放弃小模型，元《戎启》<行用>物理AI【打另】外一场仗,后院露营无悔的第一季：后院露营体验记录

2026 年 4 月 25 日，北京车展上，元戎启行的展台没有铺满华丽的灯带，也没有请流量明星站台。但当 CEO 周光说出 " 一千公里 MPCI" 这个目标时，台下少数听懂的人知道，这家公司正在做一件行业里只有特斯拉敢公开承诺的事。

MPCI（Miles Per Critical Intervention），每千英里关键接管次数。这是衡量自动驾驶系统 " 真安全 " 的硬指标，不是那种靠 "L2+"" 城市 NOA 开城数 " 包装出来的营销话术。

更值得注意的，不是这个数字本身，而是元戎启行打算怎么够到它。

就在发布会前几个月，DeepSeek 核心研究员阮翀加入元戎启行，担任首席科学家。这件事在 AI 圈内引发的震动，远比在汽车圈大。阮翀没去大厂，也没留在纯数字世界的大模型战场，而是选择了一家中国自动驾驶公司。

为什么？

周光的回答很直白：" 做大模型、多模态自动驾驶，就不应该是传统智驾的路子。"

这句话的分量，需要放在 2026 年这个时间节点来理解。

旧范式的死胡同

过去十年，自动驾驶行业走了一条 " 小模型堆叠 " 的路。感知用一个模型，预测用一个，规划用一个，控制用一个。每个模型针对一个子任务训练，然后拼在一起。这套架构的巅峰，就是 " 模块化端到端 "。

问题在哪？

阮翀在沟通中说得很清楚：" 如果跟大模型公司比，这个行业确实还是差一点。以前你把一个工作交给其他人做，非常放心；现在需要非常频繁地检查结果、检查整个过程。"

翻译一下：小模型体系下，每个模块的误差会累积，系统复杂度随模块数指数级增长。你想让车在 99% 的场景下表现好，靠堆人、堆规则、堆数据标注，勉强能做到。但要从 99% 到 99.99%，每提升 0.01%，成本不是线性增长，而是指数级爆炸。

周光的判断更尖锐：" 小模型的天花板就在这儿。今天弄得好一点、差一点有那么重要吗？你会发现不管怎么做，不可能做到十倍的好。"

这不是技术路线之争，这是数学上的瓶颈。小模型的数据表征能力有限，泛化能力有限，长尾场景覆盖能力有限。你今天花一个亿解决了一个 corner case（极端案例），明天还有一万个 corner case 在等你。

而大模型走的是另一条路：不针对每个子任务单独建模，而是用一个巨大的基座模型，同时学习感知、预测、规划、控制。模型参数够大、数据够多，它自己就能 " 涌现 " 出对物理世界的理解。

换道时刻

过去，行业里嚷嚷 " 大模型自动驾驶 " 的公司不少，但真正落地的几乎没有。原因很简单，多模态大模型本身还没成熟。2024 年之前的视频生成模型，连物理规则都搞不清楚。

转折点出现在 2026 年初。Gemini 的突破让多模态模型对物理世界的理解能力提升了一个数量级。周光的原话是：" 今天的能力跟 2024 年、2025 年相比，完全不是一个层级。"

这意味着，大模型终于可以 " 看懂 " 世界了。不只是识别图像里的物体，而是理解物体之间的空间关系、运动趋势、因果链条。

阿里云智能集团 AI 汽车行业解决方案总经理霍健在元戎发布会 AI Talk 的圆桌对话上举了个例子：去年 10 月，特斯拉的系统在雨天能提前 5 秒预判前车可能打滑、撞护栏、弹回本车道，然后提前减速。这不是靠规则写的，是模型自己学会的因果推理。

这种能力，小模型做不到。不是 " 很难做到 "，是 " 原理上做不到 "。

所以，2026 年突然有一批顶级多模态人才从互联网大厂往自动驾驶行业跳。不是因为他们突然对造车感兴趣了，是因为他们看到了一个确定性趋势：大模型在数字世界的红利正在收窄，而物理世界是下一个巨大的、尚未被开垦的数据金矿。

