“物理AI将在可预见的未来迎来爆发，‘AI竞速’则是加速这一进程的重要推手。”近日，加州大学伯克利分校人工智能竞速项目主席、Hitch Open世界AI竞速锦标赛组委会裁判委员会主席艾伦·杨在接受上海证券报记者专访时表示。

上证报中国证券网讯（记者 郑维汉）“物理AI将在可预见的未来迎来爆发，‘AI竞速’则是加速这一进程的重要推手。”近日，加州大学伯克利分校人工智能竞速项目主席、Hitch Open世界AI竞速锦标赛组委会裁判委员会主席艾伦·杨在接受上海证券报记者专访时表示。

Hitch Open作为世界AI竞速锦标赛与开源物理智能数据平台，旨在对赛事产生的全链路数据进行清洗、沉淀与开源，打造物理智能领域的关键基础设施，加速物理AI技术从实验室到产业化的进程，使孵化下一个物理世界中的DeepSeek成为可能。10月18日，Hitch Open总决赛将在湖南张家界天门山景区举办。

“物理AI”将成技术增长点

“基于技术发展趋势的延续性与必然性，我们认为物理AI将成为下一个技术增长点。”艾伦·杨告诉记者。

从理解自然语言迭代为理解客观规律、从由“0-1”构成的二进制世界走进三维的现实世界是AI技术的发展趋势。对于能做到后者的物理AI而言，计算机视觉（CV）是其核心技术之一，而在当前，CV技术的进步已奠定了物理AI爆发的技术基础，汽车自动驾驶、机器人、无人机等物理AI应用领域正日渐兴起。

在艾伦·杨看来，随着CV技术的进一步完善，其感知能力将会达到与人类相当甚至超越人类的精度，从而使物理AI能够理解和分析周边的物理场景，如识别物体、判断事件。“一旦物理AI与人类的智能水平相当，其市场前景与估值将非常乐观。”艾伦·杨补充道。

如何理解物理AI达到与人类相同的智能水平？物理AI的爆发点又将在何时出现？

艾伦·杨认为，物理AI做到“与人类相当”即指其在智能上可做到对于真人的“无缝替换”。这就意味着物理AI不仅要性能出色，还需要在表现上非常“像人”。

“GPT、DeepSeek等使用自然语言进行交互的模型，因极低学习成本已成为有史以来获客最快的技术。下一代的物理AI很难通过更低的学习成本进行更快推广，于是‘像人’就成为了物理AI的发展方向。”艾伦·杨表示：“我们注意到，在驾驶这一场景中，当安全性能相当时，消费者会更加青睐乘坐体验更接近‘真人司机’的自动驾驶产品。拓展至其他领域，当物理AI技术能够以人们难以察觉的‘低摩擦’对劳动力进行替换，其推广也将非常迅速。”

然而，即便能够做到“无缝替换”真人，在突破成本临界点之前，物理AI还是只能被称为“技术”，而非“产品”。艾伦·杨认为，如果使用机器人开车、炒菜或者照顾小孩与老人的成本，显著地低于雇佣司机、厨师或者保姆，即可认为成本的临界点已被突破，物理AI产品的元年也将于此时开启。

“正如当年人们看到IBM的深蓝战胜卡斯帕罗夫时，很难想象当今的AI技术能够带来多大的市场价值。如今大语言模型给人们带来的体验也很难让人真正意识到未来物理AI将如何改变现实世界。”艾伦·杨直言：“不过我认为，物理AI在陪伴、家务、上班等各种实际场景中发挥实际作用的时刻，会在不远的将来出现。”

以“竞速”赋能物理AI发展

当前，现实世界的复杂性、不确定性和长尾效应，已成为制约物理AI发展的关键瓶颈，突破瓶颈则需要大量经物理验证的高质量训练数据。为此，艾伦·杨创办了Hitch Open，通过极限竞速场景，采集开源真实世界的高价值数据，构建物理AI领域的核心基础设施，推动人工智能安全、可靠地融入物理世界。

Hitch Open的精髓与创新性在于“竞速”，而天门山赛道99道弯的特殊场景进一步赋予了数据源自极端工况、兼具质量与数量、来源与适用场景多元化等稀缺属性。

在AI竞速比赛中，自动驾驶汽车的时速将超过智驾在高速公路场景下最高速度的一倍。同时，比赛还会涉及车辆之间的攻防对抗，Hitch Open也设计了相应的场景与超车模式，模拟智驾在常规情况下难以遇到的极端工况与边界条件。

“车企在造车时，往往会在北极圈、沙漠等严苛环境中进行测试，以此保证车辆在城市等常规使用环境中的可靠性。”艾伦·杨向记者解释道：“同理可见，智能驾驶也必须通过更高、更严格的测试，使其满足物理AI对安全性与实时性的需求。”

极端的工况造就了极端的数据质量。艾伦·杨向记者表示：“常规物理数据的规模相对更大，在模型训练中也已被广泛使用。这就导致大量从普通物理世界，通过普通消费者采集的数据在目前的训练中只能提供有限的边际效用，可能只有1%至10%的常规场景数据是真正有效的。Hitch Open的高质量数据则可对此实现可靠补充。”

同时，在数量方面，一场AI竞速比赛中的一个团队即可生产超过3TB的数据。随着未来参赛团队数量的增多，Hitch Open开源物理智能数据平台将在数据的质量与数量上进一步协同发展。

收集大量高质量物理数据是手段，打造孵化器，推动物理AI实现产业化落地才是Hitch Open的根本目的。这不仅意味着数据收集与模型训练的参与方需要多元化，最终形成的技术与产品的适用场景也应尽可能广泛。

“It takes a village to raise a child.（养育一个孩子需举全村之力）”艾伦·杨多次强调了“多元”的重要性：“Hitch Open比赛的参与各方涵盖政府、产业界、学术界和投资人，数据与物理AI模型将依托优秀的科研团队与业界最先进的传感器技术实现快速迭代，并具备适应全球交通规则与各地驾驶习惯的产业化基础。”