專題：智能電動汽車發展高層論壇（2026）
4月11日-12日，智能電動汽車發展高層論壇（2026）在北京國家會議中心二期召開，主題為「推進新能源汽車智能化、綠色化、融合化、國際化發展」。清華大學車輛學院、人工智能學院教授/博導李升波出席並演講。
他指出，人工智能已從信息領域邁向「具身智能」階段，即與物理世界深度交互的智能形態，其中自動駕駛與機器人是兩大核心方向。端到端訓練作為當前主流技術範式，正推動行業從專家規則驅動轉向數據驅動，但我國企業在數據規模、算力支撐與算法成熟度上仍面臨挑戰。
李升波認為，人工智能已真切來臨。從2015年AlphaGo超越人類棋手，到2022年ChatGPT、2023年GPT-4的爆發，AI正從處理虛擬信息轉向與物理世界交互。具身智能的核心是像人類一樣，通過感知（眼睛）、決策（大腦）、動作（手腳）與環境互動，自動駕駛與機器人是當前兩大落地場景。未來，泛具身智能將覆蓋所有可動物理實體，實現更廣泛的智能交互。
他指出，端到端成為主流，但我國面臨三大挑戰。特斯拉FSD V12的推出標誌着端到端技術範式的成熟，但其依賴「海量量產車數據閉環+超大算力雲平台」的路徑，對我國企業構成挑戰：一是數據規模難以匹敵，數據量決定模型性能邊界；二是算力支撐不足，過億級參數訓練需龐大算力；三是算法與訓練框架尚未成熟，探索空間有限。
李升波預測，人工智能發展將分三階段：信息智能（至2028年）：以ChatGPT為代表的虛擬信息處理模型接近終局；物理智能（未來10-15年）：自動駕駛、機器人等具身智能技術爆發，大量新技術、公司湧現；生物智能（15-20年後）：量子計算、人造生命等前沿技術可能推動人機深度融合，開啓更長遠變革。
李升波總結道，端到端技術是自動駕駛與具身智能的核心路徑，我國需通過「仿真+高效算法」突破數據與算力瓶頸。清華大學將持續深耕工業軟件與算法研發，為行業提供技術支撐，推動人工智能從信息領域邁向物理世界，最終實現與人類社會的深度協同。
新浪聲明：所有會議實錄均為現場速記整理，未經演講者審閱，新浪網登載此文出於傳遞更多信息之目的，並不意味着讚同其觀點或證實其描述。
責任編輯：王翔