北京
經(jīng)觀感知
4月12日，頭部自動駕駛解決方案商元戎啟行CEO周光在智能電動汽車發(fā)展高層論壇（2026）上，對外系統(tǒng)闡述其在輔助駕駛領域的技術路線調(diào)整。
從以往圍繞功能堆疊與工程優(yōu)化的路徑，轉(zhuǎn)向以“基座模型”為核心的統(tǒng)一架構，成為其當前最重要的戰(zhàn)略選擇。
在行業(yè)進入規(guī)?；慨a(chǎn)階段后，輔助駕駛系統(tǒng)正面臨新的約束條件。一方面，城市NOA等功能快速鋪開，但系統(tǒng)穩(wěn)定性與用戶使用頻率提升有限；另一方面，在復雜長尾場景中，算法能力仍呈現(xiàn)波動，尚未形成穩(wěn)定的用戶信任基礎。在這一背景下，單點優(yōu)化、小模型迭代的路徑開始顯露邊界。
周光在論壇上提出，下一階段競爭的關鍵，不再只是算法性能的邊際提升，而在于系統(tǒng)層面的“認知能力”。這意味著，輔助駕駛將從以執(zhí)行為導向的功能系統(tǒng)，向具備理解與決策能力的智能系統(tǒng)演進。
“放量”“補強”
元戎啟行給出的答案，是以基座模型為核心，對駕駛決策、場景理解與行為評估進行統(tǒng)一建模。與傳統(tǒng)分模塊優(yōu)化不同，這一架構試圖通過更大規(guī)模模型與高質(zhì)量數(shù)據(jù)閉環(huán)，重構系統(tǒng)能力邊界。
一個直接變化體現(xiàn)在迭代效率上。按照其披露，數(shù)據(jù)閉環(huán)周期已由過去約5天壓縮至12小時，這一節(jié)奏的提升，使系統(tǒng)能夠在更短時間內(nèi)完成訓練、驗證與部署，強化持續(xù)進化能力。
這一邏輯與當前智能駕駛行業(yè)的整體趨勢趨同。無論是以華為、Momenta為代表的解決方案商，還是車企自研體系，均在向“大模型化”與“統(tǒng)一架構”收斂。區(qū)別在于，不同玩家在數(shù)據(jù)規(guī)模、算力投入與工程化能力上的差異，將直接決定這一路徑的落地速度。
從落地情況看，元戎啟行已具備一定規(guī)?；A。其城市NOA方案累計量產(chǎn)車輛超過30萬輛，相關系統(tǒng)累計運行里程超過13億公里。這些數(shù)據(jù)不僅用于驗證安全性，也成為其模型訓練的重要數(shù)據(jù)來源。
不過，規(guī)模本身并不等同于能力躍遷。行業(yè)過去幾年的經(jīng)驗已經(jīng)反復證明，車隊規(guī)模擴張與商業(yè)化進展之間，并不存在簡單的線性關系。真正決定系統(tǒng)價值的，是單位能力的穩(wěn)定性與可復制性。
進入2026年，元戎啟行提出新的量產(chǎn)與性能目標：輔助駕駛系統(tǒng)交付規(guī)模突破100萬輛，同時將MPCI指標提升至1000公里以上，并將用戶高頻使用率提升至50%。
這些指標背后，反映出行業(yè)競爭重心的轉(zhuǎn)移。過去，企業(yè)更多強調(diào)“能否做出來”；而當前，問題已經(jīng)轉(zhuǎn)向“是否好用、是否常用”。尤其是在高階輔助駕駛逐步走向標配的趨勢下，用戶使用率與穩(wěn)定性，成為比功能數(shù)量更關鍵的指標。
與此同時，人才與技術路線的綁定也在加強。元戎啟行引入曾參與DeepSeek多模態(tài)研發(fā)的阮翀擔任首席科學家，并將在北京車展首次公開亮相。這一動作被視為其在基座模型與多模態(tài)方向持續(xù)加碼的信號。
從更宏觀的視角看，基座模型的引入，意味著智能駕駛競爭正在進入一個新的階段：從“功能競賽”轉(zhuǎn)向“認知能力競賽”。在這一階段，單一技術優(yōu)勢難以形成壁壘，真正的分水嶺將來自系統(tǒng)工程能力、數(shù)據(jù)閉環(huán)效率以及長期投入能力的疊加。
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