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title: "DeepSeek阮翀加盟元戎首秀，详解基座VLA，研发提效10倍"
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tags: ["自动驾驶","大模型","物理AI","元戎启行"]
published_at: "2026-04-26T04:16:23+00:00"
created_at: "2026-04-26T22:58:25.05044+00:00"
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# DeepSeek阮翀加盟元戎首秀，详解基座VLA，研发提效10倍

Canonical URL: https://www.traeai.com/articles/e3231b19-83e3-48fe-8ade-7751ed3e747b
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## Summary

元戎首席科学家阮翀详解40B基座VLA模型，通过数据表征、质量评估和模型评估，研发效率提升10倍。

## Key Takeaways

- 基座VLA模型分为驾驶、分析、评估三部分，解决多任务问题。
- 数据表征和质量评估优化了自动驾驶数据闭环流程。
- 物理AI核心在于闭环机制，驱动多领域智能化发展。

## Content

Title: DeepSeek阮翀加盟元戎首秀，详解基座VLA，研发提效10倍

URL Source: http://www.qbitai.com/2026/04/407465.html

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# DeepSeek阮翀加盟元戎首秀，详解基座VLA，研发提效10倍 – 量子位

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# DeepSeek阮翀加盟元戎首秀，详解基座VLA，研发提效10倍

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V4作者之一

# 一凡 发自 副驾寺

# 智能车参考 | 公众号 AI4Auto

前DeepSeek核心成员**阮翀**，加盟元戎后首次亮相了。

![Image 3](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/010a07db63f64a72e3ddb987dd43cc0f.jpeg)

**阮翀(chōng）**，本硕均毕业于北京大学，早年从事NLP研发，2023年加入DeepSeek，参与了DeepSeek VL、V3和R1等工作，是**VL2的通讯作者**，也是最新发布的**V4的作者之一**。

![Image 4](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/a8e593d60706d016ac270de98d37a822.png)△图源：DeepSeek V4论文

如今他以新身份**元戎首席科学家**，现身北京车展，分享了元戎如何利用40B基座模型，**评估模型表现，用模型迭代模型**的过程。

![Image 5](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/e3daa62452d79059592785a91f331188.png)

这意味着**AI不再是被训练出的结果，而是训练系统本身的组成部分**。这也是AI领域当前的趋势。

比如，同样是在自动驾驶行业，小马智行最近发布世界模型2.0，就具备自我诊断能力，可以实现自我强化。

再比如，OpenAI今年在发布 GPT-5.3 Codex时透露，该模型的早期版本，加速了其自身的开发进度。

**在数字世界和物理世界，AI都初步呈现出自我进化的趋势。而能同时深刻理解这两个领域的人才，非常稀缺，阮翀正是这样一位罕见的人才，从LLM转身自动驾驶，横跨两大领域。**

# 阮翀详解基座模型，元戎研发提效10倍

据阮翀介绍，过去自动驾驶研发，会选择用很多小模型，专门解决不同的问题，这给开发和管理，带来了很多挑战。

所以，行业正在向统一基座模型收敛，**用一个大模型，分化出多个不同版本**，解决几乎所有问题。

![Image 6](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/c85e9362024dcfd5abff92b4fa4ff6ed.png)

其中元戎的基座模型，是一个40B参数规模的VLA（Vision-Language-Action Model），可以拆分成三个部分来看：

*   **驾驶模型**：AI司机，专门负责开车
*   **分析模型**：AI分析员，分析和解释AI司机为什么这么开
*   **评估模型**：AI教练，评估AI司机开车的表现

![Image 7](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/37d336b64e5c4614d6d56c82a06985f9.png)

基座模型如何落地，加速元戎开发呢？阮翀举了三个例子。

第一个例子是**数据表征**任务。自动驾驶研发的关键，是实现数据闭环，但阮翀认为过去**数据驱动的方式，其实带有滞后性**：

你必须先训练出模型，才能发现模型的问题，进而知道哪些数据不够。

数据表征则改变了这个顺序，它可以提前分析数据，并进行归类，这样研发团队**在训练前**就知道，自己手头什么场景的数据多，又缺什么场景数据，在训练时就可以有所侧重，调整数据配比。

第二个例子是数据质量评估。过去分析数据质量，需要通过间接方式，根据这批数据，训出的模型表现，反推数据质量，迭代周期比较长。

现在基于一个庞大的基座模型，只需要进行简单的微调，就能**评估数据质量**。

最后，基座模型不仅在数据维度实现了提效，同时也加快了**模型评估**。过去评估模型能力，主要依赖路测，要先更新模型上车，再找人跟车，实测后回传数据，这种方式费时又费力。

现在利用云端虚拟环境，就能评估模型，判断AI司机开得好不好，并进行修正。

![Image 8](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/4c30fd4bb05cf8d4593db1a848ca1029.png)

据阮翀估计，以前迭代一版模型可能需要100多个小时，**现在加速了10倍**，迭代时间缩短到了十几个小时。

在详解技术成果后，阮翀还参与了圆桌讨论，回应了外界最关心的问题：

**为什么他会加盟元戎，转向物理AI？**

以下是圆桌实录，经编辑

# 阮翀回应入局物理AI

**Q：什么才是物理AI？**

**阮翀**：从**狭义**的角度讲，**物理AI一定要有一个现实载体**，比如人能操纵它，然后现实世界会给出反馈，像机械手或者车。

但我认为物理AI最重要的事其实是闭环。

所以从**广义**的角度讲，比如说**AI Coding**，写了代码然后编译器会给出反馈，告诉你这个地方写了对不对，然后你再去调试。

只有这样的一个闭环，才是AI真正进入物理世界的最重要手段，能够让它不断提升。

**Q：什么情况让你意识到了大模型的能力边界？**

**阮翀**：我认为视觉模型现在最难的问题是**空间方位感知**，经常前后左右不分，然后导致一些奇奇怪怪的行为，比如分不清车门在左边还是右边，东西在车内和车外。

**Q：哪些领域的突破性进展，值得大模型借鉴？**

**阮翀**：我想强调的一个概念还是**闭环**。**我觉得这个问题可以反过来看**，就是如何把LLM推广到其他领域，比如用AI去预测化学分子性质，比如它的熔点或溶解度，然后用这项技术，加速药物研发。

![Image 9](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/df5ba3665ec0dac19f0d7b2c0d0857c0.jpeg)

**Q：我们如何保证AI发展，是对人类有利的？**

**阮翀**：我个人现在非常赞同Harness（约束AI边界的系统工程）的概念。人需要法律和规章制度，保证他成为一个好人。

对AI也是一样的，如果你坚信AI能超越人，那么你也需要一些工具来控制它，而不是期待它性本善。

**Q：为什么近期不少LLM公司的多模态负责人，入局物理AI？**

**阮翀**：对我来说，我觉得有两方面的原因：

**第一，我自己不太喜欢做边际收益递减的事情**。我觉得做LLM很多年了，当然它的能力在不断提升，但和ChatGPT刚出来时，感觉已经完全不一样了，有一种疲倦的感觉。

LLM发展非常好，比其他领域领先，一个模型几乎可以解决你想要的所有事。

但在别的领域，比如多模态或者具身智能，还没有发展到这样的阶段，**我自己更愿意参与这样的阶段，而不是进入一个相对成熟的阶段**。

**第二，我自己性格的原因**。我不喜欢跟别人抢着做事，比如LLM很好，那大家都一窝蜂去做，但**我更在意某种使命感或者责任感**：

**一件事情，如果我去做和我不去做，对世界来说都没有差别，那我为什么要做？**

所以，我选择换一个领域。

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