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      獨家專訪元戎啟行周光:一場關于信任、偏見與未來定義的對話

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      獨家專訪元戎啟行周光:一場關于信任、偏見與未來定義的對話

      原創石劼C次元2026年4月17日 18:53上海聽全文





      作者丨石 劼

      責編丨石 劼

      編輯丨王 越

      周光將阮翀這位前DeepSeek研發負責人帶到了物理AI的戰場,試圖用大模型的‘大腦’,去修復小模型永遠修不好的‘蹺蹺板’。這是一場關于信任、偏見與未來定義的對話。”


      一場演講,一次官宣,一個信號。

      2026年4月11日,中國電動汽車百人會高層論壇現場,元戎啟行CEO周光做完主題演講后,臺下掌聲未落,消息已經在行業群里炸開。不是因為他又講了無圖、端到端或者VLA——這些元戎已經講了好幾年。真正讓人意識到“這次不一樣”的,是他官宣的那個人。

      阮翀,前DeepSeek核心團隊成員、多模態技術負責人,正式加盟元戎啟行,出任首席科學家。而他的首次公開演講,將出現在北京車展。

      把技術發布權從CEO手中交給一位大模型公司的科學家,這在整個智駕行業都算頭一遭。外界看到的是一則人事新聞,但周光看到的,是一場范式革命的前夜。

      “他會加入一家Tier 1嗎?不可能。他會加入一家AI公司。”周光對汽車公社說出了這句耐人尋味的話。

      其實,周光的思路和發展模式,已經超越了一家新銳企業的勢能積聚,更應該被視為中國科技的深度探索——誰說中國人只能從1到100做大做強,不能從0到1求新開創?




      將阮翀引入團隊,是周光在元戎啟行和AI前沿能力之間架起一座橋;而周光更大的雄心,是讓元戎啟行代表中國創新企業,在整車行業與AI之間架起一座更雄偉的橋。

      01

      小模型的“蹺蹺板”,大模型的“基座”

      2025年的智駕行業,表面熱鬧,內里焦慮。

      市場規模超過1200億元,量產芯片算力卷到750 TOPS,城區NOA滲透率卻只有15%,用戶黏性徘徊在20%-30%之間。消費者沒有把城市輔助駕駛當成日常工具——這才是最讓從業者睡不著覺的事。

      周光用了一個詞來形容當前的技術困境:“蹺蹺板效應”。同一套系統,早上跑得好,中午可能變差;在上海表現不錯,換一個城市就不行。某個版本優化了某些場景,下個版本可能又退步了。

      “反復修補、不斷迭代,但沒有本質提升。”周光說這話時,語氣并不激烈,但每個字都像釘子一樣砸在桌面上。

      原因指向一個很具體的技術瓶頸:今天量產的小模型智駕,參數量多數在1B以下甚至0.1B以下,運行算力典型在100-200 TOPS。這類模型以卷積為主,只有少量Transformer架構。2024年端到端技術帶來的興奮已經過去,頭部玩家增長放緩,第二梯隊加速追趕——但天花板就在那里。

      “腦容量不夠。”周光打了個比方,“一個數據集翻來覆去地訓,這邊好了那邊差,那邊好了這邊差。不會超過50到100公里接管一次,這個范式就做不動了。”

      那怎么辦?

      元戎的答案是:40B參數的基座模型。

      周光把智駕公司的核心能力拆解為三種角色:Driver(視覺輸入生成駕駛動作)、Analyst(對關鍵場景進行理解和分析)、Critic(從安全與合理性角度評估駕駛行為)。過去行業只訓練Driver——教系統怎么開。基座模型把三種能力統一起來:不僅會開車,還會理解為什么這樣開,并評估是否開得更好。

      “所有輔助駕駛公司的工作都應該沉淀在基座模型里。”周光說,“每一步的信息熵都留在模型中。”

      我看到他在提到“Scaling”(規模化)這個詞時,眼里同時有遺憾和憧憬兩種神色。

      遺憾是現在汽車智能輔助駕駛還多半困在小模型和工程的怪圈里兜兜轉轉,無法真正感知這個世界;憧憬是因為多模態大模型相當于冷兵器到熱兵器時代的“質變飛躍”,真正能將智駕的Scaling落到實處,而汽車作為制造業皇冠參數圖片)上的明珠, “規模化”始終是顛撲不破的真理,只是在多模態大模型之前,大家沒有找到正確的方向。

      這意味著智駕系統從“執行系統”升級為“認知系統”。周光透露,據元戎了解,Waymo和特斯拉已經實現了這一架構。而元戎,是國內第三方供應商里第一個走通這條路的。

      02

      多模態突破,讓大模型公司“降維打擊”

      為什么是現在?為什么不是去年,也不是前年?

      周光的回答很干脆:“2025年多模態領域沒有明顯突破。直到今年年初,隨著Gemini等模型的發布,多模態能力才上了一個大臺階。”

      這是一個被很多人忽略的時間線。2025年元戎推出VLA模型時,大模型本身還不夠成熟。VLA深耕多模態,但多模態的真正突破發生在2026年初。Gemini、Seedance等模型的出現,讓多模態從“技術不確定”變成了“錢的問題”——只要給夠算力和數據,它就能work。

      而多模態的本質,就是預測物理世界下一刻會發生什么。

      “你預測個視頻,它的根本目標是什么?”周光的語氣突然變得直接,“一定是在物理世界里用。”

      這正是大模型公司開始布局自動駕駛的原因。字節跳動多模態負責人周暢親自帶隊殺入自動駕駛,其目標遠不止于尋求短期的商業回報,而是為了驗證物理AI。大模型在純文本領域的突破已經結束,多模態的下一站,必須是物理世界。而汽車,是目前最高階、最復雜的物理AI訓練場。

      “多模態突破之后,行業的焦點便轉向于此,并逐漸達成共識——只有自動駕駛能落地物理AI。”周光說。

      這對傳統智駕公司意味著什么?

