夜雨聆风大家好，我是Lisa。AI行业最近有个公开的秘密：高质量物理世界训练数据，供需差距可能接近十万倍。但大家都在盯着大模型、盯着算力、盯着融资额——没几个人真正重视这个数据缺口意味着什么。 出行平台，可能是这轮AI竞赛里最被低估的角色。
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01 AI竞争的下一章，剧本换了
2023年到2025年，AI行业的叙事是：大模型能力突飞猛进，参数规模越来越大，应用场景越拓越宽。 2026年，这个叙事悄悄变了。 行业内一个越来越明确的判断是：大模型的能力正在接近天花板，模型层的机会窗口正在收窄，下一阶段的竞争焦点正在向数据层转移。 不是算法，不是算力，是数据。 特别是物理世界的真实数据。
原因是：大模型要进化到世界模型、具身智能、空间智能，必须依赖真实物理世界的交互数据。文字和代码可以来自互联网，但一辆车在暴雨里穿过十字路口、机器人在陌生仓库里绕过障碍物、无人机在强磁干扰下保持稳定——这类数据，互联网上根本没有。 需求在疯涨，供给在掉队，缺口大到十万倍。 谁手里有数据，谁就卡住了AI进化的咽喉。
02 出行平台是怎么卡住这个位置的
回答这个问题之前，先说一个基本逻辑： 业务即采集。 出行平台的核心业务是网约车，车辆每天在城市里跑——这本身就是最高效的数据采集场景。 车辆行驶的过程中，摄像头、激光雷达、高精度惯导系统一直在工作，持续采集真实的路况、天气、行人行为、交通信号。这个过程不需要额外的人力投入，不需要专门的采集车队运营——服务运营和数据生产同步进行，边际成本趋近于零。 这就是出行平台作为数据玩家的核心壁垒：用现成业务，低成本、大规模、持续不断地生产物理世界稀缺数据。
以如祺出行为例——这是广汽旗下的出行平台，2023年拿下了乙级测绘资质，2026年5月首次完整披露了他们的数据资产版图：
采集车队：超过300辆智能驾驶采集车，覆盖广州、上海、重庆、沈阳等多个城市； 日均产能：1600小时高质量行驶数据，130TB； 数据质量：覆盖"司机决策—车辆响应—环境反馈"全链条因果关联，包含极端天气、突发事故、人车混行等复杂场景——天然符合物理法则，不是仿真数据，不是静态数据。
这套数据资产体系，已经不是"标注数据"那么简单了——他们建立了四大类资产：标注数据、行为数据、合成数据、多模态训练数据集，覆盖采集、清洗、标注、建模、合成、交付全链路。 这不是出行平台，这是物理世界数据基础设施。
03 商业化已经跑通了
如果说数据采集是入口，那商业化就是验证这个模式能不能持续的试金石。 如祺出行的数据业务商业化结果：
2025年技术服务板块（主要是AI数据业务）营收：1.60亿元，同比增长487.4%——这个增速，不是概念，是收入数字在跳。 客户名单：腾讯、理想、百度、小马智行、广汽……覆盖智能驾驶、具身智能、机器人、工业AI等多个领域。部分数据已经用于世界模型训练。
从商业模式上看，他们已经从"卖标注"升级到"数据集+全栈能力输出"——不只是提供原始数据，还包括清洗、标注、建模、合成这套能力，降低客户的使用门槛。同时数据能力正在从智能驾驶向医疗、教育、金融、生物等行业延伸。 出行场景只是起点，物理世界数据才是真正的主场。
04 得场景者得天下，这句话重新理解一遍
"得场景者得天下"这句话过去几年被用滥了，但在这轮AI竞争里，它有了全新的含义。 以前说场景，多半是在说应用落地——你的产品能不能用，用户会不会用，商业模式能不能跑通。 现在说场景，意思是：谁能控制高价值、可持续的真实物理世界数据，谁就在AI进化路线上占据了关键节点。 出行平台的核心优势是什么？是高频、是全域、是闭环。 高频意味着数据持续生产；全域意味着场景覆盖完整；闭环意味着数据质量和反馈链路可控。这三个特质叠加在一起，是其他数据来源很难替代的。 这也是为什么行业里开始有人重新定义出行平台的角色——从"出行服务商"到"物理世界数据基础设施供应商"，这个身份转换，才是真正的价值重估。
05 普通人关心这个有意义吗
有。 三个维度：
第一，如果你关注AI投资逻辑——数据层的价值重估还没开始。大模型公司估值已经很高了，但数据基础设施这个环节的价值，远没有被充分定价。 第二，如果你关注职业方向——具身智能、机器人智驾相关的数据岗位需求正在快速起来，这个方向的人才供给明显不足。 第三，如果你在做AI产品——拿到物理世界数据的能力，正在成为新的产品壁垒。不是算法，不是模型，是数据。 这一轮AI竞争，剧本真的换了。
这一轮AI竞争，剧本已经换了——不在算法，不在算力，在物理世界的数据入口。
你觉得未来AI竞争的核心壁垒会是什么？评论区，聊聊你的真实体验与看法。
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