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北京車展深度對(duì)話:元戎啟行發(fā)起一場(chǎng)關(guān)于物理AI的“靈魂拷問”
4月25日,北京車展。元戎啟行發(fā)起一場(chǎng)別開生面的AI Talk。沒有產(chǎn)品宣講,沒有參數(shù)對(duì)比,而是邀請(qǐng)來自學(xué)界、產(chǎn)業(yè)界、教育界的多位嘉賓。
本場(chǎng)對(duì)話由復(fù)旦大學(xué)教授、上海創(chuàng)智學(xué)院全時(shí)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。

發(fā)布會(huì) AI Talk 環(huán)節(jié)
他們用半個(gè)小時(shí)追問同一個(gè)命題:物理AI究竟為何而來?這場(chǎng)跨界對(duì)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(gè)環(huán)節(jié),嘉賓們會(huì)被問到一個(gè)“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(shí)刻,讓你意識(shí)到它的能力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠?
從過往討論來看,一個(gè)高度共識(shí)的答案很可能是:自動(dòng)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(huì)車時(shí)預(yù)判對(duì)方意圖、在突發(fā)狀況下保障絕對(duì)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。

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(shí)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?jī)?yōu)化,不同領(lǐng)域的“燈塔”正在點(diǎn)亮。
路線之爭(zhēng):世界模型與VLA模型誰是終局
圓桌的第二個(gè)核心議題,是一場(chǎng)經(jīng)典的技術(shù)路線辯論。當(dāng)前自動(dòng)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(cè)和模擬物理世界的內(nèi)部表征;二是“視覺-語言-動(dòng)作大模型(VLA)”,追求從感知到控制端到端的實(shí)時(shí)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(zhǎng)預(yù)測(cè)和模擬物理世界的演變,適合做“想象與推演”;VLA擅長(zhǎng)從感知直達(dá)控制,適合做“快速?zèng)Q策”。在自動(dòng)駕駛這類對(duì)實(shí)時(shí)性和安全性要求極高的場(chǎng)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(shí)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(gè)什么樣的世界?是效率至上、高度自動(dòng)化,但可能拉大數(shù)字鴻溝?還是技術(shù)普惠、賦能每一個(gè)個(gè)體?
這場(chǎng)圓桌提出來的問題,或許每個(gè)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(huì)中,元戎啟行選擇用一場(chǎng)“提問”來定義自己的品牌氣質(zhì)。這不僅是一家自動(dòng)駕駛公司,更是一家思考AI終極命題的物理智能探索者。
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