而汽车，是目前唯一能提供海量 " 带动作数据 " 的物理场景。一台车每天在路上跑，视觉数据、雷达数据、方向盘转角、刹车油门开度，这些数据天然带标签，天然连续，天然覆盖长尾。在文本世界耗尽人类知识之后，物理世界的数据是下一个 Scale（规模化扩展）的起点。

香港科技大学计算机系助理教授‌徐英豪的判断很清晰：" 从我的角度看，终局不是单一的 VLA 或世界模型架构，一定是多模态共生。"

阮翀在发布会演讲中，进一步拆解了这套大模型体系的实际运作方式。

他把基座模型的能力拆成了三个角色。第一个是 Driver 模型，负责开车——接受传感器输入，输出方向盘、刹车、油门的控制指令。第二个是 Analyst 模型，把语言模态接入进来：有了传感器输入和驾驶动作，它可以分析模型为什么要这么开。比如开到路口时，它会告诉你前面有盲区、可能有行人突然出来，需要减速。这就给了模型可解释性，让你知道它为什么这么做，同时也负责数据标注。第三个是 Critic 模型，用来学习负向数据。小模型时代大家只用正向数据——告诉模型什么行为是好的，让它去拟合。但很多不好的行为，比如闯红灯、抢路权，也应该告诉模型。Critic 模型专门处理这些，让模型知道什么不该做。

三个模型跑在同一套基座模型上。这是关键。

过去小模型时代，每个任务单独训练一个模型，迭代一版可能需要 100 多个小时。阮翀说，现在可以用大模型把迭代周期压缩到 12 个小时，加速近十倍。

怎么做到的？用大模型做数据表征，提前分析所有数据的场景分布，知道模型在什么场景下缺什么数据，然后做针对性的采样或定向收集，把迭代过程前置。以前只能先训练一个模型、再看模型好不好，才能反过来判断数据质量，训练周期很长；现在通过 Foundation Model（基座模型）可以短周期内完成评估。以前训好模型后必须部署到车上、出去开一圈才知道好坏，耗费人力物力；现在可以在云端虚拟环境里运行驾驶模型，就知道它开得怎么样。

这些不光是算法优化，也是研发流程的底层重构。

当然，一个现实问题随之而来：这么大参数的模型，车端芯片跑得动吗？

阮翀提到了两种方法。第一，蒸馏。用大模型教一个小模型，能力远强于从头训练一个小模型。第二，相信时间的力量。硬件每年都在翻倍，模型大小不会是问题。他补了一句自己的经历：" 我以前 2017 年做的时候，在手机上跑 50 兆的模型，当时已经觉得非常大了；现在大家会在手机上跑 1G、2G 的模型做 APP。对计算机行业来说，最大的教训就是没有新鲜事：所有在 PC 时代、个人编码时代发生过的事情，都会在手机上再发生一遍；手机上发生的事情，又会在物理世界上再发生一遍。"

这段话有两层意思。短期看，蒸馏可以让大模型的能力 " 浓缩 " 到现有芯片上，性能虽有衰减但起点远高于小模型。长期看，芯片算力的演进曲线不会停，现在觉得大的模型，三年后可能只是标配。元戎赌的不是今天的硬件，而是这条曲线本身。

元戎的 " 非共识 "

如果说技术趋势是显性的，那么元戎启行真正的优势，是一些 " 非共识 " 的东西。

在和媒体沟通时，阮翀被问到 " 大模型跟物理世界空间交互的难点怎么解决 " 时，他直接说：" 与其说是一个技术问题，我更觉得它是一个信仰问题。"

什么意思？你无法用数学证明大模型一定能达到人类驾驶水平。但你相信当一个系统的复杂度达到一定程度，智能行为就会涌现。如果你不信，你就不会 All in；如果你半信半疑，你就会在小模型上修修补补，不敢真正烧掉旧地图。

元戎启行不仅是信，而且信得很早。周光提到，他们在 2024 年下半年就开始做 VLA 模型，当时 OpenAI o1 模型刚出来。"VLA" 这个词，在行业内还没几个人提。今天大家开始喊 " 物理 AI"，元戎一年半之前就在内部讨论了。

这不是事后诸葛亮。回顾元戎的历史，最早做前融合，第一个在中国实现无图、端到端。这些选择在当时看来都是 " 非主流 "，毕竟无图方案在 2023 年之前被认为是 " 不可能量产 " 的。但事后证明，元戎踩对了每一个技术拐点。

