作為智能世界的關鍵入口，AI+終端正驅動智能汽車等實現形態重構、交互革新與生態重塑。

2025年，國產AI大模型加速上車。將大模型應用于智能駕駛，已是行業普遍選擇。尤其是端到端模式逐步成為智駕主流之后，智能駕駛的技術路徑與成本結構得以重構，智能駕駛駛入新階段。

但業內大多數企業對大模型的應用仍存在兩大瓶頸——一是缺乏實時的物理世界感知能力，二是缺乏全局的AI認知系統。

原因在于，傳統大語言模型（LLM）只能處理靜態文本，無法處理多模態信息流和物理世界實時數據，更無法通過互聯網數據信息預測現實世界。且目前大多數AI系統僅僅是單體智能，無法對整個城市交通效率進行全局優化。

而中國智駕領域的新生力量正以對物理世界的深度理解，賦予大模型AI全局感知、深度認知和實時推理決策能力，重新定義自動駕駛的邊界。

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大模型驅動自動駕駛脫“虛”向“實”

7月26日，全球AI領域規模最大、專業度最高、影響力最強的頂級盛會WAIC正式開幕。本屆大會以“智能時代 同球共濟”為主題，聚焦具身智能與自動駕駛前沿領域，展現了以大模型為代表的新一代通用智能技術對各行業基礎能力的深刻重構。

作為“AI+交通”的典型場景，自動駕駛正迎來技術路線轉向和規?；涞氐年P鍵拐點。從有限視野到全局洞察，車輛對物理世界的完備感知，源自感知AI大模型賦予的“慧眼”。

在AI企業云集的H2展區，中國AI獨角獸蘑菇車聯（MOGOX）與特斯拉緊鄰亮相。WAIC期間，蘑菇車聯正式對外發布了首個物理世界認知模型——MogoMind大模型，成為本屆大會最受關注的人工智能技術應用之一。

近期，英偉達創始人、CEO黃仁勛公開指出，當前，人工智能浪潮已從感知AI、生成式AI進階至推理AI階段，而物理AI將主導下一波浪潮，成為未來關鍵領域?！斑@意味著，AI所有的能力都能夠融入到我們的物理世界——AI需理解基礎物理概念，如摩擦力、慣性和因果關系，才能與人類協同應對現實挑戰。”不久前，OpenAI創始人Sam Altman亮出的一份時間表顯示，到2027年，AI將進入物理世界創造價值。

而蘑菇車聯順應最新的物理AI浪潮，此次發布的MogoMind定位于物理世界的搜索引擎，是首個深度理解物理世界的AI大模型，深度融合了物理世界的動態實時數據，具備全局感知、深度認知和實時推理決策能力。MogoMind支撐實時數字孿生、路側數據上車等關鍵應用，為多類型智能體提供物理世界實時信息的深度理解與規劃決策服務，成為城市和交通高效運行的“AI數字基座”，是理解現實世界的鑰匙與通往現實世界的超級入口。

在一眾科技企業開發的通用大模型與車企自研的行業大模型中，MogoMind憑借卓越的模型性能與出色的應用效果，實現了行業領先，展現出強大的技術優勢與落地能力。

測試數據顯示，MogoMind感知精度與認知準確度均超90%，多模態推理準確率高達88%以上，長尾場景處理綜合準確率達85%，可推演超800種交通場景，有效緩解約30%的交通擁堵現象，將交通管理效率提升約35%。

通過深度整合實時、海量的多模態交通數據，MogoMind能夠從物理世界的復雜數據中抽取意義、從經驗中學習規則、在不同場景中靈活決策，形成對交通環境的全局感知、深度認知和實時推理決策能力，可以為多類型智能體提供實時數字孿生與深度理解服務，推動城市交通從“單點智能”邁向“全局智能”。

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MogoMind開啟城市交通“無延時”時代

AI的終極戰場不在虛擬空間，而在車輪滾滾的街道和川流不息的城市——MogoMind則讓AI從“紙上談兵”走向“實地作戰”。針對模型上車實操中實時性和全域性兩大現實痛點，MogoMind給出了AI與現實場景無縫融合的創新解法。

通過對城市中每一條道路、每一個角落的實時“無死角”覆蓋，MogoMind能夠全面、高精度地采集各類交通數據，并在數據源頭進行初步處理，大幅縮短了數據傳輸與分析時間。

