在“人工智能+”上升為國家戰略的背景下，AI技術如何走出實驗室，走進城市肌理，服務百姓生活，成為產業界共同思考的命題。
在2025騰訊全球數字生態大會期間，蘑菇車聯（MOGOX）與騰訊云達成戰略合作，雙方圍繞“云+AI”展開深度融合，全面推動物理世界AI大模型MogoMind的關鍵能力升級，共同打造面向未來的城市級AI網絡。這不僅是兩家科技企業的強強聯手，更是中國AI產業化進程中一次具有標桿意義的探索。
AI從“數字世界”走入“物理世界”
大模型技術在數字世界的表現已足夠驚艷，但如何將其轉化為現實世界的生產力，仍是行業痛點。
今年7月，蘑菇車聯發布了首個深度理解物理世界的AI大模型MogoMind，致力于解決AI在城市治理、交通管理等現實場景中“看不懂、算不準、用不上”的問題，不僅能實時捕捉城市交通的動態變化，還能通過多模態數據融合，實現對復雜交通場景的深度理解與智能決策，也被稱為“物理世界的實時搜索引擎”。
MogoMind具備六大核心能力：交通數據流實時全局感知、物理信息實時認知理解、通行能力實時推理計算、最優路徑實時自主規劃、交通環境實時數字孿生、道路風險實時預警提醒。這些能力覆蓋了從實時感知、認知理解到決策執行的全流程，構建起一個“可感知、可認知、可決策、可預測”的城市級AI數字基座。
算力、成本、效率三重突破
盡管MogoMind在技術上已具備強大能力，但要實現城市級落地，仍需解決算力調度、成本控制、系統穩定性等關鍵問題，這正是與騰訊云合作的重點。
此次合作，騰訊云將為MogoMind提供高性能計算集群、對象存儲等底層技術支持，實現模型訓練與推理的“降本增效”。具體而言，MogoMind在接入騰訊云后，訓練速度提升30%，成本下降50%，大幅提升了AI模型的商業化可行性。
更重要的是，騰訊云強大的云能力，使得MogoMind可以根據城市級業務的實際需求，靈活調度算力資源，保障在高并發、大流量場景下的實時響應與系統穩定。這為MogoMind在L4級自動駕駛、城市治理、民生服務等復雜場景中的規模化落地提供了堅實支撐。
此次合作的另一大亮點，是雙方共同打造城市級AI網絡。不同于以往AI項目單點式部署的模式，MogoMind將通過騰訊云的云平臺，實現跨區域、跨場景、跨系統的協同聯動，構建起全域覆蓋、實時響應、持續進化的AI網絡。
在這一網絡中，MogoMind不僅是“大腦”，更是“神經中樞”。它通過接入城市各類交通設備、車載終端、管理系統，實現多源數據的統一接入與融合處理，為政府、企業、公眾提供多樣化的智能服務。
對于政府而言，MogoMind可廣泛應用于交通管理、城管、應急、環保等領域。例如在交通高峰期，模型可實時預測擁堵趨勢，動態調整信號燈配時，提前發布出行預警；在突發事件中，系統可快速評估影響范圍，生成應急調度方案，提升城市運行效率。
對于車企與自動駕駛企業，MogoMind提供高可靠、低延遲的實時感知與決策支持，助力L4級自動駕駛車輛在復雜城市環境中安全運行。目前，蘑菇車聯已推出多款搭載MogoMind的L4級自動駕駛車輛，包括RoboBus、RoboTaxi、RoboSweeper等。
對于公眾而言，MogoMind則是一個“隱形但貼心”的出行助手，可以提供超視距路況提醒、盲區風險預警、個性化路徑規劃等服務，讓每一次出行更安全、更高效。
構建AI產業新生態
蘑菇車聯與騰訊云的合作，不僅是技術層面的融合，更是生態層面的共建，基于MogoMind大模型能力，可以向政府、企業提供標準化的數據接口、數據服務能力，推動“AI+交通”“AI+治理”“AI+民生”廣泛落地。
交通管理部門可基于模型能力快速開發交通流量監測、事故預警、信號優化等應用；車企可接入模型獲取實時交通數據，提升智能駕駛系統的適應能力。
通過開放模型能力，MogoMind正從大模型進化為城市智能體，為城市的智能化建設打造核心引擎。
在國家“人工智能+”頂層戰略指引下，越來越多的科技企業正走出技術孤島，通過跨界融合、協同創新，推動AI技術真正服務于城市治理、產業升級與民生改善。
MogoMind的出現，打破了AI與現實世界之間的認知壁壘，讓AI不再只是“看得懂文字”，更能“看得懂世界”。而騰訊云的加入，則為這一目標裝上了“飛得更高”的翅膀。
在“云+AI”的雙輪驅動下，MogoMind有望在更多城市和更多場景落地。從精準的交通預測到智能的駕駛決策，從城市級網絡優化到跨場景公共服務，蘑菇車聯與騰訊云正攜手拓展AI在現實世界的技術邊界，這場合作將成為AI賦能城市治理、推動產業智能化升級的重要里程碑，為構建高效、安全、綠色、普惠的智能城市系統提供示范樣本。
