4月25日,北京車展E2館,元戎啟行的展臺被圍了三層。沒有新車發(fā)布,沒有概念車亮相,甚至沒有常見的燈光秀。但人群的躁動從半小時(shí)前就開始了——因?yàn)榻裉欤癉eepSeek研發(fā)負(fù)責(zé)人、多模態(tài)技術(shù)核心研究員阮翀,將首次以元戎首席科學(xué)家的身份站上演講臺。“我知道很多人是沖著他來的。”元戎CEO周光走上臺,笑著指了指后臺方向。他頓了頓,話鋒一轉(zhuǎn):“但我想先講一個(gè)故事。”
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“那場事故,讓我想了8年”
2016年,周光身邊發(fā)生了一起嚴(yán)重的交通事故。他回憶那一刻時(shí)語速明顯放緩:“當(dāng)時(shí)我就在想,能不能用AI去解救更多的生命?”
這個(gè)念頭在當(dāng)時(shí)近乎異想天開。8年前,自動駕駛還停留在高速封閉路測階段,MPI(平均接管里程)在城市道路上只有可憐的幾公里。而今天,周光在現(xiàn)場給出了一組數(shù)據(jù):搭載元戎城市NOA方案的量產(chǎn)車,安全性已經(jīng)是純?nèi)祟愸{駛的數(shù)倍。
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“盡管現(xiàn)在城市MPI只有幾十公里,不夠完美,但統(tǒng)計(jì)學(xué)不會騙人。”周光的語氣更像在跟同行對話,而不是做企業(yè)宣講,“我們相信,未來2到3年內(nèi),隨著大模型對理解能力的持續(xù)增強(qiáng),真正安全的自動駕駛會變成現(xiàn)實(shí)。”
隨后他說了一句讓現(xiàn)場許多人掏出手機(jī)拍照的話:“我希望元戎未來能成為物理世界的AI基礎(chǔ)設(shè)施。就像通信、電力一樣,成為支撐現(xiàn)實(shí)世界運(yùn)行的基礎(chǔ)能力。當(dāng)人們談?wù)撐锢硎澜绲闹悄軙r(shí),元戎能成為那個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施體系中的重要一環(huán)。”
臺下有人小聲嘀咕:“這是要當(dāng)AI界的國家電網(wǎng)啊。”
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阮翀首秀:不談?wù)撐模恢v“痛苦的5天”
如果說周光的演講是定調(diào),那阮翀的登場就是全場真正的技術(shù)時(shí)刻。
這位前DeepSeek研發(fā)負(fù)責(zé)人穿著深色襯衫,沒有領(lǐng)帶,PPT的每一頁都塞滿了架構(gòu)圖。他開口第一句就捅破了行業(yè)窗戶紙:“過去依賴小模型的路子,走不通了。”
阮翀沒有繞彎子。他指出目前輔助駕駛最大的問題——不是不能開,而是“開得讓人不放心”。小模型在90%的場景表現(xiàn)不錯(cuò),但剩下的10%長尾場景里,穩(wěn)定性像開盲盒。“這就導(dǎo)致用戶高頻使用率一直上不去,系統(tǒng)再安全,用戶不信任就是零。”
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如何解決?元戎的方案是用一個(gè)基座模型,把駕駛決策、場景理解、行為評估全部塞進(jìn)同一套架構(gòu)里。更大的模型規(guī)模,更高質(zhì)量的數(shù)據(jù),更快的閉環(huán)迭代。
“過去,我們跑完一次數(shù)據(jù)閉環(huán)需要大約5天。”阮翀?jiān)诂F(xiàn)場調(diào)出一張對比圖,“現(xiàn)在,這個(gè)周期被壓縮到了12小時(shí)。”
臺下響起一陣低呼。5天到12小時(shí),這不是漸進(jìn)式改良,是量級上的跳變。
阮翀還首次披露,這套基座模型正在改變元戎的內(nèi)部運(yùn)作方式。“從知識庫問答到代碼自動生成,從跨部門協(xié)作到實(shí)驗(yàn)分析自主完成,AI已經(jīng)在重塑我們的研發(fā)與管理流程。”他頓了頓,補(bǔ)了一句:“這不是未來,這是上周就已經(jīng)在發(fā)生的事情。”
30萬輛、13億公里、12小時(shí):數(shù)據(jù)飛輪轉(zhuǎn)起來了
發(fā)布會進(jìn)行到中段,周光再次上臺,用一組數(shù)據(jù)打斷了所有人的筆記。
截至目前,搭載元戎啟行城市NOA方案的量產(chǎn)車已突破30萬輛。過去一年,搭載元戎主動安全系統(tǒng)的車輛,累計(jì)真實(shí)道路運(yùn)行里程超過13億公里,陪伴用戶駕駛時(shí)長4480萬小時(shí)。
