法雷奥与Natix合作开发开源自动驾驶AI模型，币安官网下载入口同步开放

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汽车技术供应商法雷奥与基于Solana的去中心化物理基础设施网络服务商Natix Network宣布达成战略合作，共同开发名为“世界基础模型”（WFM）的开源人工智能多摄像头系统，旨在显著提升自动驾驶车辆对复杂交通环境的感知与预测能力。

WFM：从感知到预测的范式跃迁

该模型致力于实现从传统文本理解向真实物理世界动态感知的跨越，能够学习并预测物体在现实场景中的运动轨迹，适应多样化的道路状况与驾驶情境。这一进展被视为迈向真正安全、可扩展自动驾驶的关键一步。

开源承诺与开发进度

双方承诺将公开模型架构、训练数据集及工具链，支持全球开发者进行定制化优化。据Natix发言人透露，初始版本预计将在未来数月内完成部署，为社区提供可验证、可迭代的技术基底。

实测验证：无需预训练即可自主导航

自动驾驶初创公司Wayve已在其测试车辆中集成WFM技术。根据首席执行官亚历克斯·肯德尔周五发布的测试报告，搭载该系统的车辆在未经过特定路线训练的情况下，成功完成了拉斯维加斯部分路段的自主行驶任务，展现出强大的泛化能力。

作为去中心化物理基础设施网络（DePIN）的重要实践案例，WFM依托分布式算力网络，鼓励用户通过贡献行车数据获得代币激励，形成可持续的数据生态。

加速出行智能化进程

法雷奥智能驾驶部门负责人马克·弗雷科表示，WFM的核心目标是“以安全可靠的方式推进出行智能化”，为大规模商业化自动驾驶铺平道路。

代际机遇：构建下一代实体人工智能

Natix联合创始人阿里雷扎·戈兹将其类比为2017至2020年大语言模型的崛起阶段，认为首个可扩展的世界模型将奠定“实体人工智能”的基础。与当前仅具备感知功能的AI不同，多摄像头世界模型强调对未来状态的预测能力，从而加快自动驾驶落地节奏。

竞争格局与数据规模

面对英伟达推出的Alpamayo视觉-语言-动作模型等对手，Natix凭借其去中心化架构和庞大的数据积累占据优势。据Messari研究显示，成立于2020年的Natix已汇聚数十万参与者，累计采集超数亿公里行驶数据，构建起全球领先的分布式感知网络。

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