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      深度 | 物理 AI 這件事,周光已通過智駕入局十年

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      文:于悅

      北京車展的發布會現場,元戎啟行的節奏和大多數公司不太一樣。

      當不少企業把重點放在訂單、城市覆蓋和落地進展上時,CEO周光選擇從2016年講起。那一年,他剛從學校畢業。一次身邊人因交通事故受傷的經歷,讓他第一次認真去想:AI是否能減少這樣的事情發生。

      在一個強調「當下結果」的行業里,這樣的開場并不常見。

      一個企業家開始回溯初心,要么是想換點輿論場的名聲,要么就是正在走一條難的路,需要從原點借一點力量。周光大概率是后者。

      周光后來在采訪間說起初心,語氣很平淡:「我和阮翀(元戎啟行首席科學家)都是物質要求極低的人,一個月幾千塊就能過活。」他說,自己早就可以把公司賣掉,去過那種「逍遙」的日子。

      但他沒有,這位長期習慣地鐵+單車出行,四季穿著公司的「工裝」的CEO,依舊保持著當初上路的熱情。

      「我們真正感興趣的,還是怎么把這件事做成。」

      他現在要做的,不是多拿幾個車型定點——他要做基座模型。用一套統一的架構,把駕駛決策、場景理解、行為評估全部裝進去。這件事如果能做成,元戎就不再是一家智駕供應商,而是物理世界的AI基礎設施。

      這不是一條容易的路,難到他需要去找最頂尖的AI人才來挑大梁。

      請來阮翀,只為發動一場「基」因改造

      這場發布會的核心,是隨后登場的阮翀。



      這位曾在DeepSeek從事多模態研究的技術負責人,如今以元戎首席科學家的身份亮相,帶來的關鍵詞是「基座模型」,這和之前的技術方案不是一個量級的東西。

      過去的端到端也好、VLA也好,本質還是圍繞駕駛場景做的專用系統。基座模型要的是通用性——同一套架構,開車能用,配送機器人能用,以后人形機器人也能用。

      不過,行業對于「基座模型是否適用于自動駕駛」仍存在分歧。

      一部分觀點認為,物理世界的數據密度、實時性和安全約束,與互聯網領域的大模型并不完全相同。

      這需要大規模預訓練、多模態對齊、高效推理壓縮。阮翀在DeepSeek積累的,恰恰就是這些。DeepSeek用極低的成本訓出了世界級的大語言模型,阮翀在里面負責的是多模態方向。他把語言模型那套工藝帶到了自動駕駛領域。

      在發布會上,阮翀公布了一個關鍵數字:基座模型體系下,數據閉環的迭代周期從過去的約5天,壓縮到了約12小時。

      12小時什么概念?

      以前模型在路上出了個問題,從采集數據、標注、訓練到驗證再部署,要跑將近一周。現在睡一覺起來,新模型已經在車上跑了。

      這種效率躍遷背后的技術棧重構,才是周光找阮翀真正想做的事——不是讓車開得更好一點,而是讓整套系統學會自我進化。

      每一次選擇,都是「反共識」生存

      如果把時間線拉長來看,元戎過去幾次關鍵技術選擇,往往發生在行業趨勢尚未完全明確的時候:

      比如從行業最早推動多傳感器前融合方案;

      到高精地圖主流時期率先探索“無圖”方案;

      到國內首批將端到端模型成功上車;

      再到國內首批VLA(視覺-語言-動作)模型量產落地;

      這些方向中,有的已經逐漸成為行業共識,有的仍在演進過程中。

      整體來看,元戎的特點更接近于「提前布局」,而不是在趨勢明確之后跟進。

      這種策略的優勢在于,一旦方向成立,能夠較早建立技術積累;相應地,也意味著需要在不確定性更高的階段做出判斷。

      相比技術上的前置布局,元戎在商業策略上顯得相對克制。

      在行業普遍擴大項目數量、爭取更多車型定點的階段,元戎更傾向于聚焦少數合作伙伴,并優先投入到潛在銷量更高的車型上。

      周光的邏輯很直接:如果合作的車型只能賣一兩百臺,沒有意義。「我們需要的是數據,所以我期待有更多的爆款車。」

      元戎選了長城、吉利、零跑等少數幾家車企深度綁定,專做爆款車型。

      2025年10月,元戎在第三方城區NOA市場的單月份額接近40%,全年累計交付突破20萬套。到2026年北京車展前,這個數字超過了30萬輛。

      過去一年,搭載元戎系統的車輛累計真實道路里程超13億公里,陪伴用戶駕駛4480萬小時。

      這些數字的意義不在于規模本身。關鍵在于,每一臺車都在回傳高質量數據,而這些數據喂養的模型,又讓下一版系統更接近人類駕駛員的直覺。

      「不要一味追求規模」,周光2025年接受采訪時說過,「能抓住機會一定是你的AI能力足夠好,而不是你的規模足夠大」。

      這種克制在行業狂飆的時代顯得不太合群。但也正是這種克制,讓元戎避開了很多供應商正在經歷的困境——項目接了一堆,資源撒得稀碎,體驗做不上去,最終變成疲于奔命的施工隊。

      物理 AI 這件事,他想了十年

      回到北京車展那場發布會。

      周光在演講最后說了一句話:「我希望元戎未來能成為物理世界AI的基礎設施。就像今天我們提到電信運營商,它意味著手機信號,我希望有一天提到元戎,大家想到的是物理AI的基礎能力。」

      這個表述不是臨時起意。2025年3月英偉達GTC上,他就提出了RoadAGI的概念——一套能在汽車、摩托車、配送機器人之間通用的移動智能系統。

      有些看似超前,其實是他一貫「倒推」的思考方式——先想清楚終局,再決定現在該做什么。

      他說,基座模型把這條路跑通了。

      2016年那個想用AI救人的念頭,2020年那個在試駕車上決心「搞無圖」的瞬間,2023年在白板上畫出單一模型架構時的「豁然開朗」,以及2026年讓阮翀站上北京車展的舞臺——這些節點串在一起,其實是一條很清晰的路徑。

      或許在周光眼里,這從來不是一條最難的路,而是他認定「必須這么走」的路,就像他說的:「元戎是行業里少數做技術判斷的公司。」

      十年時間,他和元戎始終在做同一件事——把自動駕駛變成通往更大未來的起點。

      十年前他想用AI救人,如今他想用AI改變物理世界的運行方式。這條路更長,但他從來沒選過別的。

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