2026年3月28日至29日，2026吴文俊人工智能创新大会暨第十五届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼在江苏常州举行。大会以被誉为“中国智能科学技术最高奖”的“吴文俊人工智能科学技术奖”为基石，推动前沿技术研究与产业应用的深度融合。中国人工智能学会理事长、国务院参事、清华大学信息科学技术学院院长、北京信息科学与技术国家研究中心主任、中国工程院院士戴琼海，中国人工智能学会副理事长、中国工程院院士赵春江等顶尖专家学者与行业精英出席大会。
理想汽车与通用决策智能研究所共同承办本次大会“物理世界的智能体”专题论坛，汇聚产学研各界力量，共同探索AI从数字世界走向物理世界的技术路径，旨在推动具身智能领域的技术交流与产业落地。会议由伦敦大学学院计算机系教授、通用决策智能研究所所长汪军与理想汽车首席技术官谢炎担任会议主席。理想汽车作为承办方，与来自北京大学、北京邮电大学、爱丁堡大学、河海大学等高校及安谋科技、摩尔线程等企业的专家学者共同参与，围绕自动驾驶基础模型、端侧大模型部署、具身智能、强化学习等前沿议题展开深入交流。
伦敦大学学院计算机系教授、通用决策智能研究所所长汪军表示：“自动驾驶等面向物理世界的智能系统，正在从单点能力优化转向更强调整体协同的技术阶段。co-design、scaling law这一类探索启发了我们进一步思考模型、数据、算力与系统之间的关系。将关注点引向了物理智能体（Physical Agent）、物理强化学习（Physical RL）以及真机强化学习等方向——这些才是大模型在真实物理世界中落地必须突破的核心问题。”
理想汽车基座模型负责人詹锟在专题论坛上发表主题演讲，介绍了下一代自动驾驶基础模型MindVLA-o1的技术进展。在感知层面，理想汽车设计了全新的3D ViT Encoder（3D视觉模型编码器），在预训练过程中融合摄像头和激光雷达信息，使模型原生具备3D空间理解能力。自动驾驶系统不仅需要精确感知环境，还需要对未来场景进行预判。为此，理想汽车引入预测式隐世界模型和多模态推理，让模型拥有了多模态思考能力，不但能理解物理世界，还能提前“想象”未来可能发生的情况。这些核心突破，使MindVLA-o1实现了对真实3D物理世界的深度理解与预判，让自动驾驶看得更远、想得更深。
理想汽车在VLA大模型的端侧部署中，应用了端侧大模型“软硬协同设计定律”。该定律由理想汽车研发团队联合国创决策智能技术研究所共同提出。参与这一研究的邓程博士现任爱丁堡大学研究员及通用决策智能研究所基座模型负责人，他在本次专题会议上就端侧大模型高效部署发表了演讲。
软硬协同设计定律首次建立了一套将模型精度与芯片性能进行联合优化的数学框架，研究团队通过训练170个不同架构模型、评估近2000种候选配置，实现了在给定芯片参数下自动找到模型精度与推理速度的最优平衡，将端侧大模型设计与部署的时间从数月缩短至数天。这一定律不但为理想汽车自研下一代芯片提供了理论基础，更为破解行业内长期存在的“软硬割裂”困境提供了理论框架，对充分释放硬件效能、提升研发效率具有重要意义。
近三年，理想汽车深耕具身感知、基座模型、推理芯片和操作系统等前沿AI技术的基础理论研究，发表超过50篇论文并获得ICCV、CVPR、ICML、ICRA、ECCV等顶级学术会议录用。未来，理想汽车将以“成为全球领先的具身智能企业”为愿景，逐步落地更高阶的自动驾驶以及具身智能产品，解决用户的关键需求，创造高频的用户价值。
