一凡 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
自动驾驶实现垂直领域的AGI，有了新路径。
不是Robotaxi
，而是
RoadAGI
。
在英伟达GTC 2025上，元戎启行CEO
周光
受邀分享，
提出用RoadAGI，能更快大规模商用自动驾驶，实现垂直道路场景下的AGI
，RoadAGI的实施平台，是元戎最新分享的
AI Spark
：
不借助高精地图
，一个平台赋能智能车、机器人甚至小电驴……总之，一切可动的移动体，都将具有自主移动的意识。
这是一条通过自动驾驶实现AGI的新途径。
元戎启行和CEO周光，代表AI公司、自动驾驶公司，开辟起了第二种可能性。
所以RoadAGI究竟是什么？
用RoadAGI迈向AGI
先说人人可感知的场景——
你下一次点的外卖，可能是这样的：
赛博“外卖小哥”，
全程不用高精地图
，自动识别店铺：
拿到商品后，一溜小跑到路口，自主识别到红绿灯：
然后一停二看三通过：
它还能进到楼里，自己过闸机、摁电梯：
然后到电梯里，再自己摁楼层：
出电梯直接给你送到公司前台：
整个过程，是不是跟咱们人一样？
你也可以让它把商品放外卖柜里：
这就是元戎启行在
英伟达GTC 2025
上，分享的
物理AI
最新进展：
RoadAGI
。
用一套AI底座，解决路上的所有移动体，实现垂直道路场景下的AGI
。
前面展示的是RoadAGI落地的第一个形态
Spark 1.0
，
看着很像无人配送车，但是据了解有本质不同
。
首先，技术上，其移动不依赖高精地图，在导航的指引下，自主识别周边环境信息，就能实现
“门到门”
位移。
为什么不需要扫图？
因为元戎把技术底座VLA走通了
。
VLA，即视觉语言动作模型，是端到端的最新成果，预计今年年中量产上车。
新范式已得到了行业头部的响应，比如理想汽车，隐隐成为行业共识。
VLA用一个多模态模型，统一过去的视觉语言模型和端到端，
将道路图像信息和文本指示融合处理
，输出驾驶行为和文字。
这意味着，
VLA打通了空间智能、语言智能和行为智能
。
因此，VLA加持的移动体，改善了配送体验。
以往的无人配送，只是负责配送的一个环节，只能做到“楼到楼”。你买个东西，还要自己下楼取。
现在不一样了，直接实现“门到门”，整个配送流程闭环了。
但问题是，元戎启行作为端到端智驾的代表性公司，智能驾驶领域的竞速正在如火如荼，怎么就此时此刻开辟起第二曲线来了？
围绕最新战略，
量子位
进一步与
周光
展开了对话。
周光说，根本上是因为
元戎从不将自己当作智驾公司，而是一家AI公司
。
智驾只不过是实现物理AI的商业化选择
，元戎已取得了不错的进展：
在国内最早摆脱高精地图依赖，率先转向端到端，去年首个量产车型上市后成为爆款，凭借单款车型获取了城区NOA市场
15%
的份额。
智驾爆款让元戎的数据飞轮加速转动。
经过4000万公里的智驾数据积累后，元戎的AI能力更加通用，是时候向上走，实现RoadAGI，向物理AI再迈一步了。
周光认为，
RoadAGI的出现一定早于L5
，不过这还不算实现物理AI，只是解决了道路场景。
而当实现物理AI，并将其与生成式AI和语言AI打通时，真正的AGI就到来了
。
以下为对话实录整理，
内容较长，可参考目录阅读：
- 阅读指引
1. 谈RoadAGI：与无人配送本质不同
2. 谈时间点：RoadAGI，为什么是现在？
3. 谈影响：RoadAGI对元戎的影响和目标？
4. 谈AGI：先RoadAGI，然后Physical AI，最终实现AGI
5. 谈DeepSeek：中国的奇迹，让全球重估中国资产
6. 谈FSD入华：领先国内一代，只是数据“水土不服”
7. 谈智驾行业：AI越强大，越不需Lidar
