拿下17家全球汽車客戶，他讓員工每周打掃辦公室

撰文|劉 穎

編輯| 黃大路

設計|甄尤美

在硅谷，辦公室常常是公司最直觀的商業名片。

一家公司值多少錢、想招什么人、相信什么未來，往往還沒等創始人開口，前臺、會議室和咖啡吧就先“介紹”了一遍。比如，玻璃幕墻負責表達開放，彩色沙發負責表達年輕，寫滿使命宣言的白板墻負責表達野心。再往里走，可能還有幾間以壽司、披薩或命名為宇宙的會議室，以及一只在工程師腳邊慢悠悠晃過的機械狗。

在Applied Intuition位于硅谷的山景城總部，卻幾乎沒有這些典型硅谷符號。Business Insider記者2026年3月走進這家公司時，最先看到的不是吧臺，不是游戲室，也不是適合拍照傳播的藝術裝置，而是一排拖鞋。

訪客要換鞋，員工也要換鞋。

這不是臨時規定，也不是創始人為了制造話題設計出來的辦公室奇觀。Applied Intuition還有一項固定傳統，叫“cleaning zen”。員工每周要自己擦桌子、整理工位、清理辦公空間，CEO卡薩爾·尤尼斯（Qasar Younis）也不例外。

一家估值150億美元的AI公司，最容易被記者記住的細節，竟然不是算力、模型、融資或豪華辦公室，而是拖鞋和掃地。有時客人來參觀，會夸辦公室干凈，以為公司請了一支龐大的保潔團隊，但CEO語氣平淡地回答說：“不是的，這都是我們自己打掃的。”

這個習慣來自他在日本生活的經歷。日本學生每天清掃自己的教室，不是為了節省費用，而是一種關于專注、謙遜與秩序感的日常訓練。尤尼斯把這套邏輯移植進了工程師團隊。他說：“我認為，靜下來打掃自己的桌子，和寫出高質量的代碼之間，有清晰的聯系。”

這不像多數AI創業公司創始人的標準臺詞。它沒有“顛覆”，沒有“重塑”，也沒有“重新定義未來”。它更像一個工程師對基本功的固執。桌子要擦干凈，代碼也要簡潔。

First Round Review在深度報道中給這家公司貼過一個標簽：“七年來，一家安靜主導行業的Physical AI公司”。

安靜主導，這四個字可以概括Applied Intuition過去八年的路徑。它既不造車，也不運營車隊，而是選擇站在所有人身后，給汽車公司、卡車集團、礦山設備制造商乃至美國國防部，提供仿真、測試、驗證和車載軟件工具。

2025年6月，路透社報道，Applied Intuition完成6億美元融資，估值達到150億美元，這幾乎是自動駕駛領域最高的估值。一年多前，它的估值還是60億美元。領投方包括貝萊德和凱鵬華盈（Kleiner Perkins），新投資人則出現了卡塔爾投資局、阿布扎比投資委員會等主權基金。

與之形成對比的是，過去幾年自動駕駛行業經歷了一場集體降溫。Waymo仍在持續燒錢，Cruise因事故停擺，自動駕駛卡車明星公司Embark從52億美元估值跌落，最終以7100萬美元賣身。

資本市場已經不再輕易相信“下一家Robotaxi公司”。越來越多人開始意識到，如果未來真的會出現無數擁有自主能力的機器，如汽車、卡車、礦山設備、無人機、戰斗機……那么決定行業速度的，也許不是誰最先把智能機器開上路，而是誰最先搭好了所有人都繞不過去的基礎設施。

如果說Waymo是谷歌式公司，特斯拉是蘋果式公司，那么Applied Intuition可能想成為“自動駕駛時代的微軟”。它不擁有終端，卻存在于每一輛車、每一臺礦機、每一架無人機、每一個自主系統背后。

