6月28日，由中国人工智能学会主办，中国人工智能学会智能驾驶专委会与北京航空航天大学交通科学与工程学院联合承办的“2026中国智能驾驶论坛”在北京海淀·万集空间举行。大会以“AI重塑未来出行”为主题，聚焦产业发展趋势、关键技术突破、场景创新应用及产业生态建设，通过院士专家报告、专题分享、圆桌论坛等形式，共同探讨人工智能赋能未来出行的新路径，为政产学研用各方搭建高水平交流平台。

中国工程院院士、中国人工智能学会名誉理事长李德毅，清华大学车辆与运载学院教授李克强，中国人工智能学会智能驾驶专业委员会主任、中国汽车工程学会会士、中国人工智能学会会士邓伟文，悟演智能科技创始人、原广汽研究院人工智能首席科学家陈学文，中国汽车标准化研究院总工程师孙航等专家出席会议。北京航空航天大学交通科学与工程学院党委书记杨世春，清华大学车辆与运载学院人工智能学院教授李升波，万集科技董事长翟军，踏歌科技创始人、北京航空航天大学教授余贵珍，轩元资本创始合伙人王荣进等高校、科研机构、行业企业及投资机构代表参加活动。

中国人工智能学会智能驾驶专业委员会主任、中国汽车工程学会会士中国人工智能学会会士 邓伟文

大会主持人邓伟文教授指出，智能驾驶已成为人工智能最成熟、规模化应用前景最广阔的典型场景，其发展并非简单的技术概念叠加，而是人工智能驱动新质生产力发展的必然方向。仿真测试、环境感知、数据安全、资本赋能等关键要素正不断夯实产业发展基础，推动产业迈向更高水平协同创新。

中国工程院院士、中国人工智能学会名誉理事长 李德毅

李德毅院士表示，具身智能是人工智能发展的重要方向，未来应推动无人驾驶向具备自主学习、持续成长和可交付能力的智能系统演进，为智能驾驶技术创新和产业发展提供新的思路。

清华大学车辆与运载学院教授 李克强

李克强教授指出，智能驾驶是人工智能最重要、最具潜力的典型场景之一，需要准确理解和把握基本概念，持续推动人工智能与智能网联汽车深度融合。瞄准前沿技术方向与产业实际需求，实现技术创新与产业落地协同发展。智能驾驶属于面向真实物理世界的具身智能、物理 AI 系统，系统复杂度高，安全性是贯穿全流程的底线。产业发展需要坚持开放协同、跨界融合思路，统筹大模型迭代、全域算力供给、兼具安全性和海量性的高质量数据供给，依托跨行业联合攻关破解技术、标准、场景、规模化商用各环节堵点，全方位赋能智能网联汽车产业高质量可持续发展。

《认知物理学赋能车载通用感知技术发展》

李德毅 中国工程院院士

李德毅院士在主旨报告中结合认知物理学的发展脉络，阐释了其在人工智能与智能驾驶领域的理论价值和应用前景，并围绕车载通用感知技术的发展方向进行了深入分析。他提出，人类需要在认知物理学的指引下，开辟“智志与共”的人工智能发展新方向，以应用需求牵引基础研究，持续推动人工智能技术创新与产业发展。

《通向AGI的世界模型：生成世界，模拟世界，还是因果智能》

陈学文 悟演智能科技创始人

陈学文围绕AGI世界模型的核心内涵、技术价值及现实挑战展开分享。他指出，世界模型是实现通用人工智能的重要基础，也是人工智能发展范式的重要变革，将为具身智能理解物理世界、实现自主交互提供核心支撑，并深刻重塑未来产业发展方式。

《智能网联汽车与人工智能标准化体系建设与发展》

孙航 中国汽车标准化研究院总工程师

孙航围绕智能网联汽车与人工智能标准化体系建设作主旨报告，介绍了智能网联汽车标准化最新进展。他表示，人工智能在拓展智能网联汽车功能边界的同时，也带来了新的安全挑战。未来将持续完善汽车人工智能全生命周期标准体系，为产业规范健康发展夯实基础。

圆桌论坛环节由中国人工智能学会智能驾驶专业委员会执行秘书长闫婧主持。来自高校、企业及投资机构的嘉宾围绕“高阶智能驾驶技术与产业化面临的机遇与挑战”展开深入交流，从技术演进、产业实践、资本赋能等多个维度，就高阶智能驾驶技术成熟度、规模化落地路径、车路云一体化建设及产业生态协同等热点议题进行了深入探讨。

高阶智能驾驶技术圆桌论坛

北京航空航天大学交通科学与工程学院党委书记杨世春认为，高阶智能驾驶正处于分阶段推进、渐进发展的关键时期，未来需持续提升技术可靠性与安全可信水平，推动车路云协同技术体系不断完善；清华大学车辆与运载学院人工智能学院教授李升波表示，应持续推进车路一体化技术架构创新，深化车、路、仿真数据融合，加强产学研协同创新，加快关键技术攻关与工程化应用；围绕产业化实践，踏歌科技创始人余贵珍结合无人矿卡商业化实践，分享了以特定场景推动技术验证、规模化运营和商业闭环建设的实践经验；轩元资本创始合伙人王荣进从投资视角分析了智能驾驶产业发展逻辑，认为安全始终是产业发展的前提，成本决定产业化进程，未来应更加关注技术创新与经济效益的协同统一。

万集科技董事长翟军参与圆桌论坛

万集科技董事长翟军表示，安全与效率是交通发展的永恒目标，通过车路云协同技术支撑高阶自动驾驶已成为产业共识。当前，自动驾驶正从辅助驾驶向高阶自动驾驶快速演进，单车智能仍以自身能力提升为主，路侧数据的价值将在更高等级自动驾驶中逐步释放，产业规模化应用尚处在积极探索和发展中。