深度 | 物理 AI 这件事，周光已通过智驾入局十年

文：于悦

北京车展的发布会现场，元戎启行的节奏和大多数公司不太一样。

当不少企业把重点放在订单、城市覆盖和落地进展上时，CEO周光选择从2016年讲起。那一年，他刚从学校毕业。一次身边人因交通事故受伤的经历，让他第一次认真去想：AI是否能减少这样的事情发生。

在一个强调「当下结果」的行业里，这样的开场并不常见。

一个企业家开始回溯初心，要么是想换点舆论场的名声，要么就是正在走一条难的路，需要从原点借一点力量。周光大概率是后者。

周光后来在采访间说起初心，语气很平淡：「我和阮翀（元戎启行首席科学家）都是物质要求极低的人，一个月几千块就能过活。」他说，自己早就可以把公司卖掉，去过那种「逍遥」的日子。

但他没有，这位长期习惯地铁+单车出行，四季穿着公司的「工装」的CEO，依旧保持着当初上路的热情。

「我们真正感兴趣的，还是怎么把这件事做成。」

他现在要做的，不是多拿几个车型定点——他要做基座模型。用一套统一的架构，把驾驶决策、场景理解、行为评估全部装进去。这件事如果能做成，元戎就不再是一家智驾供应商，而是物理世界的AI基础设施。

这不是一条容易的路，难到他需要去找最顶尖的AI人才来挑大梁。

请来阮翀，只为发动一场「基」因改造

这场发布会的核心，是随后登场的阮翀。

这位曾在DeepSeek从事多模态研究的技术负责人，如今以元戎首席科学家的身份亮相，带来的关键词是「基座模型」，这和之前的技术方案不是一个量级的东西。

过去的端到端也好、VLA也好，本质还是围绕驾驶场景做的专用系统。基座模型要的是通用性——同一套架构，开车能用，配送机器人能用，以后人形机器人也能用。

不过，行业对于「基座模型是否适用于自动驾驶」仍存在分歧。

一部分观点认为，物理世界的数据密度、实时性和安全约束，与互联网领域的大模型并不完全相同。

这需要大规模预训练、多模态对齐、高效推理压缩。阮翀在DeepSeek积累的，恰恰就是这些。DeepSeek用极低的成本训出了世界级的大语言模型，阮翀在里面负责的是多模态方向。他把语言模型那套工艺带到了自动驾驶领域。

在发布会上，阮翀公布了一个关键数字：基座模型体系下，数据闭环的迭代周期从过去的约5天，压缩到了约12小时。

12小时什么概念？

以前模型在路上出了个问题，从采集数据、标注、训练到验证再部署，要跑将近一周。现在睡一觉起来，新模型已经在车上跑了。

这种效率跃迁背后的技术栈重构，才是周光找阮翀真正想做的事——不是让车开得更好一点，而是让整套系统学会自我进化。

每一次选择，都是「反共识」生存

如果把时间线拉长来看，元戎过去几次关键技术选择，往往发生在行业趋势尚未完全明确的时候：

比如从行业最早推动多传感器前融合方案；

到高精地图主流时期率先探索“无图”方案；

到国内首批将端到端模型成功上车；

再到国内首批VLA（视觉-语言-动作）模型量产落地；

这些方向中，有的已经逐渐成为行业共识，有的仍在演进过程中。

整体来看，元戎的特点更接近于「提前布局」，而不是在趋势明确之后跟进。

这种策略的优势在于，一旦方向成立，能够较早建立技术积累；相应地，也意味着需要在不确定性更高的阶段做出判断。

相比技术上的前置布局，元戎在商业策略上显得相对克制。

在行业普遍扩大项目数量、争取更多车型定点的阶段，元戎更倾向于聚焦少数合作伙伴，并优先投入到潜在销量更高的车型上。

周光的逻辑很直接：如果合作的车型只能卖一两百台，没有意义。「我们需要的是数据，所以我期待有更多的爆款车。」

元戎选了长城、吉利、零跑等少数几家车企深度绑定，专做爆款车型。

2025年10月，元戎在第三方城区NOA市场的单月份额接近40%，全年累计交付突破20万套。到2026年北京车展前，这个数字超过了30万辆。

过去一年，搭载元戎系统的车辆累计真实道路里程超13亿公里，陪伴用户驾驶4480万小时。

这些数字的意义不在于规模本身。关键在于，每一台车都在回传高质量数据，而这些数据喂养的模型，又让下一版系统更接近人类驾驶员的直觉。

「不要一味追求规模」，周光2025年接受采访时说过，「能抓住机会一定是你的AI能力足够好，而不是你的规模足够大」。

这种克制在行业狂飙的时代显得不太合群。但也正是这种克制，让元戎避开了很多供应商正在经历的困境——项目接了一堆，资源撒得稀碎，体验做不上去，最终变成疲于奔命的施工队。

物理 AI 这件事，他想了十年

回到北京车展那场发布会。

周光在演讲最后说了一句话：「我希望元戎未来能成为物理世界AI的基础设施。就像今天我们提到电信运营商，它意味着手机信号，我希望有一天提到元戎，大家想到的是物理AI的基础能力。」

这个表述不是临时起意。2025年3月英伟达GTC上，他就提出了RoadAGI的概念——一套能在汽车、摩托车、配送机器人之间通用的移动智能系统。

有些看似超前，其实是他一贯「倒推」的思考方式——先想清楚终局，再决定现在该做什么。

他说，基座模型把这条路跑通了。

2016年那个想用AI救人的念头，2020年那个在试驾车上决心「搞无图」的瞬间，2023年在白板上画出单一模型架构时的「豁然开朗」，以及2026年让阮翀站上北京车展的舞台——这些节点串在一起，其实是一条很清晰的路径。

或许在周光眼里，这从来不是一条最难的路，而是他认定「必须这么走」的路，就像他说的：「元戎是行业里少数做技术判断的公司。」

十年时间，他和元戎始终在做同一件事——把自动驾驶变成通往更大未来的起点。

十年前他想用AI救人，如今他想用AI改变物理世界的运行方式。这条路更长，但他从来没选过别的。