2026年，中国智驾产业已经进入“深水区”，行业竞争逻辑已经从“功能堆叠”走向“系统融合”。
根据《高工智能汽车研究院》数据显示，2026年上半年，中国市场乘用车前装标配ADAS功能渗透率已经接近80%。其中，前装标配NOA车型交付290.82万辆，同比增长51.23%。
与此同时，L3准入开闸、组合驾驶辅助国标GB47955-2026发布，智驾行业的游戏规则已经发生了改变。
然而，一个更宏大的叙事正在展开，智能驾驶的能力边界正在向外延伸，与机器人、无人物流、Robotaxi等场景交汇。数据显示，智能汽车和具身机器人在供应链上的重合度已超60%，智驾能力正成为物理AI最核心的竞技场。
在这场从“单点智能”到“全域AI”再到“规模化物理AI”的路径迁移中，一个核心问题浮出水面：谁能把前沿AI“翻译”成可量产、可迭代、可复用的生产力？谁能在百万级量产的鸿沟上架起一座桥？
本土Tier1供应商福瑞泰克给出了完整答案。依托“软件、硬件、数据闭环、大模型、工程化”五位一体的全栈能力，以及ODIN数智底座，福瑞泰克正牢牢占据本土智驾供应链全球化的关键生态位。而全栈AI能力，正是福瑞泰克驶入规模化物理AI的“核心武器”。
端到端大模型的出现，彻底颠覆了传统智驾系统的模块化开发架构。
过去行业遵循“硬件升级直接带动体验提升”的发展逻辑，感知、规划、控制模块独立拆分、各司其职。而到了全域AI时代，产业转向数据驱动范式，单纯堆砌算力、叠加传感器硬件，已经无法解决复杂路况下的决策难题，软硬件深度协同、全系统一体化优化成为必答题。
这就意味着，单一算法、单一硬件已经无法支撑全域智能的落地，必须构建软、硬、数、模、工一体化全栈体系。
然而，一套覆盖传感器、域控制器、自研算法、大模型训练、车规验证、量产交付的全栈链条的搭建，研发投入动辄数十亿，且完整技术打磨周期长达五年以上，绝大多数车企难以独立承担。
当前行业普遍采用“拼图式”协作模式，软硬件供应商各自为战，系统成本在反复适配中被无声吞噬，OTA升级因兼容性掣肘步履维艰，整车迭代节奏被严重拖慢。主机厂在“自研”与“外包”之间反复摇摆，根源在于一个难以两全的悖论：要全栈能力，就得让渡产品定义的主导权；要主导权，就得自己扛下数十亿投入与五年以上的长周期。
与此同时，产业内的玩家同样各有短板，且每家都有自己的“阿喀琉斯之踵”。比如纯软件算法商懂算法缺量产能力，芯片厂商握算力缺系统整合，封闭全栈自研车企投入大但难以摊薄成本，传统Tier1有量产基础却缺AI能力。
“单点突破跨不过百万级量产鸿沟。”福瑞泰克首席科学家沈骏强博士向高工智能汽车直言当前行业面临的核心矛盾。他的判断是：算法、数据闭环能力、规模化量产，这三者共同构成了供应商市场地位的决定性要素，缺一不可。
“过去‘拼参数’，现在‘拼系统’。”沈骏强表示，行业竞争逻辑已经发生转变，目前比的是谁能把软件、硬件、数据、大模型算法、工程拧成一股绳，而不是谁的料堆得高。
为适配全域AI时代量产需求，福瑞泰克搭建了行业独有的五位一体全栈AI体系，包含软件（车规级基础软件+全栈算法）、硬件（传感器+域控制器）、AI大模型赋能、数据闭环（量产数据回流→反哺算法）、工程化（量产交付+成本控制+快速迭代）五大彼此咬合的模块。据了解，这五大模块以ODIN AI数智平台为底座，实现底层统一调度、协同优化，打破了“软硬壁垒”。
