作者：李阿荣发布时间：2026-06-14 00:51:49 点击数：48694

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：放弃小模型，元戎启行用物理AI打另外一场仗

2026年4月25日，北京车展上，元戎启行的展台没有铺满华丽的灯带，也没有请流量明星站台。但当CEO周光说出“一千公里MPCI”这个目标时，台下少数听懂的人知道，这家华体汇电竞-华体汇(中国)正在做一件行业里只有特斯拉敢公开承诺的事。

MPCI（Miles Per Critical Intervention），每千英里关键接管次数。这是衡量自动驾驶系统“真安全”的硬指标，不是那种靠“L2+”“城市NOA开城数”包装出来的营销话术。

更值得注意的，不是这个数字本身，而是元戎启行打算怎么够到它。

就在发布会前几个月，DeepSeek核心研究员阮翀加入元戎启行，担任首席科学家。这件事在AI圈内引发的震动，远比在汽车圈大。阮翀没去大厂，也没留在纯数字世界的大模型战场，而是选择了一家中国自动驾驶华体汇电竞-华体汇(中国)。

为什么？

周光的回答很直白：“做大模型、多模态自动驾驶，就不应该是传统智驾的路子。”

这句话的分量，需要放在2026年这个时间节点来理解。

旧范式的死胡同

过去十年，自动驾驶行业走了一条“小模型堆叠”的路。感知用一个模型，预测用一个，规划用一个，控制用一个。每个模型针对一个子任务训练，然后拼在一起。这套架构的巅峰，就是“模块化端到端”。

问题在哪？

阮翀在沟通中说得很清楚：“如果跟大模型华体汇电竞-华体汇(中国)比，这个行业确实还是差一点。以前你把一个工作交给其他人做，非常放心；现在需要非常频繁地检查结果、检查整个过程。”

翻译一下：小模型体系下，每个模块的误差会累积，系统复杂度随模块数指数级增长。你想让车在99%的场景下表现好，靠堆人、堆规则、堆数据标注，勉强能做到。但要从99%到99.99%，每提升0.01%，成本不是线性增长，而是指数级爆炸。

周光的判断更尖锐：“小模型的天花板就在这儿。今天弄得好一点、差一点有那么重要吗？你会发现不管怎么做，不可能做到十倍的好。”

这不是技术路线之争，这是数学上的瓶颈。小模型的数据表征能力有限，泛化能力有限，长尾场景覆盖能力有限。你今天花一个亿解决了一个corner case（极端案例），明天还有一万个corner case在等你。

而大模型走的是另一条路：不针对每个子任务单独建模，而是用一个巨大的基座模型，同时学习感知、预测、规划、控制。模型参数够大、数据够多，它自己就能“涌现”出对物理世界的理解。

换道时刻

过去，行业里嚷嚷“大模型自动驾驶”的华体汇电竞-华体汇(中国)不少，但真正落地的几乎没有。原因很简单，多模态大模型本身还没成熟。2024年之前的视频生成模型，连物理规则都搞不清楚。

转折点出现在2026年初。Gemini的突破让多模态模型对物理世界的理解能力提升了一个数量级。周光的原话是：“今天的能力跟2024年、2025年相比，完全不是一个层级。”

这意味着，大模型终于可以“看懂”世界了。不只是识别图像里的物体，而是理解物体之间的空间关系、运动趋势、因果链条。

阿里云智能集团AI汽车行业解决方案总经理霍健在元戎发布会AI Talk的圆桌对话上举了个例子：去年10月，特斯拉的系统在雨天能提前5秒预判前车可能打滑、撞护栏、弹回本车道，然后提前减速。这不是靠规则写的，是模型自己学会的因果推理。

这种能力，小模型做不到。不是“很难做到”，是“原理上做不到”。

所以，2026年突然有一批顶级多模态人才从互联网大厂往自动驾驶行业跳。不是因为他们突然对造车感兴趣了，是因为他们看到了一个确定性趋势：大模型在数字世界的红利正在收窄，而物理世界是下一个巨大的、尚未被开垦的数据金矿。

