震撼！蘑菇車聯發布MogoMind，物理世界實時搜索引擎！

蘑菇車聯的 MogoMind ，正是通過技術加持，讓我們物理世界的體驗更加高效、有序、安全。

作者/番茄醬

出品/新摘商業評論

從這屆WAIC大會回來，最讓我震撼的是，AI進入物理世界的“奇點時刻”真的要來了。

過去一兩年內，大模型浪潮洶涌澎湃，從文本到多模態，虛擬世界的智能邊界被不斷拓寬，然而，當視線轉向規則復雜、實時變化、車水馬龍又活色生香的物理空間，AI的能力卻相形見絀。在我印象中，AI進入并理解物理世界，還有很長一段路要走。

然而，在WAIC上，我被咣咣打臉了。前沿企業帶著技術成果，把四個大字拍在我面前：未來已來。

WAIC期間，蘑菇車聯（MOGOX）正式對外發布首個物理世界認知模型——MogoMind大模型，成為本屆大會最吸睛的人工智能技術應用之一。它并非傳統意義上的語言模型，而是深度理解物理世界的“實時搜索引擎”，通過全天候接入動態交通數據流，形成全局感知、深度認知、實時推理決策能力。

這意味著，MogoMind正在構建起一條覆蓋城市道路的感知神經網，將車輛軌跡等碎片信息轉化為城市級決策圖譜，有望破解復雜的交通難題。

換句話說，傳統大模型還在吭哧吭哧讀文獻，蘑菇車聯已經讓AI打破次元壁，認識世界、改造世界了。

此前，OpenAI CEO奧特曼預言，2027年，AI將進入物理世界創造價值，如今，照這個速度，中國AI提前兩年，正式在現實世界“出道”了。

一、MogoMind的“六把鑰匙”：

打開通往物理世界的大門

交通作為城市的血脈，交通數智化已成為城市發展不可回避的命題，然而，在過去，AI進入這一領域面臨兩大瓶頸：缺乏實時物理感知與全局認知系統。

一方面，傳統大語言模型只能處理靜態文本，無法處理多模態信息流和物理世界實時數據，更無法通過互聯網數據信息預測現實世界；另一方面，大多數AI系統僅僅是單體智能，沒有“上帝視角”，一盤散沙下各自為營，缺乏系統性，無法對整個城市交通效率進行全局優化。

而MogoMind則構建起一套多源融合的實時感知體系，整合道路傳感器、車載終端等多種設備，形成全方位、立體化的物理世界感知網絡，并通過全局感知、深度認知和實時推理決策能力，建立全局AI認知系統，招招都打在行業痛點上。

雙管齊下，MogoMind構建起六大關鍵能力，成為AI打開交通大門的鑰匙，妥妥一個“現實世界的Google引擎”。

第一，實時全局感知能力，給城市裝上全天候“天眼”。

MogoMind依托全域覆蓋的通感算一體化設備，全天候、不間斷捕捉車輛行駛軌跡、速度變化、交通流量、行人動態等海量異構數據，并經數據融合算法快速整合處理。

說白了，好比在復雜的城市路口裝上通感算一體化設備，像一個敬業的哨兵，精準獲取各個方向車輛、行人信息。

掃描只是第一步，AI不僅會看，更會思考。這就要說到MogoMind的物理信息認知理解能力了，不僅能識別路面狀況、交通標識、障礙物狀態，還將復雜交通環境信息轉化為智能決策建議。

比如，前方真施工了，它馬上就能算出最優的繞行方案，這理解力絕了，我猜每個有駕照的朋友都想要一個這樣的神器！

第三招，通行能力實時推理計算能力，開掘AI版的“最強大腦”，化身治堵小能手。

它的預測不是瞎猜，而是通過交通流預測模型和通行能力評估算法，綜合考量交通流量、車輛類型、道路幾何特征、信號燈配時等因素，利用強化學習技術預測未來交通流量變化趨勢。

也就是說，能預判一條路幾分鐘后會堵成啥樣，用AI算得明明白白，讓你告別早晚高峰的噩夢。

接下來是第四招，實時導航“活”外掛：進行最優路徑實時自主規劃，根據實時路況動態幫你調整路線。

比如你著急趕飛機，MogoMind能實時看著整條路上的車流動靜，哪段紅了、哪段綠了，立刻給你切換最快路線，跟開了導航外掛似的，出行更為暢通。

第五招，交通環境實時數字孿生能力。這名字聽著就高級，翻譯成人話就是，給MogoMind一條路，它在數字世界里能給你造個一模一樣的出來，還能實時模擬上面的車來車往。

這意味著什么？城市規劃新路或者改路之前，直接在這個數字世界里跑一遍試試效果，省錢省力又靠譜。

最后，安全大過天，MogoMind的第六招，是道路風險實時預警“雷達”。如暴雨天路邊積水，AI能把潛在風險早早揪出來，給你發警報，提前避險，主打安心。

那么，在現實世界，MogoMind都能擔任哪些角色？從個體到企業，又能如何開掘MogoMind戰力、為我所用？

二、從AI副駕到高階智駕加速器：

MogoMind在現實世界玩“角色扮演”

在我們看來，MogoMind絕非封閉的“黑匣子”，其本質是一個開放的平臺，具備強大的兼容性。

它能夠無縫接入來自不同廠商、不同類型的傳感器、車載終端、交通管理軟件系統等異構設備與系統。同時，MogoMind提供標準化接口，方便車企接入平臺數據進行功能適配與應用開發。

