從“無人駕駛”到“物理AI”，輕舟智航的關鍵一躍

4月24日，北京車展首日，在輕舟智航舉辦的主題為“物理AI，輕舟已至”的發布會上，輕舟智航聯合創始人、董事長兼CEO于騫博士發布輕舟物理AI模型，并宣布輕舟智航的戰略重心從“無人駕駛”全面升級至更廣闊的“通用物理AI”。

這意味著，這家成立七年的自動駕駛公司正式完成了一次戰略重心的躍遷，從“將無人駕駛帶進現實”走向“通用物理AI”。于騫在發布會上特意強調：“我們絕不是不做無人駕駛了。恰恰相反，無人駕駛是我們通往通用物理AI最重要的基石。如果連無人駕駛都做不到，更別提通用物理AI。”

輕舟智航聯合創始人、董事長兼CEO于騫博士

這句話厘清了輕舟智航戰略升級的思路：升級不是轉向，而是延伸。當行業仍普遍糾纏于城市NOA開城速度、算力TOPS的賬面數字時，輕舟智航選擇用“物理AI”這一更大的命題，框定下一個七年的航向。

不卷參數卷體驗，搭建量產能力的底層邏輯

要想深度理解輕舟的戰略升級，需要先盤點它的量產基本盤。

截至2026年，輕舟智航輔助駕駛前裝搭載量突破100萬臺，合作10家頭部主機廠，覆蓋近30款車型，AEB誤觸發率低于1次/40萬公里，累計輔助駕駛里程超25億公里。在2025年前四季度的全市場NOA方案商份額統計中，輕舟以超過21%的市占率位居行業第二，僅次于華為。

在智駕賽道，規模是最硬的通貨。百萬級的搭載量意味著技術經過了真實場景的百萬次驗證，系統穩定性不再是仿真報告里的數據，而是道路上跑出來的信任。

產品策略上，輕舟呈現出明顯的“反內卷”特征。在行業普遍追逐數百甚至上千TOPS算力時，輕舟堅持“不卷參數，卷體驗；不卷噱頭，卷真實的用戶價值”。于騫在發布會上反問：“老百姓花幾千上萬塊選裝一套智駕系統，到底買到了什么？是更炫酷的UI？還是每次上車都要重新學習一遍怎么用？”

基于這一理念，輕舟形成了清晰的產品矩陣：“乘風AIR”以約80TOPS算力覆蓋高速NOA核心需求；“乘風PRO”在100-200TOPS的主流區間內提供可大規模部署的城市NOA功能；“乘風MAX”則面向超500TOPS平臺，實現極致城市NOA體驗。2026年，輕舟預計新增合作車型突破50款，其中絕大部分將搭載城市NOA功能，有望將城市領航輔助從30萬元以上的高端市場，快速下拉至10萬元級的主流消費區間。

輕舟“低算力也能跑出好體驗”的邏輯，在2026年一季度獲得了產業資本的進一步驗證。3月，輕舟智航宣布完成1億美元D輪融資，由某國內頭部主機廠、寧波寧海興泰合基金、梁溪科創產業母基金等聯合投資。此前一年內，奇瑞汽車與立訊精密等產業巨頭已先后戰略注資。車企與產業資本同時用真金白銀下注，背后是對輕舟量產工程能力的認可，而非單純的故事估值。

從“看見”到“理解”，實現物理AI的技術躍遷

如果說百萬量產是輕舟智航的橫向根基，那么2026年北京車展發布的物理AI模型，就是其縱向的技術天花板。

于騫在發布會上判斷：“過去十年，數字世界AI取得了突飛猛進的進展，已經接近甚至達到AGI的水平。未來十年是物理世界AI的時代，我們將見證從無人駕駛邁向更具想象力、更具顛覆性的物理AI。”他指出一個關鍵差異：數字世界AI可以無限“左右互搏”快速進化，而物理世界依賴真實車輛和路測，迭代成本天然高出幾個數量級。

“世界模型+強化學習”架構也是推開物理AI大門的鑰匙。用于騫的話來說，“世界模型和強化學習，就是鏈接數字世界與物理世界的那座橋梁。它讓我們能在數字世界里做無窮無盡的訓練，再把能力賦予物理世界的車。這不是一次簡單的算法迭代，這是研發范式的根本轉移。”

此次車展，輕舟物理AI模型架構首次進行了系統性的披露。在云端側，是基于運動模擬的“AI超級工廠”，集成了高可控視頻生成、零樣本生成引擎和低成本閉環仿真能力——研發人員可用自然語言指令一鍵生成極端天氣、逆行電瓶車、鬼探頭等長尾危險場景，讓AI在虛擬環境中獲得接近無限的訓練機會。

車端側，“世界行為模型”以在線世界模型為骨干，融合VLA與強化學習算法，打通從感知到行動的全鏈路模型化。于騫總結其三大能力升級：“推理更強、決策更優、泛化更廣。”