底特律長大的工廠之子

故事要從密歇根說起。

在尤尼斯的成長記憶里，汽車工業不是一個抽象的行業名詞，而是家庭生活的背景音。

他的叔叔在通用汽車做工程師，后來把全家從巴基斯坦旁遮普省帶到美國，在底特律附近定居。父親也在汽車行業工作。工廠、車間、班次、通勤，以及一家人圍繞汽車產業展開的生活，構成了這個移民家庭在美國落腳的方式。

尤尼斯14歲開始在麥當勞打工。他一邊念書，一邊攢錢，后來進入凱特林大學讀機械工程。這所學校的前身是通用汽車工學院，名字本身就是底特律工業史的一部分。讀書期間，他也在通用汽車的工廠車間里兼職。

在他的成長經驗里，汽車首先是班表、機器聲、工人下班時沾著油污的制服，以及一份足以支撐家庭生活的體面工作。展臺上的新車、廣告里的速度光影和發布會上的掌聲，只是這個龐大產業顯露在外面的表象，真正托住它的是工廠、供應鏈和無數普通人的日常。

后來，產業遷移改變了這一切。通用汽車開始把一部分生產線遷往成本更低的地方，他父親的崗位也隨之消失。First Round Review后來記錄了這段經歷。尤尼斯回憶說，父親后來開了一家自己的小生意，并一直經營到現在。“這對我影響極深，因為我看到他靠這種方式找回了自己的尊嚴，真正成了自己命運的主人。”

這個想法像一顆釘子，扎進了他往后所有的關鍵選擇。

他想自己建東西。

大學畢業后，尤尼斯先在通用和博世做汽車工程師，又去哈佛商學院讀MBA，創辦即時消息平臺TalkBin，被谷歌收購后進入Google Maps團隊。在那里，他遇到了后來的聯合創始人彼得·路德維希（Peter Ludwig）。

路德維希身上也有一條汽車工業的線索。他的祖父在通用汽車工作了超過30年，他自己高中第一份工作是在汽車工具公司寫代碼。密歇根大學計算機工程畢業后，他參與過Google Maps和Android Automotive的開發，在無數個加班深夜，以及一行行親手寫下的代碼里，他明白了開發汽車軟件有多難。

一個從底特律工廠車間理解汽車工業，一個從Google和Android Automotive理解汽車軟件。兩個人后來在同一個問題上碰到一起：如果汽車注定要變成一臺越來越復雜的移動計算機，那么，誰來幫助這個行業完成軟件化？

谷歌之后，尤尼斯去了Y Combinator做COO，評估過數以千計的創業計劃。消費互聯網、企業軟件、AI、機器人、自動駕駛，這些幾乎所有熱門賽道，他都從投資人視角仔細打量過。

后來，他發現了一個底層規律，即最吸引眼球的公司，未必最終決定行業速度。真正改變一個產業運轉方式的，常常是那些藏在后臺、不容易出現在新聞照片里的基礎設施。互聯網時代是云計算，智能手機時代是操作系統和芯片，電商時代是支付和物流。

那么自動駕駛時代的基礎設施是什么？在2017年，行業主流給出的答案是車。

那一年，所有人都在爭著把自動駕駛汽車開上真實道路。Waymo、Cruise、Uber、Argo AI、Zoox，資本、車企和媒體都在追逐測試車、牌照、里程和城市運營。

尤尼斯選了另一件事。

2017年7月1日，Applied Intuition成立。馬克·安德森（Marc Andreessen）當年加入董事會，a16z成為最早的投資人之一。

那一年，自動駕駛行業最熱鬧的故事都發生在路上。測試車、傳感器、Robotaxi和無人卡車吸走了所有目光，而Applied Intuition卻選擇鉆進后臺，去做那些車真正上路之前必須先跑完的仿真、測試和驗證。

如何贏在比賽之外

2017年秋，匹茲堡一條普通街道上，一輛被相機和傳感器武裝到頂的沃爾沃SUV緩慢駛過，方向盤前空無一人，路邊的行人掏出手機拍照。這輛Uber測試車已經成了當地最出名的“移動裝置”之一。

