据了解，该技术突破传统AI局限，首次实现从感知到决策的毫秒级闭环，为智慧城市与自动驾驶提供核心驱动力。

相较于ChatGPT等依赖历史文本数据的语言模型，MogoMind实现三大维度技术升级：一个是在数字层面，通过路侧激光雷达、毫米波雷达与摄像头等“通感算一体化”设备，实时捕捉车辆轨迹、行人动态、气象变化等物理世界毫秒级数据流；二是在认知层面，不仅能识别物体，更能理解行为逻辑——预判行人横穿风险、分析车辆变道意图、诊断拥堵成因；三是在决策层面，全域感知数据经边缘计算融合后，瞬间生成可执行指令，如为自动驾驶车辆规划避障路径、动态调控城市信号灯配时，响应延迟仅毫秒级。

“传统大模型是虚拟世界的语言工具，而MogoMind是物理世界的决策引擎。”蘑蘑菇车联信息科技有限公司产品运营专家王紫薇强调。

依托实时数字孪生核心能力，MogoMind构建了厘米级精度的城市交通虚拟镜像，误差控制在物理世界的厘米级。这一“决策中枢”已承担三大角色：宏观调控区域流量，微观优化单一路口，秒级响应交通事故；为驾驶员提供超视距路况预警、动态路径规划，消除感知盲区；赋能L4级前装量产车（RoboBus/RoboTaxi等），覆盖10省份安全行驶超200万公里。

针对车企对数据主权的关切，MogoMind设计分层授权机制：仅需共享匿名化轨迹片段，核心隐私数据无需开放。通过模块化接口，车企可获取全局路况预警，同时反哺自身自动驾驶模型训练。目前，该平台已吸引卢森堡政府、东南亚头部商用车企Energy Absolute等国际伙伴考察合作，中国AI治理方案加速走向全球。

车企的下一个发动机是AI大脑。王紫薇指出，这一趋势正打破主机厂与科技公司传统壁垒——硬件制造与智能服务深度融合，价值分配从“机械成本”转向“数据驱动”。随着低空无人机、机器人等智能体未来接入统一平台，物理世界协同网络将加速成型。

据蘑菇车联透露，MogoMind在设计之初就考虑了跨领域、跨场景的平滑迁移需求，通过统一的感知、认知、决策框架以及平台化兼容设计和多源数据融合能力，将已在交通场景中验证的多模态融合能力迁移至其他领域，实现对不同智能体的共性支撑。未来将通过AI网络的持续扩展，实现对更多类型智能体的支撑。

目前，蘑菇车联也正在积极寻求与海外合作伙伴和政府合作。去年9月，卢森堡驻上海总领事、卢森堡贸易与投资上海办事处执行总裁贝檀雅（Ms. Tania Berchem）参观访问蘑菇车联；今年6月，东南亚最大电动商用车制造商Energy Absolute参访蘑菇车联，重点考察了MogoMind大模型及自动驾驶车辆技术。蘑菇车联希望将MogoMind大模型技术能力和在中国市场的实践经验，输出到全球更多国家，推动AI加速向物理世界全面渗透。