物理 AI 叠加全球化 智驾厂商迎来全新竞争硬仗

现在智驾行业竞争重心已经从国内的 L2、城市 NOA 普及，转向物理 AI 技术突破加上全球化落地两大主线，物理 AI 能让自动驾驶系统看懂真实世界的物理规律，预判行人、车辆的运动变化，而全球化则要求这套智驾方案适配不同国家法规、路况、数据规则，两件事叠加在一起，就是摆在所有智驾厂商面前最难的一场硬仗，国内厂商在国内复杂路况积累了大量数据和工程经验，但是想要把成熟的物理 AI 智驾方案复制到海外，要跨过法规、数据合规、本地化适配、认证体系等多重门槛，海外同行也在同步推进物理 AI 和世界模型研发，全球赛道竞争会变得更加激烈。之所以物理 AI + 全球化会成为智驾厂商接下来的核心挑战，核心原因是过去国内智驾比拼更多是感知算法、城市 NOA 落地速度，而物理 AI 是底层范式升级，需要搭建世界模型、做大量仿真验证、打磨车辆动力学推理能力，研发投入高、周期长；同时每个国家的交通规则、路权习惯、数据监管政策完全不一样，欧洲、东南亚、北美各自有独立的认证标准，不能直接把国内训练好的模型原样上线，还要解决数据本地化、隐私合规、本地化运营团队搭建等问题，技术和合规两条线都要同步推进。

物理 AI 与传统智驾对比清单

智驾厂商两大核心攻坚方向

1. 物理 AI 底座研发
2. 全球化落地体系搭建

搭建面向驾驶场景的世界模型，学习惯性、碰撞、摩擦力等物理常识，提升对路口、非机动车、行人交互场景的预判能力；同时搭建大规模仿真平台，在虚拟环境里生成海量长尾场景，降低实地路测成本，持续迭代端到端模型。

针对不同区域做本地化适配，包含交通标识、路权习惯、语言、法规；满足当地数据存储、数据出境合规要求；对接当地监管机构，完成自动驾驶安全认证，配套本地化测试、售后、技术支持团队。

厂商推进物理 AI + 全球化的落地步骤

第一步，打磨物理 AI 基础模型，先在国内复杂城市路况验证稳定性，跑通仿真 + 实车闭环迭代流程，积累足够的工程落地经验。

第二步，选定目标海外区域，先调研当地自动驾驶法规、数据合规条款、认证流程，确定优先落地的国家和城市。

第三步，针对目标区域采集本地化场景数据，做模型微调，适配当地交通习惯，在当地封闭场地、公开道路开展测试。

第四步，提交监管认证，拿到对应区域高阶辅助驾驶落地资质，同步搭建本地技术、运营团队，配合车企车型出海交付。

第五步，持续收集海外道路反馈数据，反哺物理 AI 模型迭代，形成国内、海外双向的数据闭环。

整体来看，物理 AI 决定智驾厂商未来技术上限，全球化决定市场空间上限，只有两条线同时跑通，厂商才能在全球自动驾驶竞争里站稳脚跟，这也是行业下一阶段竞争的核心主线。

【常见问题】

问题 1：物理 AI 叠加全球化，为什么说是智驾厂商的下一场硬仗？

回答 1：物理 AI 叠加全球化是智驾厂商的下一场硬仗，一方面物理 AI 属于底层技术升级，研发难度大、投入高；另一方面全球化需要适配各国法规、数据合规、本地化路况，技术、合规、认证多重难题叠加，竞争难度大幅提升。

问题 2：智驾行业里的物理 AI 和传统智驾有什么区别？

回答 2：智驾行业的物理 AI 重点是理解真实世界物理规律、预判物体运动因果变化，依靠世界模型仿真加实车数据迭代；传统智驾以识别目标、按预设规则决策为主，处理突发长尾场景能力偏弱。

问题 3：智驾厂商做全球化布局，主要会遇到哪些难点？

回答 3：智驾厂商推进全球化，难点集中在各国自动驾驶认证标准不一样、数据隐私合规要求不同、海外交通习惯和国内差异大，同时需要搭建本地测试、技术支持团队，成本和周期压力很高。

问题 4：国内智驾厂商在物理 AI + 全球化赛道上有什么优势？

回答 4：国内智驾厂商依托国内复杂路况积累了海量道路数据，城市 NOA 量产工程经验充足，在物理 AI 落地验证上速度更快，还可以跟着国内新能源车企出海，同步把智驾方案带到海外市场。

【参考资料】

[2026-11-14]（物理 AI + 全球化，智驾厂商的下一场硬仗）36 氪

[2026-09-30]（“让全世界拥抱中国的技术”）新华网

[2026-07-21]（MONA L03 欧洲上市 小鹏拓展物理 AI 全球版图）腾讯新闻

[2026-06-15]（自动驾驶行业蓝皮书发布：城市 NOA 迎来规模化爆发关键拐点）央广网

【免责声明】

本文关于物理 AI、智驾全球化的技术路线、行业趋势、厂商进展信息均来自公开行业报道，不同厂商技术路线、海外认证进度存在差异，相关法规政策随时可能调整，内容仅作行业资讯参考，不构成企业投资、商业合作建议。