7 月 30 日，太平洋汽车获悉，元戎启行于今年 5 月在深圳总部内部成立 Superfluid Lab（超流体实验室），由前 DeepSeek 多模态核心研究员、Janus-Pro 核心贡献者阮翀预计带队。在今年北京车展，阮翀以元戎启行首席科学家的身份首次公开亮相。

据了解，Superfluid Lab 主攻 VLA（视觉 - 语言 - 动作）模型、世界模型与多模态理解，目标是训练 " 面向物理世界的通用基础模型 "。

同日，元戎启行官方渠道放出与 Superfluid Lab 团队的内部对谈切片，把这家实验室的方法论、组织观与长期信仰摊开在公众面前——一家智驾公司如何用 " 反 KPI" 的科研组织方式，去啃物理智能最底层的硬骨头。

"Superfluid" 取自物理学中摩擦力趋近于零的奇异状态。实验室负责人阮翀在内部对谈中给出两层释义：组织层面，信息零阻力流动、协作零内耗；更深层，进入物理世界的智能同样需要一种 " 零摩擦 " 的底层架构——模型与数据之间、视觉与行动之间、模拟与真实之间，存在大量未被系统性定义的断裂带，Superfluid Lab 存在的理由就是去定义它、解决它。

因此，这个实验室独立于元戎常规研发部门，不过度强调职级与工作边界，每位研究者都围绕同一个基座模型展开协作，并共同对最终模型能力负责。" 实验室的形态，就是第一个研究课题。" 团队在对话中如此定位。

被问及为何不选更轻、更快的模仿学习路线时，阮翀的原话是：" 很难讲哪些任务只有基座模型能做、别的技术手段完全做不到。模仿学习可能也可以。但基座模型的方法，可以做得更好。"

阮翀更愿意把基座模型形容为信仰：" 不要把基座模型理解成是一种技术手段，它更像是一份信仰。对基座模型的研究，本质上是执着地挑战智能上限。能够解决越来越复杂的问题，就是这类研究最本质的价值——而不是为了解决某个具体的社会问题才去做它。"

阮翀直言，如果你相信物理智能需要一种更底层的解法，基座模型就是绕不开的路。" 快的东西，往往也很快被替代。慢的东西，一旦建成，会成为很多快的东西的底座。"

为什么拿智驾当试金石，而不是机器人或具身？

对于这个问题，Superfluid Lab 的逻辑是，驾驶是不间断地感知、预测、决策、执行，没有容错；车的底层控制可以认为近乎完美，研究员只需解决 " 理解 " 问题—— " 对于研究员来说，能够直观地看到工作成果是很幸运的 "。在这里证明有效的模型，才值得迁移到机器人、通用物理场景中去。

事实上，元戎在辅助驾驶上积累的真实数据、工程能力和开放道路场景，是 Superfluid Lab 最直接的验证场。

对于当下大火的物理 AI，该负责人认为，短期看，物理 AI 的竞争是模型之争、产品之争。长期看，是基础能力之争。

据悉，Superfluid Lab 目前正在招聘相关人才。当被问及 " 如何向潜在候选人描述你的终极愿景，来吸引他们加入？" 时，阮翀笑言：" 真的搞研究的人，不讲究那么多其他的东西。更在乎的还是宽松的工作环境，和充足的算力 "。