這套架構已在“輕舟智航乘風MAX”方案中落地驗證。在超500TOPS算力平臺上，該系統在城中村窄路、復雜路口等極端場景下表現出接近人類駕駛的“防御性本能”，能夠精準識別行人意圖并進行動態博弈決策。2025年以來，行業已從VLA與世界模型的“二選一”爭論轉向融合實踐——特斯拉FSD V14將Grok大模型整合進導航與決策系統后，國內迅速形成共識：視覺語言大模型做“認知大腦”，端到端小模型做“執行小腦”。輕舟的物理AI模型恰好走在這條融合路線的最前沿。

Robotaxi的克制押注，Robovan的爆發前夜

在L2++規模化量產持續深化的同時，輕舟智航的L4布局構成了另一條長線邏輯。

在Robotaxi路徑上，于騫的態度明確而理性：“用更強的大腦，不是只堆傳感器。”他對比了兩種典型路線：Waymo穩妥但成本高昂，特斯拉成本可控但向完全無人跨越時風險較大。輕舟智航的選擇是押注AI大腦本身的能力上限——“人類開車有大量盲區，但我們依然能安全駕駛，靠的是強大的大腦。必要的冗余要有，但核心是建立更強的AI大腦。”

輕舟智航的Robotaxi方案完全基于量產車配置，外觀與普通車輛無異，僅在內核上強化。落地節奏上，計劃2026年開展小范圍試點，2027年啟動規模化部署。值得關注的是，于騫判斷Robotaxi在海外可能比國內落地更快——國內駕駛環境更復雜，且人力成本結構不同。這也解釋了為何在北京車展同期，輕舟智航的測試車輛已在德國慕尼黑、法國巴黎等地開展路測。

相比于Robotaxi的長期主義，無人物流Robovan被輕舟智航視為更具短期爆發力的新戰場。盡管外界認為無人物流賽道已經擁擠，于騫卻持不同判斷：“這個市場其實才剛剛開始，遠沒有進入大規模普及的階段。所謂的‘大規模’實際上只是萬量級規模，在穩定性、可靠性、安全性上仍有極大提升空間。”他認為，輕舟智航的機會在于將乘用車領域大規模量產積累的工程能力——車規級可靠性、供應鏈管理、功能安全體系——遷移到物流場景。

輕舟智航聯合創始人、總裁侯聰給出了更具體的時間表：無人物流會率先爆量，Robotaxi隨后跟進，因為物流場景不載人、速度較低、技術成熟度更高。“這個領域的市場需求非常旺盛。”目前，輕舟智航已在金華、蕪湖、寧波等多地投入無人物流車輛，跑通了“量產即運營”的商業化閉環。進入2026年，無人物流賽道的競爭核心已從“誰先上路”的噱頭，轉向服務能力、綜合降本與安全運營底線的全面較量。這正是輕舟智航差異化競爭的最大支點。

安全與向善，關于技術倫理的終極設問

在技術迭代與商業落地之上，輕舟智航在北京車展提出了一個在自動駕駛行業不常見的價值觀——“向善”。

于騫在發布會上表示：“我們相信，未來AI的智能可能在很多維度超過人類——但人類的好奇心、同理心、對生命的尊重，是技術無法替代的。我們做AI，不是為了智能而智能，而是為了讓AI更好地為人類服務。”侯聰則進一步將“向善”落地到安全維度：“無論是輔助駕駛還是無人駕駛，都是與安全高度相關的產品，直接關系到用戶的生命安全。品牌在技術與產品的研發中，始終懷有敬畏之心，將安全作為首要指標。”他強調，安全是品牌主動推進的事，而非被動要求，“沒有最安全，只有更安全”本身就是向善的核心理念。

于騫還提出了一個更具產業操作性的視角——保險。他認為，如果智駕系統能做到每50萬公里才可能有不到一次AEB誤觸發，能提前剎停、避免剮蹭，那么它理應讓用戶的保險費用變得更便宜。“這才是智駕創造社會價值的真實度量。”這一觀點在行業內很少被直白提出，卻指向了“技術價值可量化”的公平性問題。

當一家公司不再僅僅輸出技術參數，而是開始回答“技術應該如何與人類社會共處”這一命題時，它已經在從“供應商”向“社會企業”邁進。

目前，輕舟的合作車企已從早期的理想汽車擴充至奇瑞、吉利、廣汽、上汽等10家主機廠。2026年前三個月，21款新車型落地，客戶覆蓋民營自主、央企國資、華南頭部車企等多元陣營，客戶結構趨于均衡。

在行業加速收斂的大勢中，于騫保持著戰略定力：“一家公司至少要干20年，不可能一成不變，必須不斷革自己的命。這次升級，是為下一個七年乃至下下個七年指明方向。”

這正是輕舟智航為中國智駕行業帶來的一個全新思考：當全球自動駕駛公司集體站在超算中心與物理規律的交界地帶，真正的終極競爭已不再是城市NOA的落地速度，而是誰能率先構筑起“物理世界AI基座”。

中國自動駕駛能否跑贏這場馬拉松，于騫和輕舟智航的答案深藏在七年技術與產業演進的過程中。從最初與車企結緣，到今天向通用物理AI堅定邁進，輕舟智航走出的每一步，都在追問同一個問題——AI技術究竟是人類的對手，還是生命與生活的盟友？如今這個答案已經越來越清晰，輕舟智航的方向也愈發堅定。