拿下17家全球汽车客户，他让员工每周打扫办公室|工厂|汽车|计算机

撰文|刘颖

编辑| 黄大路

设计|甄尤美

在硅谷，办公室常常是公司最直观的商业名片。

一家公司值多少钱、想招什么人、相信什么未来，往往还没等创始人开口，前台、会议室和咖啡吧就先“介绍”了一遍。比如，玻璃幕墙负责表达开放，彩色沙发负责表达年轻，写满使命宣言的白板墙负责表达野心。再往里走，可能还有几间以寿司、披萨或命名为宇宙的会议室，以及一只在工程师脚边慢悠悠晃过的机械狗。

在Applied Intuition位于硅谷的山景城总部，却几乎没有这些典型硅谷符号。Business Insider记者2026年3月走进这家公司时，最先看到的不是吧台，不是游戏室，也不是适合拍照传播的艺术装置，而是一排拖鞋。

访客要换鞋，员工也要换鞋。

这不是临时规定，也不是创始人为了制造话题设计出来的办公室奇观。Applied Intuition还有一项固定传统，叫“cleaning zen”。员工每周要自己擦桌子、整理工位、清理办公空间，CEO卡萨尔·尤尼斯（Qasar Younis）也不例外。

一家估值150亿美元的AI公司，最容易被记者记住的细节，竟然不是算力、模型、融资或豪华办公室，而是拖鞋和扫地。有时客人来参观，会夸办公室干净，以为公司请了一支庞大的保洁团队，但CEO语气平淡地回答说：“不是的，这都是我们自己打扫的。”

这个习惯来自他在日本生活的经历。日本学生每天清扫自己的教室，不是为了节省费用，而是一种关于专注、谦逊与秩序感的日常训练。尤尼斯把这套逻辑移植进了工程师团队。他说：“我认为，静下来打扫自己的桌子，和写出高质量的代码之间，有清晰的联系。”

这不像多数AI创业公司创始人的标准台词。它没有“颠覆”，没有“重塑”，也没有“重新定义未来”。它更像一个工程师对基本功的固执。桌子要擦干净，代码也要简洁。

First Round Review在深度报道中给这家公司贴过一个标签：“七年来，一家安静主导行业的Physical AI公司”。

安静主导，这四个字可以概括Applied Intuition过去八年的路径。它既不造车，也不运营车队，而是选择站在所有人身后，给汽车公司、卡车集团、矿山设备制造商乃至美国国防部，提供仿真、测试、验证和车载软件工具。

2025年6月，路透社报道，Applied Intuition完成6亿美元融资，估值达到150亿美元，这几乎是自动驾驶领域最高的估值。一年多前，它的估值还是60亿美元。领投方包括贝莱德和凯鹏华盈（Kleiner Perkins），新投资人则出现了卡塔尔投资局、阿布扎比投资委员会等主权基金。

与之形成对比的是，过去几年自动驾驶行业经历了一场集体降温。Waymo仍在持续烧钱，Cruise因事故停摆，自动驾驶卡车明星公司Embark从52亿美元估值跌落，最终以7100万美元卖身。

资本市场已经不再轻易相信“下一家Robotaxi公司”。越来越多人开始意识到，如果未来真的会出现无数拥有自主能力的机器，如汽车、卡车、矿山设备、无人机、战斗机……那么决定行业速度的，也许不是谁最先把智能机器开上路，而是谁最先搭好了所有人都绕不过去的基础设施。

如果说Waymo是谷歌式公司，特斯拉是苹果式公司，那么Applied Intuition可能想成为“自动驾驶时代的微软”。它不拥有终端，却存在于每一辆车、每一台矿机、每一架无人机、每一个自主系统背后。

底特律长大的工厂之子

故事要从密歇根说起。

在尤尼斯的成长记忆里，汽车工业不是一个抽象的行业名词，而是家庭生活的背景音。

他的叔叔在通用汽车做工程师，后来把全家从巴基斯坦旁遮普省带到美国，在底特律附近定居。父亲也在汽车行业工作。工厂、车间、班次、通勤，以及一家人围绕汽车产业展开的生活，构成了这个移民家庭在美国落脚的方式。

尤尼斯14岁开始在麦当劳打工。他一边念书，一边攒钱，后来进入凯特林大学读机械工程。这所学校的前身是通用汽车工学院，名字本身就是底特律工业史的一部分。读书期间，他也在通用汽车的工厂车间里兼职。

