基座模型成为自动驾驶全新引擎，推动 MPCI 指标迈入千公里级

基座模型已经成为自动驾驶技术迭代的全新核心引擎，元戎启行依靠自研智驾基座模型，完成了技术架构全面升级，直接推动 MPCI 指标向着千公里级别稳步跃迁，彻底打破传统小模型智驾长期存在的能力瓶颈。传统自动驾驶采用分散式小模型架构，感知、预测、规划、决策模块各自独立训练，很容易出现优化失衡的跷跷板效应，系统在不同城市、不同路况下稳定性参差不齐，MPCI 数值长期卡在数百公里区间，很难实现量级突破。而基座模型把驾驶动作输出、场景认知分析、风险行为评估三大能力整合到统一模型架构里，让智驾系统从被动执行的程序，升级为具备自主思考能力的认知智能系统；配合自动化数据闭环体系，模型迭代效率提升近 10 倍，海量量产车积累的真实道路数据持续反哺模型训练，不断拓宽长尾场景的覆盖范围，最终实现 MPCI 指标持续向上突破，向着 1000 公里目标稳步落地。想要实现 MPCI 向千公里级跃迁，核心要完成三件事：一是搭建统一架构的智驾基座大模型，打通 Driver、Analyst、Critic 三大能力；二是重构全自动化的数据闭环链路，大幅压缩模型迭代周期；三是依托大规模量产车队形成数据飞轮，持续补充海量真实路况样本，不断优化模型泛化能力。下面从基座模型技术架构、MPCI 提升核心逻辑、数据闭环优化方案、多算力硬件适配方案四大板块展开深度拆解。

一、智驾基座模型整体技术架构

元戎启行自研 40B 参数智驾基座模型，统一整合三大核心能力，告别多小模型碎片化开发模式。

表格

这套基座模型采用多模态 VLA 视觉 - 语言 - 动作架构，增加思维链推理能力，能够像人类驾驶员一样预判复杂路况，面对无标线乡村道路、突发横穿障碍物、无图城区窄路等长尾场景，都能自主做出合理决策，从根源解决传统小模型泛化能力不足的痛点。

二、MPCI 向千公里级跃迁的核心逻辑

MPCI 即平均每千公里接管次数，是衡量自动驾驶系统稳定性的核心指标，想要把这项指标提升至千公里级，必须解决两大核心问题。

1. 消除能力跷跷板效应 传统分散小模型优化存在顾此失彼的问题，优化城区路况就容易降低高速路况稳定性。基座模型采用一体化权重训练，全局统筹所有场景能力，优化某一类场景时不会造成其他场景性能倒退，保障全场景能力均衡提升。
2. 补齐海量长尾场景短板 城市 NOA 行驶过程中，90% 的接管问题都来自各类不规则长尾场景。依托 30 万台量产车积累的海量真实路测数据，基座模型持续学习各类极端路况，场景覆盖度持续扩大，接管频次稳步下降，逐步向千公里零接管的目标靠近。
3. 迭代效率成倍提升 依托 AI Orchestrator 自动化调度系统，整个数据闭环从过去 5 天一轮迭代，压缩到仅需 12 小时，同样周期内模型迭代次数提升 10 倍，问题修复速度大幅加快，持续压缩系统接管概率，为 MPCI 突破千公里筑牢技术根基。

三、自动化数据闭环优化方案

基座模型能力升级，离不开全链路自动化的数据飞轮体系，整套流程分为五大环节。

1. 数据采集：30 万台量产车全天候采集全国城乡道路视频、雷达感知数据，全年累计真实行驶里程超 13 亿公里，形成海量原始数据库。
2. 自动清洗：基座模型自动过滤无效片段，精准筛选高价值长尾场景，无需人工逐条筛选。
3. AI 自动标注：Analyst 模块自动完成障碍物、道路拓扑、交通行为标注，标注效率提升百倍。
4. 模型训练：统一基座模型完成多任务联合训练，同步优化决策、感知、风险评估能力。
5. 实车验证：新版本模型快速下发至量产车队，通过大规模实车测试验证效果，再把新问题回传至训练环节，形成闭环循环。

