在智能電動汽車領域，第三方智能駕駛解決方案供應商元戎啟行迎來了一位重量級人物——原DeepSeek多模態核心研究員阮翀正式加盟，并擔任首席科學家一職。這一消息由元戎啟行CEO周光在智能電動汽車發展高層論壇上首次證實，阮翀計劃在2026年的北京車展上首次公開亮相并發表演講。

阮翀的學術背景十分亮眼。2018年，他從北京大學畢業，同時獲得計算機科學學士學位和計算語言學碩士學位，碩士期間專注于自然語言處理（NLP）研究。本科階段，他以訪問學者身份赴美國卡內基梅隆大學（CMU）交流，師從Victor Adamchik教授，圍繞格羅比納基（Groebner Basis）展開研究，成功實現用最少數量的多項式方程對數獨規則進行代數建模，這一成果在計算代數領域屬于原創性突破。

在職業經歷方面，阮翀的履歷同樣豐富。2017年3月起，他在智能輸入法及AI語言技術公司Kika Tech（觸寶）實習約4個月，期間以第一作者身份在2018年計算語言學國際會議（CICLING）上發表論文《Sparse Word Representation for RNN Language Models on Cellphones》，并完成口頭報告。隨后，他加入網易有道信息技術（北京）有限公司實習5個月，參與實現iPhone 6及以上設備端0.1秒/句的離線翻譯性能，該成果最終集成至有道翻譯官APP的離線翻譯功能，成功實現產品化落地。

2023年，阮翀加入DeepSeek擔任研究員，深度參與多模態模型研發。他與DeepSeek創始人梁文鋒共同署名發表了9篇論文，為DeepSeek大模型推理、高效注意力機制等核心技術突破作出關鍵貢獻。例如，他作為DeepSeek-VL模型研究負責人，參與《DeepSeek-VL: Towards Real-World Vision-Language Understanding》論文研究，聚焦真實場景下的視覺與語言理解難題，針對文檔、圖表、OCR及網頁截圖等復雜場景，實現細粒度圖文理解能力，并通過優化訓練策略避免多模態模型常見的語言能力退化問題。他還以負責人身份參與《DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding》研究，提出混合專家（MoE）架構的視覺語言模型DeepSeek-VL2，進一步提升真實場景下的理解能力與推理效率，在主流多模態基準上取得領先性能。同時，他作為作者之一參與Janus模型相關論文《Janus: Decoupling Visual Encoding for Unified Multimodal Understanding and Generation》研究，提出解耦視覺編碼的統一多模態框架Janus，有效解決單一編碼器難以兼顧理解與生成任務的技術瓶頸。

阮翀的學術成就也備受認可。他參與撰寫的論文《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》獲得2025年NLP與計算語言學領域頂級學術會議ACL最佳論文獎；另一篇論文《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning in LLMs through Reinforcement Learning》于同年9月刊登于國際權威期刊《自然》（Nature），并登上當期封面。他還以第三作者身份撰寫《Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures》文章，深度參與DeepSeek-V3面向H800集群的整體方案設計，圍繞計算、內存與通信等關鍵硬件瓶頸開展架構優化工作，為突破模型硬件協同瓶頸、提升大模型規模化訓練與推理效率提供關鍵技術支撐。

阮翀此次加盟的元戎啟行成立于2019年，專注于為車企設計智駕系統。目前，該公司已與多家車企建立合作，25萬輛搭載其城市領航輔助駕駛方案的車輛進入消費者市場，覆蓋長城、吉利及smart等多個品牌。在融資方面，元戎啟行已完成6輪融資，累計融資金額超7億美元（約合人民幣47.82億元）。今年4月初，有消息稱元戎啟行已向港交所秘密遞交上市材料，計劃年內在港交所掛牌上市。

傳統智能駕駛技術多采用感知、預測、規劃、控制分模塊獨立優化的路線，存在信息割裂、迭代效率低、數據利用率不高等問題。阮翀作為AI大模型領域核心人才加入元戎啟行，有望憑借其在多模態對齊、大模型推理效率優化及稀疏架構設計等方面的深厚積累，為該公司VLA基座模型的規模化量產落地提供技術支撐，進一步增強其產品市場競爭力。