奇瑞发布物理 AI 垂类大模型 CheryMind：先建统一大脑，再分发到不同机器
- 模型定位：CheryMind 不以聊天与写作为目标，面向物理世界的理解、决策与行动。支撑数据包括 700TB 企业知识、200PB 工程数据、2500 万段教练级驾驶数据与 500 万段机器人动作捕捉数据。
- 企业内部落地：模型已连接超过 400 个企业系统、1500 条端到端业务流程，覆盖 200 多个业务场景，每日使用员工超过 6 万人次，进入 CAD 设计、质量管理与生产制造环节。
- 产品侧分发：同一底座向下衍生智能座舱、辅助驾驶、飞行控制、机器人与农业机械等垂类模型；配套自研紫微芯片，其中面向端侧部署的 C100 规划支持千亿参数级模型，双芯片 NPU 算力 2400 TOPS，计划 2027 年推出。
- 智驾与世界引擎：全维世界引擎 CHERY AWE 拆为构境、观语、行策三个模型，分别处理场景理解、语义推理与行为决策；构境已构建超 70 万个场景，含 30 万高危场景与 2 万极限场景，用于长尾事件训练。
- Robotaxi 路线：发布面向全球市场的原生前装 Robotaxi，提出 2030 年全球 10 万辆运营规模；原生前装意味着从整车架构、安全冗余到运营体系在设计阶段即按无人驾驶需求定义，而非后装改装。
- 行业意义：多数车企的 AI 能力分散在智驾、座舱与制造等不同业务中，奇瑞此次的做法是先建一个共享的物理 AI 底座，再让模型进入不同形态的机器。这条路径的验证点不在模型参数或场景数量，而在跨业务协同能否形成可复制的产品与可持续的收入——从技术展示到规模化运营，仍需跨越法规、安全、成本与运营效率门槛。 🔗 爱范儿原文
