圖靈獎得主首度入局中國物理AI公司：曹操出行憑什么？｜甲子光年

從單車智能走向平臺可信。

作者｜田思奇

編輯｜栗子

Robotaxi行業正在從追求跑得足夠遠，轉向能否被長期托付。

過去，自動駕駛行業習慣用路測里程、接管率和示范區規模證明技術成熟。但隨著無人車邁入收費運營、多城規模化投放階段，安全問題就不再只是單車表現，而是整個系統能否在真實城市道路中長期穩定運行。

在這個節點上，曹操出行的全面AI轉型，補上了關鍵一環。

6月29日，2007年圖靈獎得主、可信人工智能與復雜系統領域開創者之一約瑟夫·希發基思（Joseph Sifakis）正式出任曹操出行AI創新中心首席科學顧問。這也是希發基思首次深度參與中國科技公司的AI戰略建設。

不到兩周前，曹操出行于中國香港車博會正式發布RoboX戰略，定位打造全球領先的物理AI移動科技平臺，并公布“雙十萬計劃”：2030年前累計部署10萬輛Robotaxi與10萬輛Robovan，搭建覆蓋載人、載貨的全域智能運力網絡。

從發布全域運力戰略，到引入圖靈獎科學家坐鎮，曹操出行的AI轉型，已經下沉至可信AI底層架構與系統安全體系建設。對于正在邁向規模化商業落地的Robotaxi行業而言，這也意味著競爭重點正在從讓車輛跑起來，轉向安全可信能力建設的新階段。

1.復雜系統如何獲得信任：自動駕駛的四層難題

把希發基思的研究放到自動駕駛語境中看，可以看出它始終圍繞一個底層問題：復雜系統如何從能夠運行，走向可以信任。

「甲子光年」認為，自動駕駛行業今天面對的可信難題，可以分成幾層。首先是可信依據的缺失。如今大模型、端到端架構等技術持續迭代，讓自動駕駛的行車能力不斷提升，但技術進步并不直接帶來信任。車輛在一次測試中表現良好，不代表它在開放道路的長尾場景中始終可靠；模型在多數情況下判斷正確，也不代表它能穩定處理復雜交互和責任邊界模糊的問題。

希發基思開創的模型檢測與形式化驗證，恰好補齊了這一空白。這套技術不直接優化AI的識別與決策能力，而是把模糊的安全標準轉化為可量化、可核驗的數學規范，全方位校驗系統運行狀態。它改寫了行業安全評判邏輯，從看單次測試結果轉向看系統全周期持續合規能力。目前Intel、IBM、微軟等科技巨頭已將該技術落地工業場景，證明這套理論具備成熟的工程落地價值。

來源：圖靈獎官網

反觀自動駕駛行業，路測里程、接管率等通用指標，只能證明技術在持續優化，卻無法追溯異常成因、規范落地規則。行業真正需要的，是一套完整的可信論證體系，而非零散的測試數據。

其次是安全建設邏輯的滯后。行業早期示范運營，依靠限定行駛區域、隨車安全員、人工遠程接管等方式，就能有效管控風險。但隨著無人車商業化、規模化落地，車隊規模、服務場景持續擴張，單純依靠事后復盤、問題修補的模式，已經無法適配產業發展節奏。

希發基思曾經在演講中指出Correctness by checking（檢查式正確性）和Correctness by construction（構造式正確性）的區別。前者是在系統完成后尋找問題，后者是在架構設計時嵌入規則、約束和正確性。對應自動駕駛行業，路測和復盤屬于必要環節，但它們只能證明過去的運行結果。長期運營需要把安全前置到系統架構中，盡量在設計階段壓縮錯誤發生的空間。

第三層是系統內部協同的風險。自動駕駛是感知、預測、規劃、云端調度等多模塊聯動的復雜系統，單個模塊達標，不代表整套系統可以穩定運行。各模塊的運行時序、目標優先級存在差異，聯動過程中極易產生偏差和沖突，滋生隱性安全隱患。

希發基思提出的BIP框架，為復雜系統協同提供了標準化工程方案。這套框架清晰界定了各組件的職責、聯動邏輯與沖突處置規則，讓自動駕駛的競爭維度徹底升級，不再局限于單點算法精度比拼，而是聚焦整套系統的組織協同能力。車輛能否安全行駛，最終取決于全鏈路模塊的協同秩序，而非單一技術的性能上限。

