蘑菇车联AI大模型亮相，打造物理世界实时搜索引擎
7月26日至29日，2025世界人工智能大会在上海举行。蘑菇车联（MOGOX）围绕AI大模型在交通领域的应用，全面展示深度理解物理世界的AI大模型MogoMind、智能体与物理世界实时交互的AI网络等多项核心技术产品。
相比数字世界中的大模型，MogoMind可以视为物理世界的实时搜索引擎，通过接入物理世界实时动态数据，MogoMind形成全局感知、深度认知和实时推理决策能力，能够从数据中抽取意义、从经验中学习规则、在场景中灵活决策，为AI网络基础设施建设、实现实时数字孪生效果和路侧数据上车应用提供关键支撑，成为城市和交通高效运行的“AI数字基座”。
MogoMind依托交通数据流实时全局感知、物理信息实时认知理解、通行能力实时推理计算、最优路径实时自主规划、交通环境实时数字孪生、道路风险实时预警提醒六大关键能力，解决当前AI缺乏物理世界实时感知能力和全局认知系统两大核心问题。
通过全域覆盖的通感算一体化设备，MogoMind能够全天候、不间断捕捉车辆行驶轨迹、速度变化、交通流量、行人动态等海量异构数据，并经过数据融合算法快速整合处理，为智能分析和精准决策提供数据基础。
MogoMind还提供实时路径规划、数字孪生、预警提醒等多种服务，能够无缝接入来自不同厂商、不同类型的交通设备与系统，包括道路传感器、车载终端、交通管理系统等，实现多源数据的统一管理和协同处理。
基于以上能力，MogoMind担当起城市交通“决策中枢”、车辆行驶“全能助手”、自动驾驶“隐形基座”三大角色。
交通管理领域，MogoMind让交通管理者轻松掌握整个城市交通系统的运行全貌，无论是宏观层面的交通流量调控、微观层面的单个路口优化，还是道路突发事件应急处理，都能基于实时动态数据的融合分析作出科学决策，实现城市交通管理的整体协同优化。
出行领域，MogoMind提供物理世界实时信息的深度理解与规划决策服务，超视距路况提醒、最优路线动态规划、盲区风险实时感知等能力全面守护驾驶安全，提升出行效率。
自动驾驶领域，MogoMind通过多源数据融合和长尾场景持续学习，反哺自动驾驶模型训练，进一步提升自动驾驶技术安全性与可靠性。
依托MogoMind大模型能力，蘑菇车联推出多款L4级前装量产自动驾驶车辆，包括RoboBus、RoboSweeper和RoboTaxi，深度融入全局感知、深度认知和实时推理决策能，推动自动驾驶技术在公共交通、城市环卫、无人零售等多场景应用。
南方+记者 郜小平
【作者】 郜小平
【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端