在近期举办的世界人工智能大会舞台上，蘑菇车联自主研发的物理世界AI大模型MogoMind惊艳亮相，并分享了其实际应用进展。这款模型的问世，标志着AI技术向物理世界的深度渗透。
蘑菇车联副总裁王凯介绍，与以往专注于数字世界的AI大模型不同，MogoMind更像是一个物理世界的实时搜索引擎。传统的大语言模型在处理静态文本方面游刃有余，但面对多模态信息流和物理世界的实时数据时却显得力不从心，更无法准确预测现实世界的变化。而MogoMind则打破了这一局限。
MogoMind通过整合道路传感器、车载终端等多种设备，构建了一个全方位的物理世界感知网络。它能够以毫秒级的速度感知道路状况、车辆行驶状态、行人轨迹以及气象条件等物理信息。这种实时认知能力不仅让MogoMind能够识别路面状况、交通标识和障碍物的物理状态，还能将复杂的交通环境信息转化为易于理解和执行的智能决策建议，为交通管理部门和出行者提供精准的应对方案。
在实际应用中，MogoMind展现出了强大的潜力。传统汽车和自动驾驶汽车在感知范围上存在局限，通常只能感知100到200米内的信息，且存在大量盲区。车辆之间、车辆与道路之间缺乏通信协同，导致交通安全水平和效率受到严重影响。而接入MogoMind后，这一问题得到了有效解决。在应对道路突发事件、提供超视距路况提醒以及实时感知盲区风险等方面，MogoMind为驾车人和自动驾驶车辆提供了强有力的智力支持。
依托MogoMind的强大能力，蘑菇车联已成功推出了多款L4级前装量产自动驾驶车辆。这些车辆将全局感知、深度认知和实时推理决策等能力融入自动驾驶小巴、自动驾驶环卫车和自动驾驶出租车中，推动了自动驾驶技术在公共交通、城市环卫、无人零售等多个场景的应用。以自动驾驶巴士为例，它已具备交通环境实时感知、道路数据分析计算以及突发事件自主决策等多项能力，并在全国10个省份成功运营，安全行驶里程超过200万公里，服务乘客超过20万人次。
