汽車技術供應商法雷奧與基於Solana的去中心化實體基礎設施網路（DePIN）供應商Natix Network達成合作，共同開發開源的人工智慧（AI）多攝像頭模型，旨在提升自動駕駛系統的性能。
兩家公司週四表示，他們正在建構所謂的世界基礎模型（WFM），該模型能夠學習並預測現實世界的運動狀況，同時適應交通情境。
根據與Cointelegraph分享的公告顯示，該多攝像頭模型旨在推動AI模型從基於文字的理解向真實物理環境場景延伸，同時促進自動駕駛領域的研究進展。
法雷奧與Natix承諾公開發布其模型、資料集以及訓練工具，讓開發者進一步優化相關能力。Natix方面表示，WFM模型的第一個版本有望在未來幾個月內推出。
WFM將加速自動駕駛汽車問世
自動駕駛新創公司Wayve目前已在其車輛中應用WFM，包括在未進行任何在地訓練的情況下，讓車輛順利通過拉斯維加斯部分區域的測試。該測試相關資料由公司執行長Alex Kendall週五對外披露。
WFM屬於更廣泛的DePIN賽道，該領域融合了區塊鏈技術與社區擁有的實體基礎設施，打造去中心化網路，參與者可貢獻算力等資源，作為回報獲得加密貨幣。
法雷奧Brain Division執行長Marc Vrecko表示，WFM自動駕駛攝像頭模型的終極目標，是在確保安全合規的前提下，“推動移動出行智慧化”與自動駕駛汽車的普及落地。
Natix聯合創辦人兼執行長Alireza Ghods認為，WFM是繼2017至2020年大型語言模型（LLM）爆發後，AI領域又一次世代機會。
（率先打造可擴展世界模型的團隊，將奠定下一代AI浪潮——物理AI——的核心基礎。）
與目前僅具感知能力的AI模型不同，多攝像頭世界模型旨在建構預測能力，加快自動駕駛汽車的大規模普及。
Natix表示，WFM的去中心化與開源有望使實體AI系統在更廣泛的真實世界環境下得到訓練與測試，進而提升部署前的適應性。“透明的框架能讓生態系統更快發展。”公司發言人補充，廣泛測試對於安全至關重要。
法雷奧–Natix押注的競爭格局與規模
法雷奧及Natix的主要競爭對手之一是Alpamayo，該方案是一組開源視覺-語言-行動模型與工具，旨在加快基於推理的安全自動駕駛汽車開發。該方案透過攝像頭和感測器數據實現基於推理的自主決策。
Natix成立於2020年，並運營著去中心化多攝像頭數據網路。據產業研究機構Messari統計，該網路擁有數十萬名貢獻者和數億公里的駕駛數據紀錄。
