震撼！蘑菇車聯(lián)發(fā)布MogoMind，物理世界實(shí)時(shí)搜索引擎！

蘑菇車聯(lián)的 MogoMind ，正是通過技術(shù)加持，讓我們物理世界的體驗(yàn)更加高效、有序、安全。

作者/番茄醬

出品/新摘商業(yè)評(píng)論

從這屆WAIC大會(huì)回來，最讓我震撼的是，AI進(jìn)入物理世界的“奇點(diǎn)時(shí)刻”真的要來了。

過去一兩年內(nèi)，大模型浪潮洶涌澎湃，從文本到多模態(tài)，虛擬世界的智能邊界被不斷拓寬，然而，當(dāng)視線轉(zhuǎn)向規(guī)則復(fù)雜、實(shí)時(shí)變化、車水馬龍又活色生香的物理空間，AI的能力卻相形見絀。在我印象中，AI進(jìn)入并理解物理世界，還有很長一段路要走。

然而，在WAIC上，我被咣咣打臉了。前沿企業(yè)帶著技術(shù)成果，把四個(gè)大字拍在我面前：未來已來。

WAIC期間，蘑菇車聯(lián)（MOGOX）正式對外發(fā)布首個(gè)物理世界認(rèn)知模型——MogoMind大模型，成為本屆大會(huì)最吸睛的人工智能技術(shù)應(yīng)用之一。它并非傳統(tǒng)意義上的語言模型，而是深度理解物理世界的“實(shí)時(shí)搜索引擎”，通過全天候接入動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)流，形成全局感知、深度認(rèn)知、實(shí)時(shí)推理決策能力。

這意味著，MogoMind正在構(gòu)建起一條覆蓋城市道路的感知神經(jīng)網(wǎng)，將車輛軌跡等碎片信息轉(zhuǎn)化為城市級(jí)決策圖譜，有望破解復(fù)雜的交通難題。

換句話說，傳統(tǒng)大模型還在吭哧吭哧讀文獻(xiàn)，蘑菇車聯(lián)已經(jīng)讓AI打破次元壁，認(rèn)識(shí)世界、改造世界了。

此前，OpenAI CEO奧特曼預(yù)言，2027年，AI將進(jìn)入物理世界創(chuàng)造價(jià)值，如今，照這個(gè)速度，中國AI提前兩年，正式在現(xiàn)實(shí)世界“出道”了。

一、MogoMind的“六把鑰匙”：

打開通往物理世界的大門

交通作為城市的血脈，交通數(shù)智化已成為城市發(fā)展不可回避的命題，然而，在過去，AI進(jìn)入這一領(lǐng)域面臨兩大瓶頸：缺乏實(shí)時(shí)物理感知與全局認(rèn)知系統(tǒng)。

一方面，傳統(tǒng)大語言模型只能處理靜態(tài)文本，無法處理多模態(tài)信息流和物理世界實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，更無法通過互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)信息預(yù)測現(xiàn)實(shí)世界；另一方面，大多數(shù)AI系統(tǒng)僅僅是單體智能，沒有“上帝視角”，一盤散沙下各自為營，缺乏系統(tǒng)性，無法對整個(gè)城市交通效率進(jìn)行全局優(yōu)化。

而MogoMind則構(gòu)建起一套多源融合的實(shí)時(shí)感知體系，整合道路傳感器、車載終端等多種設(shè)備，形成全方位、立體化的物理世界感知網(wǎng)絡(luò)，并通過全局感知、深度認(rèn)知和實(shí)時(shí)推理決策能力，建立全局AI認(rèn)知系統(tǒng)，招招都打在行業(yè)痛點(diǎn)上。

雙管齊下，MogoMind構(gòu)建起六大關(guān)鍵能力，成為AI打開交通大門的鑰匙，妥妥一個(gè)“現(xiàn)實(shí)世界的Google引擎”。

