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2026年7月17日，自动驾驶科技公司文远知行在2026世界人工智能大会（WAIC）现场正式发布物理AI认知基础大模型WIIT。该模型首创“最小物理事实单元”核心理念，打造事实提取、推理、验证、编排四项核心能力，构建起全新物理世界AI理解框架，推动人工智能从通用数据理解向真实世界认知升级。
作为全球AI领域的年度技术风向标，2026世界人工智能大会的实体产业落地类成果始终是行业关注的核心，其中自动驾驶与具身智能赛道的技术迭代更是直接关乎AI从数字世界走向物理世界的进程。文远知行此次发布的WIIT大模型，恰恰瞄准了当前通用大模型普遍存在的核心短板：多数大模型仅能处理数字化的文本、图像、音频数据，却难以准确理解现实场景的动态变化、空间逻辑和行为规则。
过去几年大语言模型的快速迭代，让AI在信息处理、内容生成等数字场景的能力已经趋近成熟，但一旦落地到需要和真实物理世界交互的场景，就频繁出现“认知偏差”。比如自动驾驶车辆遇到罕见的叠加路况容易出现误判，工业机器人操作不同材质、不同重量的物品时频繁失误，本质原因是现有大模型没有建立对物理世界的结构化认知体系，只能依靠训练数据中的相似案例做匹配，容错率极低。
WIIT大模型的核心创新，是首次提出“最小物理事实单元（Physical Fact）”的核心理念，将连续变化的现实环境拆解为可识别、可验证的基础事实单元，再以此为基础搭建完整的物理世界AI理解框架。
围绕这一核心架构，WIIT打造了四项核心能力：事实提取能够从多传感器采集的复杂环境数据中快速识别核心要素，过滤无效干扰信息；事实推理可以梳理不同事实单元之间的关联逻辑，比如识别路面积水后自动关联摩擦力下降、制动距离变长等物理规则；事实验证支持多源数据交叉核验，避免将路面反光、阴影等误判为障碍物；事实编排则能基于梳理后的事实链输出可执行的决策方案，直接适配自动驾驶、机器人等场景的控制需求。
作为国内自动驾驶赛道的头部企业，文远知行表示WIIT大模型将首先落地到自身的L4级自动驾驶车队，提升极端天气、复杂城乡路况下的通行安全性和效率。
从行业维度看，WIIT提出的物理世界认知框架，也为整个物理AI赛道提供了新的技术路径。未来随着技术迭代，该框架还可延伸至具身智能机器人、工业智能巡检、智慧物流等多个需要和物理世界深度交互的实体产业场景，推动AI真正从“数字世界的信息处理者”升级为“物理世界的行动参与者”。
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