【CNMO】3 月 17 日，在英伟达 GTC 大会上，元戎启行 CTO 曹通易展示了一套以 Foundation Model（基座模型）为核心重构的辅助驾驶技术体系。这家中国自动驾驶公司试图用一个大模型，同时解决行业最棘手的两个问题：如何让城市 NOA 真正 " 好用 "，以及如何让用户真正 " 敢用 "。

数据闭环周期缩短至 12 小时

根据中汽协发布的数据显示，2025 年我国城市 NOA 渗透率已超 15%，但用户实际使用意愿远未同步。复杂路况下的可靠性瓶颈，加上传统人工标注的数据迭代模式效率触顶，让体验提升陷入困境。

元戎启行的解法是构建一个 400 亿参数规模的 VLA（视觉 - 语言 - 动作）基座模型。这个模型被设计为同时扮演三个角色：" 驾驶员 " 输出控制信号，" 分析师 " 理解交通场景语义，" 裁判员 " 评估驾驶行为的安全与舒适性。将三种能力统一在同一架构下，意味着系统不再机械执行规则，而是在理解场景的基础上做出判断。 

这种架构带来了效率的质变。得益于模型自身的理解和评估能力，数据不再需要全部人工标注，其数据闭环迭代周期从行业常见的数天缩短至约 12 小时。

计划 2026 年突破百万辆

技术突破之外，元戎启行在 GTC 上也亮出了市场成绩单。2025 年 10 月，其在中国城市 NOA 第三方供应商市场的单月市占率接近 40%。截至目前，搭载其方案的量产车累计交付超 25 万辆，公司计划 2026 年突破百万辆。

这一数据说明，元戎启行的技术路线已进入主流车企供应链，并通过了量产工程的严苛检验。在头部公司比拼单车感知和规控算法的早期阶段之后，竞争正转向以大规模数据和先进 AI 模型为核心的 " 系统工程 " 与 " 效率 " 之争。

值得注意的是，元戎启行将这套基座模型定位为 " 构建下一代辅助驾驶系统的核心基座模型，也是面向物理世界的 AI 基座模型 "。从此看来，Foundation Model 的能力未来有可能迁移至 Robotaxi、具身智能等更广泛使用场景。

在特斯拉、英伟达持续定义汽车 AI 技术范式的背景下，元戎启行用统一基座模型整合多种能力的尝试，正在检验一条差异化的中国路径：让车不仅会开，更会思考、会学习、会自我进化。