第一，實(shí)時(shí)全局感知能力，給城市裝上全天候“天眼”。

MogoMind依托全域覆蓋的通感算一體化設(shè)備，全天候、不間斷捕捉車輛行駛軌跡、速度變化、交通流量、行人動(dòng)態(tài)等海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，并經(jīng)數(shù)據(jù)融合算法快速整合處理。

說白了，好比在復(fù)雜的城市路口裝上通感算一體化設(shè)備，像一個(gè)敬業(yè)的哨兵，精準(zhǔn)獲取各個(gè)方向車輛、行人信息。

掃描只是第一步，AI不僅會(huì)看，更會(huì)思考。這就要說到MogoMind的物理信息認(rèn)知理解能力了，不僅能識(shí)別路面狀況、交通標(biāo)識(shí)、障礙物狀態(tài)，還將復(fù)雜交通環(huán)境信息轉(zhuǎn)化為智能決策建議。

比如，前方真施工了，它馬上就能算出最優(yōu)的繞行方案，這理解力絕了，我猜每個(gè)有駕照的朋友都想要一個(gè)這樣的神器！

第三招，通行能力實(shí)時(shí)推理計(jì)算能力，開掘AI版的“最強(qiáng)大腦”，化身治堵小能手。

它的預(yù)測不是瞎猜，而是通過交通流預(yù)測模型和通行能力評(píng)估算法，綜合考量交通流量、車輛類型、道路幾何特征、信號(hào)燈配時(shí)等因素，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測未來交通流量變化趨勢。

也就是說，能預(yù)判一條路幾分鐘后會(huì)堵成啥樣，用AI算得明明白白，讓你告別早晚高峰的噩夢。

接下來是第四招，實(shí)時(shí)導(dǎo)航“活”外掛：進(jìn)行最優(yōu)路徑實(shí)時(shí)自主規(guī)劃，根據(jù)實(shí)時(shí)路況動(dòng)態(tài)幫你調(diào)整路線。

比如你著急趕飛機(jī)，MogoMind能實(shí)時(shí)看著整條路上的車流動(dòng)靜，哪段紅了、哪段綠了，立刻給你切換最快路線，跟開了導(dǎo)航外掛似的，出行更為暢通。

第五招，交通環(huán)境實(shí)時(shí)數(shù)字孿生能力。這名字聽著就高級(jí)，翻譯成人話就是，給MogoMind一條路，它在數(shù)字世界里能給你造個(gè)一模一樣的出來，還能實(shí)時(shí)模擬上面的車來車往。

這意味著什么？城市規(guī)劃新路或者改路之前，直接在這個(gè)數(shù)字世界里跑一遍試試效果，省錢省力又靠譜。

最后，安全大過天，MogoMind的第六招，是道路風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)警“雷達(dá)”。如暴雨天路邊積水，AI能把潛在風(fēng)險(xiǎn)早早揪出來，給你發(fā)警報(bào)，提前避險(xiǎn)，主打安心。

那么，在現(xiàn)實(shí)世界，MogoMind都能擔(dān)任哪些角色？從個(gè)體到企業(yè)，又能如何開掘MogoMind戰(zhàn)力、為我所用？

二、從AI副駕到高階智駕加速器：

MogoMind在現(xiàn)實(shí)世界玩“角色扮演”

在我們看來，MogoMind絕非封閉的“黑匣子”，其本質(zhì)是一個(gè)開放的平臺(tái)，具備強(qiáng)大的兼容性。

它能夠無縫接入來自不同廠商、不同類型的傳感器、車載終端、交通管理軟件系統(tǒng)等異構(gòu)設(shè)備與系統(tǒng)。同時(shí)，MogoMind提供標(biāo)準(zhǔn)化接口，方便車企接入平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行功能適配與應(yīng)用開發(fā)。

這也讓它能擔(dān)任多種角色，如同一塊磚，哪里需要往哪里搬。政府部門、交管部門、車企都能在MogoMind找到適合自身需求的應(yīng)用場景，實(shí)現(xiàn)資源共享。