在他的成长经验里，汽车首先是班表、机器声、工人下班时沾着油污的制服，以及一份足以支撑家庭生活的体面工作。展台上的新车、广告里的速度光影和发布会上的掌声，只是这个庞大产业显露在外面的表象，真正托住它的是工厂、供应链和无数普通人的日常。

后来，产业迁移改变了这一切。通用汽车开始把一部分生产线迁往成本更低的地方，他父亲的岗位也随之消失。First Round Review后来记录了这段经历。尤尼斯回忆说，父亲后来开了一家自己的小生意，并一直经营到现在。“这对我影响极深，因为我看到他靠这种方式找回了自己的尊严，真正成了自己命运的主人。”

这个想法像一颗钉子，扎进了他往后所有的关键选择。

他想自己建东西。

大学毕业后，尤尼斯先在通用和博世做汽车工程师，又去哈佛商学院读MBA，创办即时消息平台TalkBin，被谷歌收购后进入Google Maps团队。在那里，他遇到了后来的联合创始人彼得·路德维希（Peter Ludwig）。

路德维希身上也有一条汽车工业的线索。他的祖父在通用汽车工作了超过30年，他自己高中第一份工作是在汽车工具公司写代码。密歇根大学计算机工程毕业后，他参与过Google Maps和Android Automotive的开发，在无数个加班深夜，以及一行行亲手写下的代码里，他明白了开发汽车软件有多难。

一个从底特律工厂车间理解汽车工业，一个从Google和Android Automotive理解汽车软件。两个人后来在同一个问题上碰到一起：如果汽车注定要变成一台越来越复杂的移动计算机，那么，谁来帮助这个行业完成软件化？

谷歌之后，尤尼斯去了Y Combinator做COO，评估过数以千计的创业计划。消费互联网、企业软件、AI、机器人、自动驾驶，这些几乎所有热门赛道，他都从投资人视角仔细打量过。

后来，他发现了一个底层规律，即最吸引眼球的公司，未必最终决定行业速度。真正改变一个产业运转方式的，常常是那些藏在后台、不容易出现在新闻照片里的基础设施。互联网时代是云计算，智能手机时代是操作系统和芯片，电商时代是支付和物流。

那么自动驾驶时代的基础设施是什么？在2017年，行业主流给出的答案是车。

那一年，所有人都在争着把自动驾驶汽车开上真实道路。Waymo、Cruise、Uber、Argo AI、Zoox，资本、车企和媒体都在追逐测试车、牌照、里程和城市运营。

尤尼斯选了另一件事。

2017年7月1日，Applied Intuition成立。马克·安德森（Marc Andreessen）当年加入董事会，a16z成为最早的投资人之一。

那一年，自动驾驶行业最热闹的故事都发生在路上。测试车、传感器、Robotaxi和无人卡车吸走了所有目光，而Applied Intuition却选择钻进后台，去做那些车真正上路之前必须先跑完的仿真、测试和验证。

如何赢在比赛之外

2017年秋，匹兹堡一条普通街道上，一辆被相机和传感器武装到顶的沃尔沃SUV缓慢驶过，方向盘前空无一人，路边的行人掏出手机拍照。这辆Uber测试车已经成了当地最出名的“移动装置”之一。

同一时期，Waymo的测试车在凤凰城郊区已经跑了数百万英里，Cruise的黑色雪佛兰Bolt在旧金山夜间道路上穿行，Otto让一辆卡车在科罗拉多高速公路上自动运完了一批百威啤酒，视频在行业里广泛流传，而Argo AI刚成立便拿到福特10亿美元投资，随后大众又宣布以26亿美元加入……整个2017年，自动驾驶像一锅沸腾的水，每隔几周就有新纪录、新融资、新城市。

Applied Intuition没有出现在任何一张新闻照片里。

它做的是一套仿真和测试工具，把这些东西卖给所有想参赛的人。工具，不是赛车。

在当时，这个选择几乎无法解释给局外人听。仿真软件不会出现在路边，不会让记者拍出充满画面感的照片。它是汽车软件开发流程里的后台。只有真正在做开发的工程师，才知道它有多紧迫。

那个紧迫，来自行业共同的痛苦。

RAND Corporation的研究估计，要在真实道路上积累足够的统计证据来证明自动驾驶安全性，需要跑超过100亿英里。对任何一家公司，这都是不可能完成的任务。而且真实道路有一个死穴，因为工程师无法为了收集数据，故意把测试车开进暴雨、深夜施工区或逆光山路，但这些恰恰是最需要反复验证的场景。在真实道路上，只能等，等到车辆碰巧遇上。有时候，等来的不一定是数据，也可能是事故。

