徐俊峰解读FUTURUS未来黑科技：以AR全栈方案实现侧翼突围
让每一辆智能汽车都成为连接数字世界和物理世界的全新窗口。
2026年1月23日至25日，由崇礼区人民政府指导，太舞滑雪小镇、甲子光年、破圈文化、智辰半导体联合主办的2026崇礼论坛成功举办。
会上，FUTURUS未来黑科技创始人兼CEO徐俊峰立足公司在光学系统与增强现实领域的深厚积淀，深度分享了AI时代下汽车产业如何通过“侧翼突围”实现跨界创新。
徐俊峰指出，当前AI产业正面临瓶颈：To B端因容错率极低而难以规模化，To C端则尚未跑通商业闭环。这导致像世界模型、物理AI这类宏大的基础架构，虽有远景却“远水难解近渴”。他认为，创业者不应陷入线性思考的死胡同，而应尝试将复杂难题降维转化，寻找能让用户在“无感”中参与强化学习的真实场景。
在徐俊峰看来，以汽车挡风玻璃为介质的增强现实（AR）技术，正是实现这一数据闭环的关键切口。 他详细拆解了如何通过前沿物理学与汽车工业的深度融合，构筑起难以逾越的跨界护城河，并描绘了AR全栈解决方案如何赋能车厂，开启从产品服务到万亿市值跃迁的宏大商业蓝图。
FUTURUS未来黑科技成立于2016年，专注于汽车领域增强现实抬头显示技术研发及应用，是中国首批将HUD产品带入量产的企业之一。FUTURUS未来黑科技拥有超600项国内外专利，是近5年来全球车载AR技术专利数量最多的公司，获评为国家级专精特新“小巨人”企业。
目前，FUTURUS未来黑科技的产品搭载于多款中国高端品牌旗舰9系车型中，如理想L9、蔚来ET9、领克900、极氪9X等，获得了软银、中金、经纬、凯辉等资本的数亿元投资。
以下是FUTURUS未来黑科技创始人兼CEO徐俊峰演讲实录，「甲子光年」整理删改：
大家好！一句话说明我们在做什么：我们正利用汽车的智能驾驶和智能座舱的系统资源，结合自研光学系统，做增强现实全栈解决方案。
为什么现在要做这件事？我常提“第一性原理”，通过分析人工智能的现状，我发现行业正处于一个微妙的瓶颈期。在To B领域，虽然AI能写代码、出文案，但B端客户付费意愿虽强，容错率却极低，且基础模型公司随时可能下场把应用层业务抢占，即所谓的“模型即应用”；在 To C 领域，目前的订阅制或自然语言搜索，本质上与传统的广告盈利模式是冲突的——当用户通过高昂的Token成本直接获得精准答案时，原有的流量商业闭环就断裂了。
面对这些困境，许多伟大的科学家和创始人，如杨立昆、李飞飞、黄仁勋，都在谈论世界模型、空间智能或物理 AI。他们试图从底层架构重建地基，这固然伟大，但“远水解不了近渴”。技术与时间的不确定性，让华尔街很难再等上十年二十年去等待一个拯救万亿级巨头的新架构。
作为创业者，我们的逻辑是“侧翼突围”。 我们要跳出线性思考，将那些宏大难题降维转化为在有限资源下可以攻克的中等难题。
我认为C端是更好的切入点。相比于B端碎片化的需求，C端只需服务好用户，预测其意图即可。但预测意图需要大量数据，目前最有效的方法是“基于人类反馈的强化学习（RLHF）”。可这里存在一个悖论：消费者是上帝，你为了训练AI，却把上帝当成“奴隶”用，每天让他回答几百个问题并打分，这很难持久。于是我们就在想，能不能找到一个让用户“无感”的强化学习场景？答案就是增强现实（AR）。
物理学和生理学告诉我们，人类视觉分为核心注意力和外周注意力。手机和游戏在疯狂榨取我们的核心注意力，使人疲惫；而外周注意力却极具抗干扰性。想象一下，你走在街上，路面出现一个 AR 影像提示，感兴趣就交互，不感兴趣就滑过。在这个过程中，用户毫无被打扰的压力。
而在载体选择上，AR 相比实体屏幕有着天然优势。实体屏幕利用核心注意力，而 AR 调动外周注意力。在 AR载体 的选择中，我认为汽车挡风玻璃是2040 年以前唯一的现实选择。虽然汽车的光学和热学难题开发难度极大，但其供应链技术已相对成熟，只要攻克增强现实的空间光学难题和空间计算难题，整件事就能跑通。
彼得·蒂尔（Peter Thiel）曾说：“竞争是失败者的游戏。”这意味着我们要寻找一个全世界只有你认定、而别人还不认可的真理。我们的护城河，正是这种极致的跨界复杂性。
在执行层面，我们首先需要寻找愿景高度一致的决策者，且创始人最好仍活跃在经营一线。尽管这有不确定性，却是成功的基石。同时，我将利用过去十年的创业积累，搭建一支志同道合、能融合光学、空间计算、汽车系统与 AI 的顶尖团队。
我们的核心优势在于团队既具备硅谷稀缺的硬科技落地能力，又拥有国内少见的颠覆性创新与顶级战略执行力。目前，我们的首要任务是从0到1打造产品，让商业轮盘转动起来。一旦我们把第一个客户的第一台车做成功，后续增长将势如破竹。
这个产品最独特的特质在于它的硬核、跨界且复杂。 它将前沿物理学与汽车工业这两个原本平行的硬科技领域深度融合，并嵌入空间计算与 AI。在全球范围内，几乎没有第二个对手在做一模一样的事情。
如果你只是一家纯粹的 AI 公司，只做智能体或应用，壁垒其实很低。但如果你深耕汽车行业，将硬件、软件系统、人工智能与增强现实空间计算做得极度复杂，这种硬核的复杂度将筑起最高的门槛。
谢谢大家！
（封面图及文中配图来源：2026崇礼论坛）
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