沃莱奥（Valeo）与纳蒂克斯网络（Natix Network）合作开发工作场所管理系统（WFM），以推动自动驾驶车辆的革命。

Valeo 和 Natix Network 之间的全新合作标志着迈向安全可靠自动驾驶的关键转折点。双方携手开发了 WFM（World Foundation Model，全球基础模型），这是一种超越传统感知基础方法局限性的多摄像头人工智能模型。WFM 旨在学习和预测真实世界的运动，同时适应各种交通场景，为全球汽车行业带来变革性机遇。

WFM：改变自动驾驶格局的全球基础模型

全球基础模型不仅仅是对以往 AI 技术的演进。WFM 代表了自动化系统理解物理环境的质的飞跃。不同于仅依赖文本或静态图像识别的 AI 系统，WFM 融合了预测能力，能够预判复杂交通动态。

Natix 的创始人兼 CEO Alireza Ghods 将 WFM 放在一个引人入胜的历史视角中。他认为此模型是类似于 2017 年至 2020 年大规模语言模型爆发的世代性时刻。Ghods 表示，首批能够构建可扩展的全球模型的团队，将为下一波 AI——物理 AI 打下基础。这不仅是渐进式的提升，而是机器与环境交互方式的根本变革。

去中心化与开源策略推动 WFM 发展

Valeo 和 Natix 对透明度的承诺，使其方法区别于竞争对手。双方承诺将 WFM 模型、训练数据集和开发工具向全球开发者社区开源。这一策略将促使生态系统更快发展，并在各种真实环境中进行更广泛的测试。

此举符合 DePIN（去中心化物理基础设施网络）理念，将区块链技术与由社区管理的物理基础设施相结合。在 Natix 运营的 Solana 生态系统中，参与者可以贡献计算资源，并以加密货币获得奖励。这种去中心化模式使 WFM 的测试规模前所未有，数十万贡献者和数亿公里的驾驶数据被积累。

Valeo 智能驾驶部门 CEO Vrecko 强调，核心目标是以安全、负责任的方式推动出行智能。其透明框架有助于加速创新浪潮，同时确保最高安全标准——这是汽车行业的关键因素。

Wayve：WFM 在真实世界应用中的概念验证

自动驾驶创业公司 Wayve 已成为 WFM 的早期采用者。在一次令人印象深刻的测试中，搭载 WFM 的车辆成功在拉斯维加斯的不同区域导航，且此前未在该城市进行过训练。这一成就验证了模型的预测能力，能够泛化理解不同环境中的空间关系。这不仅是技术上的里程碑，更证明 WFM 可以应用于复杂的实际场景。

WFM 与 Alpamayo：AI 物理领域的竞争格局

自动驾驶基础模型的开发并非没有竞争者。Nvidia 推出了 Alpamayo，这是一个开源的视觉-语言-行动模型，利用摄像头和传感器数据进行自主推理决策。Alpamayo 展示了大型科技公司在 AI 物理领域的激烈角逐。

然而，Valeo 和 Natix 通过 WFM 展现出更为激进的去中心化和开源理念。相比 Nvidia 的封闭方案，WFM 更强调社区合作和去中心化基础设施。

路线图与预期：WFM 何时正式发布？

据 Natix 发言人透露，WFM 的首个版本预计在数月内准备就绪。这一时间表反映了开发的强劲势头，尽管构建多模态预测模型仍面临重大技术挑战。

WFM 的意义超越汽车行业。构建稳健的全球基础模型，为 AI 物理在机器人、智能基础设施等多个行业的应用打开了大门。WFM 的成功将推动自动驾驶的普及，并为下一代 AI 技术树立新标准。