FUTURUS未來黑科技徐俊峰：側翼突圍，構建AR全棧解決方案｜甲子光年

讓每一輛智能汽車都成為連接數字世界和物理世界的全新窗口。

2026年1月23日至25日，由崇禮區人民政府指導，太舞滑雪小鎮、甲子光年、破圈文化、智辰半導體聯合主辦的2026崇禮論壇成功舉辦。

會上，FUTURUS未來黑科技創始人兼CEO徐俊峰立足公司在光學系統與增強現實領域的深厚積淀，深度分享了AI時代下汽車產業如何通過“側翼突圍”實現跨界創新。

徐俊峰指出，當前AI產業正面臨瓶頸：To B端因容錯率極低而難以規模化，To C端則尚未跑通商業閉環。這導致像世界模型、物理AI這類宏大的基礎架構，雖有遠景卻“遠水難解近渴”。他認為，創業者不應陷入線性思考的死胡同，而應嘗試將復雜難題降維轉化，尋找能讓用戶在“無感”中參與強化學習的真實場景。

在徐俊峰看來，以汽車擋風玻璃為介質的增強現實（AR）技術，正是實現這一數據閉環的關鍵切口。 他詳細拆解了如何通過前沿物理學與汽車工業的深度融合，構筑起難以逾越的跨界護城河，并描繪了AR全棧解決方案如何賦能車廠，開啟從產品服務到萬億市值躍遷的宏大商業藍圖。

FUTURUS未來黑科技成立于2016年，專注于汽車領域增強現實抬頭顯示技術研發及應用，是中國首批將HUD產品帶入量產的企業之一。FUTURUS未來黑科技擁有超600項國內外專利，是近5年來全球車載AR技術專利數量最多的公司，獲評為國家級專精特新“小巨人”企業。

目前，FUTURUS未來黑科技的產品搭載于多款中國高端品牌旗艦9系車型中，如理想L9、蔚來ET9、領克900、極氪9X等，獲得了軟銀、中金、經緯、凱輝等資本的數億元投資。

以下是FUTURUS未來黑科技創始人兼CEO徐俊峰演講實錄，「甲子光年」整理刪改：

大家好！一句話說明我們在做什么：我們正利用汽車的智能駕駛和智能座艙的系統資源，結合自研光學系統，做增強現實全棧解決方案。

為什么現在要做這件事？我常提“第一性原理”，通過分析人工智能的現狀，我發現行業正處于一個微妙的瓶頸期。在To B領域，雖然AI能寫代碼、出文案，但B端客戶付費意愿雖強，容錯率卻極低，且基礎模型公司隨時可能下場把應用層業務搶占，即所謂的“模型即應用”；在 To C 領域，目前的訂閱制或自然語言搜索，本質上與傳統的廣告盈利模式是沖突的——當用戶通過高昂的Token成本直接獲得精準答案時，原有的流量商業閉環就斷裂了。

面對這些困境，許多偉大的科學家和創始人，如楊立昆、李飛飛、黃仁勛，都在談論世界模型、空間智能或物理 AI。他們試圖從底層架構重建地基，這固然偉大，但“遠水解不了近渴”。技術與時間的不確定性，讓華爾街很難再等上十年二十年去等待一個拯救萬億級巨頭的新架構。

作為創業者，我們的邏輯是“側翼突圍”。 我們要跳出線性思考，將那些宏大難題降維轉化為在有限資源下可以攻克的中等難題。

我認為C端是更好的切入點。相比于B端碎片化的需求，C端只需服務好用戶，預測其意圖即可。但預測意圖需要大量數據，目前最有效的方法是“基于人類反饋的強化學習（RLHF）”。可這里存在一個悖論：消費者是上帝，你為了訓練AI，卻把上帝當成“奴隸”用，每天讓他回答幾百個問題并打分，這很難持久。于是我們就在想，能不能找到一個讓用戶“無感”的強化學習場景？答案就是增強現實（AR）。

物理學和生理學告訴我們，人類視覺分為核心注意力和外周注意力。手機和游戲在瘋狂榨取我們的核心注意力，使人疲憊；而外周注意力卻極具抗干擾性。想象一下，你走在街上，路面出現一個 AR 影像提示，感興趣就交互，不感興趣就滑過。在這個過程中，用戶毫無被打擾的壓力。

而在載體選擇上，AR 相比實體屏幕有著天然優勢。實體屏幕利用核心注意力，而 AR 調動外周注意力。在 AR載體 的選擇中，我認為汽車擋風玻璃是2040 年以前唯一的現實選擇。雖然汽車的光學和熱學難題開發難度極大，但其供應鏈技術已相對成熟，只要攻克增強現實的空間光學難題和空間計算難題，整件事就能跑通。

彼得·蒂爾（Peter Thiel）曾說：“競爭是失敗者的游戲。”這意味著我們要尋找一個全世界只有你認定、而別人還不認可的真理。我們的護城河，正是這種極致的跨界復雜性。

在執行層面，我們首先需要尋找愿景高度一致的決策者，且創始人最好仍活躍在經營一線。盡管這有不確定性，卻是成功的基石。同時，我將利用過去十年的創業積累，搭建一支志同道合、能融合光學、空間計算、汽車系統與 AI 的頂尖團隊。

我們的核心優勢在于團隊既具備硅谷稀缺的硬科技落地能力，又擁有國內少見的顛覆性創新與頂級戰略執行力。目前，我們的首要任務是從0到1打造產品，讓商業輪盤轉動起來。一旦我們把第一個客戶的第一臺車做成功，后續增長將勢如破竹。

這個產品最獨特的特質在于它的硬核、跨界且復雜。 它將前沿物理學與汽車工業這兩個原本平行的硬科技領域深度融合，并嵌入空間計算與 AI。在全球范圍內，幾乎沒有第二個對手在做一模一樣的事情。

如果你只是一家純粹的 AI 公司，只做智能體或應用，壁壘其實很低。但如果你深耕汽車行業，將硬件、軟件系統、人工智能與增強現實空間計算做得極度復雜，這種硬核的復雜度將筑起最高的門檻。

謝謝大家！

（封面圖及文中配圖來源：2026崇禮論壇）