首先，它能擔(dān)任車輛行駛的“全能助手”，保障我們安全高效出行。

如上文提到的諸多出行場景，它讓駕駛員提前知曉視線之外的風(fēng)險(xiǎn)；動(dòng)態(tài)規(guī)劃最優(yōu)路線，讓導(dǎo)航“活”起來，主動(dòng)避開擁堵，并實(shí)時(shí)感知盲區(qū)風(fēng)險(xiǎn)，在復(fù)雜道路提供更精準(zhǔn)的輔助駕駛決策信息……

總得來說，相當(dāng)于為用戶配備了全天候、全知視角的AI副駕，在你耳邊嘀嘀咕咕，出謀劃策。

不止于此，對B端來說，MogoMind也是高階智駕的加速器。

對于尋求突破的自動(dòng)駕駛行業(yè)，MogoMind提供了跨越發(fā)展瓶頸的關(guān)鍵支撐，通過多源數(shù)據(jù)融合和長尾場景持續(xù)學(xué)習(xí)，反哺自動(dòng)駕駛模型訓(xùn)練，提升自動(dòng)駕駛技術(shù)安全性與可靠性，目前，MogoMind已經(jīng)推動(dòng)多款L4級(jí)前裝量產(chǎn)自動(dòng)駕駛車輛在多場景應(yīng)用。

可以說，B端C端兩開花，個(gè)人企業(yè)都能用，格局一整個(gè)打開。

更關(guān)鍵的是，實(shí)時(shí)性、全域性特征，讓其成為城市建設(shè)的重要參與者，讓交通治理開掛。

三、實(shí)時(shí)性、全域性：

AI讓交通治理開啟上帝視角

相比傳統(tǒng)交通治理手段，AI的賦能帶來了很多“爽感時(shí)刻”。

首先，是實(shí)時(shí)性next level。我們的生活永遠(yuǎn)是進(jìn)行時(shí)態(tài)，交通也是，這就要求讓數(shù)據(jù)像新鮮血液一樣實(shí)時(shí)泵送、AI實(shí)時(shí)決策。因此，對于面向物理世界的AI大模型來說，實(shí)時(shí)性是生命線與核心競爭力。

試想道路突發(fā)事故，傳統(tǒng)系統(tǒng)可能數(shù)分鐘后才能收到報(bào)告并開始響應(yīng)，而“厘米級(jí)感知、毫秒級(jí)響應(yīng)”的MogoMind可在數(shù)秒內(nèi)實(shí)現(xiàn)交通事件的超視距實(shí)時(shí)感知，迅速計(jì)算出受影響的路段范圍，實(shí)時(shí)規(guī)劃最優(yōu)路徑，并將預(yù)警信息推送至周邊車輛和交通管理部門。

這種將數(shù)據(jù)采集、融合、分析、決策凝練于剎那之間的閉環(huán)，將二次風(fēng)險(xiǎn)扼殺在萌芽狀態(tài)，最大程度減少事件造成的擁堵和損失。

其次，交通是牽一發(fā)而動(dòng)全身的場域，車與車之間不是孤立的，這就要求大模型也跟進(jìn)，打造覆蓋全城毛細(xì)血管的神經(jīng)網(wǎng)。

MogoMind構(gòu)建的，正是覆蓋城市每一條街巷、每一個(gè)角落的實(shí)時(shí)感知網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)交通管理的“無死角”覆蓋。

它能夠全面采集各類交通數(shù)據(jù)，并將其納入統(tǒng)一的交通態(tài)勢感知及融合分析體系，從根本上打破了“數(shù)據(jù)孤島”和區(qū)域割裂的藩籬。

無論是宏觀上平衡全城不同區(qū)域的交通負(fù)荷、調(diào)度跨區(qū)資源，還是微觀上精準(zhǔn)優(yōu)化某個(gè)具體路口的信號(hào)配時(shí)、公交站臺(tái)設(shè)置，都能基于統(tǒng)一的、完整的、實(shí)時(shí)的全域數(shù)據(jù)圖譜做出科學(xué)決策，讓城市交通管理從局部最優(yōu)邁向全局協(xié)同優(yōu)化。

