作者 | 周智宇

智驾行业今年最不缺的就是“物理AI」剽个词
。从2026岁首GTC到北京车展，险些每家公司都在讲大模型、讲基座模型，但无数公司的产品还跑在幼模型上
。

元仍祠行CEO周光在5月29日的将来汽车先行者大会上给了一个更敏感的判断：几十公里一次收受和千公里一次收受，“是齐全分歧的两个物种”
。

这个判断的布景是，元戎2025年在第三方城市NOA赛路跑出了同比2.1倍的增速，10月单月市占率一度触及38%
。2026年的指标是交付超百万台，城市场景MPCI突破千公里
。

背后是元戎从幼模型全面转向大模型
。

周光用了一个内部迸作来诠释幼模型的瓶颈，“跷跷板效应”
。

版本A针对上海、武汉做了特调，丽江、昭通、北京的阐发就变差了
。下一版建好了北京，山路场景又出问题
。版本之间来回拉扯，用户感知到的就是系统时好时坏，信赖始终成立不起来
。

从前五年，整个行业从多
？槠唇幼叩蕉说蕉，再到幼模型归并，技术迭代一向在统一个框架内实现
。周光的判断是，这条路已经到顶，“投入越来越多，提升越来越慢”
。

元戎给出的规划是一个400亿参数的VLA基座模型，把三种能力压进统一个模型：Driver掌管驾驶决策，Analyst掌管场景理解和数据标注，Critic掌管判断驾驶行为的曲直
。

周光强调，大模型不是把幼模型参数放大十倍
。他举了个例子，一只狗身上染了斑马条纹，幼模型看到条纹就判断是斑马，大模型看整体状态，还是判断为狗
。

说白了，幼模型靠部门特点做前提反射，大模型靠整体认知做判断
。自动驾驶遇到施工改路、异形阻碍物、无标线路口这类长尾场景，两者的差距就会拉开
。

元戎的说法是，引入基座模型后，传统数据关环中大量依赖人为的环节都交给了模型实现，数据效能提升了十倍
。

2026年，周光把指标拉到百万台交付和城市MPCI千公里
。在城市路路上均匀每一千公里才必要一次人为收受，是目前行业主流水平的十倍以上
。他以为，到了这个安全水平，用户日常使用频率能够超过50%，订阅造付费才有可能跑通
。参照系是特斯拉V14，美国市场月付100美金，已经有50%的用户在用
。

他对特斯拉FSD入华的态度明确：“这是一个积极的信号
。”特斯拉昔时带头了中国的电动化，这次FSD入华会让行业重新意识什么叫安全的自动驾驶
。对已经押注大模型的公司，这是尺度被拉高后重新分配份额的机遇；对还在幼模型框架里的公司，“会比力麻烦”
。

但千公里MPCI目前还是指标，不是成就单
。元戎的40B基座模型今年3月在GTC上初次公开，北京车展上由前DeepSeek研发掌管人、现任首席科学家阮翀做了技术拆解，距离大规模量产上车还有距离
。周光自己也认可，“今天的自驾其实还是蛮同质竞争的”，端到端已经不是一两家公司能独占的能力
。

他在采访中给了一个更具体的行业终局判断：最终赛路上不是“剩几家自动驾驶公司”，而是三类玩家，大模型公司进物理AI，自动驾驶公司做大模型，车企自己下场做大模型
。每个方向站住一两家，总共三到五家
。周光赌的是，元戎能在第二类里占到一个地位
。