而汽车，是目前唯一能提供海量“带动作数据”的物理场景。一台车每天在路上跑，视觉数据、雷达数据、方向盘转角、刹车油门开度，这些数据天然带标签，天然连续，天然覆盖长尾。在文本世界耗尽人类知识之后，物理世界的数据是下一个Scale（规模化扩展）的起点。

香港科技大学计算机系助理教授?徐英豪的判断很清晰：“从我的角度看，终局不是单一的VLA或世界模型架构，一定是多模态共生。”

阮翀在发布会演讲中，进一步拆解了这套大模型体系的实际运作方式。

他把基座模型的能力拆成了三个角色。第一个是Driver模型，负责开车——接受传感器输入，输出方向盘、刹车、油门的控制指令。第二个是Analyst模型，把语言模态接入进来：有了传感器输入和驾驶动作，它可以分析模型为什么要这么开。比如开到路口时，它会告诉你前面有盲区、可能有行人突然出来，需要减速。这就给了模型可解释性，让你知道它为什么这么做，同时也负责数据标注。第三个是Critic模型，用来学习负向数据。小模型时代大家只用正向数据——告诉模型什么行为是好的，让它去拟合。但很多不好的行为，比如闯红灯、抢路权，也应该告诉模型。Critic模型专门处理这些，让模型知道什么不该做。

三个模型跑在同一套基座模型上。这是关键。

过去小模型时代，每个任务单独训练一个模型，迭代一版可能需要100多个小时。阮翀说，现在可以用大模型把迭代周期压缩到12个小时，加速近十倍。

怎么做到的？用大模型做数据表征，提前分析所有数据的场景分布，知道模型在什么场景下缺什么数据，然后做针对性的采样或定向收集，把迭代过程前置。以前只能先训练一个模型、再看模型好不好，才能反过来判断数据质量，训练周期很长；现在通过Foundation Model（基座模型）可以短周期内完成评估。以前训好模型后必须部署到车上、出去开一圈才知道好坏，耗费人力物力；现在可以在云端虚拟环境里运行驾驶模型，就知道它开得怎么样。

这些不光是算法优化，也是研发流程的底层重构。

当然，一个现实问题随之而来：这么大参数的模型，车端芯片跑得动吗？

阮翀提到了两种方法。第一，蒸馏。用大模型教一个小模型，能力远强于从头训练一个小模型。第二，相信时间的力量。硬件每年都在翻倍，模型大小不会是问题。他补了一句自己的经历：“我以前2017年做的时候，在手机上跑50兆的模型，当时已经觉得非常大了；现在大家会在手机上跑1G、2G的模型做APP。对计算机行业来说，最大的教训就是没有新鲜事：所有在PC时代、个人编码时代发生过的事情，都会在手机上再发生一遍；手机上发生的事情，又会在物理世界上再发生一遍。”

这段话有两层意思。短期看，蒸馏可以让大模型的能力“浓缩”到现有芯片上，性能虽有衰减但起点远高于小模型。长期看，芯片算力的演进曲线不会停，现在觉得大的模型，三年后可能只是标配。元戎赌的不是今天的硬件，而是这条曲线本身。

元戎的“非共识”

如果说技术趋势是显性的，那么元戎启行真正的优势，是一些“非共识”的东西。

在和媒体沟通时，阮翀被问到“大模型跟物理世界空间交互的难点怎么解决”时，他直接说：“与其说是一个技术问题，我更觉得它是一个信仰问题。”

什么意思？你无法用数学证明大模型一定能达到人类驾驶水平。但你相信当一个系统的复杂度达到一定程度，智能行为就会涌现。如果你不信，你就不会All in；如果你半信半疑，你就会在小模型上修修补补，不敢真正烧掉旧地图。

元戎启行不仅是信，而且信得很早。周光提到，他们在2024年下半年就开始做VLA模型，当时OpenAI o1模型刚出来。“VLA”这个词，在行业内还没几个人提。今天大家开始喊“物理AI”，元戎一年半之前就在内部讨论了。

