2026年の世界人工知能大会（WAIC）の会場で、文遠知行は物理AI認知基盤大モデル「WIIT」を発表し、人工知能がデータ理解から現実世界の認識へと進化する新たな方向性を探求しました。

同社によると、WIITは現実世界のシナリオに基づき、「最小物理事実単位（Physical Fact）」というコンセプトを提案しています。このコンセプトにより、連続的に変化する現実環境を識別可能で検証可能な基本的な事実単位に分解し、物理世界に対するAIの理解フレームワークを構築しています。

物理的事実を中心に、WIITは4つのコア能力、すなわち事実抽出、事実推論、事実検証、事実編成を構築しています。そのうち、事実抽出は複雑な環境から重要な要素を識別するために使用されます。事実推論は、異なる事実間の関係をモデルが理解するのを支援します。事実検証は、AIが現実情報の正確性を判断する能力を向上させます。事実編成は、モデルが事実に基づいてタスクを組織し、意思決定を生成することをサポートします。

文遠知行は、物理AIの主な課題は、モデルが情報を処理するだけでなく、現実世界における空間的関係や行動ロジック、動的変化を理解できるようにすることであると述べています。物理的事実を基盤とした認知体系を構築することで、WIITは自動運転やロボットなどの身体知能シナリオにおいて、環境理解や意思決定能力を高めることを目指しています。