同一時期，Waymo的測試車在鳳凰城郊區已經跑了數百萬英里，Cruise的黑色雪佛蘭Bolt在舊金山夜間道路上穿行，Otto讓一輛卡車在科羅拉多高速公路上自動運完了一批百威啤酒，視頻在行業里廣泛流傳，而Argo AI剛成立便拿到福特10億美元投資，隨后大眾又宣布以26億美元加入……整個2017年，自動駕駛像一鍋沸騰的水，每隔幾周就有新紀錄、新融資、新城市。

Applied Intuition沒有出現在任何一張新聞照片里。

它做的是一套仿真和測試工具，把這些東西賣給所有想參賽的人。工具，不是賽車。

在當時，這個選擇幾乎無法解釋給局外人聽。仿真軟件不會出現在路邊，不會讓記者拍出充滿畫面感的照片。它是汽車軟件開發流程里的后臺。只有真正在做開發的工程師，才知道它有多緊迫。

那個緊迫，來自行業共同的痛苦。

RAND Corporation的研究估計，要在真實道路上積累足夠的統計證據來證明自動駕駛安全性，需要跑超過100億英里。對任何一家公司，這都是不可能完成的任務。而且真實道路有一個死穴，因為工程師無法為了收集數據，故意把測試車開進暴雨、深夜施工區或逆光山路，但這些恰恰是最需要反復驗證的場景。在真實道路上，只能等，等到車輛碰巧遇上。有時候，等來的不一定是數據，也可能是事故。

仿真解決的正是這個問題。在虛擬環境里，工程師可以按需生成任何場景，包括暴雨、濃霧、突然橫穿的行人、沒有標志線的路口。這些場景無限次重復，以每秒數千幀的速度運行，不需要油錢，不需要安全員，不需要審批。每次軟件更新，立刻在數百萬個虛擬場景里跑一遍驗證。

Applied Intuition只需要把這套工具做到足夠好，讓所有造車的人都愿意付錢用。

這個市場還有一個殘酷的性質，也就是，需求和自動駕駛的難度正相關。自動駕駛越難落地，越多公司需要更長時間的開發，對工具鏈的需求就越旺盛。它的生意，在競爭對手最困難的時候，反而最好。

自動駕駛越難，賣鏟人越賺錢。尤尼斯賭對了第一步。

撿起退潮后的遺產，收購Embark

2021年9月，紐約證券交易所敲鐘現場，25歲的Embark Technology的創始人阿歷克斯·羅德里格斯（Alex Rodrigues）站在臺上。

公司通過SPAC合并上市，估值一度高達52億美元。TechCrunch把羅德里格斯描述為“自動駕駛卡車行業里最年輕的創始人之一”，故事聽起來像教科書級別的硅谷傳說。他于加拿大滑鐵盧大學肄業，20歲創業，兩年內從車庫拿到YC，再到數十億美元估值。他描繪的畫面令人信服：美國貨運市場每年超過7000億美元，長途卡車司機缺口超過八萬人，高速公路沒有行人沒有紅綠燈，是整個自動駕駛行業里“最容易落地”的那個。

資本相信了，但現實的南墻一層一層地壓了回來。技術可以跑，不代表生意能賺錢。法規審批、保險體系、貨運公司的漫長采購決策鏈、司機工會……每一個環節都比想象的更慢、更難、更貴。資金在消耗，商業化在延后，融資環境在收緊。

2023年3月3日，清晨，羅德里格斯打開了全員郵件的編輯框。

他在郵件里宣布裁員約230人，占總員工數的70%，同時關閉加州和德州辦公室。TechCrunch的記者當天就拿到了這封郵件，全文刊發。

兩個月后，Applied Intuition宣布以全現金方式收購Embark，股權價值約7100萬美元。

從52億到7100萬，只花了兩年時間。

那個跌落是整個行業情緒的縮影，也是Applied Intuition當初選擇的最有力注腳。一家運營型公司燒掉數億美元，最后以一個零頭被收購。而那家安靜賣工具的公司，不僅沒有陷入危機，反而借這筆收購補強了產品庫，整合了Embark的內部工具、算法積累和軟件資產，面向卡車行業客戶的產品由此更進一步。Embark的白色測試卡車，悄然退役。

