2026年4月，在2026智能電動(dòng)汽車發(fā)展高層論壇上。元戎啟行CEO 周 光出席論壇并發(fā)表主題演講，以下為演講全文。

　　大家好，我是元戎啟行CEO周光。今天我分享的主題是：基座模型，讓認(rèn)知再次進(jìn)化。

　　過(guò)去幾年，自動(dòng)駕駛每年都有明顯進(jìn)步。但隨著場(chǎng)景復(fù)雜度提升，傳統(tǒng)小模型方案的提升變得越來(lái)越困難。我們經(jīng)?？吹剿^的“蹺蹺板效應(yīng)”：同一套系統(tǒng)，早上跑得好，中午可能變差；在上海表現(xiàn)不錯(cuò)，換一個(gè)城市就不行。

　　這些現(xiàn)象的本質(zhì)，是小模型智駕自身能力的困境。要真正解決問(wèn)題，必須全面走向大模型、走向基座模型。

　　智駕下一階段的關(guān)鍵，不僅是感知能力或簡(jiǎn)單的端到端，而是整體認(rèn)知能力的進(jìn)化。基座模型是實(shí)現(xiàn)這一升級(jí)的核心路徑。在大洋彼岸，無(wú)論是特斯拉還是Waymo，已經(jīng)完成了這一轉(zhuǎn)變——用基座模型驅(qū)動(dòng)整個(gè)研發(fā)。

　　從無(wú)圖到VLA，行業(yè)在不斷進(jìn)步。但在去年我們推出VLA的時(shí)候，大模型本身還不夠成熟。2025年，多模態(tài)領(lǐng)域沒(méi)有明顯突破；直到今年年初，隨著Gemini等模型的發(fā)布，多模態(tài)能力才上了一個(gè)大臺(tái)階。

　　最近，國(guó)內(nèi)頭部大模型公司也開(kāi)始布局自動(dòng)駕駛，而且是由多模態(tài)負(fù)責(zé)人親自帶隊(duì)。原因在于：在物理AI的場(chǎng)景中，只有汽車能提供如此高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。對(duì)大模型公司來(lái)說(shuō)，做自動(dòng)駕駛不只是為了盈利，更是為了通過(guò)多模態(tài)基座模型驗(yàn)證物理AI的能力。

　　先分享一組我們的真實(shí)數(shù)據(jù)。

　　截至目前，元戎啟行已經(jīng)累計(jì)交付近30萬(wàn)臺(tái)搭載城市NOA功能的量產(chǎn)車。過(guò)去一年，累計(jì)行駛里程超過(guò)13億公里，用戶使用時(shí)長(zhǎng)超過(guò)4480萬(wàn)小時(shí)，避免前向潛在碰撞事故14.1萬(wàn)次，避免后向潛在碰撞事故4.7萬(wàn)次。這些數(shù)據(jù)驗(yàn)證了輔助駕駛在日常出行中的安全價(jià)值。

　　從行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局來(lái)看，城市輔助駕駛正在快速集中。2025年第四季度，行業(yè)前三強(qiáng)占據(jù)了99%的第三方NOA市場(chǎng)份額，元戎以15.51%的份額穩(wěn)居第一梯隊(duì)。隨著合作車型持續(xù)落地和交付規(guī)模擴(kuò)大，我們的市場(chǎng)份額還在穩(wěn)步提升。最近一款新車上市，日訂單達(dá)到數(shù)千臺(tái)，這意味著我們的城市NOA方案正在被越來(lái)越多車企和用戶選擇。

　　但在規(guī)?；涞剡^(guò)程中，我們也看到一個(gè)越來(lái)越明顯的行業(yè)現(xiàn)象：2025年，中國(guó)輔助駕駛解決方案的市場(chǎng)規(guī)模超過(guò)1200億元，量產(chǎn)芯片算力提升至750 TOPS級(jí)別，但城區(qū)NOA用戶黏性大概是在20%-30%區(qū)間，城區(qū)NOA滲透率僅15%左右。