仿真解决的正是这个问题。在虚拟环境里，工程师可以按需生成任何场景，包括暴雨、浓雾、突然横穿的行人、没有标志线的路口。这些场景无限次重复，以每秒数千帧的速度运行，不需要油钱，不需要安全员，不需要审批。每次软件更新，立刻在数百万个虚拟场景里跑一遍验证。

Applied Intuition只需要把这套工具做到足够好，让所有造车的人都愿意付钱用。

这个市场还有一个残酷的性质，也就是，需求和自动驾驶的难度正相关。自动驾驶越难落地，越多公司需要更长时间的开发，对工具链的需求就越旺盛。它的生意，在竞争对手最困难的时候，反而最好。

自动驾驶越难，卖铲人越赚钱。尤尼斯赌对了第一步。

捡起退潮后的遗产，收购Embark

2021年9月，纽约证券交易所敲钟现场，25岁的Embark Technology的创始人阿历克斯·罗德里格斯（Alex Rodrigues）站在台上。

公司通过SPAC合并上市，估值一度高达52亿美元。TechCrunch把罗德里格斯描述为“自动驾驶卡车行业里最年轻的创始人之一”，故事听起来像教科书级别的硅谷传说。他于加拿大滑铁卢大学肄业，20岁创业，两年内从车库拿到YC，再到数十亿美元估值。他描绘的画面令人信服：美国货运市场每年超过7000亿美元，长途卡车司机缺口超过八万人，高速公路没有行人没有红绿灯，是整个自动驾驶行业里“最容易落地”的那个。

资本相信了，但现实的南墙一层一层地压了回来。技术可以跑，不代表生意能赚钱。法规审批、保险体系、货运公司的漫长采购决策链、司机工会……每一个环节都比想象的更慢、更难、更贵。资金在消耗，商业化在延后，融资环境在收紧。

2023年3月3日，清晨，罗德里格斯打开了全员邮件的编辑框。

他在邮件里宣布裁员约230人，占总员工数的70%，同时关闭加州和德州办公室。TechCrunch的记者当天就拿到了这封邮件，全文刊发。

两个月后，Applied Intuition宣布以全现金方式收购Embark，股权价值约7100万美元。

从52亿到7100万，只花了两年时间。

那个跌落是整个行业情绪的缩影，也是Applied Intuition当初选择的最有力注脚。一家运营型公司烧掉数亿美元，最后以一个零头被收购。而那家安静卖工具的公司，不仅没有陷入危机，反而借这笔收购补强了产品库，整合了Embark的内部工具、算法积累和软件资产，面向卡车行业客户的产品由此更进一步。Embark的白色测试卡车，悄然退役。

Embark的退场，并不等于自动驾驶卡车故事结束。但这至少警示行业，技术可以在高速公路上跑起来，但要让这门生意持续运转，还需要法规、保险、客户采购、车队运营和资本市场同时配合。

Applied Intuition看到的，正是这条漫长链条背后的工具机会。

从卖工具，到进入车里

公司早期，Applied Intuition的客户大多是自动驾驶创业公司，因为它们决策链短，采购快，对测试仿真的需求最为迫切。

但名单在悄悄扩展。

传统车企的ADAS工程师开始出现，然后是整车厂的智能驾驶研发部门，再后来是技术副总裁们亲自出席Applied Intuition的客户会议。

2024年3月，Applied Intuition完成2.5亿美元E轮融资。Reuters的报道里出现了丰田、日产、LG Electronics的名字，还有一个让行业人士有点惊讶的细节，全球前20大汽车制造商，已经有17家是它的客户。

这意味着，一家靠仿真工具起步的公司，已经深入传统汽车产业的核心开发流程。而那个行业，几十年来习惯于把一切都自己做。

那笔E轮融资里，还出现了一个格外醒目的名字：“保时捷”。这家德国豪华车企用真金白银表态，这套工具链已经不只是一个有趣创业公司的产品，而是未来车辆软件开发所需要的基础设施。

保时捷之后，更大的合作开始浮出水面。

2025年3月，TRATON集团宣布与Applied Intuition建立战略合作。TRATON不是单一品牌，而是大众集团旗下的商用车帝国，旗下包括斯堪尼亚、MAN、International和大众商用车，产品覆盖重卡、客车和轻型商用车。

