福瑞泰克全栈AI能力向物理AI迁移，上市关键期打开新场景增长通道

智能汽车、具身机器人与飞行汽车供应链高度重合，智驾领域的全栈AI能力天然具备可迁移性。福瑞泰克正在将经过汽车量产验证的全栈AI能力，向机器人、无人物流等更广阔的物理世界延伸。

7月28日，在高工智能汽车“破茧·智变2026全域AI技术峰会”上，福瑞泰克首席科学家沈骏强博士发表《全栈AI：通向规模化物理AI的桥梁》主题演讲，系统阐述了公司“软件、硬件、大模型、数据、工程化”五位一体的全栈AI体系。沈骏强指出，从乘用车和商用车智驾，到Robotaxi和Robotruck，再到无人物流，最终拓展至机器人，对于具备全栈AI的供应商而言，跨场景迁移成本更低、落地更快。

这一判断的底层逻辑在于，不同形态的物理AI产品在技术架构上具有高度同构性。无论是汽车、机器人还是飞行器，都需要解决“感知-决策-执行”的核心问题，都面临“安全-效率-成本”的三角约束。这意味着在汽车场景中验证过的传感器融合算法、决策规划模型、实时控制系统和数据闭环体系，可以在机器人等新场景中实现快速复用。

福瑞泰克全栈AI能力的跨场景迁移，核心在于四个维度的系统化积累。在感知层面，福瑞泰克通过4D成像雷达与800万像素摄像头的融合感知，已在汽车场景中实现了200米以上行人弱目标探测与0.1°角分辨率。这套多模态、全天候、360°的环境理解能力，是所有物理AI应用的通用基础。

在决策与控制层面，毫秒级响应与安全冗余是物理AI与互联网AI的本质区别。福瑞泰克在汽车场景中积累的实时决策算法与安全控制策略，恰好满足这一要求。在工程化层面，可量产、可复制、可迭代的交付体系是福瑞泰克作为Tier1的核心能力所在。在架构设计层面，福瑞泰克的模块化架构使算法与硬件实现解耦，同一套算法栈可快速适配不同形态的物理载体，从四轮汽车的域控制器到机器人的嵌入式平台，核心算法无需重写，仅需调整接口层与算力分配即可完成跨场景迁移。

ODIN作为福瑞泰克全栈AI能力的核心底座，已在实际量产中完成全链路整合验证。商业化进程驱动ODIN持续进化，历经1.0软硬一体架构、2.0智驾平台即服务、3.0大模型底座，直至当下的3.5全栈AI阶段。下一步，ODIN将向4.0全域AI与规模化物理AI迈进。

当前，智驾已被视为物理AI最核心的竞技场与最佳“磨刀石”。在赴港IPO上市关键期，全栈AI能力从汽车智驾向物理AI的跨场景迁移，正在为福瑞泰克打开从汽车供应链向更广阔物理世界延伸的增长通道。