5月29日，元戎启行CEO周光受邀出席2026（第四届）未来汽车先行者大会，并围绕“大模型范式下的物理AI与基座模型”发表主题演讲。
周光在演讲中表示，当前辅助驾驶行业开始集中讨论大模型、基座模型与物理AI，这一变化反映出行业技术认知正在发生转向。在他看来，过去以小模型为主的技术路线，正逐渐接近能力边界，辅助驾驶行业正在从“小模型主导期”进入“大模型共识期”。
周光提到，过去几年，行业已经在小模型体系上投入大量资源，但模型能力提升开始呈现“边际递减”特征：在早期阶段，较少资源投入即可带来明显效果提升；随着场景复杂度提高，后续投入不断增加，但带来的能力增益趋于有限。
除能力增长效率下降外，小模型体系还存在稳定性问题。周光将其概括为“跷跷板效应”：某一版本解决部分问题后，可能引入新的问题；后续针对新问题继续修复，又可能带来其他不稳定因素。这种能力波动会影响系统一致性，也会影响用户对辅助驾驶系统的长期信任和使用频率。
在周光看来，大模型并不是“更大的小模型”。小模型更接近条件反射，主要依赖局部特征完成即时反应；大模型则更强调认知能力和泛化能力，能够在更复杂的场景中进行整体判断。基于这一判断，元戎启行正在以大模型范式解决辅助驾驶系统的Scaling问题，并围绕基座模型构建面向物理世界的新一代AI技术体系。
据周光介绍，元戎启行的基座模型将驾驶决策、场景理解与行为评估能力统一在同一架构中，并通过模型规模、数据质量和数据闭环效率的提升，推动辅助驾驶系统持续迭代。在这一体系下，元戎启行的数据闭环迭代周期已由过去约5天缩短至约12小时。
周光还回顾了元戎启行在物理AI方向上的布局。2025年3月，元戎启行首次公开展示物理AI相关进展；同年3月底，元戎启行明确提出以“物理AI公司”作为自身定位。此后，元戎启行陆续推出VLA模型以及面向物理世界的AI基座模型，继续推进物理AI技术体系建设。
对于物理AI的定位，周光表示，元戎启行希望让AI从理解世界走向参与世界，并成为物理世界的AI基础设施。这一表述也意味着，元戎启行正在将技术重点从单一辅助驾驶能力，延伸至面向真实物理世界的AI系统能力。
根据其披露的数据，2025年，元戎启行第三方城市NOA市场份额达到24%，同比增长2.1倍，增速位居行业第一。进入2026年，元戎启行提出三项目标：推动辅助驾驶系统量产交付规模突破100万辆；将MPCI指标提升至1000公里以上；推动用户高频使用率提升至50%以上。
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