Embark的退場，并不等于自動駕駛卡車故事結束。但這至少警示行業，技術可以在高速公路上跑起來，但要讓這門生意持續運轉，還需要法規、保險、客戶采購、車隊運營和資本市場同時配合。

Applied Intuition看到的，正是這條漫長鏈條背后的工具機會。

從賣工具，到進入車里

公司早期，Applied Intuition的客戶大多是自動駕駛創業公司，因為它們決策鏈短，采購快，對測試仿真的需求最為迫切。

但名單在悄悄擴展。

傳統車企的ADAS工程師開始出現，然后是整車廠的智能駕駛研發部門，再后來是技術副總裁們親自出席Applied Intuition的客戶會議。

2024年3月，Applied Intuition完成2.5億美元E輪融資。Reuters的報道里出現了豐田、日產、LG Electronics的名字，還有一個讓行業人士有點驚訝的細節，全球前20大汽車制造商，已經有17家是它的客戶。

這意味著，一家靠仿真工具起步的公司，已經深入傳統汽車產業的核心開發流程。而那個行業，幾十年來習慣于把一切都自己做。

那筆E輪融資里，還出現了一個格外醒目的名字：“保時捷”。這家德國豪華車企用真金白銀表態，這套工具鏈已經不只是一個有趣創業公司的產品，而是未來車輛軟件開發所需要的基礎設施。

保時捷之后，更大的合作開始浮出水面。

2025年3月，TRATON集團宣布與Applied Intuition建立戰略合作。TRATON不是單一品牌，而是大眾集團旗下的商用車帝國，旗下包括斯堪尼亞、MAN、International和大眾商用車，產品覆蓋重卡、客車和輕型商用車。

這一次合作，也不再只是仿真、測試和驗證工具。

TRATON公告顯示，雙方將把Applied Intuition的車輛軟件平臺和開發工具鏈部署到TRATON全球品牌上，并在云原生環境中進行虛擬化測試，讓測試更早發生，也更快完成。

這句話放在商用車行業里，分量不輕。

過去幾年，Applied Intuition一直在賣上路之前的工具。工程師在后臺生成場景、回放數據、測試算法、驗證軟件，最終幫助一輛車進入真實世界。但Vehicle OS不一樣，它要進入車里，成為車輛軟件架構的一部分。

對TRATON這樣的商用車集團來說，軟件化并不是一個口號。一輛重卡停在路邊，影響的是貨運公司的收入、車隊排班、維修周期和交付時效。一次遠程更新、一次故障預測、一次自動駕駛能力迭代，背后都關系到客戶的總擁有成本。

TRATON的研發執行董事尼克拉斯·克林根貝格（Niklas Klingenberg）在公告中說，與Applied Intuition合作，使他們能夠突破產品所能實現的邊界。

這句話透露出，傳統商用車企業并不打算放棄自己的軟件能力，但它們也開始承認軟件定義車輛的節奏太快，僅靠內部體系已經不夠。

TRATON后來進一步與Applied Intuition發布TRATON ONE OS。這個面向斯堪尼亞、MAN、International和大眾商用車的新一代軟件定義車輛平臺，計劃支持OTA更新、預測性維護和未來自動駕駛能力擴展。Applied Intuition公告稱，首批集成ECU硬件測試計劃于2026年4月開始，新卡車落地部署的目標時間為2028年。

隨后9月，礦山巨頭Komatsu現身，合作被定性為“小松歷史上最重要的技術投資”。

10月，Stellantis加入。它旗下的菲亞特、克萊斯勒、Jeep、標致、雪鐵龍等十余個品牌，需要一套平臺覆蓋全部，同時保留各自的品牌體驗。Stellantis首席工程技術官內德·庫里奇（Ned Curic）在公告里說，速度、可擴展性和質量，在他們將新技術引入車輛時至關重要。

卡車、礦山、轎車。

德國、日本、歐洲。

三個月，三個行業，三份公告，沒有一張路邊測試車的照片。

但這些公告合在一起，構成了Applied Intuition一次關鍵的身份變化。它賣的已經不只是仿真和測試工具，而是一套可以被復制到不同移動機器里的軟件基礎設施。

