吕鹏：物理AI+数字AI融合，是通往AGI的关键落地路径

　　2026年4月，在2026智能电动汽车发展高层论坛上，地平线副总裁、战略部&智驾产品规划与市场部负责人 吕 鹏出席论坛并发表主题演讲，以下为演讲全文。

　　尊敬的各位来宾，大家上午好！

　　很高兴能够来到这里和大家一起分享地平线对于整个AI时代的思考。我这次演讲的主题是《打造物理AI时代的超级平台》。

　　从年初爆火的OpenClaw，我们已经感受到时代列车呼啸而来，它的一个最大变化是什么呢？它已经从原先的对话型机器人走向了可以帮助我们解决问题的行动上的机器人。

　　同时，具身智能也进行了相应的破圈，大家对比过去几年在机器人领域来说，它的能力上获得了更广泛的认可，以及春晚机器人的爆火也带动了消费者对这件事情的理解。

　　我们看到整个巨头，像英伟达，也把整个战略定为为物理世界AI提供算力的基础。其实不管是春晚机器人的爆火还是巨头公司的战略转型，以及我们从数字对话变到了Action，这些都已经证明，这不是一个新赛道的开始，而是一个新的时代拐点，我们已经走向了物理AI，开始更大能力展现的时代。

　　回顾过往所有的计算平台，其实每一次计算的拐点都会重写一些平台的格局。不管是个人电脑时的windows加Intel，还是手机时代的ARM加Android，以及我们在数字AI时代看英伟达实现万亿美金，它核心是CUDA加上它的计算平台。到了物理AI，物理AI是在边缘计算上去赋能万物的计算平台，它也需要对应的非常深入的软硬结合的能力，来提供极致的性能，提供对于未来算法的高效支撑。

　　这样软硬结合会构建一个非常庞大的计算平台生态，未来支撑在物理AI上各行各业的应用，从汽车到机器人，到各种端侧对大模型能力支撑的计算底座，来支撑未来各种多样性创新的发展。

　　在这个时间点我们已经不会去怀疑物理AI什么时候来或者来不来，我们更要看的是，物理AI时代谁会有机会做成超级平台，做成超级平台需要做些什么。

　　在物理AI里面有四个非常严格的门槛，它更像是铁人三项赛，需要你具备各种能力。

　　首先它需要很强的软硬协同的能力。因为物理AI对于算力、对于带宽、对于未来的算法、对于高效计算都有非常高的要求。大家知道，芯片的周期基本上都有两三年，在设计芯片这个阶段如果你没有对于未来的软件有足够多的know-how，足够多的理解，你很难在这个时代的拐点上去设计出来一个非常高效的计算平台底座。所以软硬协同，芯片为未来的算法做好足够设计理解的定制，算法为芯片的优化、为高效性能的释放提供基础，这就会给物理AI平台提供非常深度的优化能力。

　　二是真正开放而不锁定。因为未来的物理AI有各种应用，大家看到机器人、四足机器人，到汽车，到各种领域，它会有各种不同的垂类。这里面更核心的共性是在计算的底座和整个Foundation model能力，但它是一种赋能，而不是一个替代。就像我们地平线一直致力于打造非常丰富的汽车圈的生态体系，我们构建开放的合作，用我们的基础芯片、基础模型来赋能车企、赋能合作伙伴，去打造好的产品。

　　三是走向物理AI也离不开跨场景的规模化验证。物理AI的可靠性和数字AI有很大的区别，数字AI是基于互联网很多信息构建起来的，可靠性是物理AI非常与众不同的一点。我们看到汽车是现在第一个大规模商业化部署，并且有高可靠性安全性要求的物理AI载体。所有物理AI的技术需要大规模多场景的验证才能得到非常充分的说明和能力的提升。

　　四是跨域延伸的能力，整个核心框架需要能够延展到机器人、工业机器人等不同的领域，它才是一个平台，去赋能整个万物，让整个物理AI进行规模化落地。

　　这里面汽车是非常好的战场。马斯克也说，你需要把车当成四个轮子的机器人，而这个东西实现之后你可以把它应用到具身机器人领域。因为到现在为止，整个汽车也是最大的落地场景和最复杂的高质量的数据获取来源。我们也相信，通过规模化的汽车上的物理AI的落地去推动我们在物理AI的计算平台和物理AI基础模型上的强大能力，进而去赋能后面物理AI进一步发展。

　　过去地平线通过软硬结合已经提供极致效能。我们现在的征程6P是最大算力的国产化算力芯片。同时，HSD端到端系统在过去也实现了非常好的市场口碑和规模化部署，在消费者里面有非常高的智驾使用率。同时我们也做到真正开放，我们通过赋能我们的生态，把我们的工具链、基础模型支撑我们的车企、合作伙伴、软件商，来做整个创新。

