4月25日北京車展期間，元戎啟行用一場發(fā)布會對外宣告了技術(shù)路線的全面升級。其中，CEO周光為元戎啟行定下了更宏大的戰(zhàn)略方向——成為物理世界的AI基礎(chǔ)設(shè)施；首席科學(xué)家阮翀首次公開亮相，系統(tǒng)分享了基座模型的最新進(jìn)展。從物理AI到基座模型，勾勒出這家公司邁向“物理智能”的完整路徑。

元戎啟行 CEO 周光演講

基座模型：打破小模型瓶頸，數(shù)據(jù)閉環(huán)提速至12小時

傳統(tǒng)輔助駕駛系統(tǒng)普遍采用多模塊拼湊架構(gòu)——感知、預(yù)測、規(guī)劃、控制各自為政，由不同的小模型負(fù)責(zé)。這種“拼圖式”開發(fā)在遇到復(fù)雜長尾場景時，模塊間的銜接容易出現(xiàn)邏輯斷裂，系統(tǒng)的穩(wěn)定性與用戶高頻使用率因此長期難以突破。

元戎啟行提出的基座模型，將駕駛決策、場景理解與行為評估統(tǒng)一在同一架構(gòu)中。一個大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時承擔(dān)原本分散的任務(wù)，系統(tǒng)得以用更整體的方式理解交通場景，而不是機械地執(zhí)行模塊間的信息傳遞。

元戎啟行首席科學(xué)家阮翀演講

架構(gòu)升級之外，更大的突破在于數(shù)據(jù)閉環(huán)效率的躍升。過去，從數(shù)據(jù)回傳到模型訓(xùn)練迭代，周期約為5天；在基座模型體系下，這一周期被縮短至12小時。這意味著，量產(chǎn)車在路上遇到的每一個極端場景，都能在半天之內(nèi)轉(zhuǎn)化為模型能力的提升。

截至目前，搭載元戎啟行方案的量產(chǎn)車輛已突破30萬輛，真實道路運行里程超過13億公里，這些數(shù)據(jù)將持續(xù)反哺基座模型，形成“規(guī)模-數(shù)據(jù)-模型”的加速飛輪。

CEO周光：目標(biāo)成為物理世界的AI基礎(chǔ)設(shè)施

周光在發(fā)布會上明確提出，元戎啟行的長期愿景是成為“物理世界AI的基礎(chǔ)設(shè)施”，就像通信、電力一樣，成為支撐現(xiàn)實世界運行的基礎(chǔ)能力。這一戰(zhàn)略定位，將公司從輔助駕駛方案供應(yīng)商，提升到了底層智能能力構(gòu)建者的高度。

不過，物理AI的核心挑戰(zhàn)在于：AI不僅要理解數(shù)字世界，還要理解物理世界的規(guī)律，包括空間關(guān)系、因果邏輯、實時約束與安全性要求。而元戎啟行的基座模型，正是為這一目標(biāo)打造的技術(shù)底座。

在這一戰(zhàn)略框架下，發(fā)布會現(xiàn)場預(yù)告的艙駕一體Agent功能，可以被視為元戎物理AI能力后續(xù)在智能汽車上的一次探索。它不是傳統(tǒng)的語音助手或車載娛樂系統(tǒng)，而是一個具備主動理解與響應(yīng)能力的“AI大腦”雛形。系統(tǒng)能夠感知用戶的潛在需求，在駕駛、泊車、艙內(nèi)交互等場景中提供預(yù)判式協(xié)助，讓人車關(guān)系從“指令-執(zhí)行”轉(zhuǎn)向更自然的協(xié)作。

從更長的周期看，艙駕一體Agent只是元戎啟行物理AI版圖中的第一塊拼圖。當(dāng)基座模型持續(xù)進(jìn)化、數(shù)據(jù)規(guī)模突破百萬輛、系統(tǒng)對物理世界的理解不斷加深，這套能力將有望從汽車延伸至更廣泛的機器人場景。正如周光所言：“當(dāng)未來人們談及物理世界的智能時，元戎希望能夠成為這一基礎(chǔ)能力體系中的重要一環(huán)。”

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