这一次合作，也不再只是仿真、测试和验证工具。

TRATON公告显示，双方将把Applied Intuition的车辆软件平台和开发工具链部署到TRATON全球品牌上，并在云原生环境中进行虚拟化测试，让测试更早发生，也更快完成。

这句话放在商用车行业里，分量不轻。

过去几年，Applied Intuition一直在卖上路之前的工具。工程师在后台生成场景、回放数据、测试算法、验证软件，最终帮助一辆车进入真实世界。但Vehicle OS不一样，它要进入车里，成为车辆软件架构的一部分。

对TRATON这样的商用车集团来说，软件化并不是一个口号。一辆重卡停在路边，影响的是货运公司的收入、车队排班、维修周期和交付时效。一次远程更新、一次故障预测、一次自动驾驶能力迭代，背后都关系到客户的总拥有成本。

TRATON的研发执行董事尼克拉斯·克林根贝格（Niklas Klingenberg）在公告中说，与Applied Intuition合作，使他们能够突破产品所能实现的边界。

这句话透露出，传统商用车企业并不打算放弃自己的软件能力，但它们也开始承认软件定义车辆的节奏太快，仅靠内部体系已经不够。

TRATON后来进一步与Applied Intuition发布TRATON ONE OS。这个面向斯堪尼亚、MAN、International和大众商用车的新一代软件定义车辆平台，计划支持OTA更新、预测性维护和未来自动驾驶能力扩展。Applied Intuition公告称，首批集成ECU硬件测试计划于2026年4月开始，新卡车落地部署的目标时间为2028年。

随后9月，矿山巨头Komatsu现身，合作被定性为“小松历史上最重要的技术投资”。

10月，Stellantis加入。它旗下的菲亚特、克莱斯勒、Jeep、标致、雪铁龙等十余个品牌，需要一套平台覆盖全部，同时保留各自的品牌体验。Stellantis首席工程技术官内德·库里奇（Ned Curic）在公告里说，速度、可扩展性和质量，在他们将新技术引入车辆时至关重要。

卡车、矿山、轿车。

德国、日本、欧洲。

三个月，三个行业，三份公告，没有一张路边测试车的照片。

但这些公告合在一起，构成了Applied Intuition一次关键的身份变化。它卖的已经不只是仿真和测试工具，而是一套可以被复制到不同移动机器里的软件基础设施。

那场AI赢了人类的虚拟空战

如果说跨品牌、跨车型的Vehicle OS已经证明了Applied Intuition在地面道路上的统治力，那么尤尼斯的野心显然不止于此。在三维物理世界中，对极端反应速度、规模化测试和高可靠性的终极考验，其实在天空。

2020年8月，在内华达州，军方正在布置虚拟对战设施。

一场不对称的较量正在进行。八支AI飞行员团队，用各自的算法，轮番进入模拟F-16驾驶舱，与真实人类空军飞行员对战。DARPA把这场竞赛命名为“AlphaDogfight”，意图测试AI能否在反应速度极限、场景极度复杂的空战中，真正超越人类。

在这次虚拟测试中，AI最终以5：0完胜。Defense News报道这个结果令军方震动。

DARPA没有停下。它把项目升级为“Air Combat Evolution（ACE）”，把战场从模拟器搬进了真实飞机。测试平台是X-62A VISTA，一架经过深度改装的F-16，专为AI自主飞行设计，人类飞行员坐在后座监控，但AI可以完全接管操控。

2023年9月，一条消息悄悄出现在Breaking Defense的报道里，X-62A VISTA完成了历史上第一次AI飞行员与人类飞行员在真实飞机上的空中对决。美国空军官员后来确认，这架飞机已完成超过100次飞行测试。真实X-62A空战测试结果尚未公开。

2024年5月，空军部长弗兰克·肯德尔（Frank Kendall）亲自坐进X-62A VISTA的后座，飞上了爱德华兹空军基地的天空。他后来在《时代》杂志的采访中描述那次体验，“飞机在对抗演习中做出的机动动作，和人类飞行员的完全不同，它更激进，更精确，它在利用每一个物理上允许的极限。”

