发布时间：2026-04-27 11:36 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
中国北京--(美国商业资讯)--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。

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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。


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