「物理AI」照进现实,2027届自动驾驶赛道集体抢人

黄仁勋喊了大半年的「物理AI」，终于有人把自动驾驶场景的落地答卷交出来了。

7月的WAIC上，文远知行发布物理AI认知基础大模型WITT，把"物理AI"这个概念真正钉在了自动驾驶赛道上——车不再只是交通工具，而是能感知、决策、执行的智能体。

这事儿不只是概念包装。就在上周，智能驾驶赛道里5家代表性企业几乎同时启动2027届校招，从L4自动驾驶公司到智能车企再到ADAS供应商，全线开招。

这不是巧合，是信号——智能驾驶，正在成为具身智能/物理AI最大规模的商业化落地赛道，而人才争夺战已经打响。

今天，我们按产业角色把5家公司分成三层来拆，帮你快速判断哪家更适合你。

WAIC上发布物理AI认知基础大模型WITT，首次引入“最小物理事实单元”概念，把自动驾驶从“软件工程问题”重新定义为“物理世界认知问题”。

作为已上市的L4自动驾驶公司，业务覆盖Robotaxi、Robobus、Robosweeper多个场景，技术栈横跨感知、规划、控制全链路。

一句话点评：技术叙事实、场景全、上市企业——2027届想做自动驾驶的，这家值得重点投。

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Momenta的核心叙事是“飞轮”——用量产数据反哺算法，用量产迭代推动L4。这个逻辑在行业里跑通了：和上汽、比亚迪、理想等头部车企都有量产合作，量产智驾方案已经上车。

Mstar是Momenta的顶尖人才计划，定位类似于各家的“天才少年”，面向全球招揽AI方向顶尖毕业生。

一句话点评：量产数据+L4双线并行，想做“数据驱动自动驾驶”方向的首选之一。

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新势力里销量持续领跑的一家，AD Max系统已经迭代到城市NOA阶段，端到端方案也在快速推进。

“理想+”计划定位顶尖技术人才专项，不是常规校招批量招人，而是瞄准技术尖子做定向培养，资源和关注度都会倾斜。

一句话点评：车企里智驾投入最激进的之一，平台大、数据多、量产验证快。

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滴滴的自动驾驶业务已经独立运营多年，Robotaxi在北京、广州等城市常态化测试。作为出行平台，滴滴天然拥有海量真实路况数据和场景需求，这是纯技术公司很难复制的优势。

“未来精英”是滴滴的顶尖人才通道，面向AI、自动驾驶等核心方向。

一句话点评：大厂平台+真实场景数据，想边做研究边看落地的，这里很合适。

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武汉起家的ADAS老兵，2011年就入局了，在商用车ADAS市场占有一席之地。核心技术是视觉感知算法，前装量产装车量在行业前列。

和前面几家“全栈自研”不同，极目更像是智能驾驶赛道的“卖水人”——致力于为全球主机厂、保险公司等提供L2-L4级智能驾驶解决方案，专精一个方向做到极致。

一句话点评：ADAS垂直赛道十年老兵，想做视觉感知方向的同学可以关注。

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