      “真正的智駕競爭,不再來自同行,而是來自大模型公司的降維打擊。”

      這不是危言聳聽。大模型公司有算力、有人才、有模型能力,缺的只是物理世界的真實駕駛數據。而元戎有30萬臺量產車、13億公里行駛數據——這是大模型公司拿錢買不到的。

      但元戎也在等待大模型的前沿能力。阮翀就是那座橋。

      在行業看來,字節跳動親自入局自動駕駛,其選擇合作伙伴的邏輯,與傳統的商業考量有著本質區別。

      字節跳動不缺錢,不缺流量,不缺技術人才。它選擇智駕合作伙伴,不會因為誰便宜、誰會搞關系。周光說得很直白:“他要的是理念的match(匹配,相投)。”

      什么是理念的匹配?就是雙方都相信多模態基座模型是物理AI的必經之路,都相信智駕的終局不是功能堆砌而是認知進化,都相信只有大模型范式才能突破小模型的天花板。

      “他們甚至不介意合作伙伴獲得更多的行業聲量。”周光笑了笑,“他們要的就是理念的匹配。”

      這種理念上的契合,比任何商務條款都更難復制。這實際上也傳遞出一個清晰的信號:不差錢的巨頭,正在用它的選擇,為它所認同的技術路線投票。

      而周暢(字節跳動豆包大模型視覺多模態生成方向負責人)和阮翀,本來就是朋友。兩個多模態領域的頂尖技術人,一個在大模型公司,一個在智駕公司,做著同一件事——讓AI理解物理世界。

      03

      不做Tier 1,做AI公司

      “我們是一家AI公司,不是Tier 1。”

      這句話,周光在采訪中反復強調。聽起來像定位宣言,實際上是生存法則。

      Tier 1的邏輯是什么?是滿足客戶短期的、確定性的需求,是卷成本、卷定點數量、卷市場份額。是客戶說“我要這個功能”,你就加班加點做出來。是工程能力強、執行力強、響應速度快。

      但AI公司的邏輯完全不同。AI公司要做的,是相信一個可能三五年后才能驗證的方向,是在技術不確定的時候all in,是用認知而不是工程來建立護城河。

      “你工程能力強,what?你量產到了一定規模,工程體系的優勢會逐漸標準化,真正的護城河在于數據閉環與算法的持續進化。”

      周光甚至透露,“我們的資源將更聚焦于數據與算法這類能夠形成認知差異的環節。”

      這種話,Tier 1說不出來。

      阮翀選擇元戎而不是其他智駕公司,原因也在這里。一個DeepSeek核心團隊成員,不會因為“這家公司工程能力強”就加入。他加入,是因為元戎在做真正的AI——從基座模型到物理AI,從認知升級到范式革命。

      “頂尖的AI人才,他不會因為這個原因加入你。你說你工程能力很強,這不行的。”周光說,“你得對AI有認知,因為他過來推動的事情可能就是反常識的。你要是不能理解,他也發揮不了作用,也很難存活。”

      物理AI的上半場在車,下半場在哪里?

      黃仁勛在2026年CES上重點提到了物理AI,認為它比生成式AI更有遠景價值。周光的判斷更具體:“物理AI的上半場在車,下半場在廚房。”

      車是最高階的訓練場,但不會是終點。一旦基座模型在自動駕駛場景中被充分驗證,它可以遷移到機器人、智能家居、工業自動化等任何需要理解物理世界的場景。

      “那時候可能會跟小米這樣的企業競爭嗎?”筆者問道。

      周光沒有直接回答,“企業就跟生命一樣,應該有新的出來。不應該老是那些站在那里。硅谷就是這樣子,一代一代的企業。”

      從這個角度看,元戎現在做的所有事情——量產、數據、基座模型、人才引進——都是在為那個更宏大的未來鋪路。智駕是第一個戰場,但不會是最后一個。

      “我們量產有個底子,在這個點上該做這個事。水到渠成。”周光說。

      04

      明年,消費者會感覺到不一樣

      采訪最后,我問了一個很現實的問題:大模型和智駕的結合,什么時候能讓B端到C端都切實感受到收益?

      周光想了想:“今年基座模型都會出來,特斯拉年底發。但真正讓消費者有明顯感知,我覺得是明年。”

      “明年,大家會看到比較明顯的提升。”

      這個判斷背后,是一個關鍵的時間窗口。今年多模態突破,今年基座模型上車,今年算力平臺升級——但所有這些技術變量疊加產生質變,需要時間。一旦質變發生,智駕將從“可用”真正走向“愛用”,接管率會從幾十公里一次躍升到幾百公里甚至上千公里一次。



      “小模型它也能做到幾十公里一次接管,但上不去了。(MPI,Average Mileage Per Intervention,平均接管里程)極限就在50到100(公里)之間。要想再上一個數量級,只有上大模型。”

      而元戎,已經在路上了。

      從2023年國內首個不依賴高精地圖的方案,到2024年首個量產端到端模型,到2025年首個VLA模型,再到2026年率先基于基座模型實現范式躍遷——元戎的每次技術躍遷都比行業早一步。

      但這一次,對手不是同行,是時代。

      北京車展上,阮翀將系統分享基座模型的最新技術進展。那將是檢驗元戎這盤棋的關鍵時刻——請來了DeepSeek的人,能不能真正做出DeepSeek級別的突破?

      周光的回答只有一句話:“認知是第一位的。”

      而元戎,從來不缺認知。

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