9月10日，南通。2026中国上市公司高质量发展论坛的会场里，几个看似相距甚远的关键词被放在了一起：原子级制造、物理AI、通用世界模型。
它们分属不同技术领域，却指向同一个命题——新质生产力如何从实验室走向产业。会上，来自南京原子制造研究所、地平线、极佳视界的嘉宾，分别从底层技术、应用场景、产业生态三个维度，拆解了这条路的走法。
第一关：把原子“管”起来
新质生产力的竞争，最先比拼的是底层技术能力。谁能操控更小的尺度、更精确的过程，谁就掌握了定义产业规则的话语权。
南京原子制造研究所副所长、南京大学物理学院教授张春峰带来了一组进展：经过十余年努力，原子级制造正在走向成熟。其核心目标，是规模化、精准地操控原子或原子最基本的单元。
这个突破在芯片领域意义尤为突出。当前微加工普遍使用单原子离子束，其本身的能量分布问题会不可避免地造成缺陷和损伤。张春峰团队利用质量选择的团簇束进行清洗加工，能够把原先因脏污而受影响的电学性能恢复并提升。更关键的是，他们已与国内二维材料同行一起验证了装置能够完全无损地加工单层二维材料，形成新的未来芯片制造工艺。
在光刻、清洗、刻蚀、抛光、注入、沉积这六个前端工艺环节中，原子级制造都有重要的产业价值。这意味着，它不只是实验室里的前沿探索，而是有可能嵌入现有芯片制造流程的底层能力。
第二关：让AI“理解”物理世界
底层技术突破之后，下一个问题是：机器如何与物理世界交互？
地平线执行董事、首席生态官徐健给出的判断是：物理AI时代必须从底层原生设计适配物理AI的产品。地平线自研的AI加速器BPU已经历四代迭代，第四代BPU从底层原生设计，不只面向车载领域，同时赋能全行业的具身智能物理AI产品。
在智能驾驶领域，徐健认为这是一条典型的“长坡厚雪”赛道。随着辅助驾驶能力逐步提升，行业将走向L3、L4级自动驾驶，最终走向完全自动驾驶。今年4月，地平线推出“星空”芯片和“咖咖虾”操作系统。“星空”是中国首款舱驾融合整车智能芯片，用一颗SoC取代传统智驾与座舱两套系统；“咖咖虾”则是整车智能体操作系统，不仅能了解世界信息，还能自主执行任务。
更具产业信号意义的是，征程6P智能驾驶计算方案已获得京东物流L4级无人智能配送车项目定点，未来三年有望实现百万台部署。
北京极佳视界科技有限公司联合创始人、首席科学家朱政则从另一个角度切入物理世界。他介绍了极佳视界首次提出的通用世界模型L1-L5分级框架：当前行业主流应用仍集中在前两个层级——L1层级模型可生成高真实度AI视频，支撑AI短剧、游戏内容生产；L2层级模型能够输出动作指令，用于自动驾驶车辆、具身机器人的控制。未来技术将逐级向上演进，从L3几何、L4物理逐步走向L5——可长程运营的通用无限世界。
朱政的判断是，过去三年大语言模型实现了跨越式发展，已经能够攻克多项高难度数学题，但通用人工智能不能局限于在数字世界解题，更需要具备在物理世界完成理解、生成、预测乃至执行动作的能力。这正是极佳视界研发通用世界模型的初心。
第三关：从技术到场景，再到生态
底层技术突破之后，如何走进真实产业场景，是新质生产力进一步发展的关键。
张春峰介绍，原子制造已通过装置实现高通量物质合成，可以在5分钟内迅速提供1800多种不同的人工分子，其中大部分是常见方法无法合成或自然界不存在的新分子。这些独特的数据，有望驱动AI找出原先根本没法找到的新材料。“原子制造可以为人工智能提供数据快传，使虚拟世界跟原子世界融合，迅速推动人工智能在材料研发方面的进一步产业化。”
朱政则展示了通用世界模型在多条赛道的落地进展。自动驾驶方向，DriveDreamer系列世界生成模型已实现规模化商业落地；最新发布并开源的具身基础模型GigaBrain-0.7采用三系统架构，涵盖动作生成、高层规划与世界价值预测，并结合在线强化学习形成自进化闭环。
家庭场景中，极佳视界百台家庭机器人订单已落地武汉人才公寓，正分批部署，可完成取餐备餐、收拾餐桌、叠衣收纳等家务。工业端启动了“机器人造机器人”项目，建成示范产线，预期两年内将机器人接管工序占比提升至半数以上。内容创作赛道，极佳视界将通用世界模型能力迁移至影视、游戏、XR领域，有望带来百倍级创作效率提升。
但技术落地只是第一步。新质生产力要真正形成规模，还需要开放协同的产业生态。
徐健将地平线的策略概括为两个维度：技术上追求“捅破天”的能力，做到行业顶尖、引领标准；生态上坚持开放利他，让合作伙伴共同受益、共同成长。基于汽车研发的底层技术，地平线正向物理AI领域延伸，已通过合作伙伴向具身智能、无人物流车、家庭智能体、电动两轮车等场景拓展。例如，通过地瓜机器人，已赋能超100种下游机器人品类、客户超400家，覆盖一批国内具身智能企业。
朱政则表示，极佳视界依托自主技术体系，在多条赛道同步推进技术验证与商业化，兼顾前沿技术迭代与产业赋能，为国内通用人工智能产业化探索可行路径，有望带动人形机器人、高阶自动驾驶、数字内容产业持续升级。
结语：三关之后，路还很长
从操控原子到建模世界，从芯片工艺到家庭机器人，新质生产力的产业化路径正在被逐一验证。底层技术突破是起点，应用场景落地是过程，产业生态协同是加速器。三者缺一不可。
但这条路没有捷径。原子级制造需要解决规模化问题，物理AI需要从底层重新设计，通用世界模型需要逐级演进。每一项技术从实验室走向产业，都需要穿越漫长的“死亡之谷”。
向新求质，方能以质致远。当更多前沿技术加快进入产业场景，新质生产力释放出的动能，或许会比我们预期的更快、更猛。