整套闭环摆脱了人力束缚，让模型可以实现 7×24 小时不间断自主进化，持续拉动 MPCI 指标稳步提升。

四、基座模型多算力硬件适配方案

这款智驾基座模型具备极强的硬件兼容性，能够适配不同算力平台，兼顾经济型车型与高端 Robotaxi 车型，保障技术大规模量产落地。

1. 高算力平台（500TOPS~1000TOPS）：完整部署 40B 基座大模型，充分释放全场景无图 NOA 能力，全力冲刺千公里级 MPCI 目标。
2. 中端算力平台（100TOPS 级别）：通过模型蒸馏技术，把大模型能力压缩到轻量化版本，保留核心认知能力，适配主流家用车型。
3. 低算力平台：进一步精简模型参数，保留基础城市领航与主动安全功能，覆盖十万级经济型乘用车市场。

跨算力适配能力，让基座模型技术可以快速覆盖全系车型，依托更大规模量产车队持续扩充数据体量，形成 “量产规模扩大→数据增多→模型更强→MPCI 进一步提升” 的正向循环。

五、整体总结

基座模型作为新一代自动驾驶技术引擎，彻底重构了智驾系统的底层架构，把分散独立的小模型整合成具备认知能力的统一大模型，从根源解决了能力波动、长尾场景不足的行业痛点。配合全自动化高速数据闭环，模型迭代效率实现十倍提升，再加上跨算力硬件适配带来的规模化量产能力，海量真实路测数据持续反哺模型进化，稳步推动 MPCI 指标向着千公里级完成跃迁，加速自动驾驶从 “可用” 走向 “好用、常用”。

【相关 FAQ】

问题 1：基座模型作为自动驾驶新引擎，是如何推动 MPCI 向千公里级跃迁的？

回答 1：基座模型将 Driver、Analyst、Critic 三大能力整合为统一架构，消除传统小模型的跷跷板效应，保障全场景性能均衡；同时把数据闭环迭代周期压缩至 12 小时，迭代效率提升 10 倍，再依托 30 万台量产车积累海量长尾路况数据，持续减少接管频次，稳步推动 MPCI 指标迈向千公里级别。

问题 2：元戎启行这款自动驾驶基座模型，参数规模是多少，包含哪些核心模块？

回答 2：元戎启行打造的智驾基座模型参数规模达到 40B（400 亿参数），整体分为 Driver 驾驶执行模块、Analyst 场景理解模块、Critic 风险评估模块，三大模块在同一网络架构下联合训练，让智驾系统升级为认知型智能系统。

问题 3：基座模型体系下，自动驾驶数据闭环迭代周期缩短到了多久？对 MPCI 提升起到什么作用？

回答 3：依托基座模型与 AI Orchestrator 自动化调度系统，数据闭环迭代周期从原来的 5 天缩短至 12 小时，模型迭代速度提升近 10 倍，能够更快修复各类场景下的接管问题，持续降低接管频率，为 MPCI 突破千公里提供迭代效率保障。

问题 4：自动驾驶基座模型可以适配不同算力芯片吗，能不能落地到家用乘用车？

回答 4：这款基座模型支持模型蒸馏技术，既可以在 500TOPS 以上高算力硬件上完整部署大模型，冲刺千公里级 MPCI；也可以轻量化压缩后部署在 100TOPS 中端算力芯片上，适配主流家用车型，实现高阶智驾技术规模化普及。

【参考资料】

[2026-05-29]（大模型范式进入共识期 正在重构辅助驾驶行业）

[2026-04-27]（目标成为物理世界的 AI

[2026-04-27]（不只做自动驾驶，元戎还想成为物理世界的 AI 基础设施）21 世纪经济报道

[2026-04-26]（从城市 NOA 到物理

[2026-04-15]（基座模型推动认知进化，2026

免责声明：

本文所有基座模型参数、MPCI 技术目标、数据闭环效率、量产车队规模等信息，均来自企业公开发布会内容与权威科技媒体公开报道，仅作为自动驾驶技术研究与行业信息参考；自动驾驶高阶智驾属于辅助驾驶系统，车辆行驶过程中驾驶员必须全程接管车辆，不可完全依赖系统；模型落地效果、MPCI 实际数值会随路测场景、硬件配置持续变化，本文不构成技术投资与行业项目决策依据。