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蓝鲸新闻5月7日讯（记者 李卓玲）“在我看来，物理AI要实现广泛能力覆盖和普及应用，至少还需要2到5年。”

在2026全球数字合作交流会暨全球数据周（Tech Week Shanghai）期间，梅赛德斯-奔驰首席人工智能科学家米利德（Milind）接受蓝鲸汽车记者独家采访时做出了前述判断，其认为，2026、2027年左右，物理AI会开始显现初步成效，但要真正实用化，可能还需要更长时间。

所谓物理AI，其核心在于“AI与物理世界的融合”，关键是让AI系统理解并应用物理规律，实现从虚拟智能到实体执行的跨越。不少业界人士认为今年为其发展元年，而第一个能验证物理AI的场景便是汽车，即物理AI的上半场是自动驾驶，下半场是机器人。

对此，Milind直言，从底层AI技术来看，目前还不足以支撑汽车实现完全自动驾驶；而市面上很多机器人应用，要么是预先编程好的，要么是在安全区域内执行一些简单任务，受经济成本等因素限制，应用范围很有限。在其看来，目前的难点主要在打造“大脑”：能从相关数据中快速学习、理解物理世界，并能实时适应环境的技术，目前还未成熟。而物理AI一旦出问题，可能会造成更大的危害。

“如果AI在电脑等终端上给你提供了错误信息，可能问题不大；但如果汽车因为AI失误引发事故，或者机器人伤害到人类，后果就会严重得多。”

不过，其也指出，目前相关领域的突破和技术攻关进展也很快，包括世界模型的质量正大幅提升，物理AI的训练基础设施也在快速完善。“未来我们一定会攻克这些难题。”

以自动驾驶的发展为例，其认为，L4级自动驾驶的规模化应用会在2到5年内实现。在实现这一路径上，第一步是实现持续学习和创新能力，让AI能够“跳出固有框架思考”，这一步预计明年会有突破，再经过一年左右的成熟周期，所以整体来看是2到5年的时间。

图片来源：蓝鲸汽车记者摄

作为一名首席AI科学家，Milind的核心工作范围覆盖30多个国家的AI应用场景研究探索。谈及如何平衡AI研究与产品落地的关系，其坦言，AI发展速度非常快，每3-6个月能力就会翻倍，新的应用可能性也在不断涌现，而高层管理者的目标也很明确，他们希望尽快落地应用，所以平衡起来确实具有挑战。

“我每周至少要花20到30个小时跟进最新的学术论文、研究成果和行业动态，剩下的时间就专注于产品相关工作，包括与来自不同国家的团队沟通，以及对接执行团队，了解项目进展、现有产品状况、后续要开发的产品方向等。”

对于AI技术如何重新定义豪华汽车体验，Milind认为，核心在于懂消费者，“如同豪华酒店了解客人偏好一样，AI赋能下的汽车应能深入了解用户，预判并满足需求。”

（注：Milind采访所述内容仅代表个人观点，并非奔驰官方立场）