其中，ODIN平台经历了从1.0（软硬一体架构）到2.0（智驾平台即服务）、3.0（AI大模型为底座）、3.5（全栈AI）的演进，底层技术复用率达到95%。这就意味着，研发新功能或适配新车型时，底层技术可以直接复用，大幅缩短开发周期，这也是福瑞泰克实现快速量产交付的核心技术根基。
而在感知硬件方面，福瑞泰克8T8R 4D成像雷达FVR60已经实现规模化量产。该4D雷达深度融合AI算法，输出高密度原始点云的同时，可实时完成对车辆、行人、二轮车等目标的精准检测。除了8T8R 4D成像雷达外，福瑞泰克还在开发16T16R 4D成像雷达，持续拓宽感知硬件技术壁垒。
福瑞泰克这套“五位一体”的全栈AI能力，在ADC25“智享全民版”城区NOA方案上得到了集中验证。ADC25采用11V3R12U感知配置，以128TOPS中算力平台实现城区NOA量产，摆脱高精地图依赖，仅靠轻图完成城市道路适配。从定点到量产仅7.5个月，远快于行业平均12个月，目前已实现20+车型上车，将高阶智驾从30万元的车价级别拉入10-20万级的主流市场。
“这套方案的本质是用软件、AI模型算法、数据闭环和工程化开发替代硬件堆料。”沈骏强表示。福瑞泰克的差异化卡位由此清晰：比纯算法公司懂量产，比全栈自研车企更开放，比硬件厂商懂软件。
“我们不跟车企抢方向盘，而是帮他们把方向盘握得更稳。”这一开放协同的定位，精准切中了主机厂在全域AI时代的核心痛点——既需要完整的全栈能力支撑，又不愿丧失产品定义的主导权。
正是如此，福瑞泰克的全栈AI能力得到了广泛认可。数据显示，福瑞泰克已经与55+主机厂达成深度合作，量产搭载车型超过350W+，覆盖乘用车、商用车、Robotaxi等核心场景，累计积累了600+亿公里安全里程验证。其中，2025年，福瑞泰克高阶智驾方案营收达14.34亿元，同比增长133%，占整体营收比重62.9%。
值得注意的是，面向2026年舱驾一体爆发，福瑞泰克已联合欧冶推出“福芯一号”普惠级5G舱行泊解决方案，算力覆盖10TOPS到200TOPS全矩阵。从“单点智能”到“全域智能”，福瑞泰克的全栈AI能力正在从汽车走向更广阔的物理世界。
沈骏强博士表示，智驾之所以是物理AI最好的“磨刀石”，在于它集齐了多模态感知、毫秒级决策、规模化量产这三重最高难度考验。“能驯服智驾的团队，才更能有机会打开物理AI的大门。”
支撑这一判断的，是全栈AI能力天然的跨场景迁移性。智驾所需的真实世界感知、实时决策与控制、规模化部署，与机器人、无人物流等场景的技术需求高度同构。数据显示，智能汽车和具身机器人、无人物流在供应链上重合度超过60%。
目前，福瑞泰克在乘用车和商用车已实现百万级量产规模，已与出行公司合作开发Robotaxi项目，在物流车领域也有相关项目在开展。其全栈AI能力的跨场景迁移路径已经清晰：乘用车/商用车智驾→Robotaxi/Robotruck→无人物流→机器人。
“全栈AI是通向规模化物理AI的核心桥梁，桥梁已经架好，路还在延伸。”沈骏强表示，福瑞泰克给自己设定的角色不是“从0到1”的拓荒者，而是“从1到N”的规模化推动者。
接下来，福瑞泰克将瞄准最大的市场，用工程化能力把前沿技术装进主流家用车，再以此为底座向更广阔的物理AI延伸。
总体来看，在物理AI的产业化叙事中，谁能把AI从实验室搬上百万辆量产车，谁才有资格谈论物理世界的智能基础设施。而这座从智驾通向物理AI的桥梁，正在被重新定义。