目前，在我國10個(gè)省市的落地驗(yàn)證中，MogoMind展現(xiàn)出靈活性和普適性。

蘑菇車聯(lián)的MogoMind大模型此前已在北京、上海、沈陽等城市落地驗(yàn)證和實(shí)地部署，獲得社會(huì)各界高度評(píng)價(jià)。

在湖南衡陽，打造首個(gè)城市級(jí)AI網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目，完成38公里主干道路的智能網(wǎng)聯(lián)化升級(jí)，實(shí)現(xiàn)近300臺(tái)智能網(wǎng)聯(lián)汽車實(shí)際運(yùn)行等。

在浙江桐鄉(xiāng)，于車流量很大的烏鎮(zhèn)大道與二環(huán)北路交叉口，建成首個(gè)全息實(shí)時(shí)數(shù)字孿生路口，通過部署“通感算”AI數(shù)字道路基站（MOGO AI Station）和路側(cè)系統(tǒng)（MRS），實(shí)現(xiàn)路口300米范圍內(nèi)所有交通參與者動(dòng)態(tài)信息全天候、不間斷、無死角獲取，實(shí)時(shí)構(gòu)建數(shù)字孿生系統(tǒng)……

可以看到，MogoMind絕非停留在實(shí)驗(yàn)室的技術(shù)玩具，其作為物理世界“搜索引擎”和“認(rèn)知基座”的價(jià)值，已經(jīng)清晰地體現(xiàn)在全國多座城市的道路上和運(yùn)行系統(tǒng)里。

在未來的自動(dòng)駕駛時(shí)代，這更是“剛需性存在”。

四、寫在最后：

數(shù)智時(shí)代，MogoMind有望成為智能交通基座

馬斯克早在2022年就預(yù)言，“自動(dòng)駕駛技術(shù)普及初期，會(huì)加劇交通擁堵。”這并不是危言聳聽，2019年，英國倫敦帝國理工學(xué)院Scott Le Vine研究小組曾在4座城市16組不同的路況中，進(jìn)行了自動(dòng)駕駛影響交通擁堵的實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)馬斯克的預(yù)言。

這背后的邏輯是，現(xiàn)實(shí)世界瞬息萬變，若缺乏全局協(xié)調(diào)的單體智能決策，即使單個(gè)智能體再聰明，也可能因信息壁壘和行為模式?jīng)_突，AI賦能城市管理，不僅僅是優(yōu)化幾個(gè)“點(diǎn)”那么簡單，而是從系統(tǒng)層面，盤活整個(gè)城市交通網(wǎng)絡(luò)的“一盤棋”。

在過去，很多行業(yè)媒體從業(yè)者更多關(guān)注單個(gè)產(chǎn)品酷不酷炫，體驗(yàn)爽不爽。

但蘑菇車聯(lián)這次搞的MogoMind，讓我們覺得，這已經(jīng)不僅僅是AI工具了，它更像一個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施，一個(gè)讓整個(gè)城市交通“活”起來的基座，告訴我們，未來的交通智能，絕不是單個(gè)車、單個(gè)路口的單打獨(dú)斗，而是一場全局的協(xié)同進(jìn)化。

這讓我想起凱文·凱利所言，當(dāng)虛擬的體驗(yàn)唾手可得時(shí)，真實(shí)世界的體驗(yàn)反而會(huì)因此變得更加稀缺和珍貴。蘑菇車聯(lián)的MogoMind，正是通過技術(shù)加持，讓我們物理世界的體驗(yàn)更加高效、有序、安全。

當(dāng)每個(gè)交通參與者都成為AI網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)，“零事故、零擁堵”的城市交通將不再是科幻小說中的場景。

如今，MogoMind正在書寫這一未來。