2026年7月17日，自动驾驶科技企业文远知行正式发布自研物理AI认知基础大模型WeRide WITT。该模型首次引入“最小物理事实单元”概念，可实现对视频、图像、文本等多模态信息的精准拆解识别，大幅提升复杂场景下自动驾驶系统的环境感知与决策效率，为高阶自动驾驶落地提供全新技术路径。
高阶自动驾驶落地的核心瓶颈，从来都不是传感器硬件的堆料，而是AI系统对复杂物理世界的认知准确性。在过去的测试中，全球多家自动驾驶企业都遇到过极端场景下的感知偏差：被阳光晃到的摄像头会把路牌广告误判为交通信号，异形障碍物会被系统识别为正常可通行区域，这些偶发的误差直接拖慢了高阶自动驾驶的商业化节奏。
随着L3级自动驾驶在国内逐步开放上路，行业对感知系统的容错率要求已经提升到了新的高度。传统的多模态感知模型主要基于标注数据的语义匹配进行判断，一旦遇到训练集没有覆盖的特殊场景，很容易出现识别偏差，甚至做出错误决策。如何让AI真正“理解”物理世界的运行规则，而不是单纯依靠数据拟合输出结果，成为全行业共同攻关的方向。
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