机器人一定要长成人形吗？AIVA：汽车也行

机器人前瞻（公众号：robot_pro）
作者 郭月
编辑 志豪

过去两年，AI行业的讨论重心很大程度上被机器人占据。

能实现动态运动、手部灵巧操作、复杂场景下具备自主决策及泛化能力的人形机器人，被业内视为AI走进物理世界的“主流形态”。

多家人工智能企业接连推出自家的人形机器人产品，仿佛只有复刻了人的外形，AI才算真正“在场”。

但物理AI走向现实的路径，从来不该只有一条。

2026年8月22日，2026世界机器人大会·火山引擎具身智能技术与应用论坛上，一位来自汽车行业的高管——AIVA总裁、产品经理李博走上了讲台，抛出了一个值得深思的问题：

“如果AI真的要走进物理世界，它需要一副身体。那这副身体，除了人形，还有没有别的可能？”

他给出的答案是汽车，“汽车是物理AI当下最重要的‘身体’之一”。

当一位汽车行业的高管站在世界机器人大会的讲台上，一个清晰的信号显现：物理AI的赛道边界正在被重新定义，人形机器人与汽车并非完全平行的赛道，而是在物理AI这一概念下殊途同归——都是物理AI走向现实的重要载体。

一、被低估的“身体”——车通往物理AI的三重优势

要理解汽车为何被低估，得先看清过去两年AI行业发生了什么。

过去两年，AI行业的目光几乎被大模型牢牢锁住，各家在数字世界的军备竞赛愈演愈烈——拼参数规模、拼推理速度、拼多模态能力，仿佛谁能在这些指标上领先，谁就拿到了通往未来的船票。

但随着物理AI时代到来，一个更深层的转向正在悄然发生：AI真正的分水岭，不在于参数又翻了多少倍，而在于它能否跨出屏幕，从处理数字信号走向干预物理世界。

正如英伟达创始人及CEO黄仁勋所判断的，“下一波AI浪潮将是在物理世界中运行的AI”，其关键是让AI具备在真实物理环境中感知、理解并执行复杂操作的能力。

这意味着，光有大模型还不够，面对真实世界的复杂与不确定，AI需要一个“身体”。

用李博的话来说：“它需要一个可以感知环境、执行动作、能够与人长期共处的‘在场者’。”否则，AI就永远被困在数字世界里。

人形机器人是产业界押注的一条路径，从双足平衡到灵巧操作，从多模态融合感知到长续航，行业正全面攻向一个又一个技术高地。

与此同时，汽车同样是另一条关键路径，某种程度上，它或许比外界想象的，更接近物理AI“重要载体”的模样。

事实上，AI行业的多位高管早已注意到了这一点。

小鹏汽车董事长何小鹏曾表示：“这个十年，汽车是物理AI走向全球的第一个也是最重要的产品”。理想汽车董事长李想同样表态：“基于汽车形态的具身智能，可能是第一个进入物理世界的人工智能机器人”。千里智驾CEO陈奇也有相似论断：“智能汽车是当下商业化最成熟、规模最大的具身智能载体之一”。

这些观点，与李博在2026世界机器人大会·火山引擎具身智能技术与应用论坛上的分享不谋而合。

李博指出，汽车之所以能成为物理AI最重要的“身体”之一，是因为它具备多数AI终端难以比拟的三大优势条件。

首先是充足的能源底座：几十度，甚至上百度的车载电池，能支撑本地高算力与端侧大模型的部署，可以实现低时延响应，同时大量数据可在本地处理，能更好地保护数据和隐私安全。

其次是完备的感知与执行能力：摄像头、麦克风、雷达等传感器，以及座椅、空调、灯光、底盘等整套机构，相当于AI的眼睛、耳朵与手脚，融合感知输入和物理执行的硬件储备更完善。

最后，也是最容易被忽视的一点——汽车有不可替代的、长期共处的场景。日常通勤、接送家人、周末出行，用户每天会有两三个小时身处车内，而且车的用户使用周期长达好几年。这样高频的、周期性的、多场景的长时间陪伴，是很多终端所不具备的。

基于这三大优势，李博给出判断：“汽车，将成为物理AI真正走进普通人日常生活，与人长期共生的身体之一。”

二、汽车本是AI生命体 如何让车具备生命力？

如果说汽车本身就是物理AI落地的“身体”之一，那么如何让这副身体不只是一堆冰冷的硬件，而是拥有与人产生情感连接的能力？

从2026世界机器人大会来看，多家企业都让人形机器人上台表演，一方面是验证其运动性能，另一方面也在塑造鲜活的生命感，这并非偶然。

当AI从屏幕走进物理空间，它与人之间的交互方式也随之变化——从“点击-响应”的单向指令，转变为“共处-感知”的持续陪伴，交互的维度被极大扩展。

在这个过程中，人对AI是否具备“生命感”的感知，既来自语言层面的交流，也越来越多地来自非语言层面的细节——比如一个眼神的落点、一个表情的变化。这些看似细微的信号，可能比复杂的对话更能影响人对AI的观感。

