这份文档以 2026 年达沃斯论坛图灵奖得主杨立昆的观点为核心，指出自动驾驶领域正迎来从AGI（通用人工智能） 向AMI（高阶机器智能）+ 物理 AI的范式转变，剖析了当前自动驾驶的技术瓶颈，阐述了 AMI + 物理 AI 的技术优势、面临的挑战，并构建了其驱动自动驾驶发展的生态体系，同时规划了 2026-2040 年的发展路线，揭示了该技术对出行生态乃至社会的深远影响。核心内容总结如下。
行业转型背景
当下自动驾驶依赖的 ANI（弱人工智能）存在模块化缺陷、数据依赖等问题，引入的 LLM（大语言模型）则因非物理推理、模态脱节等弊端，无法解决感知碎片化、决策不灵活、极端场景应对不足的核心痛点，甚至新增风险。杨立昆提出 LLM 革命落幕，指出其缺乏物理世界因果理解，而他提出的 AMI + 物理 AI 体系，以及创立 AMI Labs 开源核心技术的举措，成为自动驾驶从 "数据驱动" 向 "认知驱动" 转型的关键方向。
AMI + 物理 AI 的核心内涵与优势
AMI 区别于 AGI 的 "全能化" 愿景，核心是让机器通过世界模型理解物理世界，物理 AI 则为其赋予基于物理规律学习决策的内核，二者融合的核心技术支柱是JEPA（联合嵌入预测架构），这一非生成式自监督学习框架可天然融入物理规律约束，是区别于 LLM 的关键。
相较于 ANI、LLM，该体系在自动驾驶领域具备三大核心优势：能基于物理规律实现深度环境理解，克服感知碎片化；可模拟决策的物理后果，实现可预测的鲁棒决策；通过学习物理规律降低数据依赖，提升知识迁移与泛化能力，缓解长尾问题。
发展面临的安全与伦理新挑战
随着 AMI + 物理 AI 融入自动驾驶并进入开源生态，新的挑战应运而生：一是自主决策的责任界定因参与主体多元化变得复杂，现有法律框架无法适配；二是开源生态加快技术漏洞传播、增加数据流转环节，带来数据安全与隐私保护风险，不过物理 AI 的轻量化特性也为风险缓解提供了可能；三是开源技术的二次开发边界模糊，易引发知识产权纠纷，且差异化开发可能导致技术标准不统一，阻碍产业协同。
未来生态构建的三大层面
为推动 AMI + 物理 AI 在自动驾驶的落地，需构建技术、产业、规范三位一体的生态系统：
技术层面：以开源 JEPA 为核心，开发物理化多模态模型，采用 "物理规律先验 + 少量真实数据微调" 的训练范式，提升模型可解释性与鲁棒性，研发轻量化推理引擎适配车载实时决策需求。
产业层面：搭建全球开源协同创新平台，联合芯片企业优化计算平台与工具链，推动技术与整车电子电气架构深度融合，培育跨学科复合型人才，同时鼓励差异化二次开发，实现开源技术商业化可持续发展。
规范层面：制定专项法规，建立基于物理溯源的责任分配机制，明确 AI 黑匣子法定安装要求；制定开源生态下的数据安全与隐私保护标准，遵循最小必要采集原则；构建伦理审查与评估体系，推动全球法规与技术标准协同发展。
2026-2040 年分阶段发展展望
以物理 AI 技术演进为核心、开源生态为载体，AMI + 物理 AI 驱动自动驾驶将分三步实现从 L3 到 L5 级的跨越：
短期（2026-2030）：完成技术产业化适配，构建结构化场景物理化世界模型，推动 L3 级自动驾驶在高速、城市快速路等场景规模化普及，系统事故率较传统 ANI 降低 90% 以上。
中期（2030-2035）：构建城市全场景精细化物理世界模型，实现类人水平物理博弈决策，推动 L4 级自动驾驶在城市限定域规模化落地，Robotaxi 等出行服务成为城市公共交通重要组成部分。
长期（2035-2040）：构建全域物理世界模型，实现通用物理认知与系统自我进化，迈向 L5 级完全自动驾驶，同时车辆具备人机情感交互能力，且该技术为 AGI 在自动驾驶领域的落地积累核心能力。
AMI + 物理 AI 不仅从技术上突破自动驾驶发展瓶颈，还为解决伦理责任、数据安全等社会问题提供新思路，其物理可预测性实现决策溯源，低数据依赖减少敏感数据采集。长远来看，该技术将重构出行生态，提升交通效率与安全性，创造普惠出行模式，释放城市停车空间、优化城市布局，同时自动驾驶车辆作为移动感知终端，为智慧城市建设提供数据支持，推动城市治理智能化升级，引发深刻的社会变革。
核心结论
自动驾驶领域从 AGI 到 AMI 再到物理 AI 的范式转变，是突破技术瓶颈、实现商业化落地的关键选择；JEPA 架构为 AMI + 物理 AI 提供核心技术支撑，AMI Labs 的开源举措推动了全球产学研协同创新；唯有构建技术、产业、规范三位一体的生态系统，才能实现 AMI + 物理 AI 驱动自动驾驶的安全、可持续落地。未来该技术将成为自动驾驶发展的核心主线，引领行业走向更安全、智能、普惠的未来，成为改变人类生活的核心技术力量。