这不是事后诸葛亮。回顾元戎的历史，最早做前融合，第一个在中国实现无图、端到端。这些选择在当时看来都是“非主流”，毕竟无图方案在2023年之前被认为是“不可能量产”的。但事后证明，元戎踩对了每一个技术拐点。

再看人才的组织方式。对于为何加入元戎，阮翀的回答是：“最打动我的是跟元戎几个合伙人聊天，感觉很好，大家可以像朋友一样相处。”

听起来很虚？但仔细看元戎的组织理念，会发现这不是客套。阮翀在演讲中专门讲了一个观点：最好的项目组织方式是“轻微不足的人手，加上相对充足的token”。人手不够，你才会去想什么才是真正重要的事；token充足，你可以用AI补足初级工作。

这是典型的AI-native组织观。华体汇电竞-华体汇(中国)不是人的集合，而是人和Skill的集合。流程可以从TXT变成可执行的skill，不用再靠人去执行规章。

此外，周光还反复强调：“智驾就是以绝对安全为导向的。”他做自动驾驶的初衷，是因为小时候目睹过交通事故，想“救人救命”。这些话在发布会上说，听起来像是公关稿。但在和媒体沟通时，他被反复追问商业、竞争、市场占有率时，每次都会绕回到同一个主题：安全。

他把安全的权重定义为“90分以上”，剩下体验、舒适性、交互加起来10分。这个分配比例，在行业里是罕见的。

更具体地说，元戎今年目标做到1000公里MPCI。这个指标不是他们自己编的，特斯拉已经实现了。阮翀的原话：“这不是一个编出来的口号或者目标，它是一个已经实现的东西。”

别人做到了，你也要做到。这种对标，不是对参数，而是对安全标准。

行业的分化时刻

2026年，中国智驾行业正在发生一场静默的分化。

一类华体汇电竞-华体汇(中国)走“性价比路线”：用小模型，做蒸馏、做量化，在低算力平台上跑通基础功能，用低价占据市场份额。这条路在商业上立得住，短期内能出货、能回款。

另一类华体汇电竞-华体汇(中国)走“Scaling路线”：模型越做越大，算力越用越多，追求的是上限。不是“今天能不能开”，而是“明年能不能开得比特斯拉好”。

周光的判断是：“真正实现跟车相关的，真正做到一千公里、一万公里的安全，不可能靠传统模式实现。”

这不是鄙视性价比路线，而是一个事实判断：小模型的安全天花板很低。今天做到50公里MPCI，明天想做到100公里，靠修修补补还能撑一下。但从100到1000，不是线性努力能解决的问题，是范式问题。

周光观察说，“今年年初多模态取得突破，我认为城市NOA会快速演进到Robotaxi阶段。研究范式已经发生变化，不再靠运营或高精地图，而是靠基础认知。”

这是关键。过去Robotaxi的瓶颈在“先验信息”比如高精地图、路测规则、远程接管。Waymo在一个城市跑几年才能开放一个区域。而大模型路线的逻辑是：模型认知能力足够强，车到任何一个新城市，不需要提前建图，不需要大量路测，直接开。

这不是渐进式改进，这是架构级降维打击。

所以你能看到，元戎启行的打法变化：从早期绑定高端车，到如今与零跑等品牌合作、下沉到十万级市场。这不代表技术降级，恰恰相反。只要大模型足够强，蒸馏到低算力平台不是问题。周光说得很清楚：“难度不在于蒸馏，而在于让大模型更强。”

这是一个非常重要的商业判断：规模不是技术路线的敌人，而是数据飞轮的燃料。元戎目前存量30万台车，今年目标新增100万台。这个量级的车队跑在路上，每天产生的海量真实驾驶数据，是大模型继续进化的唯一途径。

