自动驾驶领域，MogoMind通过多源数据融合和长尾场景持续学习，反哺自动驾驶模型训练。针对Agent的执行能力，PPIO率先支持Kimi-K2、Qwen3Coder等代码模型，实现强大的自主编程、工具调用和数学推理能力。强安全隔离，让不同Agent沙箱的环境可实现完全隔离，当多个任务并发执行时，每个任务都能在独立环境中运行，从根源上避免数据泄漏和资源抢占冲突。PPIOAgent沙箱基于FirecrackerMicroVM构建，具备强安全隔离、毫秒级极速启动、高并发创建三大特性，无需预部署，即启即用，让Agent的所有操作均处于受限、可控的状态。目前PPIO的AI智能体平台企业版本已有实践案例落地：基于AI智能体平台，PPIO为某国际学校打造了智慧教育全场景解决方案，覆盖管理、教学、学习、研学全场景，贯穿课前备课、课堂作业、学情分析、心理监测、家校互动等全流程，
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此外，柴亦飞还指出，第四范式推出AI眼镜主要有两方面的考量：第一，现在的智能硬件厂商，特别是传统智能硬件厂商，它们的AI能力是相对缺失的，比较欠缺把
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MogoMind还提供实时路径规划、数字孪生、预警提醒等多种服务，能够接入来自不同厂商、不同类型的交通设备与系统，包括道路传感器、车载终端、交通管理