范式跃迁正当时！元戎启行周光：大模型重构智驾，数据效率提升 10 倍

　　5月底，第四届未来汽车先行者大会正式开幕。本届大会以“拾级”为题，汇聚全球汽车产业的核心决策者和先行者、前沿科技领袖、学术权威、投资先锋，围绕汽车科技与产品创新、产业生态发展趋势、智能驾驶商业化应用、中国汽车国际化发展等话题展开深度探讨和前瞻激辩。

　　在本届大会现场，元戎启行创始人兼CEO周光发表了演讲。他在演讲中表示，过去五年，辅助驾驶技术的发展，由小模型主导。不少企业辅助驾驶性能的提升越来越慢，最根本的原因就在于小模型技术到达发展边界。想要在当前辅助驾驶能力的基础上再踏上下一个台阶，需要技术范式跃迁至以大模型为代表的基于认知的辅助驾驶技术。

　　周光认为，小模型更高擅长条件反射、局部特征响应，大模型则在全局认知、高级思维里明显优于小模型。在他看来，将Driver(驾驶者)+Analyst(分析者)+Critc(评判者)三种角色的能力集中于基座模型，能让辅助驾驶在开发、迭代、运营等所有环节都享受到数据飞轮的优势，让数据效率提升10倍，还能让更多人工环节被模型能力替代，最终推动辅助驾驶真正从可用走向好用、常用、安全。

　　以下为演讲实录：

　　大家好!我是元戎启行的CEO周光，今天我要分享的主题是大模型范式下的辅助驾驶的演进。

　　这几年，行业讨论的内容一直在变化。尤其是智驾这个行业，从2023年讨论端到端再到2025年的VLA模型，到今天越来越讨论大模型、基座模型、物理AI。在这个背景下，大家是很容易困惑的。今天我会跟大家讲讲，我们对于物理AI基座模型的思考，尤其是大模型的范式下。因为大模型已经不再是一个神秘的东西，大家每天都在用，像豆包、千问等等，已经深入到我们的生活。

　　在过去几年，行业在小模型的基础上，提升是越来越慢的，尤其是进入今年，你会发现整个辅助驾驶性能的提升越来越慢，其实最根本的原因还是在于小模型的边界已经触底了。现在投入越来越多，提升越来越慢。这其实也是原有的技术路线到了能力的上限，接近天花板。怎么样在今天的辅助驾驶技术的基础上进入下一个台阶?我认为是技术范式的跃迁。这就是以大模型为代表、基于认知的辅助驾驶技术。

　　小模型的现象，我们内部也有一个形象的比喻叫“跷跷板效应”。在小模型的系统里，当一个版本解决了一些问题，比如针对上海、武汉等城市做了特调，可能就在深圳、广州、北京变差了，也会引入一些新的问题。这样反反复复的版本之间的跷跷板和修改，在行业里是非常普遍的，这也是用户很难长期信任这个系统的原因。就像今天我用车，可能我今天在拥堵路上表现很好，可能明天我去郊游时在山路上的表现就非常差，这也影响了用户长期的信任，影响了辅助驾驶的持续使用。

　　回过头看过去五年，整个来看就是小模型的主导期，从一开始多个模块的辅助驾驶系统到24年的端到端，合并到25年的一个小模型，小模型的阶段已经持续了5年，26年到今天，行业的认知已经到了大模型时期，越来越多公司提出了物理AI的概念。本质上来讲，大模型使整个智驾进入Scaling的阶段。

　　什么是大模型?大模型不是更大的小模型，整个大模型是有一整套技术栈、网络结构、训练方式、模式的变化，是有一整套的技术逻辑，不是你把小模型的参数变大10倍就是大模型了。举一个例子，像小模型和大模型在认知层面会有什么区别，比如你有一只狗，你把这只狗染上了斑马的条纹，你给小模型的时候，它会认为这是一只斑马。但是对于一个人，染了斑马条纹的狗还是狗，大模型会更倾向于认为这样的情况是一只狗。所以你可以看到大模型在全局认知、高级思维里是明显优于小模型，小模型是擅长条件反射、局部特征响应。大模型是擅长高级的认知，当辅助驾驶从一开始的能激活，到了今天城市里面能做到几十公里的安全接管，再往上就触达到高级认知理解，触达到高级的大模型领域了，你要想让辅助驾驶的体验更上一个台阶，希望它能够像人一样进行整体的判断、更泛化的能力，这其实必须得是基于整套大模型能力，整个系统从执行系统升级到认知系统。

　　元戎已经开始真正用大模型的范式去解决辅助驾驶Scaling的问题，这里有两个，一个是模型的Scaling，一个是数据的Scaling。在模型方面我们有一个40B的基座模型，提升整个决策能力。我们有一个统一的Driver+Analyst+Critc三种能力，我们的基座模型覆盖了整个辅助驾驶的开发、迭代、整个公司的运营环节。另外一个就是数据的Scaling。本质上来讲，一个基座能力是有三个模型共同承担的，你可以认为一个模型，三种能力，之前的小模型只做到driver的板块，就是你有一个视频片段进去，然后有一系列的询问。在基座模型的领域里，不仅是要有driver的能力，还要有 Analyst能力，你还有一个Critic，这些都是集中在基座模型里。当你部署在车端上的时候，它进行蒸馏，当你在公司数据挖掘过程中，它充当了评判标准，把所有能力集中在一个基座模型里，让你整个公司里的每个环节都能享受数据飞轮、认知的提升。

　　这实际上就是一个基座模型。在过去，传统的数据闭环里都大量依赖人工，没有基座模型之前，这些部分都是人工做的。但是有了基座模型之后，数据效率增加了十倍，另外是这些人工环节都可以由模型来自动完成，这也是非常关键。

　　2025年，元戎市占率同比增长是2.1倍，是行业第一。我们在2025年的时候第三方NOA市场份额已经达到了24%，位居行业第二。这也意味着元戎的城市NOA方案被越来越多的车企和用户选择，而且在今年这个阶段，每新增3台车就有1台是来自元戎，今年我们的订单量是非常大的。

　　2026年我们即将迈向一个新的发展阶段：在规模化发展落地方面，我们要做到的是超过100万台车辆的交付;在安全能力上面，我们希望引入基座模型之后，MPCI可以超过1000公里，不仅仅只是今天这种几十公里在城市里的表现，是能够在城市场景里达到千公里级，持续提升系统的稳定和安全表现。同时，有了1000公里城市MPCI的辅助驾驶，可以让用户的高频使用比例超过50%，也许可以开启一个全新的模式。

　　我们看到，特斯拉的FSD现在已经没有买断了，最新都是月付的模式。在这个基础上，还可以达到超过50%的人使用，就是因为整个安全系数上到了一个台阶，在城市里面达到了千公里级的安全接管，基本上可以做到月级才有一次安全接管，让辅助驾驶真正从可用变成好用、常用、安全。

　　过去一年，行业里更多的讨论到物理AI，尤其是今年春节之后，各家车企都在提。对元戎来讲，我们在2024年底就提出了物理AI这件事。在2025年3月份，我们明确定义，元戎是一家物理AI的公司。2025年3月份的GTC大会，我们也公开展示了我们的物理AI进展，2025年8月份我们召开了VLA的发布会，今年GTC我们展示了在物理AI的基座模型。未来我希望元戎不仅是物理AI的引领者，而更能成为物理AI的基础设施，让AI能够理解世界真正走向参与世界、改变世界。

　　以上是我今天的分享。