在智能电动汽车领域，第三方智能驾驶解决方案供应商元戎启行迎来了一位重量级人物——原DeepSeek多模态核心研究员阮翀正式加盟，并担任首席科学家一职。这一消息由元戎启行CEO周光在智能电动汽车发展高层论坛上首次证实，阮翀计划在2026年的北京车展上首次公开亮相并发表演讲。
阮翀的学术背景十分亮眼。2018年，他从北京大学毕业，同时获得计算机科学学士学位和计算语言学硕士学位，硕士期间专注于自然语言处理（NLP）研究。本科阶段，他以访问学者身份赴美国卡内基梅隆大学（CMU）交流，师从Victor Adamchik教授，围绕格罗比纳基（Groebner Basis）展开研究，成功实现用最少数量的多项式方程对数独规则进行代数建模，这一成果在计算代数领域属于原创性突破。
在职业经历方面，阮翀的履历同样丰富。2017年3月起，他在智能输入法及AI语言技术公司Kika Tech（触宝）实习约4个月，期间以第一作者身份在2018年计算语言学国际会议（CICLING）上发表论文《Sparse Word Representation for RNN Language Models on Cellphones》，并完成口头报告。随后，他加入网易有道信息技术（北京）有限公司实习5个月，参与实现iPhone 6及以上设备端0.1秒/句的离线翻译性能，该成果最终集成至有道翻译官APP的离线翻译功能，成功实现产品化落地。
2023年，阮翀加入DeepSeek担任研究员，深度参与多模态模型研发。他与DeepSeek创始人梁文锋共同署名发表了9篇论文，为DeepSeek大模型推理、高效注意力机制等核心技术突破作出关键贡献。例如，他作为DeepSeek-VL模型研究负责人，参与《DeepSeek-VL: Towards Real-World Vision-Language Understanding》论文研究，聚焦真实场景下的视觉与语言理解难题，针对文档、图表、OCR及网页截图等复杂场景，实现细粒度图文理解能力，并通过优化训练策略避免多模态模型常见的语言能力退化问题。他还以负责人身份参与《DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding》研究，提出混合专家（MoE）架构的视觉语言模型DeepSeek-VL2，进一步提升真实场景下的理解能力与推理效率，在主流多模态基准上取得领先性能。同时，他作为作者之一参与Janus模型相关论文《Janus: Decoupling Visual Encoding for Unified Multimodal Understanding and Generation》研究，提出解耦视觉编码的统一多模态框架Janus，有效解决单一编码器难以兼顾理解与生成任务的技术瓶颈。
阮翀的学术成就也备受认可。他参与撰写的论文《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》获得2025年NLP与计算语言学领域顶级学术会议ACL最佳论文奖；另一篇论文《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning in LLMs through Reinforcement Learning》于同年9月刊登于国际权威期刊《自然》（Nature），并登上当期封面。他还以第三作者身份撰写《Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures》文章，深度参与DeepSeek-V3面向H800集群的整体方案设计，围绕计算、内存与通信等关键硬件瓶颈开展架构优化工作，为突破模型硬件协同瓶颈、提升大模型规模化训练与推理效率提供关键技术支撑。
阮翀此次加盟的元戎启行成立于2019年，专注于为车企设计智驾系统。目前，该公司已与多家车企建立合作，25万辆搭载其城市领航辅助驾驶方案的车辆进入消费者市场，覆盖长城、吉利及smart等多个品牌。在融资方面，元戎启行已完成6轮融资，累计融资金额超7亿美元（约合人民币47.82亿元）。今年4月初，有消息称元戎启行已向港交所秘密递交上市材料，计划年内在港交所挂牌上市。
传统智能驾驶技术多采用感知、预测、规划、控制分模块独立优化的路线，存在信息割裂、迭代效率低、数据利用率不高等问题。阮翀作为AI大模型领域核心人才加入元戎启行，有望凭借其在多模态对齐、大模型推理效率优化及稀疏架构设计等方面的深厚积累，为该公司VLA基座模型的规模化量产落地提供技术支撑，进一步增强其产品市场竞争力。
