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/23213https://shuzhi.hangyexinwen.com/posts/23213Sat, 08 Aug 2026 06:44:38 GMT⁣<br /><b><i><b>📰</b></i> [东吴证券]：汽车行业深度报告：AI系列深度21期：物理AI如何从架构借鉴走向模型迁移？ - 发现报告</b><br /><br />本文围绕数字AI向物理AI迁移的路径与挑战进行梳理。物理AI以感知、决策与行动落地于真实三维空间为目标，落地场景以智能驾驶为代表。迁移经历两个阶段：首先在架构理念层面引入数字AI的注意力机制、矢量化表达等建模范式，形成VectorNet、BEV等统一空间表征；随后向模型层级直接迁移，如EMMA等端到端多模态模型，以及MindVLA、世界基座模型等车端VLA实践。这种迁移并非线性放大，越靠近物理闭环，直接迁移的红利越小，需要重新设计或再训练的部分增多。物理AI与数字AI的三大核心差异在于表征、数据与学习范式。物理世界的连续信号需要先被编码为可学习的三维表征，数字AI的离散文本与符号不同；高价值数据在物理场景中极为稀缺，世界模型被用来生成合成数据以扩充训练；学习范式方面，强化学习在高物理闭环任务中扮演关键角色，帮助超越模仿的局限。总之，数字AI提供底座能力与通用范式，物理AI则聚焦建立物理世界的可控闭环，并以智能驾驶为先导探索安全性与可验证性的发展路径。<br /><br /><i><b>🏷️</b></i> <a href="/search/%23%E7%89%A9%E7%90%86AI">#物理AI</a> <a href="/search/%23%E6%95%B0%E5%AD%97AI">#数字AI</a> <a href="/search/%23%E8%BF%81%E7%A7%BB">#迁移</a> <a href="/search/%23%E8%A1%A8%E5%BE%81">#表征</a> <a href="/search/%23%E4%B8%96%E7%95%8C%E6%A8%A1%E5%9E%8B">#世界模型</a><br /><br /><i><b>🔗</b></i> <a href="https://www.fxbaogao.com/detail/5586841" target="_blank">原文链接</a>