今日，自动驾驶科技公司文远知行WeRide推出了自研的物理AI认知基础大模型WeRideWITT，标志着公司在自动驾驶技术领域的又一重大进展。WeRideWITT基于视觉语言大模型（VLM）能力，首次引入“最小物理事实单元”概念，能够将连续变化的真实场景拆解为可被识别和验证的事实单元，构建起以物理事实为核心的新一代AI理解框架。

WeRideWITT具备事实提取、事实推理、事实验证、事实编排四大核心能力，能够从海量运营信息中提炼物理世界的认知规律，贯通从场景识别、事件归因到数据验证、学习分流的完整链路。例如，WITT能够从标准驾驶事实、多主体交互事实和物理模糊条件三个维度识别真实道路视频中的“最小物理事实单元”，并生成高密度场景描述，为后续理解、验证和学习分流提供基础。

在数据处理效率方面，WeRideWITT相较于通用大模型，以更轻量的模型规模，在同类任务中可节省98%的Token成本，单卡单日可处理1万分钟车辆运行视频，实现200倍数据处理效率提升。此外，WITT在自动驾驶垂类场景中的平均每片段事实错误率仅约为通用大模型的三分之一，显示出其在自动驾驶领域的高效性和准确性。