过去几年，大模型的发展主线是“做得更大”；进入2026年，产业开始更多地讨论另一个问题：如何让AI走出数据中心，进入汽车、机器人、无人系统和工业设备，并在真实环境中持续工作。这正是物理AI与端侧AI迅速升温的原因。与云端模型不同，真实设备不能无限增加显卡、内存和散热系统。机器人需要在移动中感知和决策，汽车需要在毫秒之间完成判断，工业设备还要面对网络波动、数据安全和长期稳定运行等要求。因此，端侧芯片

相比VLA动辄数周的调试周期、世界模型高额的部署成本，本能驱动可以快速完成POC验证、快速落地付费项目，完美适配现阶段产业“快速试错、快速变现、快速迭代”的核心需求。该路线是目前行业主流，依托海量视觉、语言、动作标注数据训练模型，优势是语义理解精准、开放场景泛化能力强、人机交互体验出色，适合多场景、多任务的通用性需求。在工业柔性分拣、精密装配、柔性物料处理、动态环境作业等高频扰动场景中，本能驱动无