基于上述全方位、立體化的物理世界感知網絡，MogoMind構建起一套多源融合的實時感知系統。

無論是宏觀層面的交通流量調控，還是微觀層面的單個路口優化；無論是交通數據流的實時全局感知，還是道路風險的實時預警提醒，MogoMind都能打破數據孤島與區域限制，基于全域數據快速做出科學決策，使交通管理者能夠實時精準掌握整個城市交通系統的運行全貌，避免因感知滯后導致的應急響應遲緩問題。

當面臨車流潮汐現象、臨時交通管制及各類交通事件時，MogoMind能從全局視角進行分析與預測，為管理者科學決策提供重要支撐。

比如，當城市舉辦大型活動時，MogoMind可提前整合活動場地周邊及全市的交通數據，預測人流車流變化，不僅優化活動區域的交通組織，還能同步調整全市道路的信號燈配時、公交線路規劃，實現交通資源的全局動態調配。

當道路突發交通事件時，MogoMind可在數秒內實現交通事件的超視距實時感知，迅速計算出受影響的路段范圍，實時規劃最優路徑，并將預警信息推送至周邊車輛和交通管理部門，最大程度減少事件造成的擁堵和后續風險，真正做到 “厘米級感知、毫秒級響應”。

MogoMind以實時動態數據為基礎，將分散的交通數據信息進行深度融合與關聯分析，形成涵蓋交通流、道路設施、出行需求等要素的全局認知模型。

這使MogoMind具備了交通數據流實時全局感知、物理信息實時認知理解、通行能力實時推理計算、最優路徑實時自主規劃、交通環境實時數字孿生、道路風險實時預警提醒等六大關鍵能力。

例如，MogoMind此前已在浙江桐鄉實地部署，與當地政府深度合作，建成了首個全息實時數字孿生路口，并正式投入運行，實現路側數據上車應用。該路口位于烏鎮大道與二環北路交叉口，車流量大、多車型和人流混雜。蘑菇車聯通過部署“通感算”AI數字道路基站（MOGO AI Station）和路側系統（MRS），實現路口300米范圍內所有交通參與者動態信息全天候、不間斷、無死角獲取，實時構建數字孿生系統。

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以開放平臺引領智慧交通協同進化

先進的交通系統，不是單點技術炫技或簡單的堆砌設備，而是全局協同進化，讓每個參與者都從中獲益。

MogoMind具備強大的兼容性和可擴展性。作為一個開放的物理世界AI大模型，MogoMind可無縫接入來自不同廠商、不同類型的交通設備與系統，包括道路傳感器、車載終端、交通管理軟件等，實現多源數據的統一管理和協同處理。同時，MogoMind提供多種接入方案，方便車企接入平臺數據進行功能適配與應用開發。

除了車企，政府部門、交管部門、也能在MogoMind找到適合自身需求的應用場景，實現資源共享、優勢互補，推動AI與交通生態的融合發展。

在出行服務場景中，MogoMind是車輛行駛的“AI全能副駕”，提供物理世界實時信息深度理解與規劃決策服務，超視距路況提醒、最優路線動態規劃、盲區風險實時感知等能力提升駕駛安全與出行效率。如在長途駕駛中，提前告知前方路況變化。

在交通管理場景中，MogoMind能夠擔當城市交通“決策中樞”，助力交通管理者掌握城市交通運行全貌，基于實時動態數據融合分析，在宏觀交通流量調控、微觀路口優化、突發事件應急處理等方面做出科學決策，實現城市交通管理整體協同優化。例如，在重大活動期間，合理調配交通資源，保障交通順暢。

在自動駕駛場景中，MogoMind更成為高階智駕的“隱形基座”，通過多源數據融合和長尾場景持續學習，反哺自動駕駛模型訓練，提升自動駕駛技術安全性與可靠性。推動多款L4級前裝量產自動駕駛車輛（RoboBus、RoboSweeper 和 RoboTaxi）在多場景應用。以RoboBus為例，其搭載端到端“MogoAutoPilot + MogoMind”系統，已在全國 10 個省份成功運營，安全行駛里程突破200萬公里，服務乘客超20萬人次。

除了桐鄉，蘑菇車聯的MogoMind大模型此前還在北京、上海、沈陽、長春、鄂爾多斯、南京、無錫、武漢、廣州等多個城市完成落地驗證和實地部署，收獲地方政府和業界的高度評價。

在AI技術加速演進的當下，AI大腦正成為推動各行各業智能化轉型的核心引擎，幫助企業跳過重復造輪子的大模型研發階段，快速切入場景化應用，構建“算法—數據—場景”深度融合驅動的智能產業新生態。而在MogoMind的助力下，“零事故、零擁堵”的未來城市交通圖景也正加速到來。