛谁能在这些指标上领先谁就拿到了通往未来的船票。但随着物理 AI 时代到来一个更深层的转向正在悄然发生：AI 真正的分水岭不在于参数又翻了多少倍而在于它能否跨出屏幕从处理数字信号走向干预物理世界。正如英伟达创始人及 CEO 黄仁勋所判断的 "下一波 AI 浪潮将是在物理世界中运行的 AI"，其关键是让 AI 具备在真实物理环境中感知、理解并执行复杂操作的能力，这意味着光有大模型还不够，面对真实世界的复杂与不确定 AI 需要一个 "身体"。用李博的话来说："它需要一个可以感知环境、执行动作、能够与人长期共处的 ' 在场者 '。" 否则 AI 就永远被困在数字世界里。人形机器人是产业界押注的一条路径，从双足平衡到灵巧操作从多模态融合感知到长续航行业正全面攻向一个又一个技术高地，与此同时汽车同样是另一条关键路径某种程度上它或许比外界想象的更接近物理 AI"重要载体" 的模样。

　　事实上 AI 行业的多位高管早已注意到了这一点。小鹏汽车董事长何小鹏曾表示："这个十年汽车是物理 AI 走向全球的第一个也是最重要的产品"；理想汽车董事长李想同样表态："基于汽车形态的具身智能可能是第一个进入物理世界的人工智能机器人"；千里智驾 CEO 陈奇也有相似论断："智能汽车是当下商业化最成熟、规模最大的具身智能载体之一"。这些观点与李博在论坛上的分享不谋而合，李博指出汽车之所以能成为物理 AI 最重要的 "身体" 之一是因为它具备多数 AI 终端难以比拟的三大优势条件。首先是充足的能源底座：几十度甚至上百度的车载电池能支撑本地高算力与端侧大模型的部署，可以实现低时延响应同时大量数据可在本地处理能更好地保护数据和隐私安全。其次是完备的感知与执行能力：摄像头、麦克风、雷达等传感器以及座椅、空调、灯光、底盘等整套机构相当于 AI 的眼睛、耳朵与手脚，融合感知输入和物理执行的硬件储备更完善。最后也是最容易被忽视的一点 —— 汽车有不可替代的、长期共处的场景，日常通勤、接送家人、周末出行用户每天会有两三个小时身处车内而且车的用户使用周期长达好几年，这样高频的、周期性的、多场景的长时间陪伴是很多终端所不具备的。基于这三大优势李博给出判断："汽车将成为物理 AI 真正走进普通人日常生活与人长期共生的身体之一。"

　　如果说汽车本身就是物理 AI 落地的 "身体" 之一那么如何让这副身体不只是一堆冰冷的硬件而是拥有与人产生情感连接的能力？从 2026 世界机器人大会来看多家企业都让人形机器人上台表演一方面是验证其运动性能另一方面也在塑造鲜活的生命感这并非偶然，当 AI 从屏幕走进物理空间它与人之间的交互方式也随之变化 —— 从 "点击 - 响应" 的单向指令转变为 "共处 - 感知" 的持续陪伴交互的维度被极大扩展。在这个过程中人对 AI 是否具备 "生命感" 的感知既来自语言层面的交流也越来越多地来自非语言层面的细节 —— 比如一个眼神的落点、一个表情的变化，这些看似细微的信号可能比复杂的对话更能影响人对 AI 的观感，正是基于对这一点的洞察 AIVA 探索的是一条让 AI"被感知" 的路径。在 AIVA 的产品逻辑中 "AI 定义汽车先有 AI 再有车" 是一条贯穿始终的原则，李博介绍 AIVA 并非先造出一台整车再往里堆叠智能功能而是在产品定义阶段优先想清楚 AI 需要具备怎样的能力才能理解人、与人相处再让整车围绕这套能力需求生长成型，在这种逻辑下车被定义为 "AI 生命体" 而非传统意义上的交通工具。这套理念落实到产品上最直观的体现是 AIVA 为此打造的 "灵动光眸"，据李博透露该方案刚提出时在内部遭遇了不少质疑 —— 大灯自诞生起就是照明用的把它变成一块 "屏幕" 是否必要？成本团队也认为这是一笔无用的支出，最终说服团队的理由并不复杂：如果要把车当作生命体来打造它就需要表达和交互的能力，人与人沟通的时候往往都是先看眼睛而大灯所在的位置天然就是车辆的 "眼睛"。"灵动光眸" 的价值不止于硬件形态的改变李博强调这双 "眼睛" 的每一个表情都应该是 AI 基于真实感知信息做出的自然回应而非预设程序的机械表演，换句话说 AIVA 正在把 "交互" 从功能层面提升到 "生命感" 层面 —— 物理 AI 不仅要有 "脑" 和 "身" 更要有 "情"。

　　理念明确了怎么落地是必须要想清楚的问题尤其当 "AI" 成为产品定义的起点时传统供应模式注定无法支撑这样的愿景。在汽车行业车企与技术供应商的合作大多遵循 "后期介入" 的惯例 —— 整车架构基本定型后再选择座舱方案，但 "AI 定义汽车" 的理念决定了 AIVA 不可能走这条路，它需要的不是一个适配既有硬件方案的技术供应商而是一个在产品定义初期就深度参与的技术伙伴。今年 6 月 AIVA 品牌发布会上 AIVA 正式官宣携手火山引擎联合定义、联合设计、共同打造 AI 汽车体验，火山引擎为 AIVA 提供豆包大模型、智能座舱等技术服务，此次论坛上李博更进一步披露了双方合作的具体维度。双方合作首先体现在产品定义的全新范式上，据李博介绍双方在市场趋势和用户场景的理解上深度沟通在 AI 硬件选型、产品需求评审、设计方案推敲等环节共同决策，AI 能力从一开始就被纳入了整车架构的规划中而非后期 "移植" 进车内。这种共创关系还进一步深入到了 AIVA 的组织效能层面，李博举了两个案例：HMI 设计团队借助火山引擎的 ArkClaw 搭建了专属设计助手输入 PRD 文档即可自动拆解用户旅程直接生成视频 Demo 原先数天的工作量被压缩到几分钟；研发团队使用 Trae 进行 coding 重构自动化测试链路整体开发效率也有了明显提升。李博总结说："在这样的 AI 原生组织里 AI 负责完成繁重的基础挖掘工作人便可以把释放出来的精力投入到更需要创造力和深度思考的环节。"AIVA 与火山引擎的共创模式在行业里并不多见，当大多数车企还在走 "先造车后叠智能" 的路径时 AIVA 选择与火山引擎在原点相遇从产品定义的起点就开始协同前期便共建 AI 能力为物理 AI 的落地提供了全新思考范式。

　　物理 AI 的核心命题是什么？技术参数可以不断刷新模型能力可以持续进化硬件可以越来越灵巧但如果这一切都无法回答一个更根本的问题 ——"人凭什么信任它？" 那么所有的进步都可能失去意义，毕竟没有人愿意把自己和家人的生活托付给一个不值得信任的机器。无论产品形态是两条腿的人形机器人还是四个轮子的 AI 汽车通往物理 AI 的道路上最终考验的是每一家企业能否真正赢得人的信任，谁率先建立这层关系谁才有可能在这场长跑中走到最后。而这也正是 AIVA 对物理 AI 终局判断的底气所在，AIVA 选择的道路 —— 先想明白 AI 该如何理解人、如何陪伴人、如何构建信任再让汽车从这份对人的理解中生长出来 —— 这本身就是为物理 AI 的落地写下了一个精彩注脚。