8. 谈技术的选择：选择比努力重要
谈RoadAGI：与无人配送本质不同
量子位：如何理解RoadAGI？
周光
：RoadAGI实际上是
基于AI的通勤能力
。类似你出门上班，离开家到公司，从头到尾只用腿，很少用手。
就像“外卖小哥”一样，RoadAGI，或者说Spark 1.0可以实现
配送的闭环
：从店里拿到东西，然后用“小电驴”到另外一个地方，再把东西投递到目的地。
量子位：这和过去的
无
人配送车
有什么区别？
周光：
我觉得
技术层面上
有
本质
的不同。
我们是基于AI的，以前是基于高精地图。这意味着，
RoadAGI是免部署的
。举个例子来说， 我要到你的办公室，你告诉我你的办公室在海淀的哪栋楼，哪个房间。
只要人能找到你的办公室，那么我们的RoadAGI智能体也应该可以
。
当然如果说这个小区特别破旧，连字都没有，需要问路，AI Spark可能目前还找不到。但只要是通过人观察就能找到的地方，AI Spark就能通过推理，实现点到点的通勤。
而不是说基于高精地图，那是不现实的，这又不是酒店机器人。
我觉得今天的L4其实挺像酒店机器人
。
量子位：你们打算怎么实现RoadAGI，会软硬件全栈自研吗？
周光
：没有。我们只做高等级的规划，
把机器人看作一辆车
。我们不是说做一个能走的机器人，
我们是机器人能走后，告诉他该怎么走
。
比如像霍金，他不会走，但是他通过他的轮椅遥感，他知道该怎么走。
我们给的是一个高级的AI能力，而不是说腿能走的能力
。
各家公司有各自的做法，做机器人的公司有很多积累，他们走得很好，甚至能跳能跑了。所以我们没有必要去做。我们替代的是控制无人机的飞手，替代的是机器人后面拿遥控器的人，
我们的目的是实现真正的自动化
。
量子位：实现RoadAGI的关键是什么？
周光
：就像外卖小哥去一个地方，当他骑上小电驴的时候，这跟自动驾驶没有什么区别。
当他停好外卖车，
接下来这部分跟自动驾驶就有区别了
。
他下了小电驴，要去商场或者小区送东西，这就比较复杂了，这个场景我觉得需要通过AI Spark平台去解决。就像外卖小哥，甚至还要跑到每个楼的犄角旮旯里。
量子位：相当于外卖小哥下了车，就是一个新的场景？
周光
：不是。我只是说解决这个场景，不能靠建高精度地图。
谈时间点：RoadAGI，为什么是现在？
量子位：RoadAGI，为什么是现在？是因为看到物理AI的浪潮和机会吗？
周光：
其实去年GT
C大会的时候，我们就想要做物理AI了
。
△
周光在英伟达GTC 2024
端到端出来后，
VLA这条路逐渐走通了
，那我觉得这个时候去做RoadAGI是比较正常的。
现在的一些机器人都是基于规则的，做一些低阶的控制，比如挥个手，跳一支舞。
那些其实说实话不能叫物理AI，它只能叫一个动作
，今天可以通过学习做一个更长的动作。但是它不具备这个自主的行为能力。
量子位：做RoadAGI是出于投融资的考量吗？
周光
：不是。我只是觉得我们应该去做这项技术，不是为了取悦投资者，就像过去我们率先做无图NOA，转向端到端。
我们一直不是为了取悦投资者去讲故事。我们只是觉得端到端、VLA这些技术出现后，不仅仅可以应用于自动驾驶。
量子位：做RoadAGI和具身智能的火热有关吗？
周光
：
RoadAGI和具身智能根本不冲突
，我们做的是规划和大脑。
量子位：为什么将RoadAGI称之为元戎战略的延伸？
周光
：
我们是个AI公司
，AI本身就要做各个方面。端到端出来后，我们自然而然想到可以做机器人。
机器人需要高等级的智能，去做更高等级的规划，而不只是扫个图、能跑能动。我们的目的是用技术解决智能体的移动问题，像我们人，我觉得最重要的是手。
除了手之外，我们人应该是想去哪里都能去。人出门就用各种导航，进到小区，我们自己会观察，自己会看，走到目的地，然后再去做手上的事儿。
