易航智能車展：秀了張“可落地的物理AI”路線圖

經觀感知

2026年北京車展，易航智能的展臺上多了一樣之前沒見過的東西——一輛Robotaxi原型車。它安靜地停在常規的前裝量產品旁邊，旁邊沒有機器人。關于機器人“鯤行”的消息，是在媒體交流中由陳禹行口頭披露的：原型已研發成功，拿到了第一個示范項目。

這家做了近十年前裝量產的智駕公司，正在用一種不太張揚的方式，回答一個行業里反復被提起的問題：當AI開始從數字世界走進物理世界，自動駕駛的終局到底長什么樣？

易航智能創始人、CEO陳禹行博士在交流中反復提到一個判斷：“智能汽車的本質也是具身智能。”從自動駕駛到Robotaxi再到機器人，在他看來不是跳來跳去，而是同一套能力在不同物理形態上的延伸。這一判斷和2026年初英偉達黃仁勛說的“物理AI”落在同一個方向上——CES上他宣布物理AI的ChatGPT時刻已到來，隨后小鵬、元戎啟行紛紛跟進。易航智能沒有刻意追這陣風。它的節奏更像是沿著自己畫好的漸進式路線，走到了一個可以商業化的節點，然后摁下了啟動鍵。

從“漸進”到“閉環”

陳禹行算了一筆賬，但不是算力賬。

他算的是運營賬。城市智駕的量產已經把激光雷達、高算力芯片的價格打到了從前不敢想的區間——這個區間低到Robotaxi的每一公里終于有可能不再燒錢。這是第一張多米諾骨牌。

第二張是場景。陳禹行在交流里有一個很直白的判斷：要讓一輛車在全國任何一條道路上都跑得萬無一失，他不知道還要多少年。但如果像出租車一樣在某一個城市區域內跑，他可以。量產車上的感知、規控、數據閉環，搬到一個限定的廣泛區域里，難度斷崖式下降。Robotaxi不是L4的漸進，而是L4的“降維落地”——先把能閉環的閉環。

第三張，也是他反復強調的一張：行業的前提變了。十年前做智駕，是把深度學習塞進一個零散的模塊里，解決感知這一小塊問題。現在，整個駕駛行為本身就是AI在跑。“人工智能在物理世界的第一次實踐就是自動駕駛”——這句話他至少在兩個場合說過。當AI成了底座，Robotaxi就不再是技術路線的頂端，而是這條邏輯線的必然出口。

同一個展館里，友商們好像都在做同一件事，但陳禹行的起跑線不太一樣——他不是從L4掉頭向下，而是從量產臺階向上邁了一步，在成本、場景、行業邏輯三條線交匯的那個點上踩住了。

商用車AEB：“拆了重裝”

商用車AEB這件事，行業里有兩種常見講法。一種是講故事講技術突破，另一種是講政策講市場空間。易航智能的切入方式不太一樣——它手里有一組不太對稱的數據。

過去七年，近百億公里，誤剎率百萬公里一次。這不是實驗室跑出來的，是出口到歐洲、澳洲、中東、南北美洲的量產車上滾出來的。國內第一個拿歐洲ENCAP五星的全自研AEB系統，就是易航做的。陳禹行在交流里特別區分了“雙預警”和“AEB”的本質差異：預警可以隨便叫，但AEB一次誤剎就可能出人命。能把誤剎率壓到那個量級，靠的不是算法論文，是七年的現場迭代。

但乘用車的經驗不能直接打包給重卡。商用車的載荷可以從空載壓到滿載，制動距離翻倍，傳動結構復雜，跑的路況反而更單一但對制動精度的要求更高。易航的做法不是“移植”，而是拆解——把算法模塊拆開，針對重卡的每一條特性重新調校，同時把成本壓到行業底部。用陳禹行的話說，商用車這個市場，“太貴的東西沒人要，不好用的東西沒人要，不達標的東西不能用”。三個要求同時滿足，才是真門檻。

該方案已經拿下多家重卡企業定點，2026年上半年量產。這個時間點恰好卡在強制標準切換的窗口期。不是趕上了，是從乘用車算到商用車，節奏剛好踩進去。

機器人：先做一臺“不算太難”的

易航的機器人原型機叫“鯤行”，已經拿到第一個示范項目。但陳禹行有一個很有意思的表述：“運輸方面的機器人，工程難度還沒有車復雜。”

這句話至少有兩層含義。第一層是技術同源性——感知、規劃、控制，車怎么跑，機器人在運輸場景里就怎么跑，底層是同一套東西。第二層是克制——他明確說沒做人形。人形是終點，但中途有大量特定場景的需求，比人形更急迫、更容易商業化。

這一判斷和近期行業動態形成對照。諸多機器人創業團隊的創始人，幾乎都來自主機廠及智駕公司。這不是跨界，是同一撥人、同一套能力，換了一個物理外殼。易航的邏輯也一樣：不是從零開始，是“從第一個臺階到第二個臺階”。

至于第二個臺階長什么樣，陳禹行沒有畫大餅。他給了一個很務實的邊界：能落地、有訂單、能規模化。這個邊界，和他做智駕、做商用車、做Robotaxi的標準，一模一樣。

邊界與定力

在業務邊界擴張的同時，易航智能對“不做什么”同樣清晰。

艙駕融合被行業普遍視為趨勢，但陳禹行明確表示易航不會涉足座艙域。“座艙需要完全不同的交互能力，我們只擅長智駕。”對于多域融合乃至中央計算，他持保留態度：從汽車行業的安全邏輯出發，將控制器分散在執行機構旁邊更可靠，中央集中式方案在傳輸延遲和安全性上仍有隱患。兩套邏輯孰優孰劣尚無定論，易航選擇堅守自己擅長的領域。

對于L3級自動駕駛，陳禹行的觀點更為直接：“傾向于跳過。”他認為L3是L2到L4之間的過渡期——技術上需要做到10-20秒的接管容忍，但用戶既不能睡覺也不能完全放松，成本卻顯著上升。在高速等封閉場景，L2的性能已足夠好；與其投入資源做模糊地帶的L3，不如直接瞄準L4級的Robotaxi。

這種對技術路線的清晰判斷，折射出易航智能的核心能力：不是某一項算法或某一款硬件，而是持續迭代的能力。從早期用Mobileye芯片焊板子量產，到自研感知，再到端到端方案；從乘用車到商用車，再到Robotaxi和機器人——易航始終在行業技術范式切換中保持跟進，而不是停留在上一個階段。

不止于量產，不止于車

北京車展上的易航智能，呈現出一家自動駕駛公司在物理AI元年的一次系統性躍遷。Robotaxi原型車展示了其對終極場景的判斷，商用車AEB方案驗證了技術遷移的效率，機器人“鯤行”則預留了未來想象空間。

陳禹行在交流中說了一句話：“如果你現在還只把自己定義為智駕公司，可能已經是夕陽行業了。”技術的終點在變，公司的邊界也在變。但易航的邏輯始終如一：以量產為起點，以漸進為路徑，在AI與物理世界的交匯處，找到可落地、可規模化的位置。

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