北京
AI正在从“跨区域泛化”，走向更颠覆性的“跨本体泛化”。
作者|王蕊
编辑|西子
一个从未专门学过驾驶的通用AI大模型，能把车开成什么样？
GPT-6 Astra给出的答案是：在封闭停车场，控制丰田卡罗拉低速行驶134.7 米，耗时5分22秒，单推理成本7.74美元。
放在专业自动驾驶的标准下，这个成绩不值一提。但这场看似笨拙的实验，却让元戎启行CEO周光倍感焦虑。
在2026世界智能网联汽车大会上，他抛出预判：“也许几年以后，真正做到全无人自动驾驶的，不是自动驾驶公司，会是OpenAI，会是Anthropic。”
数字世界训练出来的通用模型，正在展现跨区域、跨本体的泛化能力。当通用AI闯入物理世界，自动驾驶企业积累多年的技术壁垒，还守得住吗？
当造“AI司机”变成公共工具
这份焦虑并非空穴来风。自动驾驶行业早已见识过技术迭代的残酷洗牌：曾经占据泊车领域90%市场份额的玩家，在端到端无图技术兴起后迅速出局。
如今，端到端本身也面临新的挑战。
周光判断，现有小模型端到端的城市关键接管间隔里程（MPCI），可能在百公里级遭遇瓶颈，要向千公里级突破，需要依靠更大规模的基座模型。
而新的技术供给者，已经开始入场。
今年8月，英伟达开放340亿参数Alpamayo 2 Super基座模型，把场景理解、轨迹预测、自动标注打包一体，配套工具链可将标注周期从数月压缩至数天。
今年2月，Waymo也开始复用Google DeepMind的Genie 3世界模型，生成暴风雪、逆行、路面突然出现大象等极端场景，用于自动驾驶仿真测试。
GPT-6试着自己开车，英伟达们开始向全行业提供造“AI司机”的工具。过去需要智驾企业长期独立投入的技术能力，如今正在成为可获取、可复用的基础技术。
大模型与车企的全新“排列组合”
今年2月，英国自动驾驶公司Wayve完成12亿美元D轮融资，估值达到86亿美元。投资方阵容豪华——微软、英伟达、Uber，以及奔驰、日产、Stellantis等整车巨头齐聚一堂。
车企真金白银下注的，正是Wayve的“跨区域迁移”能力：其AI Driver此前在全球超过500座城市开展道路测试，累计行驶145万公里，其中219座城市未使用当地历史驾驶数据。
这种能力正在转化为新的合作模式。
3月，Wayve、日产与Uber签署合作备忘录，计划2026年底前在东京开展Robotaxi试点——日产提供车辆，Wayve提供驾驶AI，Uber负责出行平台。
三家公司分工明确，汽车制造商不再需要死磕自研完整驾驶技术，而是可以直接向AI公司采购驾驶能力。
与此同时，传统自动驾驶巨头也在反向跨界。
今年2月，Mobileye以约9亿美元总对价收购人形机器人公司Mentee Robotics，看中的正是自动驾驶与机器人在多模态感知、世界建模和复杂决策上的技术共通性。
英伟达向智驾企业提供基础模型，Wayve向车企输出驾驶AI，Mobileye则试图将自动驾驶技术延伸至机器人。正如周光所说，AI正在从“跨区域泛化”，走向更颠覆性的“跨本体泛化”。
技术可以复用，赚钱仍靠真功
然而，技术能够复用，不意味着无人驾驶就能轻易实现规模化盈利。
从AI学会开车，到真正把无人车变成一门生意，中间仍隔着车辆成本、安全验证、运营效率等多道门槛。
换句话说，当算法不再是独家壁垒，竞争的重心，就转向了低成本落地、车队运营与商业化闭环。
小马智行已经开始在这本账上寻找突破。
它定下目标，2027年把全无人Robotaxi整车成本压到23万元以内；第七代车型已经在广州、深圳实现单车经济模型盈亏平衡，深圳市场今年2月单车日均订单达到23单。
百度萝卜快跑则持续扩大运营规模：业务覆盖全球28座城市，累计自动驾驶里程超过3.5亿公里，其中全无人驾驶里程超过2.4亿公里。
一边打磨单车经济性，一边积累大规模运营数据。相比模型参数，接单密度、单位里程成本、跨城复制效率，成为商业化新的评判标准。
而商业化的失利，早有前车之鉴。
2024年12月，通用汽车宣布停止资助Cruise的Robotaxi开发业务，原因正是大规模商业化所需的时间与资金投入太过巨大，回报遥遥无期。
这也意味着，哪怕背靠整车巨头、拥有充足的技术积累，过不了规模化运营的成本关，一样会被淘汰。
由此，自动驾驶产业正在出现不同的商业路径：上游由“英伟达们”提供基础模型、算力和开发工具；中游由“Wayve们”向车企输出可迁移的驾驶AI；下游则由Waymo、萝卜快跑、小马智行等运营商，通过真实道路运营验证安全性和经济性。
至于谁能掌握更多利润，只能等时间给出答案。
回到周光的焦虑。
GPT-6 Astra虽然只能在停车场慢吞吞地开出134.7米，但英伟达的工具箱已经敞开，Wayve的订单已经签下，人形机器人的边界已被打破。
通用AI对自动驾驶的冲击，未必始于直接取代专业驾驶系统，而可能先改变整个行业的技术供给和价值分工。
上一轮端到端革命，洗牌了90%的传统市占公司。而即将到来的基座模型革命，将可能重写整个汽车与AI产业的价值分配法则。
当越来越多企业都能获得强大的基础模型，自动驾驶公司还有什么不可替代的竞争力？
最真诚的智能汽车报道
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