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當(dāng)大模型的聚光燈照向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)，一個(gè)“必答題”浮出水面：數(shù)字世界里驚艷的大模型技術(shù)，怎樣才能變成現(xiàn)實(shí)世界中實(shí)實(shí)在在的生產(chǎn)力？

在 2025 世界人工智能大會(huì)（WAIC 2025）期間，蘑菇車聯(lián)（MOGOX）發(fā)布首個(gè)物理世界 AI 大模型——MogoMind。在蘑菇車聯(lián)展區(qū)，MogoMind 作為首個(gè)深度理解物理世界 AI 大模型，成為本屆大會(huì)最受關(guān)注的人工智能技術(shù)應(yīng)用之一。

通過深度整合實(shí)時(shí)、海量的多模態(tài)交通數(shù)據(jù)，MogoMind 能夠從物理世界的復(fù)雜數(shù)據(jù)中抽取意義、從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)規(guī)則、在不同場(chǎng)景中靈活決策，形成對(duì)交通環(huán)境的全局感知、深度認(rèn)知和實(shí)時(shí)推理決策能力，可以為多類型智能體提供實(shí)時(shí)數(shù)字孿生與深度理解服務(wù)，成為城市和交通高效運(yùn)行的“AI 數(shù)字基座”。

依托 MogoMind 大模型能力，蘑菇車聯(lián)推出多款 L4 級(jí)前裝量產(chǎn)自動(dòng)駕駛車輛，包括 RoboBus、RoboSweeper 和 RoboTaxi，深度融入全局感知、深度認(rèn)知和實(shí)時(shí)推理決策能，推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)在公共交通、城市環(huán)衛(wèi)、無人零售等多場(chǎng)景應(yīng)用。

其中，自動(dòng)駕駛巴士 MOGOBUS 搭載端到端“MogoAutoPilot+MogoMind”系統(tǒng)，具備交通環(huán)境實(shí)時(shí)感知、道路數(shù)據(jù)分析計(jì)算、突發(fā)事件自主決策等多項(xiàng)能力，已在全國(guó) 10 個(gè)省份實(shí)現(xiàn)成功運(yùn)營(yíng)，安全行駛里程突破 200 萬公里，服務(wù)乘客超 20 萬人次。

同時(shí)，蘑菇車聯(lián)圍繞 AI 大模型在交通領(lǐng)域的應(yīng)用，全面展示深度理解物理世界的 AI 大模型 MogoMind、智能體與物理世界實(shí)時(shí)交互的 AI 網(wǎng)絡(luò)等多項(xiàng)核心技術(shù)產(chǎn)品，詮釋 AI 與物理世界深度融合的未來圖景。

在平衡對(duì)交通場(chǎng)景的理解能力、計(jì)算成本、訓(xùn)練時(shí)間等因素后，蘑菇車聯(lián)為 MogoMind 選定的是 70 億的參數(shù)規(guī)模。

據(jù)蘑菇車聯(lián)方面表示，這一參數(shù)能夠確保模型在保持表達(dá)能力的同時(shí)，通過優(yōu)化計(jì)算架構(gòu)（如 MoE 稀疏激活），將推理延遲控制在百毫秒左右，滿足交通場(chǎng)景的實(shí)時(shí)性要求。相比千億參數(shù)模型，70 億參數(shù)規(guī)模在交通場(chǎng)景足以覆蓋道路拓?fù)?、交通?guī)則、車輛行為等專業(yè)知識(shí)，避免冗余計(jì)算，又可大幅降低訓(xùn)練成本，同時(shí)通過增量訓(xùn)練（如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)持續(xù)注入）實(shí)現(xiàn)模型動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

相比數(shù)字世界中的大模型，MogoMind 可以視為物理世界的實(shí)時(shí)搜索引擎，是理解現(xiàn)實(shí)世界的鑰匙，通往現(xiàn)實(shí)世界的超級(jí)入口。

蘑菇車聯(lián)指出，傳統(tǒng) LLM 是 “理解文字和語言的工具”，在虛擬文本空間中完成信息交互，物理世界實(shí)時(shí)搜索引擎與其有本質(zhì)差異，是在真實(shí)物理世界中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)感知與決策。二者的核心差異在于，是否能與動(dòng)態(tài)變化的物理世界形成“實(shí)時(shí)交互閉環(huán)”，具體體現(xiàn)在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、認(rèn)知對(duì)象、核心能力、應(yīng)用邏輯等多個(gè)維度。