正是基于对这一点的洞察，AIVA探索的是一条让AI“被感知”的路径。

在AIVA的产品逻辑中，“AI定义汽车，先有AI，再有车”是一条贯穿始终的原则。

李博介绍，AIVA并非先造出一台整车再往里堆叠智能功能，而是在产品定义阶段优先想清楚AI需要具备怎样的能力才能理解人、与人相处，再让整车围绕这套能力需求生长成型。在这种逻辑下，车被定义为“AI生命体”，而非传统意义上的交通工具。

这套理念落实到产品上，最直观的体现是AIVA为此打造的“灵动光眸”。

据李博透露，该方案刚提出时在内部遭遇了不少质疑——大灯自诞生起就是照明用的，把它变成一块“屏幕”是否必要？成本团队也认为这是一笔无用的支出。

最终说服团队的理由并不复杂：如果要把车当作生命体来打造，它就需要表达和交互的能力，人与人沟通的时候，往往都是先看眼睛，而大灯所在的位置，天然就是车辆的“眼睛”。

“灵动光眸”的价值不止于硬件形态的改变，李博强调，这双“眼睛”的每一个表情，都应该是AI基于真实感知信息做出的自然回应，而非预设程序的机械表演。

换句话说，AIVA正在把“交互”从功能层面提升到“生命感”层面——物理AI不仅要有“脑”和“身”，更要有“情”。

三、AIVA与火山引擎：一场从原点开始的共创

理念明确了，怎么落地是必须要想清楚的问题，尤其当“AI”成为产品定义的起点时，传统供应模式注定无法支撑这样的愿景。

在汽车行业，车企与技术供应商的合作大多遵循“后期介入”的惯例——整车架构基本定型后，再选择座舱方案。

但“AI定义汽车”的理念，决定了AIVA不可能走这条路，它需要的不是一个适配既有硬件方案的技术供应商，而是一个在产品定义初期就深度参与的技术伙伴。

今年6月，AIVA品牌发布会上，AIVA正式官宣携手火山引擎，联合定义、联合设计、共同打造AI汽车体验，火山引擎为AIVA提供豆包大模型、智能座舱等技术服务。

此次论坛上，李博更进一步披露了双方合作的具体维度。

双方合作首先体现在产品定义的全新范式上。据李博介绍，双方在市场趋势和用户场景的理解上深度沟通，在AI硬件选型、产品需求评审、设计方案推敲等环节共同决策，AI能力从一开始就被纳入了整车架构的规划中，而非后期“移植”进车内。

这种共创关系还进一步深入到了AIVA的组织效能层面。

李博举了两个案例：HMI设计团队借助火山引擎的ArkClaw搭建了专属设计助手，输入PRD文档即可自动拆解用户旅程，直接生成视频Demo，原先数天的工作量被压缩到几分钟；研发团队使用Trae进行coding，重构自动化测试链路，整体开发效率也有了明显提升。

李博总结说：“在这样的AI原生组织里，AI负责完成繁重的基础挖掘工作，人便可以把释放出来的精力，投入到更需要创造力和深度思考的环节。”

AIVA与火山引擎的共创模式在行业里并不多见，当大多数车企还在走“先造车、后叠智能”的路径时，AIVA选择与火山引擎在原点相遇，从产品定义的起点就开始协同，前期便共建AI能力，为物理AI的落地提供了全新思考范式。

结语：信任是物理AI赛道的核心命题

物理AI的核心命题是什么？

技术参数可以不断刷新，模型能力可以持续进化，硬件可以越来越灵巧，但如果这一切都无法回答一个更根本的问题——“人，凭什么信任它？”，那么所有的进步都可能失去意义。

毕竟，没有人愿意把自己和家人的生活，托付给一个不值得信任的机器。

无论产品形态是两条腿的人形机器人，还是四个轮子的AI汽车，通往物理AI的道路上，最终考验的，是每一家企业能否真正赢得人的信任。谁率先建立这层关系，谁才有可能在这场长跑中走到最后。

而这也正是AIVA对物理AI终局判断的底气所在，AIVA选择的道路——先想明白AI该如何理解人、如何陪伴人、如何构建信任，再让汽车从这份对人的理解中生长出来——这本身，就是为物理AI的落地写下了一个精彩注脚。