在此基礎上，他提出的組合式安全思路，破解了行業技術路線的固有短板。在他看來，端到端路線落地速度快，但決策過程難以追溯；傳統模塊化路線便于核驗，卻可能在模塊聯動中產生誤差。而組合式安全提供了第三種思路：將復雜駕駛場景拆解為標準化細分任務，先驗證局部場景的安全條件，再疊加論證整體系統安全，以可拆解、可復用、可迭代的場景規則，逐步搭建全域安全底座，適配真實道路的復雜工況。

最后是規模化運營帶來的多智能體治理難題。當Robotaxi從單車試點進階為車隊化、常態化運營，安全問題不再局限于單臺車輛。海量無人車、用戶訂單、貨運任務、運維系統同步運轉，每個單元都有自身的運行目標，很容易出現全局秩序失衡的問題。

希發基思近年關于自主系統和自主網絡的研究，核心正是多智能體協同治理。大量Agent同時運行時，關鍵不在于單個Agent有多聰明，而在群體信息共享、目標協同、決策統一的全局治理能力。對Robotaxi行業而言，未來的競爭不只是單車智能的比拼，而是平臺能否把車隊、訂單和運營資源組織成一個可信的協同系統。

2.產業拐點：自動駕駛進入Safety Case時代

隨著全球自動駕駛行業發展邏輯迎來迭代，希發基思的可信系統理論，在當下迎來最適配的規模化應用場景。

近年來，行業發展重心集中在技術落地與場景拓展。全國50余座城市開放智能網聯汽車道路測試與示范應用、20座城市入選國家級車路云一體化試點，這些進展共同推動自動駕駛走出實驗室，落地真實道路。

商業化落地也持續加速。2025年7月，工信部與公安部聯合放開上海、廣州、深圳、重慶、杭州五城L4級自動駕駛全無人商業化運營權限；高盛最新上調的預測數據顯示，中國Robotaxi車隊規模將從2026年的約1.4萬輛快速增長至2030年的70.5萬輛；截至2026年5月，全國累計開放智能網聯汽車測試道路已突破5.7萬公里，測試場景持續向主城區、復雜路況延伸。

市場高速擴容的同時，監管體系迎來系統性收緊。2026 年 6 月，工信部公示國內首部面向L3、L4級自動駕駛的強制性國家標準報批稿《智能網聯汽車自動駕駛系統安全要求》，標準創新引入安全檔案機制，要求車企按照聲明—論據—證據的完整邏輯，完成自動駕駛系統全維度安全論證。

清華大學教授、中國汽車工程學會名譽理事長李駿接受采訪時認為：“2026年是全球自動駕駛安全監管的結構性拐點，ADS（自動駕駛系統）正式進入Safety Case（安全論證）時代。”

境外監管的核心邏輯也高度一致。中國香港2024年落地自動駕駛新規管框架；歐盟AI法案將自動駕駛劃入高風險類別實施強監管；2026年6月，聯合國正式發布全球首個自動駕駛系統全球技術法規，全球范圍內安全準入標準正在快速對齊。

對出行運營類企業而言，這一輪行業切換帶來的壓力遠大于純技術公司。技術企業只需對單車算法性能負責，而出行平臺要全程承擔服務履約、異常處置、用戶權益保障和長期運營責任，風險鏈路覆蓋訂單調度、行車過程、售后復盤全環節。

國內獨有的人車混行復雜路況，進一步拔高了行業運營門檻。非機動車穿行、路口博弈、臨時占道、突發橫穿、施工繞行等高頻復雜工況，無法通過封閉測試完全覆蓋。企業的核心競爭力，不再是單一場景的算法精度，而是將海量復雜路況沉淀為標準化運營規則、可復用安全資產、可迭代仿真體系的系統能力。

因此，Robotaxi下半場的核心競爭壁壘，已經徹底切換：從算法先進性，轉向體系化、可復制、可審計的可信運營能力，這也是希發基思可信AI理論落地出行產業的時代背景。

3.RoboX走向多智能體協同

理解曹操出行與希發基思的這場合作，要先回到RoboX戰略的底層定位。

不同于行業多數企業聚焦單車自動駕駛技術迭代，RoboX的核心目標，是搭建一套面向未來的物理AI移動科技平臺。它不再只做單一無人車研發，而是打通無人載人、無人載貨、智能車輛硬件、自動駕駛算法、智能操作系統與全域運營服務，最終建成一套一體化智能運力網絡。

