核心观点 - 蘑菇车联发布首个物理世界AI大模型MogoMind，深度理解物理世界并实现实时决策，成为城市交通的"AI数字基座" [2][4] - MogoMind具备70亿参数规模，实现厘米级感知和毫秒级响应，平衡计算成本与实时性需求 [6][7] - 该模型通过多模态数据融合和实时计算架构，破解物理世界动态数据理解难题，支持自动驾驶、智慧交通等多场景应用 [8][9] 技术架构与参数设计 - 采用70亿参数规模，通过MoE稀疏激活优化计算架构，推理延迟控制在百毫秒级 [7] - 相比千亿参数模型，70亿参数覆盖交通场景专业知识（道路拓扑、交通规则等），降低训练成本并支持增量训练 [7] - 结合边缘+云端协同处理，实现多模态动态数据融合与实时语义转化 [8] 核心能力与应用场景 - 六大关键能力：交通数据实时全局感知、物理信息实时认知、通行能力实时计算、路径实时规划、交通环境数字孪生、道路风险实时预警 [11] - 已部署L4级自动驾驶车辆（RoboBus/RoboSweeper/RoboTaxi），安全行驶超200万公里，服务乘客20万人次 [4] - 典型应用案例：突发事故数秒内完成超视距感知、绕行路径规划及预警推送 [9] 跨场景扩展与生态定位 - 设计支持跨领域迁移，未来可扩展至具身智能机器人、低空经济等领域 [19] - 开放平台特性：车企保留数据主权，支持多源设备接入与标准化交互 [18][20] - 多模态动态融合架构可适配无人机航拍、机器人环境感知等异构数据 [20] 行业影响与角色定位 - 担任城市交通"决策中枢"、车辆"全能助手"、自动驾驶"隐形基座"三大角色 [14] - 推动自动驾驶在公共交通、城市环卫、无人零售等场景的深度应用 [4][16] - 实现交通管理宏观调控与微观优化协同，提升出行效率与安全性 [16]

2025世界人工智能大会 - 全球人工智能领域年度盛会2025世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行 [1] - 蘑菇车联展示AI大模型MogoMind及智能体与物理世界实时交互的AI网络等核心技术产品 [1] MogoMind技术参数 - MogoMind参数规模达70亿 感知精度和认知准确度超90% 多模态推理准确率超88% [3] - 能推演超800个交通场景 已在北京 上海 浙江等8个城市落地应用 [3] - 相比数字世界大模型 MogoMind是物理世界的实时搜索引擎 具备全局感知 深度认知和实时推理决策能力 [3] MogoMind核心技术能力 - 依托六大关键能力解决AI缺乏物理世界实时感知和全局认知系统问题 [3] - 通过通感算一体化设备全天候捕捉海量异构交通数据 经融合算法快速整合处理 [4] - 具备物理信息实时认知理解能力 可识别路面状况 交通标识 障碍物状态并转化为可执行决策建议 [4] - 交通流预测模型能实时动态计算道路通行能力 综合考量多种因素预测未来流量变化趋势 [4] MogoMind应用场景 - 交通管理领域：帮助管理者掌握城市交通系统全貌 基于实时数据分析做出科学决策 [5] - 出行领域：提供超视距路况提醒 最优路线规划 盲区风险感知等服务提升驾驶安全和效率 [5] - 自动驾驶领域：通过多源数据融合和长尾场景学习反哺自动驾驶模型训练 [5] 蘑菇车联自动驾驶产品 - 推出多款L4级前装量产自动驾驶车辆包括RoboBus RoboSweeper和RoboTaxi [5] - 自动驾驶巴士MOGOBUS搭载端到端系统 具备实时感知 数据计算 自主决策等能力 [5] - 已在全国10个省份运营 安全行驶里程突破200万公里 服务乘客超20万人次 [5]