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元戎启行周光:智驾同质化竞争到头了,大模型是下一关

智驾同质化竞争已到头,大模型成下一阶段。元戎启行推出400亿参数VLA基座模型,融合驾驶决策、场景理解与行为评判,数据效率提升十倍。2026年目标百万台交付,城市MPCI突破千公里。特斯拉FSD入华是积极信号。行业终局分三类玩家,元戎定位自动驾驶公司做大模型。

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    智驾行业今年最不缺的就是“物理AI”这个词。从2026年初的GTC到北京车展,几乎每家公司都在讲大模型、讲基座模型,但多数公司的产品实际上还跑在小模型上。

    在5月29日的未来汽车先行者大会上,元戎启行CEO周光给出了一句更尖锐的判断:几十公里一次接管和千公里一次接管,是“完全不同的两个物种”。

    这个判断并非空xue来风。元戎2025年在第三方城市NOA赛道跑出了同比2.1倍的增速,10月单月市占率一度触及38%。2026年的目标更是直指百万台交付,城市场景MPCI要突破千公里大关。

    支撑这些目标的,是元戎从小模型全面转向大模型的战略选择。

    周光用了一个内部比喻来解释小模型的瓶颈——“跷跷板效应”。版本A针对上海、武汉做了特调,深圳、广州、北京的表现就变差了;下一版修好了北京,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,信任始终建立不起来。

    过去五年,整个行业从多模块拼接走到端到端,再到小模型合并,技术迭代一直在同一个框架内完成。周光的判断是,这条路已经到顶了:“投入越来越多,提升越来越慢。”

    元戎给出的方案是一个400亿参数的VLA基座模型,把三种能力压进同一个模型:Driver负责驾驶决策,Analyst负责场景理解和数据标注,Critic负责判断驾驶行为的好坏。

    周光特别强调,大模型不是把小模型参数放大十倍那么简单。他举了个例子:一只狗身上染了斑马条纹,小模型看到条纹就判断是斑马,大模型看整体形态,还是判断为狗。

    说白了,小模型靠局部特征做条件反射,大模型靠整体认知做判断。自动驾驶遇到施工改道、异形障碍物、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,传统数据闭环中大量依赖人工的环节都交给了模型完成,数据效率提升了十倍。

    2026年,周光把目标拉到百万台交付和城市MPCI千公里。在城市道路上平均每一千公里才需要一次人工接管,是目前行业主流水平的十倍以上。他认为,到了这个安全水平,用户日常使用频率可以超过50%,订阅制付费才有可能跑通。参照系是特斯拉V14,美国市场月付100美金,已经有50%的用户在使用。

    他对特斯拉FSD入华的态度很明确:“这是一个积极的信号。”特斯拉当年带动了中国的电动化,这次FSD入华会让行业重新认识什么叫安全的自动驾驶。对已经押注大模型的公司来说,这是标准被拉高后重新分配份额的机会;对还在小模型框架里的公司,“会比较麻烦”。

    但千公里MPCI目前还是目标,不是成绩单。元戎的40B基座模型今年3月在GTC上首次公开,北京车展上由前DeepSeek研发负责人、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。周光自己也承认,“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。

    他在采访中给出了一个更具体的行业终局判断:最终赛道上不是“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位置。

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