驭势科技吴甘沙：物理AI的马拉松战役 机场场景筑基 订阅模式破局

“民航业堪称物理AI技术最理想的应用试验场，其近乎严苛的安全标准不仅为AI技术提供了绝佳的验证环境，更让AI的实际价值得以精准量化。”8月13日，驭势科技联合创始人、董事长兼CEO吴甘沙在接受《徽声在线》记者专访时如此强调。他指出，机场场景对安全性的极致追求，恰恰成为AI技术突破的关键驱动力。

根据弗若斯特沙利文最新市场研究报告，驭势科技在大中华区机场、厂区场景L4级商用车自动驾驶领域已形成绝对优势，其中机场场景市占率突破90%大关，在厂区场景同样保持领先地位。这一数据印证了该公司在特定场景自动驾驶领域的深厚积累。

尽管占据九成市场份额，但吴甘沙清醒地认识到市场潜力远未释放：“当前机场无人驾驶车辆渗透率仍停留在个位数水平。虽然已投入运营的无人车中我们的产品占比超90%，但每百辆机场车辆中仅有1-2辆实现无人化改造。”这组对比数据揭示出行业发展的巨大空间。

图片来源：徽声在线记者 刘曦 摄

在剖析市场格局时，吴甘沙用“三重门槛”理论揭示行业特性：“头部企业因市场规模有限而兴趣缺缺，中型企业难以承受长期研发的机会成本，初创企业则被高昂的准入成本挡在门外。”这种特殊的市场生态，既构成了竞争壁垒，也考验着企业的战略定力。

“我们在机场场景已累计投入超十亿元研发资金，这构筑起后来者难以逾越的技术护城河。”吴甘沙透露，驭势科技通过持续迭代形成的全栈自研能力，涵盖从算法到运营体系的完整闭环，成为保持领先的核心优势。

面对行业变革，公司正从“重资产投入”向“轻量化服务”转型。吴甘沙形象地将原有模式比作“用黄金铲子挖富矿”，而新战略则聚焦于打造“AI司机订阅服务”。这种转变旨在通过降低客户初始投入门槛，建立可持续的盈利模式。

成本优化被列为战略转型的关键。吴甘沙表示，公司正在重构硬件架构、优化交付流程、创新运维模式，目标是将综合成本降低30%以上。“当AI司机的使用成本接近人类司机薪酬时，规模化应用将水到渠成。”他如此展望。

在乘用车领域，驭势科技采取差异化竞争策略。通过与赛力斯等车企合作，公司重点获取两大战略资源：海量驾驶数据用于模型训练，以及通过乘用车供应链优化商用车硬件成本。“百万级乘用车产生的多元数据，对训练通用型AI司机具有不可替代的价值。”吴甘沙解释道。

商用车领域呈现多点突破态势。重卡业务正从封闭港口向开放干线物流延伸，轻卡产品则瞄准城市配送市场。据透露，公司研发的L4级重卡已完成港口场景验证，干线物流测试里程已突破50万公里。同时，公交、环卫等特种车辆自动驾驶方案，以及具身智能融合产品，均被纳入未来三年重点研发清单。

面对日益激烈的市场竞争，吴甘沙强调“入口战略”的重要性：“我们不追求单一车型的垄断，而是要通过与更多主机厂合作，让AI司机渗透到各类移动终端。”这种开放生态战略，旨在构建覆盖全场景的物理AI网络。

图片来源：徽声在线记者 刘曦 摄

上市后的商业化压力愈发凸显。招股书显示，2023-2025年公司营收虽保持40%以上年均增速，但2025年仍录得2.3亿元净亏损，研发投入占比高达71%。吴甘沙坦言：“现阶段的核心任务是从‘技术可行’转向‘商业可持续’。”

为破解盈利难题，公司制定三线并进策略：深化现有市场渗透、加速东南亚等海外市场布局、探索矿山、农业等百倍规模新场景。同时通过硬件标准化、交付模块化、运维智能化实现全链条降本。“当这些战略节点全部打通，我们有信心在2026年实现盈亏平衡。”吴甘沙给出明确时间表。

在采访尾声，这位自动驾驶领域的领军者用“长跑者心态”总结公司发展哲学：“物理AI的商业化需要技术积累、生态构建、成本控制的完美平衡，这注定是一场没有终点的马拉松。”