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北京車展深度對話：元戎啟行發(fā)起一場關(guān)于物理AI的“靈魂拷問”

2026/4/27 9:24:40     

4月25日，北京車展。元戎啟行發(fā)起一場別開生面的AI Talk。沒有產(chǎn)品宣講，沒有參數(shù)對比，而是邀請來自學(xué)界、產(chǎn)業(yè)界、教育界的多位嘉賓。

本場對話由復(fù)旦大學(xué)教授、上海創(chuàng)智學(xué)院全時導(dǎo)師張力主持，阿里云智能集團(tuán) AI 汽車行業(yè)解決方案總經(jīng)理霍健、螞蟻靈波科技世界模型與具身智能技術(shù)負(fù)責(zé)人徐英豪、童行書院創(chuàng)始人郝景芳以及元戎首席科學(xué)家阮翀共同參與。


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發(fā)布會 AI Talk 環(huán)節(jié)

他們用半個小時追問同一個命題：物理AI究竟為何而來？這場跨界對話將圍繞層層遞進(jìn)的問題展開，直指物理AI當(dāng)前最真實(shí)的裂縫與未來的可能終局。

關(guān)鍵拷問：大模型還有什么能力需要突破

第一個環(huán)節(jié)，嘉賓們會被問到一個“冒犯”但真誠的問題：當(dāng)前大模型已經(jīng)滲透進(jìn)日常生活的方方面面，但有哪些具體的現(xiàn)象或時刻，讓你意識到它的能力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠？

從過往討論來看，一個高度共識的答案很可能是：自動駕駛和機(jī)器人。數(shù)字世界里，大模型能寫詩、編程、畫圖；但一旦進(jìn)入物理世界——需要在地庫出口的坡道上判斷盲區(qū)、在窄路會車時預(yù)判對方意圖、在突發(fā)狀況下保障絕對安全——大模型就顯得“水土不服”。這恰恰是物理AI必須跨越的裂縫。


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元戎啟行首席科學(xué)家阮翀演講

隨后，話題將轉(zhuǎn)向積極的一面：有哪些突破性進(jìn)展，可以為大模型能力的提升提供借鑒？從教育領(lǐng)域的常識推理訓(xùn)練，到機(jī)器人研究中的物理約束嵌入，再到多模態(tài)交互數(shù)據(jù)的質(zhì)量優(yōu)化，不同領(lǐng)域的“燈塔”正在點(diǎn)亮。

路線之爭：世界模型與VLA模型誰是終局

圓桌的第二個核心議題，是一場經(jīng)典的技術(shù)路線辯論。當(dāng)前自動駕駛及物理AI領(lǐng)域，存在兩條代表性路徑：一是“世界模型”，強(qiáng)調(diào)構(gòu)建能夠預(yù)測和模擬物理世界的內(nèi)部表征；二是“視覺-語言-動作大模型（VLA）”，追求從感知到控制端到端的實(shí)時決策。

阮翀給出了元戎啟行的判斷：二者并非非此即彼。世界模型擅長預(yù)測和模擬物理世界的演變，適合做“想象與推演”；VLA擅長從感知直達(dá)控制，適合做“快速決策”。在自動駕駛這類對實(shí)時性和安全性要求極高的場景中，更可行的路徑是以VLA為執(zhí)行主干，以世界模型作為內(nèi)部模擬器，在關(guān)鍵時刻進(jìn)行推演驗(yàn)證。

而在圓桌的最后一層追問，跳出了技術(shù)本身：我們最終希望AI帶來的是一個什么樣的世界？是效率至上、高度自動化，但可能拉大數(shù)字鴻溝？還是技術(shù)普惠、賦能每一個個體？

這場圓桌提出來的問題，或許每個人都有自己的答案，但提出問題本身，已是物理AI走向成熟的重要一步。在一眾比拼參數(shù)、配置的發(fā)布會中，元戎啟行選擇用一場“提問”來定義自己的品牌氣質(zhì)。這不僅是一家自動駕駛公司，更是一家思考AI終極命題的物理智能探索者。