在2023年的时候，文远知行拿到了全球首张国家级全域自动驾驶牌照，得到了在阿联酋开展各类自动驾驶车辆的路跑测试和运营的权限。
在17号的WAIC上，又作为唯一的自动驾驶企业凭借着“阿联酋自动驾驶出海实践”入选了2026世界人工智能大会十大案例。
同时，关于今年大热的物理AI，文远知行也跟上节奏在WAIC上，发布了物理AI认知基础大模型WeRide WITT。
简单来说，物理AI其实就是让机器能跟我们人一样去感受世界，只有理解了在真实世界怎么运转是对的，才能更实用，具备完整的商业价值。
WeRide WITT追求物理AI的方式靠4点：事实提取、事实推理、事实验证、事实编排，分别解决了数据从“看懂”到“用对”的四个关键环节：
第一，事实提取——让AI能“拆明白”。
日常大家也能感觉到“传授经验”并不简单，哪怕是一个开车动作，很难事无巨细，但是WITT可以，它会把真实视频耐心区分成各种元素分析：城市道路、前面是交叉口、信号灯在变化……
把模糊的视频画面变成能被AI精准理解的结构化信息，这是后面一切操作的基础。
第二，事实推理——让AI能“想明白”。
光看懂还不够，还得能推理。
而且它内置了一个视频数据引擎，工程师想找某个特定成精，输入关键词或自然语言描述就能在海量视频里秒级定位到对应的片段。
发现问题解决问题都很快。
第三，事实验证——“纠错”。
通过从弱势道路使用者、自车行为、他车行为、场景理解、事实完备性、交通设施这六个维度去交叉验证模型输出的结论对不对，还会调用外部的物理证据来反向核验。
事实编排——让AI能分清楚“跟谁怎么学”
日常场景、异常场景等数据都要区分，提升不同能力。以上就是WITT给物理AI打地基的方式。
除了自动驾驶企业的身份，它最近还入局了L2，方案搭载于星途星纪元、广汽埃安N60车型上。
虽然L4听着比L2“高大上”，但L2的商业落地难度比起L4可以说是有过之而无不及。
而物理AI能力，就可以作用于L4和L2，带来更稳固的工程落地能力。
