汽车技术供应商法雷奥与基于Solana的去中心化实体基础设施网络（DePIN）提供商Natix Network达成合作，共同开发开源的人工智能（AI）多摄像头模型，旨在提升自动驾驶系统的性能。
两家公司周四表示，他们正在构建所谓的世界基础模型（WFM），该模型能够学习并预测现实世界的运动状况，同时适应交通情境。
据与Cointelegraph分享的公告显示，该多摄像头模型旨在推动AI模型从基于文本的理解向现实物理环境场景延伸，同时促进自动驾驶领域的研究进步。
法雷奥与Natix承诺开放发布其模型、数据集以及训练工具，以便开发者进一步优化相关能力。Natix方面表示，WFM模型的第一个版本有望在未来几个月内推出。
WFM将加速自动驾驶汽车问世
自动驾驶初创企业Wayve目前已在其车辆中应用WFM，包括在未做任何本地训练的情况下，让车辆顺利通过拉斯维加斯部分区域的测试。该测试相关资料由公司首席执行官Alex Kendall周五对外披露。
WFM属于更广泛的DePIN 赛道，该领域融合了区块链技术与社区所有的物理基础设施，打造去中心化网络，参与者可贡献算力等资源，作为回报获得加密货币。
法雷奥Brain Division首席执行官Marc Vrecko表示，WFM自动驾驶摄像头模型的终极目标，是在确保安全合规的前提下，“推动出行智能化”与自动驾驶汽车的普及落地。
Natix联合创始人兼首席执行官Alireza Ghods认为，WFM是继2017至2020年大语言模型（LLM）爆发后，AI领域又一次代际机遇。。
“率先打造可扩展世界模型的团队，将奠定下一代AI浪潮——物理AI——的核心基础。”
与当前仅具感知能力的AI模型不同，多摄像头世界模型旨在构建预测能力，加快自动驾驶汽车的大规模普及。
Natix表示，WFM的去中心化与开源有望使实体AI系统在更广泛的真实世界环境下得到训练与测试，从而提升部署前的适应性。“透明的框架能让生态系统更快发展。”公司发言人补充，广泛测试对于安全至关重要。
法雷奥–Natix押注的竞争格局与规模
法雷奥及Natix的主要竞争对手之一是Alpamayo，该方案是一组开源视觉-语言-行动模型与工具，旨在加快基于推理的安全自动驾驶汽车开发。该方案通过摄像头和传感器数据实现基于推理的自主决策。
Natix成立于2020年，并运营着去中心化多摄像头数据网络。据行业研究机构Messari统计，该网络拥有数十万名贡献者和数亿公里的驾驶数据记录。