全鏈路的業務屬性，讓曹操出行對可信AI方法論的需求遠高于純自動駕駛技術公司。技術公司的核心任務是優化單車感知、決策與控制，安全邊界集中在行駛環節。曹操出行作為出行平臺，還要統籌訂單履約、乘客服務、貨運配送、遠程安防、車輛維保和資產運營。風險維度從單車延伸到了整個服務鏈條。

曹操出行的核心競爭力，恰恰來自這種跨領域的復合能力。它有成熟的出行運營場景，能沉淀真實的訂單數據和用戶行為；背靠吉利體系，有整車工程與規模化制造的底子；再通過RoboX布局全品類智能運力，有機會形成技術企業難以復制的商業化閉環。曹操出行把這種能力概括為智能定制車、智能駕駛技術和智能運營三位一體的自動駕駛產業全要素閉環生態。

優勢的另一面是復雜度。定制車端強調硬件冗余，智駕端強調感知與決策邊界，運營端強調調度效率與履約結果。三者的目標并不總是一致。沒有統一的安全語言，這些能力之間就會產生斷點。

Robo OS的出現讓這個問題更突出。作為整套運力網絡的中樞系統，它需要同時對接車輛、訂單、乘客、貨運、維保、遠程安全等多個獨立單元。規模化運營的核心難點，并不是讓單個模塊更智能，而是讓海量異構單元在統一規則下協同工作、規避沖突、有序處置異常。

等到2030年十萬臺Robotaxi與十萬臺Robovan同步投入多城運營，載人載貨混合調度，人工兜底在成本與效率層面都會徹底失去可行性。

對此，曹操出行已經在業務層面做了系列鋪墊。今年6月，公司宣布成立AI創新中心與AI事業部，深度參與研發的原生Robotaxi“Eva Cab”將于2027年量產，同時聯合吉利遠程推進Robovan落地。國際化方面，中國香港被確定為RoboX戰略首站，當地合資公司已啟動落地，阿布扎比、歐洲市場的合作也在同步推進。

但這些布局解決的都是業務架構問題，真正決定規模化上限的，是能讓車端、智駕、運營、安全在同一套規則下協同的底層安全框架。

這正是希發基思此次加盟的核心價值。他對RoboX的意義遠不止技術層面的補強，而是在大規模運力落地的關鍵節點，為RoboX搭建全鏈路可信AI的底層安全框架。

「甲子光年」認為，當形式化驗證、組件化協同、分層安全機制和多智能體治理邏輯逐步嵌入調度、遠程管控、運營復盤流程，安全就從被動支出變成了支撐平臺擴張的基礎能力。這套打通車輛制造、智駕技術、運營服務全鏈路的安全規則，很難靠短期研發投入快速復制。在自動駕駛下半場的競爭中，這可能成為曹操出行區別于純技術公司和單一出行平臺的關鍵差異。

4.可信運營體系的競爭

「甲子光年」觀察發現，Robotaxi市場競爭正在分化。純算法企業強在單車智能，車企強在整車工程，出行平臺強在真實訂單和調度網絡。三條路線各有優勢，但規模化運營需要的能力遠不止其中任何一項。曹操出行的機會，在于把吉利體系的整車制造能力、自身十余年的出行運營經驗，再疊加希發基思代表的可信AI方法論整合到同一框架內，形成更貼近規模化運營終局的綜合能力。

曹操出行與希發基思合作的看點，也不僅停留在圖靈獎得主加盟中國公司本身。更值得關注的是，此次合作是RoboX物理AI戰略的前置布局，意在搭建一套貫穿全鏈路的統一安全語言。曹操出行也借此把安全從技術團隊的專項能力，前置為RoboX體系的基礎規則。

從更長周期看，自動駕駛上半場比拼車輛和算法參數，下半場比拼復雜系統的可信管控能力。只有當每一次AI調度、行車決策和異常處置均可實現約束、核驗與復盤，無人車才可能從技術產品變成城市移動基礎設施。所謂的“車找人”，最終不是一句愿景，而是對平臺系統能力的檢驗。誰能讓AI在現實世界中穩定履約，誰才真正跑通自動駕駛的規模化未來。

（封面圖及文中未說明圖片來自：曹操出行）