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信息智能的時(shí)代，大概到2028年接近終局。物理智能的時(shí)代，剛剛開始，未來10到15年是最大的機(jī)會(huì)窗口。再往后，是人與機(jī)器深度融合的生物智能時(shí)代。

這是清華大學(xué)李升波在2026年百人會(huì)論壇上給出的AI發(fā)展三階段判斷。從2018年就開始推動(dòng)端到端訓(xùn)練路徑的清華團(tuán)隊(duì)，這次帶來的不只是技術(shù)介紹，更是一套對(duì)整個(gè)行業(yè)發(fā)展節(jié)奏的系統(tǒng)性認(rèn)知。

讀完這篇，你會(huì)得到：清華對(duì)AI三階段發(fā)展的完整判斷、中國企業(yè)端到端落地的三大真實(shí)挑戰(zhàn)與清華的解法、仿真技術(shù)的三代演進(jìn)邏輯、以及智駕和機(jī)器人具身智能的訓(xùn)練難度對(duì)比。

AI發(fā)展三階段：信息智能已近終局，物理智能方興未艾

清華給出的判斷是把AI發(fā)展劃分為三個(gè)遞進(jìn)階段，每個(gè)階段有清晰的時(shí)間邊界和技術(shù)特征。

第一階段——信息智能：從ResNet、AlphaGo、ChatGPT到DeepSeek，這個(gè)時(shí)代的AI主要活在數(shù)字世界里，處理文本、圖像、語音。清華的判斷是，這個(gè)階段大概到2028年基本接近終局——豆包、ChatGPT這類產(chǎn)品的交互形態(tài)已經(jīng)相對(duì)成熟。

第二階段——物理智能：AI進(jìn)入物理世界，以自動(dòng)駕駛和機(jī)器人為主要落地形態(tài)。這個(gè)階段現(xiàn)在剛剛開始，未來10到15年是最大的機(jī)會(huì)窗口，會(huì)有大量新技術(shù)、新手段、新公司在這個(gè)領(lǐng)域涌現(xiàn)。

第三階段——生物智能：量子計(jì)算、人造生命、人機(jī)深度融合。清華認(rèn)為這大約在15到20年甚至更長遠(yuǎn)的未來才會(huì)到來。

這三個(gè)階段不是并列的技術(shù)選項(xiàng)，而是遞進(jìn)的歷史階段。身處2026年，物理智能的窗口已經(jīng)打開，但大多數(shù)人還沒意識(shí)到這件事的體量。

端到端落地：中國企業(yè)面對(duì)的三個(gè)真實(shí)問題

清華在演講中沒有回避一個(gè)問題：盡管國內(nèi)很多企業(yè)都在講端到端模型、VLA模型，但真正的挑戰(zhàn)是什么？清華給出了三個(gè)直接的追問。

①數(shù)據(jù)規(guī)模：我們的數(shù)據(jù)數(shù)量是不是能和特斯拉相提并論？清華的判斷很直接——"不談數(shù)據(jù)規(guī)模，只談模型訓(xùn)練，是毫無意義的。"數(shù)據(jù)規(guī)模決定了性能的基本邊界。

②算力支撐：我們的算力是不是能支撐過億級(jí)參數(shù)規(guī)模的訓(xùn)練？特斯拉需要超大算力的云平臺(tái)持續(xù)更新迭代，國內(nèi)企業(yè)在這里面臨天花板。

③算法路徑：我們的訓(xùn)練路徑是不是還局限在監(jiān)督學(xué)習(xí)？DeepSeek的出現(xiàn)給了一個(gè)啟發(fā)——更高效的算法可以打敗靠數(shù)據(jù)規(guī)模和算力堆砌的路徑。

清華的解法：通過仿真生成數(shù)據(jù)解決數(shù)據(jù)不足；通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)而非模仿學(xué)習(xí)解決性能上限；通過高效算法設(shè)計(jì)擺脫算力依賴。這三點(diǎn)也是清華從2018年開始的研究主線。

仿真的三代演進(jìn)：從物理引擎到世界模型，還遠(yuǎn)沒到終局

清華有一個(gè)核心主張：仿真是解決數(shù)據(jù)不足的關(guān)鍵路徑，但仿真本身也還遠(yuǎn)沒有達(dá)到終局。

第一代是基于物理引擎的仿真平臺(tái)，模擬激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)等傳感器，清華從2018年開始在這個(gè)方向深耕。

第二代是基于3D高斯重建（NeRF/3DGS）的場景重建技術(shù)，大幅提升了傳感器仿真的真實(shí)感。

第三代就是現(xiàn)在大家都在談的世界模型——可生成式場景，能夠覆蓋長尾場景，直接為端到端模型生產(chǎn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