再看人才的组织方式。对于为何加入元戎，阮翀的回答是：" 最打动我的是跟元戎几个合伙人聊天，感觉很好，大家可以像朋友一样相处。"

听起来很虚？但仔细看元戎的组织理念，会发现这不是客套。阮翀在演讲中专门讲了一个观点：最好的项目组织方式是 " 轻微不足的人手，加上相对充足的 token"。人手不够，你才会去想什么才是真正重要的事；token 充足，你可以用 AI 补足初级工作。

这是典型的 AI-native 组织观。公司不是人的集合，而是人和 Skill 的集合。流程可以从 TXT 变成可执行的 skill，不用再靠人去执行规章。

此外，周光还反复强调：" 智驾就是以绝对安全为导向的。" 他做自动驾驶的初衷，是因为小时候目睹过交通事故，想 " 救人救命 "。这些话在发布会上说，听起来像是公关稿。但在和媒体沟通时，他被反复追问商业、竞争、市场占有率时，每次都会绕回到同一个主题：安全。

他把安全的权重定义为 "90 分以上 "，剩下体验、舒适性、交互加起来 10 分。这个分配比例，在行业里是罕见的。

更具体地说，元戎今年目标做到 1000 公里 MPCI。这个指标不是他们自己编的，特斯拉已经实现了。阮翀的原话：" 这不是一个编出来的口号或者目标，它是一个已经实现的东西。"

别人做到了，你也要做到。这种对标，不是对参数，而是对安全标准。

行业的分化时刻

2026 年，中国智驾行业正在发生一场静默的分化。

一类公司走 " 性价比路线 "：用小模型，做蒸馏、做量化，在低算力平台上跑通基础功能，用低价占据市场份额。这条路在商业上立得住，短期内能出货、能回款。

另一类公司走 "Scaling 路线 "：模型越做越大，算力越用越多，追求的是上限。不是 " 今天能不能开 "，而是 " 明年能不能开得比特斯拉好 "。

周光的判断是：" 真正实现跟车相关的，真正做到一千公里、一万公里的安全，不可能靠传统模式实现。"

这不是鄙视性价比路线，而是一个事实判断：小模型的安全天花板很低。今天做到 50 公里 MPCI，明天想做到 100 公里，靠修修补补还能撑一下。但从 100 到 1000，不是线性努力能解决的问题，是范式问题。

周光观察说，" 今年年初多模态取得突破，我认为城市 NOA 会快速演进到 Robotaxi 阶段。研究范式已经发生变化，不再靠运营或高精地图，而是靠基础认知。"

这是关键。过去 Robotaxi 的瓶颈在 " 先验信息 " 比如高精地图、路测规则、远程接管。Waymo 在一个城市跑几年才能开放一个区域。而大模型路线的逻辑是：模型认知能力足够强，车到任何一个新城市，不需要提前建图，不需要大量路测，直接开。

这不是渐进式改进，这是架构级降维打击。

所以你能看到，元戎启行的打法变化：从早期绑定高端车，到如今与零跑等品牌合作、下沉到十万级市场。这不代表技术降级，恰恰相反。只要大模型足够强，蒸馏到低算力平台不是问题。周光说得很清楚：" 难度不在于蒸馏，而在于让大模型更强。"

这是一个非常重要的商业判断：规模不是技术路线的敌人，而是数据飞轮的燃料。元

场地和邻里：后院不是营地，但问题更集中

后院露营最大的优势是进退自如：冷了能回屋，忘了东西转身就拿。但也因为太方便，反而容易忽略场地细节。草坪看着平整，实际常有微坡，睡垫会一点点往下滑；树下确实凉快，可落叶、滴水、鸟粪都可能在夜里给你“惊喜”。第一次我把帐篷搭得离围栏太近，风一大，围栏共振的声音比风声更烦。后来挪到院子中间，噪音反而小了很多。

另一个绕不开的是邻里和家庭作息。后院毕竟是生活区，声音传得比想象中快：拉链、气泵、孩子跑动的脚步声都会变得格外“清晰”。如果要挂灯串或生明火，更要提前确认物业/小区规则，尽量避开烟味顺风飘向邻居窗户的方向。后院露营不是“越野”，更像把生活节奏调慢一档：安静一点、克制一点，松弛感就更容易出来。