那場AI贏了人類的虛擬空戰

如果說跨品牌、跨車型的Vehicle OS已經證明了Applied Intuition在地面道路上的統治力，那么尤尼斯的野心顯然不止于此。在三維物理世界中，對極端反應速度、規模化測試和高可靠性的終極考驗，其實在天空。

2020年8月，在內華達州，軍方正在布置虛擬對戰設施。

一場不對稱的較量正在進行。八支AI飛行員團隊，用各自的算法，輪番進入模擬F-16駕駛艙，與真實人類空軍飛行員對戰。DARPA把這場競賽命名為“AlphaDogfight”，意圖測試AI能否在反應速度極限、場景極度復雜的空戰中，真正超越人類。

在這次虛擬測試中，AI最終以5：0完勝。Defense News報道這個結果令軍方震動。

DARPA沒有停下。它把項目升級為“Air Combat Evolution（ACE）”，把戰場從模擬器搬進了真實飛機。測試平臺是X-62A VISTA，一架經過深度改裝的F-16，專為AI自主飛行設計，人類飛行員坐在后座監控，但AI可以完全接管操控。

2023年9月，一條消息悄悄出現在Breaking Defense的報道里，X-62A VISTA完成了歷史上第一次AI飛行員與人類飛行員在真實飛機上的空中對決。美國空軍官員后來確認，這架飛機已完成超過100次飛行測試。真實X-62A空戰測試結果尚未公開。

2024年5月，空軍部長弗蘭克·肯德爾（Frank Kendall）親自坐進X-62A VISTA的后座，飛上了愛德華茲空軍基地的天空。他后來在《時代》雜志的采訪中描述那次體驗，“飛機在對抗演習中做出的機動動作，和人類飛行員的完全不同，它更激進，更精確，它在利用每一個物理上允許的極限。”

運行在這架飛機上的戰術AI軟件，來自一家叫EpiSci的公司，成立于2012年，主營國家安全領域的AI和自主軟件。

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

Breaking Defense在報道這次收購時寫道，這是“兩家軍事承包商的結合，旨在將Applied Intuition在地面系統方面的經驗，與EpiSci在空中和海上領域的專業能力合并起來”。CTO路德維希解釋說Applied Intuition的通用平臺是“一套非常成熟的公共基礎層解決方案”，而EpiSci帶來的是“領域特定算法，真正能在三維空間里運作的算法”。

收購完成后，2025年5月，Applied Intuition推出兩款國防新產品。Axion是面向國防領域的平臺無關自主工具套件，用于規模化測試和部署各類自主系統。Acuity則是機載軟件自主系統，已部署在X-62A VISTA上，覆蓋空中、地面、海洋、太空及電磁頻譜。

路德維希在Acuity發布聲明中說：“實彈測試根本跟不上現代戰場的節奏。數字優先的開發和集成，是大規模擴展無人系統的必由之路。”

換了戰場，邏輯卻沒有變。在這八年里，Applied Intuition相信，仿真比真實測試更快，數字優先才是自主系統走向規模化的基礎。

從汽車工程師的工具，到AI戰斗機的軟件，Applied Intuition走過了一段比任何人預期都要遠的路。尤尼斯宣布收購時表示：“在所有我們參與的行業中，這項工作可能是最重要的。作為一家公司，我們有責任為美國和盟友提供最好的技術。”

讓任何會移動的東西擁有智能

智利北部，阿塔卡馬沙漠，這里海拔超過四千米，是地球上最干旱的地方之一，終年少雨，空氣稀薄。巨大的露天礦坑像一道道傷口切開紅褐色山體，數十噸重的礦卡沿著盤旋的礦道緩慢爬升，車輪卷起的塵土在稀薄空氣里久久不散。

這里擁有世界上最大的銅礦產區之一，晝夜溫差超過30攝氏度，灰塵濃度讓普通人無法長期工作。礦山里跑的不是轎車，是載重約300噸的黃色巨獸Komatsu 930E。這輛電動礦用卡車，滿載時高度超過7米，車輪直徑約3.7米，站在它旁邊的人類，看起來像一粒沙。