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“這些不是實(shí)驗(yàn)室里的仿真數(shù)據(jù),是車在暴雨、修路、鬼探頭、加塞中一公里一公里跑出來的。”周光說這話時(shí),大屏幕上滾動著各種極端場景的實(shí)時(shí)記錄畫面。
13億公里的路測數(shù)據(jù),配合12小時(shí)的數(shù)據(jù)閉環(huán),元戎構(gòu)建了一個(gè)業(yè)內(nèi)罕見的速度優(yōu)勢。用阮翀的話說:“數(shù)據(jù)越多,模型越強(qiáng);模型越強(qiáng),用戶越愿意用;用戶越用,數(shù)據(jù)越多。這個(gè)飛輪一旦啟動,競爭對手很難復(fù)制。”
周光隨后公布了2026年的三個(gè)硬指標(biāo):量產(chǎn)交付突破100萬輛,MPCI(平均關(guān)鍵接管里程)提升至1000公里以上,用戶高頻使用率超過50%。
“50%的使用率是分水嶺,”現(xiàn)場一位來自某主機(jī)廠的工程師對記者分析,“這意味著用戶真的把命交給系統(tǒng)了,而不是偶爾嘗鮮。”
艙駕一體Agent:它不是一個(gè)語音助手
發(fā)布會還留了一個(gè)彩蛋:艙駕一體Agent功能的預(yù)告片。
視頻里,駕駛員說了一句“我有點(diǎn)累了”,系統(tǒng)自動調(diào)整座椅角度、空調(diào)溫度、播放舒緩音樂,同時(shí)規(guī)劃了最近的服務(wù)區(qū)并降低自動駕駛激進(jìn)程度。全程沒有任何喚醒詞,沒有二次確認(rèn)。
“這不是傳統(tǒng)的語音助手,也不是車載娛樂系統(tǒng)。”元戎的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人強(qiáng)調(diào),“它的核心是理解意圖,主動響應(yīng)。系統(tǒng)要在你開口之前,就隱約猜到你要什么。”
這個(gè)“AI大腦”被設(shè)計(jì)成從駕駛到座艙的全鏈路智能中樞。雖然現(xiàn)場沒有開放體驗(yàn),但預(yù)告片已經(jīng)讓不少觀眾伸長脖子。
AI Talk:四位跨界者的“靈魂拷問”
整場發(fā)布會最特別的環(huán)節(jié),是一場以“AI for what”為主題的圓桌對話。
復(fù)旦大學(xué)教授張力擔(dān)任主持,阿里云AI汽車行業(yè)總經(jīng)理霍健、螞蟻靈波科技世界模型負(fù)責(zé)人徐英豪、童行書院創(chuàng)始人郝景芳,以及阮翀坐在了一起。
沒有產(chǎn)品宣發(fā),沒有合作站臺。張力一上來就拋出了尖銳問題:“大模型在現(xiàn)實(shí)世界的能力邊界到底在哪?世界模型和VLA模型的技術(shù)路線,誰更有未來?”
霍健從云計(jì)算角度回應(yīng):“模型再強(qiáng),落不了地就是空中樓閣。”徐英豪則更激進(jìn):“物理AI不是把大模型塞進(jìn)車?yán)锞屯晔铝耍枰匦滤伎几兄?決策-執(zhí)行的整個(gè)鏈條。”
郝景芳的視角更人文:“當(dāng)AI能主動理解并響應(yīng)人類需求,我們會不會產(chǎn)生新的依賴?甚至,對‘智能’的定義會不會被重構(gòu)?”
阮翀的總結(jié)很干脆:“技術(shù)路線之爭最終會由數(shù)據(jù)和場景來裁決。元戎不做選擇題,我們?nèi)家R驗(yàn)槲锢硎澜绲膹?fù)雜性,不允許你偏科。”
這場對話持續(xù)了40分鐘,沒有標(biāo)準(zhǔn)答案,但氣氛熱烈得不像一個(gè)企業(yè)發(fā)布會。一位媒體同行小聲對記者說:“這才是科技發(fā)布會該有的樣子,不是念通稿,是真在討論問題。”
尾聲:物理AI的終局想象
發(fā)布會結(jié)束后,周光被媒體圍了20分鐘。人群中有人問他:“你說要做物理世界的AI基礎(chǔ)設(shè)施,但今天連真正的L4還沒實(shí)現(xiàn),是不是太早了?”
周光的回答很直接:“通信基礎(chǔ)設(shè)施也不是一天建成的。我們現(xiàn)在有30萬輛車在路上跑,13億公里的真實(shí)數(shù)據(jù),12小時(shí)的閉環(huán)迭代速度。這些數(shù)字就是地基。樓還沒出地面,不代表地基不重要。”
他又補(bǔ)了一句:“兩年后你再看。”
彼時(shí),北京車展展館外,夕陽西下。4月的北京還有涼意,但展館內(nèi)關(guān)于物理AI的熱議,才剛剛開始。
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