結(jié)合多模態(tài)動(dòng)態(tài)處理、實(shí)時(shí)計(jì)算架構(gòu)與物理世界認(rèn)知模型，MogoMind 破解了物理世界動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)理解難題。依托覆蓋城市全域的“通感算一體化”設(shè)備（如 AI 數(shù)字道路基站、路側(cè)系統(tǒng)等），實(shí)時(shí)獲取物理世界實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。其次，通過邊緣 + 云端的協(xié)同處理，將數(shù)據(jù)在源頭就進(jìn)行融合處理，為理解世界提供更高精度和質(zhì)量的數(shù)據(jù)。第三，基于技術(shù)，將動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可理解的物理世界語義信息，也就是一個(gè)翻譯過程，結(jié)合物理規(guī)律或交通規(guī)則，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為決策級(jí)信息；第四，通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)與實(shí)時(shí)推理算法，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的即時(shí)轉(zhuǎn)化。

通過接入物理世界實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，包括攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器采集的車輛軌跡、交通流量、行人動(dòng)態(tài)、路面狀況、氣象條件等，MogoMind 形成全局感知、深度認(rèn)知和實(shí)時(shí)推理決策能力，能夠從數(shù)據(jù)中抽取意義、從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)規(guī)則、在場(chǎng)景中靈活決策。

據(jù)介紹，MogoMind 能夠?qū)崿F(xiàn)“厘米級(jí)感知、毫秒級(jí)響應(yīng)”。例如，道路突發(fā)事故時(shí)，可在數(shù)秒內(nèi)完成超視距感知、受影響范圍計(jì)算、最優(yōu)繞行路徑規(guī)劃，并同步推送預(yù)警至周邊車輛與交管部門，避免因延遲導(dǎo)致的二次擁堵。

為此，MogoMind 可直接服務(wù)于物理世界的實(shí)體運(yùn)營(yíng)與優(yōu)化，其價(jià)值在于通過實(shí)時(shí)決策直接提升物理世界的運(yùn)行效率。核心應(yīng)用場(chǎng)景包括：智慧交通（如實(shí)時(shí)調(diào)控信號(hào)燈、預(yù)警道路風(fēng)險(xiǎn)）；自動(dòng)駕駛（為 L4 級(jí)自動(dòng)駕駛車輛和智能網(wǎng)聯(lián)車輛提供超視距決策支持）；城市管理（如大型活動(dòng)期間全局交通資源調(diào)配）。

作為首個(gè)深度理解物理世界的 AI 大模型，MogoMind 以實(shí)時(shí)性、全域性、平臺(tái)化為基石，構(gòu)建起六大關(guān)鍵能力，包括交通數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)全局感知、物理信息實(shí)時(shí)認(rèn)知理解、通行能力實(shí)時(shí)推理計(jì)算、最優(yōu)路徑實(shí)時(shí)自主規(guī)劃、交通環(huán)境實(shí)時(shí)數(shù)字孿生、道路風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)預(yù)警提醒六大關(guān)鍵能力，解決了當(dāng)前 AI 缺乏物理世界實(shí)時(shí)感知能力和全局認(rèn)知系統(tǒng)兩大核心問題。

通過全域覆蓋的通感算一體化設(shè)備，MogoMind 能夠全天候、不間斷捕捉車輛行駛軌跡、速度變化、交通流量、行人動(dòng)態(tài)等海量異構(gòu)數(shù)據(jù)，并經(jīng)過數(shù)據(jù)融合算法快速整合處理，為智能分析和精準(zhǔn)決策提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

借助物理信息實(shí)時(shí)認(rèn)知理解能力，MogoMind 不僅能夠識(shí)別路面狀況、交通標(biāo)識(shí)、障礙物的物理狀態(tài)，還能將復(fù)雜的交通環(huán)境信息轉(zhuǎn)化為可理解、可執(zhí)行的智能決策建議，為交通管理部門和出行者提供應(yīng)對(duì)方案。

交通流預(yù)測(cè)方面，MogoMind 通過交通流預(yù)測(cè)模型和通行能力評(píng)估算法，對(duì)道路通行能力進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)計(jì)算，其綜合考量交通流量、車輛類型、道路幾何特征、信號(hào)燈配時(shí)等多種因素，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，挖掘交通數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢(shì)，預(yù)測(cè)未來時(shí)段的交通流量變化趨勢(shì)。

