搜索引擎 + AI 驱动的行业新闻【覆盖行业】信保 ｜出口 ｜金融 制造 ｜农业 ｜建筑 ｜地产 零售 ｜物流 ｜数智【访问入口】hangyexinwen.com【新闻分享】点击发布时间即可分享【联系我们】xinbaoren.com（微信内打开提交表单）https://shuzhi.hangyexinwen.comhttps://shuzhi.hangyexinwen.com/posts/23160https://shuzhi.hangyexinwen.com/posts/23160Fri, 07 Aug 2026 13:54:23 GMT⁣<br /><b><i><b>📰</b></i> [东吴证券]：汽车行业深度报告：AI系列深度23期：智能驾驶的表征演进 - 发现报告</b><br /><br />物理AI与数字AI的根本差异在于表征获取方式。物理世界输入缺乏天然通用的token化方案，需要先构建三维物理空间的可学习表征，才能进入规划、控制和行动。以智能驾驶为例，其表征演进可概括为五个阶段：原始像素、BEV/VectorNet、Occupancy、multimodal Token和潜在状态。原始像素端到端简单但缺乏结构约束；BEV+Transformer与矢量化VectorNet是同等级的两条并行路线，前者将多摄像头信息统一到鸟瞰三维空间，后者将道路与参与者抽象成数学对象；Occupancy关切空间占据而非仅识别类别；多模态Token连接视觉、语言与动作；潜在状态把世界压缩成可预测的潜在空间。物理AI的tokenizer本质是重型编码网络，离散化与嵌入非预先给定，而是通过网络学习获得，因此工程门槛高于数字AI。当前公司路径虽各有侧重，但共同趋势是从目标级识别走向空间级理解，再走向潜在状态预测；多种表征将长期共存，服务于感知、预测、仿真和规划的不同层次需求。世界模型或成为关键手段，在自监督环境下预测未来状态、生成场景以形成统一的物理表征，进而提升在无标注情境中的学习效果。竞争壁垒正由单点感知提升到将物理世界嵌入可预测的潜在空间。整体看，物理AI将成为对物理世界的AI解决方案，智能驾驶作为闭环最先落地的场景，应成为重点关注方向。<br /><br /><i><b>🏷️</b></i> <a href="/search/%23%E7%89%A9%E7%90%86AI">#物理AI</a> <a href="/search/%23%E8%A1%A8%E5%BE%81%E6%BC%94%E8%BF%9B">#表征演进</a> <a href="/search/%23%E6%99%BA%E8%83%BD%E9%A9%BE%E9%A9%B6">#智能驾驶</a> <a href="/search/%23%E4%B8%96%E7%95%8C%E6%A8%A1%E5%9E%8B">#世界模型</a> <a href="/search/%23%E6%BD%9C%E5%9C%A8%E7%8A%B6%E6%80%81">#潜在状态</a><br /><br /><i><b>🔗</b></i> <a href="https://www.fxbaogao.com/detail/5586831" target="_blank">原文链接</a>