這些機器24小時不停轉。司機三班倒，每次換班爬進駕駛室，在顛簸中度過整整8個小時。一臺車失控，代價遠比一輛乘用車嚴重得多。

當Komatsu在2025年9月宣布與Applied Intuition合作，官方把這次合作定性為“小松歷史上最重要的技術投資”。同一套用于汽車開發的Vehicle OS和仿真工具鏈，將被部署進下一代礦山設備，讓這些巨獸獲得自主能力，減少事故，減少司機暴露在危險環境中的時間。

在這里，Applied Intuition的意圖逐漸顯現——產品不用重做，能力可以平移。同一套工具，換一個行業，重新部署。

這就是基礎設施類軟件公司的真正護城河。當Waymo或Embark必須為每一臺真車、每一位安全員和每一場真實事故支付高昂的硬成本時，Applied Intuition卻能以極低的邊際成本，將同一套仿真工具和Vehicle OS跨界復用在不同行業的數十萬臺設備上。

2025年底，Applied Intuition的年度回顧這樣寫道：“2025年是Applied Intuition加速Physical AI轉變的一年。我們向更多行業更深地部署智能，包括下一代拖拉機、礦山卡車、潛水艇、坦克、卡車、戰斗機等等。”

拖拉機、潛水艇和戰斗機，這些東西加在一起，已經不是任何傳統意義上的自動駕駛行業了。Applied Intuition也越來越少把自己“自動駕駛軟件公司”，它越來越頻繁使用的兩個詞是Vehicle Intelligence和Physical AI。

Business Insider在描述Applied Intuition的野心時，用了這樣一句話：“AI離開聊天窗口，去運行物理世界。”

這個判斷背后有一個清晰的邏輯。過去幾年，AI最顯眼的進步是大語言模型，ChatGPT、Claude、Gemini改變了人與信息交互的方式，也吸引了幾乎所有的關注。但這些東西生活在屏幕里。世界上大部分真實的效率提升，還藏在屏幕以外——礦山、農場、港口、工廠、戰場。機器真實存在，效率可以量化，成本可以計算，軟件每進步一步，都對應著可見的收益。

在這個邏輯里，Applied Intuition與OpenAI的合作就顯得意味深長。Applied Intuition認為，兩者正在朝同一個目標前進，也就是把AI真正帶進物理世界。合作的核心是把OpenAI的大語言模型集成進Applied Intuition的產品，為乘用車、商用車和國防車輛的座艙提供更智能的交互體驗。

凱鵬華盈（Kleiner Perkins）合伙人馬蒙·哈米德（Mamoon Hamid）在Series F公告中說，“卡薩爾和彼得在這一切還沒有被廣泛理解之前，就已經預見到了一個由車輛智能和自主能力塑造的未來。”

SiliconAngle在報道中寫道，Applied Intuition的平臺已經支持“大規模數據和機器學習基礎設施、神經網絡仿真、AI Agent和整車測試”，產品的邊界從經典仿真工具延伸向更廣泛的AI開發基礎設施。

Forbes曾用一句話概括Applied Intuition的目標：“把自動駕駛技術帶到任何會移動的東西上。”

在2017年，這句話聽起來像創業公司慣用的樂觀表達。但截至今天，Applied Intuition的軟件運行在卡車、礦山挖掘機和汽車，以及美國空軍的X-62A VISTA上，每年5000萬次仿真在它的平臺上運行，數據量達到數百PB。

Applied Intuition的員工，仍然每周脫鞋，一起打掃辦公室。在這家公司看來，不管是清掃一張硅谷的辦公桌，還是讓一架F-16戰斗機和一輛300噸的礦車在真實物理世界里安全運行，其底層邏輯是一致的——不需要喧囂的宣發，只需要對基本功的極致固執，以及對每一行代碼的敬畏。

而屬于“賣鏟人”的故事，才剛剛開始。