　　行業(yè)面臨一個(gè)明顯的“落差”，即規(guī)模和投入不斷增加，但消費(fèi)者并沒(méi)有把城市輔助駕駛作為日常工具。如何讓輔助駕駛從“可用”走向“愛(ài)用”乃至“依賴”，是下一階段必須解決的問(wèn)題。

　　這背后是技術(shù)原因。2024年，端到端技術(shù)帶來(lái)行業(yè)快速進(jìn)展，元戎也是中國(guó)首個(gè)量產(chǎn)落地端到端的公司。2025年，頭部玩家增長(zhǎng)放緩，第二梯隊(duì)追趕加速。最本質(zhì)的原因在于：今天量產(chǎn)的小模型智駕參數(shù)量非常小，多數(shù)在1B以下，甚至0.1B以下，運(yùn)行算力典型在100-200 TOPS。

　　這類小模型以卷積為主，只有少量Transformer架構(gòu)。其表現(xiàn)就是：版本不斷迭代，某個(gè)版本優(yōu)化了某些場(chǎng)景，下一個(gè)版本可能又退步了。反復(fù)修補(bǔ)、不斷迭代，但沒(méi)有本質(zhì)提升。

　　2025年，元戎成為國(guó)內(nèi)首家推出VLA模型輔助駕駛方案第三方提供方。VLA深耕多模態(tài)，而多模態(tài)的真正突破發(fā)生在今年年初Gemini、Seedance等模型的發(fā)布，讓多模態(tài)能力上了一個(gè)臺(tái)階，這一技術(shù)突破會(huì)快速惠及機(jī)器人和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。

　　不過(guò)，要解決小模型的“蹺蹺板效應(yīng)”，必須從小模型范式轉(zhuǎn)向大模型范式，用Scaling的方式系統(tǒng)性提升能力。元戎選擇從模型Scaling和數(shù)據(jù)Scaling兩個(gè)方向同步推進(jìn)，打造了40B（400億參數(shù)規(guī)模）的基座模型。

　　本質(zhì)上，當(dāng)前輔助駕駛公司只做三件事或者三種角色：Driver、Analyst和Critic。具體而言，Driver負(fù)責(zé)視覺(jué)輸入生成駕駛動(dòng)作；Analyst對(duì)關(guān)鍵場(chǎng)景進(jìn)行理解和分析；Critic從安全與合理性角度評(píng)估駕駛行為?；Ｐ筒粌H會(huì)開(kāi)車，還會(huì)理解為什么這樣開(kāi)，并評(píng)估是否開(kāi)得更好。過(guò)去我們只訓(xùn)練Driver，而現(xiàn)在，基座模型統(tǒng)一了這三種能力。據(jù)我們了解，Waymo和特斯拉已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了這一架構(gòu)。

　　所有輔助駕駛公司的工作都應(yīng)該沉淀在基座模型里，每一步的信息熵都留在模型中。這意味著駕駛系統(tǒng)從過(guò)去的“執(zhí)行系統(tǒng)”升級(jí)為“認(rèn)知系統(tǒng)”。過(guò)去半年到一年，我們花了大量時(shí)間重構(gòu)這套體系：它不再是傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛范式，而是完整的大模型范式。

　　基于基座模型，我們重構(gòu)了數(shù)據(jù)閉環(huán)。傳統(tǒng)流程大量依賴人工，從問(wèn)題發(fā)現(xiàn)、歸因分析到數(shù)據(jù)挖掘與標(biāo)注，周期通常需要5天以上。引入基座模型后，通過(guò)AI Orchestrator實(shí)現(xiàn)全流程自動(dòng)化，周期縮短至約12小時(shí)，效率提升近10倍，而且每個(gè)步驟都沉淀了模型經(jīng)驗(yàn)，讓訓(xùn)練效率更高，持續(xù)提升輔助駕駛能力。