MogoMind 還提供實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃、數(shù)字孿生、預(yù)警提醒等多種服務(wù)，能夠無縫接入來自不同廠商、不同類型的交通設(shè)備與系統(tǒng)，包括道路傳感器、車載終端、交通管理系統(tǒng)等，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和協(xié)同處理。

對(duì)于車企，MogoMind 提供多種接入方案，方便車企接入平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行功能適配與應(yīng)用開發(fā)。政府部門、交管部門、車企都能在 MogoMind 找到適合自身需求的應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)資源共享與優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，推動(dòng) AI 與交通生態(tài)的融合發(fā)展。

基于以上能力，MogoMind 擔(dān)當(dāng)起城市交通“決策中樞”、車輛行駛“全能助手”、自動(dòng)駕駛“隱形基座”三大角色。

交通管理領(lǐng)域，MogoMind 讓交通管理者輕松掌握整個(gè)城市交通系統(tǒng)的運(yùn)行全貌，無論是宏觀層面的交通流量調(diào)控、微觀層面的單個(gè)路口優(yōu)化，還是道路突發(fā)事件應(yīng)急處理，都能基于實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的融合分析做出科學(xué)決策，實(shí)現(xiàn)城市交通管理的整體協(xié)同優(yōu)化。

出行領(lǐng)域，MogoMind 提供物理世界實(shí)時(shí)信息的深度理解與規(guī)劃決策服務(wù)，超視距路況提醒、最優(yōu)路線動(dòng)態(tài)規(guī)劃、盲區(qū)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)感知等能力全面守護(hù)駕駛安全，提升出行效率。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，MogoMind 通過多源數(shù)據(jù)融合和長(zhǎng)尾場(chǎng)景持續(xù)學(xué)習(xí)，反哺自動(dòng)駕駛模型訓(xùn)練，進(jìn)一步提升自動(dòng)駕駛技術(shù)安全性與可靠性。

值得注意的是，MogoMind 定位為“開放平臺(tái)”。MogoMind 具備數(shù)據(jù)可控性與價(jià)值反哺的雙重設(shè)計(jì)，車企無需有數(shù)據(jù)主權(quán)讓渡的擔(dān)憂。

并且，作為“智能體與物理世界實(shí)時(shí)交互的 AI 網(wǎng)絡(luò)核心引擎”，MogoMind 突破了單一交通場(chǎng)景的限制。

隨著這一物理世界 AI 大模型的持續(xù)迭代，未來其還能向更深層次演進(jìn)，為機(jī)器人、低空經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域提供技術(shù)支撐；通過 AI 網(wǎng)絡(luò)的持續(xù)擴(kuò)展，還可實(shí)現(xiàn)對(duì)更多類型智能體的支撐。

據(jù)蘑菇車聯(lián)介紹，MogoMind 在設(shè)計(jì)之初就考慮了跨領(lǐng)域、跨場(chǎng)景的平滑遷移需求，通過統(tǒng)一的感知、認(rèn)知、決策框架以及平臺(tái)化兼容設(shè)計(jì)和多源數(shù)據(jù)融合能力，將已在交通場(chǎng)景中驗(yàn)證的多模態(tài)融合能力遷移至其他領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同智能體的共性支撐。

另外，MogoMind 的六大關(guān)鍵能力和三大特征（實(shí)時(shí)性、全域性、平臺(tái)化）也具備跨場(chǎng)景適配性。

比如，“多模態(tài)動(dòng)態(tài)融合架構(gòu)”可處理無人機(jī)的航拍數(shù)據(jù)、機(jī)器人的環(huán)境感知數(shù)據(jù)，與交通場(chǎng)景的傳感器數(shù)據(jù)形成統(tǒng)一融合框架；“實(shí)時(shí)數(shù)字孿生”能力不僅可模擬交通環(huán)境，還能為無人機(jī)飛行空域、機(jī)器人作業(yè)區(qū)域構(gòu)建虛擬鏡像，支持多智能體的協(xié)同決策；“平臺(tái)化”特征使其能無縫接入不同類型智能體的終端設(shè)備（如無人機(jī)的導(dǎo)航系統(tǒng)、機(jī)器人的控制系統(tǒng)），提供標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)交互與決策支持。