模型路线趋同之后，Physical AI 的胜负手变了
中文摘要
探讨物理AI演进中的数据、视觉与仿真瓶颈，并介绍Superfluid Lab如何通过基座模型与组织闭环应对这些挑战。
English Summary
Analyzing Physical AI's evolution in driving, the article identifies data, vision, and simulation gaps, and how Superfluid Lab uses foundation models to overcome them.
原文节选
📌 一句话摘要 文章梳理了智能驾驶向物理 AI 演进的三个阶段，指出数据‑模型、视觉‑行动、仿真‑真实三层断裂，并介绍 Superfluid Lab 如何通过基座模型和组织闭环尝试解决这些瓶颈。 📝 详细摘要 文章回顾了智能驾驶从早期高度模块化系统、到端到端模型盛行，再到当前物理 AI 热潮的技术演进。它指出，尽管 VLA、世界模型和基座模型等技术路线各有侧重，但都在逐步收敛到同一个核心问题：如何从真实世界获取数据、形...