這也讓它能擔任多種角色，如同一塊磚，哪里需要往哪里搬。政府部門、交管部門、車企都能在MogoMind找到適合自身需求的應用場景，實現資源共享。

首先，它能擔任車輛行駛的“全能助手”，保障我們安全高效出行。

如上文提到的諸多出行場景，它讓駕駛員提前知曉視線之外的風險；動態規劃最優路線，讓導航“活”起來，主動避開擁堵，并實時感知盲區風險，在復雜道路提供更精準的輔助駕駛決策信息……

總得來說，相當于為用戶配備了全天候、全知視角的AI副駕，在你耳邊嘀嘀咕咕，出謀劃策。

不止于此，對B端來說，MogoMind也是高階智駕的加速器。

對于尋求突破的自動駕駛行業，MogoMind提供了跨越發展瓶頸的關鍵支撐，通過多源數據融合和長尾場景持續學習，反哺自動駕駛模型訓練，提升自動駕駛技術安全性與可靠性，目前，MogoMind已經推動多款L4級前裝量產自動駕駛車輛在多場景應用。

可以說，B端C端兩開花，個人企業都能用，格局一整個打開。

更關鍵的是，實時性、全域性特征，讓其成為城市建設的重要參與者，讓交通治理開掛。

三、實時性、全域性：

AI讓交通治理開啟上帝視角

相比傳統交通治理手段，AI的賦能帶來了很多“爽感時刻”。

首先，是實時性next level。我們的生活永遠是進行時態，交通也是，這就要求讓數據像新鮮血液一樣實時泵送、AI實時決策。因此，對于面向物理世界的AI大模型來說，實時性是生命線與核心競爭力。

試想道路突發事故，傳統系統可能數分鐘后才能收到報告并開始響應，而“厘米級感知、毫秒級響應”的MogoMind可在數秒內實現交通事件的超視距實時感知，迅速計算出受影響的路段范圍，實時規劃最優路徑，并將預警信息推送至周邊車輛和交通管理部門。

這種將數據采集、融合、分析、決策凝練于剎那之間的閉環，將二次風險扼殺在萌芽狀態，最大程度減少事件造成的擁堵和損失。

其次，交通是牽一發而動全身的場域，車與車之間不是孤立的，這就要求大模型也跟進，打造覆蓋全城毛細血管的神經網。

MogoMind構建的，正是覆蓋城市每一條街巷、每一個角落的實時感知網絡，實現交通管理的“無死角”覆蓋。

它能夠全面采集各類交通數據，并將其納入統一的交通態勢感知及融合分析體系，從根本上打破了“數據孤島”和區域割裂的藩籬。

無論是宏觀上平衡全城不同區域的交通負荷、調度跨區資源，還是微觀上精準優化某個具體路口的信號配時、公交站臺設置，都能基于統一的、完整的、實時的全域數據圖譜做出科學決策，讓城市交通管理從局部最優邁向全局協同優化。

目前，在我國10個省市的落地驗證中，MogoMind展現出靈活性和普適性。

蘑菇車聯的MogoMind大模型此前已在北京、上海、沈陽等城市落地驗證和實地部署，獲得社會各界高度評價。

在湖南衡陽，打造首個城市級AI網絡項目，完成38公里主干道路的智能網聯化升級，實現近300臺智能網聯汽車實際運行等。

在浙江桐鄉，于車流量很大的烏鎮大道與二環北路交叉口，建成首個全息實時數字孿生路口，通過部署“通感算”AI數字道路基站（MOGO AI Station）和路側系統（MRS），實現路口300米范圍內所有交通參與者動態信息全天候、不間斷、無死角獲取，實時構建數字孿生系統……

可以看到，MogoMind絕非停留在實驗室的技術玩具，其作為物理世界“搜索引擎”和“認知基座”的價值，已經清晰地體現在全國多座城市的道路上和運行系統里。

在未來的自動駕駛時代，這更是“剛需性存在”。

四、寫在最后：

數智時代，MogoMind有望成為智能交通基座

馬斯克早在2022年就預言，“自動駕駛技術普及初期，會加劇交通擁堵。”這并不是危言聳聽，2019年，英國倫敦帝國理工學院Scott Le Vine研究小組曾在4座城市16組不同的路況中，進行了自動駕駛影響交通擁堵的實驗，實驗結果證實馬斯克的預言。

這背后的邏輯是，現實世界瞬息萬變，若缺乏全局協調的單體智能決策，即使單個智能體再聰明，也可能因信息壁壘和行為模式沖突，AI賦能城市管理，不僅僅是優化幾個“點”那么簡單，而是從系統層面，盤活整個城市交通網絡的“一盤棋”。

在過去，很多行業媒體從業者更多關注單個產品酷不酷炫，體驗爽不爽。

但蘑菇車聯這次搞的MogoMind，讓我們覺得，這已經不僅僅是AI工具了，它更像一個基礎設施，一個讓整個城市交通“活”起來的基座，告訴我們，未來的交通智能，絕不是單個車、單個路口的單打獨斗，而是一場全局的協同進化。

這讓我想起凱文·凱利所言，當虛擬的體驗唾手可得時，真實世界的體驗反而會因此變得更加稀缺和珍貴。蘑菇車聯的MogoMind，正是通過技術加持，讓我們物理世界的體驗更加高效、有序、安全。

當每個交通參與者都成為AI網絡的節點，“零事故、零擁堵”的城市交通將不再是科幻小說中的場景。

如今，MogoMind正在書寫這一未來。