元戎启行全面转向大模型技术路线，DeepSeek核心专家加盟深度解析

北京车展的聚光灯，不仅照亮了新车，也映出了行业技术路线的关键转折。前DeepSeek多模态研究核心成员阮翀，以元戎启行首席科学家的身份首次公开亮相。这一任命，清晰地标志着元戎启行在自动驾驶技术战略上，已做出全面转向大模型路线的决定性布局。

元戎启行CEO周光在现场的阐述，为此提供了明确的战略依据。他指出，多模态大模型在2026年初已取得关键突破。其核心论断在于：基于大模型构建的新技术范式，其性能起点已对传统方法形成代际优势。

这一判断，直接回应了传统自动驾驶研发长期面临的“跷跷板难题”。过往由众多孤立小模型堆叠的架构，往往陷入性能博弈的怪圈：针对城市复杂路况的优化，可能削弱高速场景的稳定性；提升晴天感知精度，或导致恶劣天气下的可靠性下降。这种难以协同的碎片化系统，是实现全域、全时安全覆盖的根本障碍。

正是基于对传统架构瓶颈的透彻分析，元戎启行确立了“All in 大模型”的核心战略。这并非简单升级，而是一次从技术根基开始的系统性重构。

架构重塑：从“分散兵团”到“统一大脑”

首席科学家阮翀具体阐释了技术迁移的路径。当前核心任务，是从过去分散、异构的小模型集群，向一个统一的端到端基座大模型架构演进。这相当于将功能单一的“特种分队”，整合训练为具备全局认知与决策能力的“中央智能”。

在这一新架构下，统一的“智能基座”衍生出三个深度协同的功能模块：执行最终车辆控制的“驾驶模型”、完成环境感知与理解的“感知模型”，以及负责决策质量评估与持续优化的“评论模型”。三者分工明确，并共享基座大模型的底层认知与泛化能力，从而构建出更精准、更鲁棒的决策闭环。

效率革命：研发周期从“天”到“小时”

技术路线的更迭，不仅释放了性能上限，更触发了研发效率的质变。阮翀透露，依托新架构的优化，元戎启行单次模型迭代的训练周期，已从以往长达100小时以上，急剧缩短至10小时左右。

这一量级变化具有实战意义。它使得工程团队能够实现每日多次的快速迭代与验证，极大加速了算法优化与问题修复的循环。在自动驾驶这场对安全与可靠性要求极高的长跑中，迭代速度的指数级提升，为核心技术的成熟与最终量产落地，提供了关键加速度。

北京车展的这次发声，无疑是一份明确的技术宣言。当业界仍在多条路径间权衡时，元戎启行已明确将大模型定位为下一代自动驾驶的基石。这场从底层开始的架构重塑与效率革命，其实际成效，将成为行业观察的重要焦点。

来源：互联网