文遠知行發佈物理AI認知基礎大模型WIIT，構建真實世界理解框架

在2026年世界人工智能大會（WAIC）現場，自動駕駛與機器人技術領域的領導者文遠知行正式發表物理AI認知基礎大模型WIIT，為人工智能從傳統的數據處理邁向真實世界認知開啟全新方向。這項突破性模型的核心在於建構一套能解讀與推理物理環境的基礎框架，讓AI不再只是處理抽象符號，而是開始理解現實世界運作的邏輯。隨著全球科技巨頭紛紛投入物理AI領域，業界普遍認為AI的下一次躍進將來自於它能否從螢幕後走出來，真正與三度空間互動。文遠知行在WAIC發表的WIIT模型，正是因應這股浪潮而生的關鍵技術基礎。

該模型提出「最小物理事實單元」（Physical Fact）的嶄新概念，將連續流動、充滿變數的真實世界場景，拆解成一個個可被機器識別、驗證與操作的基礎單位，從而讓AI具備類似人類對環境的基本認知能力。WIIT模型圍繞物理事實建構了四大核心能力，形成一套完整的理解與決策鏈路。首先是事實提取，系統能從複雜且雜亂的現場環境中，自動識別出關鍵的物理要素，例如障礙物的位置、移動物體的速度或道路的幾何結構。其次是事實推理，模型進一步學習這些要素之間的因果與空間關係，例如判斷一個行人是否可能走入車道，或是一個障礙物是否會影響行進路線。

第三項能力是事實驗證，賦予AI對現實資訊的查核能力，避免因為感測器雜訊或瞬間遮蔽而做出錯誤判斷。最後的事實編排則將上述事實依任務目標進行組織，形成具邏輯的決策序列，讓機器人與自動駕駛系統能據此執行高效且安全的行動。文遠知行團隊指出，物理AI當前最大的挑戰在於，模型不僅要能處理大量感測數據，更必須理解數據背後的真實物理語意。空間關係、動態變化與行為邏輯是三個核心瓶頸。WIIT透過以物理事實為基礎的認知體系，嘗試讓AI掌握這些維度，使自動駕駛車輛在複雜路口能預測其他用路人的意圖，也讓機器人在工廠內能動態調整抓取策略來適應物體形狀的細微變化。這項技術的應用場景並不侷限於自動駕駛。

文遠知行表示，WIIT模型同樣適用於各類具身智慧系統，包括工業機器人、服務機器人、物流配送無人車等。在這些場景中，環境的不確定性極高，機器必須即時理解並回應真實世界的變化，而非單純執行預程式化的指令。WIIT所提供的事實認知框架，正好能填補傳統AI模型在物理互動上的空白。值得注意的是，物理AI正成為全球科技競爭的新高地。從日本政府宣布巨額投資物理AI戰略領域，到英偉達攜手韓國五大巨頭打造AI工廠，再到英特爾推出專為邊緣端設計的物理AI框架，業界已形成共識：AI的未來不僅在於更好的語言模型，更在於能踏實地「走進」真實世界。

文遠知行在此時推出的WIIT大模型，無疑為這條道路鋪設了更穩固的理論與技術基礎。在WAIC現場，文遠知行亦展示了WIIT模型在模擬城市環境中的初步應用成果，透過事實提取與推理模組，車輛能在瞬息萬變的路口中做出接近人類駕駛的判斷決策。這項展示引起與會專家的廣泛討論，許多人認為，一旦最小的物理事實單元能被有效定義與計算，AI對世界理解的方式將從統計機率走向邏輯必然。展望未來，WIIT模型將持續迭代，並計畫與更多硬體平台進行整合，以適用於不同規模與算力需求的系統。文遠知行強調，物理AI的發展需要開放協作，他們期望WIIT能成為業界共同使用的基礎認知層，協助整個產業加速邁向全面具身智慧的時代。

從電腦視覺到世界模型，從數據驅動到事實驅動，文遠知行的這一步，正為AI開拓一條通往真實理解的全新路徑。