我认为RoadAGI是我们的能力延伸，而且是成熟的技术的延伸
。
量子位：元戎做RoadAGI有什么优势？
周光
：
我们的优势是，我们把智能驾驶跑通了。
我们之所以没有去做手，是因为
做手跟我们的RoadAGI还是有区别的
。
RoadAGI跟我们目前做的端到端自动驾驶，我觉得是高度近似的
，可能也就是数据闭环上有一些变化。
这也是做RoadAGI的一个原因：
技术的相似
。
另外一个原因是
商业化
。我认为RoadAGI最快的商业化落地形态其实就是“外卖小哥”。
今天点到点的无人配送，有很多都需要依赖扫图，我认为商业价值比较受限，因为图很难穷尽。
我认为更有商业价值的就是RoadAGI。像今天自动驾驶的MPCI
(Miles Per Critical Intervention)
，大家都能做到百公里级，
这意味着两个小时出现一次安全接管
。这在很多场景其实已经可大规模商业化了，比如洗碗。
我认为，
L5级自动驾驶难以实现就在于它的容错率太低了
。而RoadAGI大量的场景其实是有容错的， 所以商业化会来得更快。
量子位：为什么不等市场更成熟了再去做？
周光
：就和当初为什么我们要做无图一样，想做好自动驾驶就需要先做好RoadAGI。
量子位：这不是一个成熟后再去做的事情，而是现在智驾需要这方面的能力？
周光
：对，我认为智驾是需要具备RoadAGI能力的。
谈影响：RoadAGI对元戎的影响和目标？
量子位：对于初战告捷的智驾业务，RoadAGI战略或者说AI Spark平台会分散兵力吗？
周光
：不会。为什么我们不去做手？如果是去做手肯定会分散兵力，因为技术栈不一样。
我们的AI Spark平台跟智驾其实是高度一致的，只是数据不一样而已。就像人走路用步行导航，驾驶用开车导航。这个相似度太高了，只需要换数据集。到了一个小区内部，就是泊车的场景。
量子位：RoadAGI形成的技术壁垒是什么？
周光
：在物理AI领域，我相信目前大家都还不具备像我们这样
大规模量产的数据闭环能力， 端到端的能力
。我觉得现在可能没有竞争对手。现在那些所谓对手，技术选择跟我们不一样，主要基于高精地图。
我们不认为他们是竞争对手，就像ChatGPT和Siri不会是竞争对手。
量子位：做RoadAGI有什么商业化目标？
周光
：目前最先落地的一个场景是送外卖，先跑起来。我觉得这个成本更便宜， 用汽车的供应链，
硬件成本可能也就一两万块
，就能实现点到点的移动，前景广阔。
量子位：做自动驾驶是把司机从驾驶位拿下去，RoadAGI是把外卖小哥从驾驶位拿下去。
周光
：也不是。不光是将小哥从车上拿下去，因为外卖小哥下车后还要跑，RoadAGI也要跑通下车后的这段路。
量子位：相比过去的无人配送还需要人去拿，RoadAGI现在做了一个闭环，为什么会这样？
周光
：因为技术成熟了。就好像AI游戏创业，ChatGPT出来之前，没人会去变革游戏中的NPC，因为以前技术不成熟，做不了。
今天有了端到端，加上机械手臂，可以做到一些复杂任务。
如果不是技术成熟了，今天还要靠扫高精地图的话，我就不去做RoadAGI了
。
量子位：为什么说现在技术成熟了？
周光
：因为VLA逐渐开始成熟，让RoadAGI可持续了。我们2023年就想做（RoadAGI），但是当时端到端还没做出来，就先不去想别的。
量子位：现在可以说VLA高度成熟了吗？
周光
：现在还没有。就好比端到端，我们从来都没有去纠结过什么叫两段式，什么叫一段式，我们不参与这种讨论。我们是家 AI 公司，我们不是一个纯智驾公司。
我们的愿景其实还是做物理AI
。我觉得这也需要产业链的，希望不是只有我们一个人做。我的逻辑很清晰，人的移动能力，跟车子高度相关。