清華的GOPS強(qiáng)化學(xué)習(xí)平臺(tái)從2021年開始持續(xù)開發(fā)，集成了一系列自研高效算法：DACC、RAD優(yōu)化器、Lipschitz神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、安全強(qiáng)化學(xué)習(xí)RAX、多模態(tài)強(qiáng)化學(xué)習(xí)DENS、世界模型算法BOOM、感知濾波器Nano，以及面向大模型的STAP等。這些算法的核心目標(biāo)，都是在算力有限的條件下提升訓(xùn)練性能。

從智駕到機(jī)器人：難度躍升5到10倍

清華認(rèn)為，很多做自動(dòng)駕駛的人員現(xiàn)在紛紛投身具身智能，這個(gè)方向是對(duì)的——兩者的技術(shù)棧高度相通。但難度的差異，被很多人低估了。

從數(shù)據(jù)規(guī)模來看：自動(dòng)駕駛大約需要1億片段的數(shù)據(jù)可以達(dá)到入門級(jí)，而機(jī)器人可能需要10億甚至百億量級(jí)。從模型規(guī)模來看：智駕用1B到10B的參數(shù)基本夠用，機(jī)器人100B才算入門。從訓(xùn)練難度來看：無論監(jiān)督學(xué)習(xí)還是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，機(jī)器人都有5到10倍于自動(dòng)駕駛的難度提升。

原因是顯而易見的：汽車行駛在結(jié)構(gòu)化道路上，交互對(duì)象有限（行人、車輛、路側(cè)設(shè)施）；機(jī)器人要應(yīng)對(duì)任意場景，自由度遠(yuǎn)高于汽車，目之所及的所有東西都可能是交互對(duì)象。

清華的判斷：汽車是具身智能的第一步落地，也是通往機(jī)器人時(shí)代最好的工程訓(xùn)練場。積累的數(shù)據(jù)飛輪、算法經(jīng)驗(yàn)和仿真能力，都將成為進(jìn)入機(jī)器人賽道的核心資產(chǎn)。

清華的研究成果與開源工具

清華在演講中也交出了一張實(shí)踐成績單：國內(nèi)第一個(gè)端到端自動(dòng)駕駛模型由清華完成，全神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化，覆蓋感知、預(yù)測、決策、規(guī)劃、定位和控制全鏈路，并于2023年完成實(shí)車實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

此外，清華還面向行業(yè)開放了自動(dòng)駕駛仿真軟件和強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練軟件，希望通過開源方式支持整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。GOPS平臺(tái)整合了主流算法、測試環(huán)境和數(shù)據(jù)集，目標(biāo)是一站式解決企業(yè)的訓(xùn)練難題。

高校的角色：清華在這次演講里給出了一個(gè)清晰的定位——不是做產(chǎn)品，而是提供仿真數(shù)據(jù)生成能力、高效算法研究、以及開源工具鏈，幫助整個(gè)行業(yè)在數(shù)據(jù)不足和算力有限的條件下走得更遠(yuǎn)。

讀完這篇，你已經(jīng)拿到了

①一個(gè)時(shí)代判斷：信息智能2028年接近終局，物理智能的10～15年大窗口剛剛打開，這是最重要的歷史坐標(biāo)

②三個(gè)真實(shí)問題：數(shù)據(jù)規(guī)模、算力支撐、算法效率——清華對(duì)國內(nèi)端到端落地現(xiàn)狀的直接追問，以及仿真+強(qiáng)化學(xué)習(xí)的解題路徑

③仿真三代演進(jìn)：從物理引擎到3DGS到世界模型，清華GOPS平臺(tái)和一系列高效算法的研究脈絡(luò)

④智駕到機(jī)器人：數(shù)據(jù)需1億→百億、模型需1B→100B、訓(xùn)練難度提升5～10倍，汽車是通往機(jī)器人賽道最好的訓(xùn)練場

"物理智能實(shí)際上現(xiàn)在剛剛方興未艾。未來的10年或15年會(huì)有大量新技術(shù)、新手段、新公司在這個(gè)領(lǐng)域涌現(xiàn)。"— 清華大學(xué) · 2026年百人會(huì)論壇

本文根據(jù)清華大學(xué)李升波在2026年中國電動(dòng)汽車百人會(huì)論壇演講實(shí)錄整理，采用Jack的洞察和表達(dá)AI skills，力求客觀呈現(xiàn)演講核心信息與行業(yè)趨勢(shì)，給行業(yè)帶來一些信息和啟示，不代表Vehicle立場。

*未經(jīng)準(zhǔn)許嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載和摘錄-

       原文標(biāo)題 : 2026百人會(huì)論壇：清華大學(xué)｜信息智能2028年終局，物理智能的15年大窗口剛剛打開