没有规模，就没有数据；没有数据，大模型就是空中楼阁。

元戎启行在2026年北京车展上展示的，是一套完整的、自洽的技术叙事：大模型是自动驾驶的唯一出路，物理AI是下一个十年的主战场，而车是验证这一切的最佳场景。

这套叙事在逻辑上是成立的，在时间点上是准确的。多模态大模型在2026年初确实取得了实质性突破，特斯拉已经用一千公里MPCI的数据证明了这条路径的可行性。元戎启行选择在这个节点All in，既有前瞻性，也有现实基础。

但故事终究需要路演。三十万存量车中，真正跑通VLA架构的有多少？今年目标新增百万台，又有多少能搭载新方案？账面上的量，不等于落地的质。再看竞争，字节、小米、理想正在涌入，小鹏已有可见成果，Waymo借Gemini全面转型，特斯拉的领先还在拉大。元戎喊出“物理AI”的终局愿景，但从车到机器人，是全新的技术栈、不同的客户群、倍增的组织难度。这个跨度，远比切换智驾范式更大。

范式切换只是起点，不是终点。接下来的两年，才是真正检验元戎启行的时刻——它的VLA模型能否在城市道路上稳定跑出千公里级别的MPCI，它的客户能否接受并持续搭载它的方案，它的数据飞轮能否真正转起来，它的物理AI愿景能否从车延伸到更广阔的物理世界。

这些问题的答案，不在发布会PPT里，而在路上。

今日监管部门公开新进展放弃小模型，元戎启行用物理AI打另外一场仗

更值得注意的，不是这个数字本身，而是元戎启行打算怎么够到它。

为什么？

周光的回答很直白：“做大模型、多模态自动驾驶，就不应该是传统智驾的路子。”

这句话的分量，需要放在2026年这个时间节点来理解。

旧范式的死胡同

问题在哪？

周光的判断更尖锐：“小模型的天花板就在这儿。今天弄得好一点、差一点有那么重要吗？你会发现不管怎么做，不可能做到十倍的好。”

换道时刻

这意味着，大模型终于可以“看懂”世界了。不只是识别图像里的物体，而是理解物体之间的空间关系、运动趋势、因果链条。

这种能力，小模型做不到。不是“很难做到”，是“原理上做不到”。

香港科技大学计算机系助理教授?徐英豪的判断很清晰：“从我的角度看，终局不是单一的VLA或世界模型架构，一定是多模态共生。”

阮翀在发布会演讲中，进一步拆解了这套大模型体系的实际运作方式。

三个模型跑在同一套基座模型上。这是关键。

过去小模型时代，每个任务单独训练一个模型，迭代一版可能需要100多个小时。阮翀说，现在可以用大模型把迭代周期压缩到12个小时，加速近十倍。

这些不光是算法优化，也是研发流程的底层重构。

当然，一个现实问题随之而来：这么大参数的模型，车端芯片跑得动吗？

元戎的“非共识”

如果说技术趋势是显性的，那么元戎启行真正的优势，是一些“非共识”的东西。

再看人才的组织方式。对于为何加入元戎，阮翀的回答是：“最打动我的是跟元戎几个合伙人聊天，感觉很好，大家可以像朋友一样相处。”

这是典型的AI-native组织观。华体汇电竞-华体汇(中国)不是人的集合，而是人和Skill的集合。流程可以从TXT变成可执行的skill，不用再靠人去执行规章。

他把安全的权重定义为“90分以上”，剩下体验、舒适性、交互加起来10分。这个分配比例，在行业里是罕见的。

别人做到了，你也要做到。这种对标，不是对参数，而是对安全标准。

行业的分化时刻

2026年，中国智驾行业正在发生一场静默的分化。

周光的判断是：“真正实现跟车相关的，真正做到一千公里、一万公里的安全，不可能靠传统模式实现。”

这不是渐进式改进，这是架构级降维打击。

没有规模，就没有数据；没有数据，大模型就是空中楼阁。

这些问题的答案，不在发布会PPT里，而在路上。

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放弃小模型，元戎启行用物理AI打另外一场仗