　　通過(guò)基座模型的技術(shù)賦能，我們還可以支持多種產(chǎn)品形態(tài)?；谖覀兊幕Ｐ停槍?duì)100 TOPS算力提供經(jīng)濟(jì)型輔助駕駛方案，針對(duì)500 TOPS算力提供高性能方案，針對(duì)上千TOPS算力用于Robotaxi場(chǎng)景。所有產(chǎn)品共享同一基座模型，所有真實(shí)道路的海量數(shù)據(jù)不斷反饋給模型，形成數(shù)據(jù)飛輪。目前我們有超過(guò)30萬(wàn)輛量產(chǎn)車、累計(jì)里程超過(guò)13億公里，這些都將推動(dòng)能力持續(xù)提升。

　　然而，真正的難點(diǎn)在于：如何讓大模型變得更好，而不是讓700 TOPS的芯片跑出的效果和100 TOPS差不多。大模型好了，蒸餾出來(lái)的小模型自然厲害。

　　回顧我們公司的發(fā)展，元戎一直在國(guó)內(nèi)保持領(lǐng)先：2023年，我們?cè)趪?guó)內(nèi)首個(gè)發(fā)布不依賴高精地圖的方案；2024年，推出首個(gè)量產(chǎn)端到端模型；2025年，我們是第三方當(dāng)中第一個(gè)推出VLA模型；2026年，我們又率先基于基座模型實(shí)現(xiàn)范式躍遷，從小模型時(shí)代進(jìn)入大模型時(shí)代。

　　今年可能是多模態(tài)進(jìn)展的元年。真正的智駕競(jìng)爭(zhēng)，不再來(lái)自同行，而是來(lái)自大模型公司的降維打擊。大模型公司在多模態(tài)領(lǐng)域取得巨大突破后，將能力落地到自動(dòng)駕駛場(chǎng)景。畢竟，多模態(tài)本質(zhì)上就是預(yù)測(cè)物理世界下一刻會(huì)發(fā)生什么，這僅僅是一步之遙。

　　2026年，元戎啟行將邁向新征程。首要目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)超過(guò)100萬(wàn)輛城市NOA的量產(chǎn)交付；安全方面，將MPCI指標(biāo)提升至1000公里以上，這依賴基座模型能力和AI Safety架構(gòu)；用戶體驗(yàn)上，將用戶高頻使用率提升至50%以上，讓輔助駕駛從“可用”真正走向“愛(ài)用”。下一步，我們將挑戰(zhàn)萬(wàn)公里級(jí)的MPCI，實(shí)現(xiàn)Robotaxi的規(guī)?；瘧?yīng)用。

　　回到輔助駕駛的初心：我們相信，技術(shù)的最終目標(biāo)是讓出行更加安全、可靠。元戎希望通過(guò)持續(xù)創(chuàng)新，讓輔助駕駛成為千家萬(wàn)戶日常出行的一部分，成為未來(lái)物理AI的基礎(chǔ)設(shè)施。

　　接下來(lái)在北京車展上，我們的首席科學(xué)家阮翀將進(jìn)行公開(kāi)演講，系統(tǒng)分享公司在基座模型方向的最新技術(shù)進(jìn)展與核心成果。以前這些內(nèi)容多由我本人來(lái)負(fù)責(zé)，今后這一部分將交給首席科學(xué)家來(lái)替我分擔(dān)。

　　歡迎大家來(lái)到車展現(xiàn)場(chǎng)，共同見(jiàn)證輔助駕駛?cè)孢~向多模態(tài)大模型的時(shí)代。

　　謝謝大家！

【獨(dú)家稿件及免責(zé)聲明】本網(wǎng)注明轉(zhuǎn)載文章中的信息僅供用戶參考。凡注明來(lái)源“運(yùn)輸人網(wǎng)”的作品，未經(jīng)本網(wǎng)授權(quán)均不得轉(zhuǎn)載、摘編或使用。聯(lián)系郵件：master@yunshuren.com