近期，在福瑞泰克十周年活动上，公司董事长兼 CEO 张林博士提出了一个清晰的演进方向：从汽车出发，探索更多移动智能体等更广泛的物理 AI 场景。

这一方向的底层逻辑在于，智能驾驶所积累的感知、决策、行动与持续迭代能力，为走向更多移动智能体提供了基础。张林指出，这也对公司的全栈 AI 能力提出了更高要求。

今年 7 月，在高工智能汽车 " 破茧 · 智变 2026 全域 AI 技术峰会 " 上，福瑞泰克首席科学家沈骏强博士已对这一路径进行了系统阐述。他提出，从乘用车和商用车智驾，到 Robotaxi 和 Robotruck，再到无人物流，最终拓展至机器人，对于具备全栈 AI 的供应商而言，跨场景迁移成本更低、落地更快。

福瑞泰克 ODIN 数智底座作为全栈 AI 能力的核心载体，已完成从 1.0 到 3.5 的多次进化，形成 " 软件算法 + 硬件协同 + 数据闭环 +AI 大模型 + 工程能力 " 五位一体的完整体系。这一体系已在汽车量产场景中完成全链路验证，为跨场景迁移提供了技术基础。

在感知层面，福瑞泰克通过 4D 成像雷达与 800 万像素摄像头的融合感知，已在汽车场景中实现了 200 米以上行人弱目标探测与 0.1° 角分辨率。在决策与控制层面，公司在汽车场景中积累的实时决策算法与安全控制策略，同样适用于其他物理 AI 载体。在架构设计层面，模块化架构使算法与硬件实现解耦，同一套算法栈可快速适配不同形态的物理载体。

目前，福瑞泰克向港交所递交主板上市申请。在上市冲刺关键期，从汽车智驾向物理 AI 的跨场景迁移，正在为福瑞泰克打开从汽车供应链向更广阔物理世界延伸的增长通道。