法雷奥Valeo与开源科学实验室 KE:SAI 在 10 月 13 日宣布将把整套自动驾驶系统的代码、训练好的模型和数据集全部开源。目标说得很直白先在各大公开驾驶基准上追平最先进水平然后把它甩在身后。这不是一次普通的产学研合作。按双方的说法从模型权重到数据集每一个组件都会以开源形式发布研究成果通过论文公开供应商和研究者可以复现结果、在模型上继续开发并用同一套参照系测试自己的系统。两家是谁法雷奥是全球汽车技术供应商业务围绕 POWER、BRAIN、LIGHT 三大事业部和面向售后市场的 Valeo Service 展开。这次合作由法雷奥 Brain 事业部牵头其 CEO Marc Vrecko 称这是法雷奥乃至整个欧洲汽车生态的「战略性里程碑」——把工业界在自动驾驶上的技术积累与开源研究结合为物理 AI 建立共享底座。KE:SAI 全称 Kyutai ELLIS Scalable Autonomous Intelligence是一家非营利前沿 AI 研究实验室由 kyutai 与 ELLIS Institute Tübingen 在 2026 年 5 月共同创立创始捐款来自 kyutai实验室分布在巴黎和图宾根两地。联合创始人包括 Andreas Geiger、Bernhard Schölkopf、Kashyap Chitta、Daniel Dauner 和 Bernhard Jaeger均出身计算机视觉、机器人学与机器学习领域。技术路线一个模型开遍所有车双方要做的不是一堆专用模块而是一个紧凑的 AI 模型能驾驶不同的车辆、适配不同的传感器、在不同环境中行驶。第一步是用大规模真实驾驶录像训练模型从设计上就要求能跨传感器和摄像头配置迁移第二步则要超出记录数据本身能教的东西——通过仿真环境中的强化学习和学到的世界模型把模型暴露在真实数据里稀少甚至不存在的罕见与安全关键场景中。开源为什么是关键物理 AI 被视为人工智能的下一个前沿但主要玩家基本闭源汽车行业部署的驾驶模型几乎全是专有技术。整车厂和供应商手上没有共享的开放基础既无法检查、也无法改造或复现自己依赖的技术效率与泛化这两个核心研究问题也仍然悬而未决。要弄清哪条路线能让物理 AI 可靠地大规模落地必须同时探索大量想法这远不是单个实验室能完成的。Andreas Geiger 说得更直接语言模型的开源把数年的进展压缩进了几个月而前沿物理 AI 至今仍然封闭。他认为开放的基础会比任何封闭系统带来更多创新——「我们开发的一切都会开放每一步前进都是所有人的前进。」开源履历撑腰这项法德合作的底气来自双方已有的开源记录。法雷奥的 AI 研究实验室 valeo.ai 发布的模型与论文如 DrivoR 和 VaVAM在社区中被广泛使用KE:SAI 创始团队则以 KITTI、NAVSIM 和 TransFuser 等开放基准和驾驶技术栈闻名。双方的共同目标是给整车厂、供应商和研究机构一个「在欧洲构建」的开放共享基础强化欧洲乃至全球的汽车生态。法雷奥的体量也不容小觑2025 年销售额 209 亿欧元约 1700 亿元人民币全球员工 10 万人业务覆盖 29 个国家拥有 149 座生产工厂、59 个研发中心和 19 个分销平台截至 2026 年 2 月 26 日。公司已在巴黎证券交易所上市。
