元戎启行发布物理AI基座模型，自动驾驶迭代周期缩至12小时

**元戎启行发布物理AI基座模型，自动驾驶迭代周期缩至12小时**

在2026年北京车展上，元戎启行以一场技术发布会重新定义了自动驾驶的进化逻辑。其最新发布的物理AI基座模型，将数据闭环迭代周期从行业平均的5天压缩至12小时，标志着自动驾驶技术从“人工修补”迈入“AI自进化”时代。

**基座模型：重构自动驾驶的技术底座**

传统自动驾驶系统依赖多个独立模块的拼凑式开发，感知、决策、规划等环节割裂，导致长尾场景应对能力薄弱，用户体验难以突破“能用但不放心”的瓶颈。元戎启行提出的40B参数基座模型，首次将场景理解、驾驶决策与行为评估整合至统一架构，通过AI Orchestrator实现全流程自动化。这一变革不仅将迭代效率提升10倍，更让系统在施工占道、无保护路口等复杂场景中表现出更接近人类驾驶的连贯性。

**数据飞轮效应：从30万辆到百万辆的规模化跃迁**

量产规模与数据质量是基座模型的核心燃料。目前，搭载元戎城市NOA方案的车辆已突破30万辆，累计真实道路里程超13亿公里，用户使用时长4480万小时。这些数据持续回流至基座模型，形成“越用越强”的正向循环。据CEO周光透露，2026年公司计划将量产交付规模推至百万辆，同时把MPI（平均接管里程）提升至1000公里以上，用户高频使用率目标锁定50%。

**从技术到组织：AI原生的全面重构**

首席科学家阮翀在演讲中强调，基座模型的价值远超产品层面。元戎启行正将AI深度嵌入研发流程：代码生成、需求分析、实验验证等环节均依托模型驱动，使组织效率与技术创新同步跃升。这种“AI原生”模式，或将成为智驾行业下一阶段竞争的关键差异点。

**行业拐点：从功能堆砌到系统进化力**

当前，城区NOA渗透率虽达15%，但用户黏性仍徘徊于20%-30%。元戎启行的技术路径揭示了一个本质问题：自动驾驶的终局并非单点功能突破，而是系统级进化能力的构建。基座模型通过统一架构与高效迭代，正在为行业树立“稳定、可靠、可持续”的新标准。

随着2026年量产目标的推进，元戎启行的物理AI基座模型或将成为智能驾驶从“可用”迈向“爱用”的核心引擎。而这场技术变革，或许正是自动驾驶真正融入日常出行的开端。

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