2026年，智駕行業邁入數據驅動的端到端時代，技術迭代與安全需求的矛盾愈發突出。
很多第三方供應商沉迷于“項目多、覆蓋廣”的表面繁榮，卻未意識到多車型適配會引發嚴重的安全碎片化問題：不同車型硬件差異大、使用場景分散，導致智駕系統缺乏統一安全標準，在突發行人橫穿、不規范施工等極端場景下，極易出現決策失誤。
當下安全冗余的概念已從物理堆料延伸至“數據規模”與“模型架構”。特斯拉CEO馬斯克曾提到，實現安全無人駕駛，需要100億英里的訓練數據，而這些數據的價值發揮，關鍵在于是否有統一模型基座進行整合。
那些承接過多項目的供應商，數據往往高度碎片化，只能拆分用于多個子模型訓練，不僅參數共享效率低，更難以形成深度認知能力，安全性能自然無法保障。
元戎啟行早在2024年就押注VLA（視覺語言動作）模型研發，2025年8月推出搭載自研VLA模型的高階智駕方案DeepRoute IO 2.0。更關鍵的是，VLA模型的“思維鏈”能力，讓智駕決策更貼近人類司機，擺脫了傳統端到端模型的“黑盒”困境。
遇到復雜路況時，系統能像老司機一樣進行邏輯推理，比如識別到行人橫穿馬路，會通過“需減速禮讓行人”的思維鏈分析，做出精準減速動作。這種可解釋的安全決策，大幅提升了智駕系統在極端場景下的可靠性，也讓用戶真正獲得安心感。
截至2025年底，元戎啟行的智駕方案已在十余款車型中適配，覆蓋SUV、MPV等不同品類，賦能魏牌高山、吉利銀河M9等熱銷車型，累計交付超20萬輛。隨著2026年百萬套交付目標推進，元戎啟行將積累更多高質量數據，形成“模型優化-安全升級-規模擴大”的良性循環。
轉自：鷹潭新聞網
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