运行在这架飞机上的战术AI软件，来自一家叫EpiSci的公司，成立于2012年，主营国家安全领域的AI和自主软件。

2025年2月6日，Applied Intuition宣布收购EpiSci。

Breaking Defense在报道这次收购时写道，这是“两家军事承包商的结合，旨在将Applied Intuition在地面系统方面的经验，与EpiSci在空中和海上领域的专业能力合并起来”。CTO路德维希解释说Applied Intuition的通用平台是“一套非常成熟的公共基础层解决方案”，而EpiSci带来的是“领域特定算法，真正能在三维空间里运作的算法”。

收购完成后，2025年5月，Applied Intuition推出两款国防新产品。Axion是面向国防领域的平台无关自主工具套件，用于规模化测试和部署各类自主系统。Acuity则是机载软件自主系统，已部署在X-62A VISTA上，覆盖空中、地面、海洋、太空及电磁频谱。

路德维希在Acuity发布声明中说：“实弹测试根本跟不上现代战场的节奏。数字优先的开发和集成，是大规模扩展无人系统的必由之路。”

换了战场，逻辑却没有变。在这八年里，Applied Intuition相信，仿真比真实测试更快，数字优先才是自主系统走向规模化的基础。

从汽车工程师的工具，到AI战斗机的软件，Applied Intuition走过了一段比任何人预期都要远的路。尤尼斯宣布收购时表示：“在所有我们参与的行业中，这项工作可能是最重要的。作为一家公司，我们有责任为美国和盟友提供最好的技术。”

让任何会移动的东西拥有智能

智利北部，阿塔卡马沙漠，这里海拔超过四千米，是地球上最干旱的地方之一，终年少雨，空气稀薄。巨大的露天矿坑像一道道伤口切开红褐色山体，数十吨重的矿卡沿着盘旋的矿道缓慢爬升，车轮卷起的尘土在稀薄空气里久久不散。

这里拥有世界上最大的铜矿产区之一，昼夜温差超过30摄氏度，灰尘浓度让普通人无法长期工作。矿山里跑的不是轿车，是载重约300吨的黄色巨兽Komatsu 930E。这辆电动矿用卡车，满载时高度超过7米，车轮直径约3.7米，站在它旁边的人类，看起来像一粒沙。

这些机器24小时不停转。司机三班倒，每次换班爬进驾驶室，在颠簸中度过整整8个小时。一台车失控，代价远比一辆乘用车严重得多。

当Komatsu在2025年9月宣布与Applied Intuition合作，官方把这次合作定性为“小松历史上最重要的技术投资”。同一套用于汽车开发的Vehicle OS和仿真工具链，将被部署进下一代矿山设备，让这些巨兽获得自主能力，减少事故，减少司机暴露在危险环境中的时间。

在这里，Applied Intuition的意图逐渐显现——产品不用重做，能力可以平移。同一套工具，换一个行业，重新部署。

这就是基础设施类软件公司的真正护城河。当Waymo或Embark必须为每一台真车、每一位安全员和每一场真实事故支付高昂的硬成本时，Applied Intuition却能以极低的边际成本，将同一套仿真工具和Vehicle OS跨界复用在不同行业的数十万台设备上。

2025年底，Applied Intuition的年度回顾这样写道：“2025年是Applied Intuition加速Physical AI转变的一年。我们向更多行业更深地部署智能，包括下一代拖拉机、矿山卡车、潜水艇、坦克、卡车、战斗机等等。”

拖拉机、潜水艇和战斗机，这些东西加在一起，已经不是任何传统意义上的自动驾驶行业了。Applied Intuition也越来越少把自己“自动驾驶软件公司”，它越来越频繁使用的两个词是Vehicle Intelligence和Physical AI。

Business Insider在描述Applied Intuition的野心时，用了这样一句话：“AI离开聊天窗口，去运行物理世界。”

这个判断背后有一个清晰的逻辑。过去几年，AI最显眼的进步是大语言模型，ChatGPT、Claude、Gemini改变了人与信息交互的方式，也吸引了几乎所有的关注。但这些东西生活在屏幕里。世界上大部分真实的效率提升，还藏在屏幕以外——矿山、农场、港口、工厂、战场。机器真实存在，效率可以量化，成本可以计算，软件每进步一步，都对应着可见的收益。

在这个逻辑里，Applied Intuition与OpenAI的合作就显得意味深长。Applied Intuition认为，两者正在朝同一个目标前进，也就是把AI真正带进物理世界。合作的核心是把OpenAI的大语言模型集成进Applied Intuition的产品，为乘用车、商用车和国防车辆的座舱提供更智能的交互体验。