奇瑞依托CheryMind海量数据，夯实物理AI技术根基

当下AI技术正在加速从虚拟数字世界走向真实物理场景。如何让人工智能看懂现实环境、完成复杂实体任务，已经成为行业共同面对的核心课题。

2026奇瑞全球创新大会上，奇瑞正式对外发布专为物理AI而生的垂类基础大模型CheryMind。依托多年产业沉淀的海量数据资产，这套大模型为汽车、机器人等实体硬件提供强大智能支撑，让几十年的产业积累，转化成可以持续迭代、跨场景复用的智能能力。

【2026奇瑞全球创新大会】

不同于通用大模型侧重文本对话能力，CheryMind扎根实体工业，背后沉淀着规模庞大的多维度数据资源。根据公开资料显示，这套垂类大模型拥有700TB企业知识、200PB工程数据，储备千万级研发文档。同时积累2500万clips教练级驾驶数据、500万clips机器人动捕数据。

海量且贴合工业真实场景的数据储备，是CheryMind能够理解物理世界的核心根基。通用大模型大多依托互联网公开文本训练，缺少实体制造、车辆行驶、机器人运动的一手现场数据，面对工业场景经常出现脱离现实的推理结果。而奇瑞几十年造车积累下来的一手工程、路测、机器人调试原始素材，恰好补齐了物理AI的数据短板。

光有数据还不足以发挥价值，CheryMind已经深度融入奇瑞内部经营全链路，实实在在重塑企业运转模式。目前该大模型打通400+企业系统，落地1500+端到端业务流程，覆盖200+业务场景，每天有60000+员工日常使用这套大模型开展各项工作。

【垂类基础大模型CheryMind】

从研发环节的CAD设计仿真，到生产端工艺优化、质量检测，再到供应链调度、营销服务、企业运营，企业端垂类模型针对造车全链条打造CAD垂模、质量垂模、制造垂模、企业Agent垂模，把AI能力渗透到每一道业务流程当中。

软硬件协同，是CheryMind另一大技术优势。该垂类大模型与紫微芯片实现深度软硬件协同，端侧硬件算力底座与大模型算法双向适配，解决很多大模型"云端效果惊艳，端侧落地卡顿"的痛点。

很多行业大模型只能跑在云端服务器，车载、机器人本地硬件很难高效运行。而CheryMind面向端侧实体设备做深度适配，让大模型能力可以下沉到车辆、机器人本地硬件。

【垂类基础大模型CheryMind】

在产品端，CheryMind衍生出智舱垂模、智驾垂模、飞控垂模、MoAgent、农机OS等多款产品垂模，覆盖智能座舱、智能驾驶辅助、eVTOL、机器人、智能农机诸多硬件产品。

垂类模型在真实场景产生的全新能力，还可以持续回流到基础大模型，形成"场景使用—能力沉淀—底座升级"的正向循环，实现大模型与业务共同进化。

AI浪潮之下，单纯堆参数的大模型已经很难满足实体产业需求。CheryMind证明，只有深耕行业、手握真实产业数据，才能打造出懂物理世界、全域可落地的垂类大模型，也标志着"技术奇瑞"的积累迎来全新释放窗口。