基座模型：智驾行业的新“分水岭”

作者：钟声

编辑：Mark

出品：红色星际

头图：智能驾驶图片

众所周知，智驾每年一次技术变化。2026年技术变化的方向是基座模型，也是行业要卷的重要方向。

在3月17日英伟达的GTC大会上，元戎亮相了自己的基座模型，打响了卷基座模型的第一枪。和以往的卷不一样，这一次卷基座模型不仅会洗牌头部智驾公司的梯队，更会决定“生死”。

基座模型为什么那么重要呢？因为它解决了困扰智驾的一个重要瓶颈：模型和数据规模太小的问题。

智驾行业喊数据飞轮喊了六七年了，但是业界真实状况是：数据飞轮太小太慢，远没有达到Scaling Law。

业界对数据处理是半人工半自动化的方式，主要依赖规则挖掘、小模型筛选以及人工审核来寻找高价值数据。这种半人工半自动化方式就跟“作坊”一样，数据处理效率太低，所以虽然智驾积累的数据规模很大，但是能用在模型训练上的规模却很小。

受限于数据处理效率低，智驾Scaling Law没有起来，反而长期停留在小模型和小数据阶段。比如端到端，一些智驾公司即使缺乏量产车数据积累，但是通过投入数百辆采集车积累数据，就能把端到端做出来，本质上是小数据训练小模型。

智驾想做到Scaling Law，场景理解能力的涌现，就必须扩大模型和数据规模，这也是2026年智驾最核心的主题。

所以，面对行业瓶颈，元戎提出了40B参数的VLA模型。这个模型不仅具备⾃动驾驶能⼒，同时还具备数据分析和驾驶⾏为评估的能⼒。整个数据闭环的⼯作都可以由基座模型来驱动，对数据筛选和⼈⼯标注的依赖⾮常小。在这个基座模型下，模型规模的提升和数据规模的增⻓将形成⼀个正反馈⻜轮。模型越强，数据挖掘和标注效率越⾼；数据越多，模型能⼒提升也更快。

这可能是智驾走向Scaling Law的正解，智驾跟大语言模型一样，本质上也是一个规模问题，模型规模和数据规模。

好的基座模型解决了模型规模和数据规模问题，也就意味着性能将会迎来爆发性增长。

比如像元戎的基座模型，模型规模×数据规模的效应在性能增长上就能像大语言模型一样“爆”性能，而不是像过去一样，智驾总是通过不断地更新算法技巧来提升局部场景的能力。这意味着未来的技术迭代将会是十倍级的性能增长，跟大语言模型一样是飙升的节奏。

做不好基座模型的头部智驾公司就会陷入麻烦，在技术性能快速增长迭代上跟不上节奏，将面临掉队的风险。这也是智驾行业非常残酷的地方，对于头部智驾公司来说，市场份额和项目量再多，只要技术迭代跟不上，份额和项目都要“吐”出来。

未来头部智驾公司之间的竞争，很可能和大语言模型竞争是一样的，就是由基座模型驱动的性能增长力度，谁的性能增长力度快，谁就是领先其它玩家。

同时，最值得期待的是基座模型能不能推动L3、L4的规模化落地。L3、L4是自动驾驶的下半场，一直停留在小范围的示范运营状态，背后原因也是受制于小模型、小数据。当基座模型能够实现大模型大数据来“爆”性能的时候，L3、L4的大范围铺开将会成为可能。这也意味做好基座模型的公司率先铺开L3、L4。

基座模型改变了智驾的技术门槛，比以前任何技术范式的门槛都要高。

智驾以前的技术范式，无论BEV Transformer还是端到端，都还是停留在算法模型技巧层面，所以当玩家暂时技术落后的时候，也可以靠学习算法模型的技巧来快速追赶。比如端到端，不少玩家就是通过挖人学习到把感知和规控算法做成神经网络，所以能够追上来，即使到了门槛较高的一段式端到端，还是算法技巧层面的，落后的玩家通过学习如何把横纵向控制深度耦合，也能做出低时延的拟人化性能。

这也是为什么以前智驾行业头部玩家们拉不开技术差距的根本原因，先发的玩家把新技术做出来之后，后发的可以通过快速学习算法技巧进行跟进，所以领先的保鲜期只有几个月。

但到了基座模型不再是算法技巧，而是深沟壁垒的技术体系。从数据处理到模型设计以及训练方法，都需要AI的能力，而且后发的玩家想抄作业，就需要数据处理、模型设计、训练方法等整个体系抄完，不是以前简单的抄个算法技巧就能搞定的，投入大、时间周期长，难度非常高。

基座模型可能是头部玩家们真正拉开技术差距的一次分水岭。

同时，做好基座模型的智驾公司，也开始有机会可以向其他物理AI领域延伸。

基座模型的技术架构在物理AI领域具有通用性，比如模型设计以及数据处理的方法，和物理AI其他领域像具身智能都具有通用性，只是在数据类型上有差异。

所以，能做好基座模型的枪口一转就能做具身，而且相比许多具身创业公司，智驾公司具有丰富的工程经验优势。许多具身公司创始团队是学术大牛，没有做过技术工程，而且具身目前还停留在“一小捏数据手搓模型”的阶段，可以说是“新兵蛋子”。

或许，未来我们能看到像元戎这样具备基座模型能力的玩家，不再局限于智驾方案提供商，而是以通用物理AI基座的身份，进入机器人、智能制造、无人系统等更大赛道。

智驾方案提供商，只是元戎通向物理AI的一个起点。