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WeRide dévoile WIIT, un modèle de perception Physical AI pour décoder le monde réel

Au cours de la Conférence mondiale sur l’intelligence artificielle (WAIC) 2026, WeRide a présenté WIIT, un modèle fondamental de cognition en intelligence artificielle physique, qui trace une nouvelle voie pour l’intelligence artificielle, en déplaçant l’accent de l’interprétation des données vers la cognition du monde réel.
WIIT introduit le concept d’« unités factuelles physiques minimales » dérivées de scénarios du monde réel. Il décompose les environnements dynamiques en unités de base identifiables et vérifiables, établissant ainsi un cadre d’IA robuste pour comprendre le monde physique.
En s’appuyant sur ces faits physiques, WIIT offre quatre capacités principales : l’extraction des faits, le raisonnement, la vérification et l’orchestration. L’extraction des faits identifie les éléments clés dans des environnements complexes, tandis que le raisonnement sur les faits clarifie les relations entre différents faits. La vérification des faits renforce la capacité de l’IA à évaluer l’exactitude des informations du monde réel, et l’orchestration des faits permet au modèle d’organiser des tâches et de générer des décisions basées sur des données factuelles.
WeRide souligne que le principal défi de l’IA physique réside dans la capacité des modèles à comprendre les relations spatiales, la logique comportementale et les changements dynamiques dans le monde réel. En construisant un système cognitif fondé sur des faits physiques, WIIT vise à améliorer la compréhension environnementale et les capacités de prise de décision de l’IA pour des applications d’intelligence incarnée, notamment la conduite autonome et la robotique.
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