不止自動駕駛，北京車展元戎周光、阮翀同臺：物理 AI 將是終局

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。

發布會 AI Talk 環節

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，加速邁向物理 AI 的規模化落地。