QPilot MAX 500 TOPS 城市导航解决方案基于世界模型与强化学习框架构建性能表现达行业领先水准其 AEB 误触发率远低于行业平均水平全球自动驾驶领域领先企业 QCraft 今日在 2026 年北京国际汽车展览会Auto China 2026开幕活动上亮相。公司董事长兼首席执行官 James Yu 博士在会上正式发布 QCraft 物理 AI 模型并宣布公司战略全面拓展由自动驾驶迈向更广泛的物理 AI 前沿领域。在众多行业嘉宾的见证下QCraft 首次对外完整披露其物理 AI 模型的整体架构。该模型基于统一的“世界模型 强化学习RL”框架构建。与此同时公司正式推出 QPilot MAX——一款具备 500 TOPS每秒万亿次运算能力的城市 NOA导航辅助驾驶解决方案并披露其 L4 级 Robotaxi 与 Robovan 项目的最新进展同时发布升级后的企业使命与愿景。Yu 博士表示“如果说过去十年行业的核心在于让 AI 学会驾驶那么未来十年将加速迈向物理 AI 这一关键前沿——这一领域更具想象力、更具颠覆性也将产生更为深远的影响。”他进一步指出世界模型与强化学习RL是连接数字世界与物理世界的关键桥梁使 QCraft 能够在数字环境中进行近乎无限次的训练迭代并将相关能力有效迁移至现实车辆。“这不仅是一次简单的算法升级更代表着研发路径的根本性转变。”他说。QCraft 的物理 AI 模型采用双层架构协同运行。在云端侧升级后的世界模型可通过自然语言指令生成各类稀缺长尾场景如极端天气、逆行骑行者及行人突然出现等复杂工况在车端侧世界行为模型融合视觉—语言—行动VLA模型与强化学习算法实现从感知到行动的全链路一体化贯通。QPilot MAX以规模化能力构筑安全基石在谈及公司正式推出的 QPilot MAX——一款基于 500 TOPS 算力平台、具备行业领先性能的城市 NOA导航辅助驾驶解决方案时于健博士表示“我们不以参数见长而以体验取胜。”目前QPilot MAX 已与中国最大的整车制造商之一开展深度合作落地应用于 25 款量产车型并预计将在 2026 年拓展至约 50 款车型。该方案的自动紧急制动AEB误触发率约为每 50 万公里一次显著低于行业平均水平每年有助于用户规避约 14.6 万起潜在事故。Yu 博士指出保险是衡量系统真实价值的关键现实指标“如果系统确实更安全用户理应承担更低的保险费用。”在 Robotaxi 发展方面Yu 博士进一步阐述了 QCraft 的核心理念以更强大的 AI“大脑”为核心而非单纯依赖更多传感器。“人类在驾驶过程中同样存在大量盲区但依然能够安全行驶关键在于具备强大的大脑。这正是 QCraft 所坚持的路径。”QCraft 的 Robotaxi 解决方案完全基于量产级车辆配置打造公司更强调审慎、稳步推进规模化落地而非一味追求速度。在物流领域QCraft 同步展示了 QC-1 物流机器人旨在解决从车辆到用户家门口的“最后一百米”配送难题。Yu 博士在发言最后宣布了 QCraft 全新的企业使命与愿景以安全且有益的 AI 赋能更加美好的未来引领全球物理 AI 前沿发展。在北京发布物理 AI 战略的同时QCraft 的车辆亦正于慕尼黑和巴黎同步开展道路测试。从中国到欧洲QCraft 持续拓展物理 AI 与自动驾驶技术的应用边界。关于 QCraftQCraft 是一家面向整车厂提供 L2 至 L4 级自动驾驶AD解决方案的全球领先企业。公司成立于 2019 年总部位于硅谷已与多家全球领先汽车制造商实现技术规模化落地。依托世界一流的研发团队并与领先整车厂及科技企业建立深度合作QCraft 融合大规模商业化应用能力与行业领先的安全性与效率持续推动自动驾驶技术加速走向现实应用。QCraft 亮相 2026 年中国国际汽车展览会QCraft 董事长兼首席执行官 James Yu 博士正式发布 QCraft 物理 AI 模型并宣布公司战略由自动驾驶全面拓展至更广泛的物理 AI 前沿领域。