　　同时我们已经实现规模化验证，成为整个行业车载计算最大公约数，实现了千万级的量产，超过40多家的车企，这些规模化的量产和能力也证明了我们技术的成熟度与可靠性，并且过去我们的核心计算平台BPU已延展到物理AI的其他领域，我们已经在消费类的机器人，包括像扫地机、割草机，以及现在的具身四足机器人等领域也有很多应用我们的计算平台，共同打造核心。

　　我们希望通过在智能汽车领域被充分验证的底层核心能力去构建物理AI未来大的支撑平台。

　　所以我们认为，通过软硬协同构建起一条非常强的护城河。一方面是在软件上整个物理世界的基础模型，物理世界的基础模型形成了我们对物理世界规则的理解和对人的动作的学习。对物理世界的理解之后，你才能更好地把它应用到通用人工智能的领域。所以我们一直有一个观点，真正走向AGI，其实物理AI+数字AI的融合是少不了的，只有把这两个AI的能力融合在一起才能走向真正意义上的AGI，通用型的人工智能。

　　同时，由于我们对算法的理解，我们在不断推动整个计算平台性能的提升。其实我们整个BPU的效能在过去十年已经提升了超过1000倍，下一代BPU架构，我们叫黎曼架构，也是为了支撑整个自动驾驶和物理智能体的算力和带宽的要求，提供更大的模型和带宽的支撑能力，这样的话它在未来算力的基础上、算子的基础上、能效的基础上和整个浮点计算能力上都会有大幅的提升。我们通过这样的计算底座和这样的基础模型去支持和赋能我们各个产业，从汽车到其他领域的物理AI的应用，来加速这块的产业落地。

　　同时，我们也发现，在未来，分布式AI模型会走向中央集成的大模型，最终形成AI Car的趋势。我们已经看到数字AI在现在和物理AI已经在智能车上开始不断融合。从原先的多个模型走向中央大模型就需要有相应合适的计算底座来去支撑。原先的智驾只是控制车轮和方向盘，为什么我们不把更多的输入进去，让它除了驾驶能力，还有环境控制能力，还有与数字世界交互能力呢，这个其实是很自然而然的想法。

　　大家通过今天上午的分享也看到在今年大家已经从座舱领域变到了整车Agent领域去思考，这里离不开整个计算平台和底座的支撑。所以我们在今年4月22日发布会上即将发布的星空系列，推出中国首个舱驾融合智能体芯片，通过舱驾的融合推动汽车向整车智能体的演进，它不再是一个冷冰冰的座舱，而是有它的相应个性，让整个车主熟悉它的个性，去更加适合每一个消费者群体。同时它有不同的技能，通过这个技能它可以持续的延展、学习和升级，以及它会有记忆，这样的话它会记住每一个和你的交互、你的偏好，未来的互动更加懂你。我们通过一个视频让大家了解一下我们现在的产品能力。而且这个点是跑在一颗舱驾融合的芯片，同时它现在所有的智驾的功能、座舱的功能、Agent的功能，都已经非常成熟。

　　我们也相信，通过这样一个计算底座，加上Agent OS，为我们下一步整车智能体创新提供一个更好的底座平台。

　　它会懂你，知道你喜欢吃什么，行驶过程中，它可以实现点到点的通行。从原先机械式的指令变成它去理解你最需要的东西，主动推荐。它可以记住你的喜好，同时会推荐给你相应的这个技能。这样的一个汽车到最后就是一个千人千面、更加懂你、更加熟悉你、能够跟你进行交流的个人的专属助理。

　　现在的座舱不再是原来的机械式的冰冷的功能和交互界面，而是变成了一个你的专属的助理，它更加懂你，也跟你进行深入的交流和沟通，同时具备点到点通行的物理AI的能力。这样一颗舱驾融合的计算底座上，我们实现了物理AI和数字AI的融合。相信这样一个融合，能够创造更高的用户价值，并且让大家真正地从物理AI+数字AI走向真正的AGI。这是很好的一个落地的过程。

　　我们从汽车出发，通向未来物理AI的各种不同的场景。在各种不同的应用里，在干线物流、物流小车、机器人、扫地机器人、具身、四足等等都在用地平线这样一些计算平台，我们也相信这不是一个单一的赛道，而是物理AI时代的通用计算的基座，我们也希望通过这样基座能力，去赋能多个产业共同地发展。

　　所以，我们非常希望通过这样的能力，同时通向未来终局的物理AI，我们去提供最坚实的Foundation model和最坚实的计算的平台。

　　从汽车出发，但是去构建这样一个物理世界的基座，与行业同行，共同定义这个时代。

　　以上是我的分享。

　　“征程与共，一路同行”是我们的slogan，也希望与行业同仁一起走向未来物理AI非常丰富的世界。

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