北京
4月25日，元戎啟行在第十九屆北京國際汽車展覽會（以下簡稱“北京車展”）舉辦發布會。會上，元戎CEO周光回顧創業初心，并介紹了公司在物理AI領域的最新進展與愿景。隨后，元戎首席科學家阮翀發表首次公開演講，系統分享公司在基座模型上的技術架構，此舉被視為元戎搶占物理AI高地，定義下一代自動駕駛范式的里程碑。
元戎啟行CEO周光演講
周光：目標成為物理世界的AI基礎設施
發布會開場，CEO周光講述了2016年創業初期一次發生在身邊的交通事故。“當時我就在想，能否用AI技術去解救更多的生命。”周光表示，盡管當前自動駕駛并不完美，MPI（平均接管里程）在城市中僅為幾十公里，但統計數據表明，目前的自動駕駛安全性已經是純人類駕駛的數倍。“我們相信，在未來2到3年內，隨著大模型對理解能力的持續增強，我們將實現真正安全的自動駕駛。”
周光為元戎啟行定下了長期愿景：“我希望公司未來能成為物理世界的AI基礎設施，就像通信、電力一樣，成為支撐現實世界運行的基礎能力。當人們談及物理世界的智能時，元戎能夠成為這一基礎能力體系中的重要一環！”
首席科學家阮翀首次公開演講，分享基座模型最新進展
作為前DeepSeek研發負責人、多模態技術核心研究員阮翀，在本次發布會上以元戎首席科學家的身份首次亮相，并圍繞基座模型展開系統性分享，詳細介紹公司在輔助駕駛認知能力構建方面的最新進展。
元戎啟行首席科學家阮翀演講
阮翀指出，隨著輔助駕駛進入規模化量產階段，以往依賴小模型發展的技術路徑，導致系統穩定性與用戶高頻使用率提升緩慢，在復雜長尾場景中仍然容易出現能力波動，輔助駕駛體驗尚未形成穩定可靠的信任基礎。面向這一階段性挑戰，元戎提出以基座模型為核心的新一代技術路徑。
基座模型將駕駛決策、場景理解與行為評估能力統一在同一架構中，通過更大的模型規模、更高的數據質量和更快的數據閉環，推動輔助駕駛系統持續進化。在這一體系下，數據閉環迭代周期從過去的約5天縮短至約12小時，運行效率大幅提升。
此外，阮翀還進一步指出，基座模型的價值不僅體現在產品能力上，也正在滲透至組織層面。“從知識庫的內容問答到編程代碼的自動生成，到跨部門的人際協作，再到實驗分析的自主完成，AI正在重塑公司的研發與管理流程。”
跨界對話，聚焦“AI for what”核心命題
在本次發布會現場，元戎還發起了一場以“AI for what”為主題的AI Talk行業對話。本場對話由復旦大學教授、上海創智學院全時導師張力主持，阿里云智能集團AI汽車行業解決方案總經理霍健、螞蟻靈波科技世界模型與具身智能技術負責人徐英豪、童行書院創始人郝景芳以及阮翀共同參與。
不同于傳統的產品宣講，這場跨界對話以問題為線索展開：從大模型在現實世界中的能力邊界，到世界模型與VLA模型的技術路線之爭，再到物理AI對社會的影響，問題層層推進，直指“AI究竟為何而來”的核心命題。
以數據飛輪驅動規模進化，全面邁向物理AI時代
在本次發布會上，元戎還對外展示艙駕一體Agent功能預告，該功能定位并非傳統的語音助手或車載娛樂系統，而是讓系統進化為“AI大腦”。其核心在于對用戶需求的理解與對復雜場景的主動響應能力。
數據顯示，搭載元戎啟行城市NOA輔助駕駛方案的量產車輛已突破30萬輛。過去一年，搭載元戎主動安全系統的車輛累計真實道路運行里程超過13億公里，累計陪伴用戶駕駛時長達4480萬小時，這些海量的真實運行數據不僅驗證了系統安全能力，也為基座模型的持續優化提供了重要基礎。
2026年，元戎計劃推動輔助駕駛系統量產交付規模突破100萬輛，同時將MPCI指標提升至1000公里以上，并推動用戶高頻使用率提升至50%以上，持續提升系統安全性、穩定性與用戶體驗，加速邁（參數丨圖片）向物理AI的規模化落地。
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