装备取舍：最容易翻车的是地面与保暖

第一季最明确的体会是：后院露营最值得投入的不是帐篷本体，而是“地面系统”和“夜间保暖”。很多人以为院子里温度可控，夜里就不会冷，但地气上来时那种湿冷比想象更明显，尤其是雨后或刚浇过水的草地。睡不着、腰酸背痛，往往不是帐篷差，而是没隔潮、没支撑。

后来我基本固定用“防潮层 + 睡垫 + 适度保暖”的组合：防潮层别省，哪怕只是一张简单地布，也能明显压住湿气；睡垫更关键，太薄会同时被硬度和冷气击穿；被子或睡袋不必追求极限参数，但要给夜间温差留余量。很多“后院就随便睡”的想法，最后都败在凌晨三四点那阵冷上。

为了更直观，我把几种常见组合的体感整理成表：

组合	体感舒适度	适合场景	容易踩坑
地布 + 轻薄瑜伽垫	低	夏夜短睡、躺着看星星	潮、硌、腰累
地布 + 充气睡垫	中高	大多数后院过夜	漏气/噪音、需备修补
地布 + 自充/泡棉睡垫	高	想稳定睡眠、怕冷的人	体积大、收纳占地
无地布直接搭	不建议	仅做白天搭建体验	地钉难、潮气重、帐底磨损

还有一个常被低估的点是夜间照明。灯太亮不仅招虫，也会影响入睡。柔和暖光、低位摆放，必要时配个头灯就够了。后院比营地更容易“光污染”，别把露营搞成庭院照明展示。

天气与虫：越近越容易忽视的细节

第一季遇到过两种典型情况：傍晚突然起风、夜里返潮。因为离屋近，很容易拖到天黑才开始搭帐，结果越搭越急。后来我把“搭建窗口”提前到日落前一小时：先定位帐篷、铺好防潮层，剩下的布置再慢慢来。风大的夜晚地钉必须认真打，草地松软时更要注意角度；拉绳别嫌麻烦，它决定你会不会半夜被风拍醒。

虫的问题也很真实：草地、灌木、灯光，都会把蚊虫往你身边聚。第一季里最有效的并不是猛喷气味很重的驱虫剂，而是减少吸引源：灯光调暗，尽量少开白光；帐门少开合；进帐前抖一抖衣服和裤脚；食物残渣及时收走。还有个常见误区是往帐内喷驱虫剂想“一劳永逸”，结果气味闷在里面更难受。后院露营更适合用物理防护：长袖薄衣、纱网门保持完好，睡前简单冲洗，减少汗味和香味残留。

体验记录：留住露营感，而不是把家搬出去

后院露营的精髓不在于装备越多越好，而在于保留一点“营地节奏”。第一季我也试过把投影、音箱、各种零食都搬出来，热闹是热闹，但收拾到半夜，第二天反而更累。后来我把清单缩到能支撑一晚舒适的必需品：一顿简单的晚餐、能看书的柔光、一个稳定的睡眠系统。第二天起床时，既有露营的清爽，也不会像经历了一次搬家。

还有个小习惯让我觉得很值：早晨不急着拆帐，先在帐前坐十分钟，喝口温水，看院子里光线慢慢变化。你会发现鸟叫、风声、树影其实很有“野”的质感，只是平时被日常遮住了。后院露营最好的结果，是让你更愿意在自己的生活半径里休息，而不是把休息变成一项复杂工程。

夜里如果真的不舒服，回屋并不丢人。后院露营的意义从来不是硬扛，而是在安全可控的范围内，找到自己对“户外过夜”的舒适边界。第一季下来，我最庆幸的是：该认真准备的地方认真了，该放轻松的地方也放过了自己。下一季想做的，只是更从容一点——把“睡得好”放在第一位，把“像露营”放在第二位。

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相关介绍

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更新内容

一、增强图片压缩功能

二、提升数据加载速率

三、支持谜题失败时自动记录错误路径

四、加入了天气系统，雷雨天可能会被闪电击中（请注意避雷）。

五、调整了商店物品的排列顺序。

六、增加缓存管理入口，一键清理更轻松