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对话轻舟智航CEO于骞:百万搭载之上,把辅助驾驶做成“止疼药”

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当前,智能驾驶技术无疑已成为整个汽车与科技产业的关注焦点。在刚刚过去的2025年,行业讨论的重心还集中在前沿技术如何尽快上车,那么进入2026年,行业的关注点则放在了究竟何时才能真正跨过无人驾驶的分水岭。

在QCraft DAY 2026活动上,轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞博士表示,“2026年是未来无人驾驶黄金十年的新起点”。在活动后的采访中,他更是深度阐述了这一判读的依据:当城市NOA渗透率达到了一定的水平,体验足够成熟稳定,甚至在十万元级别的车型上也能实现流畅可靠的城市NOA时,距离Robotaxi的大规模商业化就已经不远了。

这一判断也正是基于轻舟智航自身持续积累的技术与规模化落地成果之上。不久之前,轻舟智航辅助驾驶累计搭载量突破100万台,行业首个单征程6M城市NOA宣布正式上车。于骞博士也强调,辅助驾驶产品不应停留在像是“维生素”一样的“保健品”的层面,而应成为能够真正解决痛点的“止疼药”,“止疼药”并非一味地追求满足极端场景下的使用需求,而是如何在“算力不堆砌、安全不妥协、体验不打折”的前提下,为老百姓提供“好用不贵”的辅助驾驶产品,实现更务实的用户价值创造。

在QCraft DAY 2026上,轻舟智航还集中展示了大于500TOPS的“轻舟乘风”2.0解决方案、“VLA+世界模型”技术路线以及L4无人物流领域的多项最新进展,从算力平台、感知与认知架构到应用场景延伸,全面勾勒出面向下一阶段无人驾驶的技术底座和演进路径。

从行业角度看来,无人驾驶距离真正的大规模普及,核心并不取决于谁率先发布某项“首发技术”,而在于谁能够构建可持续的算力平台、稳定可交付的软件体系以及长期可迭代的数据闭环能力,在大规模真实场景中完成持续验证与能力迭代。

由此可见,轻舟智航锚定的正是未来十年的智驾赛道。依托百万级规模化验证的扎实基础,叠加面向未来的前瞻技术布局,其技术演进既具备清晰的连续性,更拥有明确的可落地路径,已然走出了一条属于自己的发展坦途参数图片)。

“百万辆”搭载成为衡量头部玩家的重要门槛

近年来,“百万辆”搭载规模逐渐成为智能驾驶行业反复被提及的重要衡量指标,也被视为判断一家智驾企业是否真正进入头部阵营的关键门槛。

在于骞博士看来,如果只看绝对数字,中国汽车年销量仍在两三千万辆区间,百万辆并不算大体量,随着电动化持续渗透,行业仍具备较大的增长空间。但在智能驾驶领域,跨过百万级搭载意味着稳定性、可靠性和安全性已经在真实大规模用户场景中得到验证,同时也意味着企业开始拥有足够密度和覆盖度的数据触点,能够加速数据闭环形成。他指出,特斯拉在跨越百万量级后,驾驶体验曾出现明显跃升,本质上正是规模数据对算法和系统稳定性的反哺效应。尤其对于搭载NOA功能的车型而言,百万辆意味着对整个真实物理环境有非常好的覆盖。并且轻舟智航的百万辆都是NOA,没有传统ADAS,都有很强的数据闭环能力,因此其百万辆里程碑的含金量十足。

也正是基于“百万辆”搭载量的基础和对于和当前的市场结构考量,轻舟智航瞄准了城市NOA的规模化落地普及。有研究显示,当前国内销量占比最高的价格区间集中在10-15万元、15-20万元以及10万元以内,分别占总销量的28%、18%和16%。然而,目前NOA高阶辅助功能仍高度集中在中高价位车型。在2025年前三季度,20万元以上乘用车约占30%的市场份额,而13万元以下车型占比接近50%,但后者几乎普遍缺失城区辅助驾驶能力。对于供应商来说,谁能够在保证安全和体验底线的前提下实现价格下探,把城市NOA推向主流消费人群,谁就有机会在下一阶段竞争中占据主动权。



基于此,轻舟智航推出了行业首个基于单征程6M的安全可解释的一段式端到端城市NOA方案,将这一高阶功能带入到10万级市场。在1月21日,该方案正式量产上车,首发搭载车型为搭载AD Pro的理想L系列智能焕新版。据悉,该方案通过极致的软硬协同效能,突破算力边界,在128TOPS上实现了类比256TOPS的辅助驾驶体验。在此次活动上,轻舟还正式发布新一代“轻舟乘风2.0”辅助驾驶解决方案,形成三级产品矩阵,实现从8万到40多万元全价位车型的量产覆盖。

于骞博士表示,“轻舟智航要做自动驾驶领域的‘DeepSeek’,我们追求的不是蛮力,而是通过对产品本质的深度理解,以及极致的技术创新和工程实践,把每一TOPS的潜力都榨取出来,并始终将安全置于功能全面性之上,让能打开的功能就是安全好用的功能。”



从更深层看,这种路径选择指向的是智能驾驶商业化逻辑的转变。单纯依靠高算力、高配置打造“旗舰体验”,能够快速建立技术声量,但难以支撑规模化普及和长期数据积累。真正决定行业格局的,是谁能够在成本、可靠性和体验之间找到可复制的工程平衡点,使产品能够持续稳定地进入主流市场。值得关注的是,轻舟智航的方案不仅覆盖新能源车型,也同步适配传统燃油车,而这也将进一步推动轻舟智航持续拓展海外市场。

综合来看,百万级的量产落地,正是轻舟智航迈向全新阶段的重要起点,其以算力效率提升、成本价格下探为技术基石,以真实场景的持续验证为迭代闭环,正构建出一条更具现实可行性的规模化发展路径。

端到端“卷”的不是“谁更先进”,而是安全和体验

近年来,端到端模型几乎成为各家车企与智驾公司的“必选项”,技术路线也逐渐趋同。尽管智驾产品名目繁多,消费者考量的核心并非是否采用端到端架构、技术是否足够先进,而是体验是否安全稳定、接管决策是否贴近人类老司机的驾驶逻辑。这也印证了一个核心逻辑:技术只有转化为用户可感知的驾驶体验,才具备真正的市场价值。

于骞博士认为,端到端谁做得好、谁做得不好,还是有很大差异化。尽管最终所有玩家都会走向这一方向,但真正拉开差距的,是能不能把有效资源、有效体验发挥出极大的产品力,把有效资源转化为稳定、可靠、可规模化的产品力。无论是1000TOPS、500TOPS还是百级TOPS算力,最终都要回到用户体验本身。换言之,技术趋同并不意味着竞争消失,差异化将更多体现在工程能力、效率优化和长期稳定交付能力上。



对此,轻舟智航行业首创“安全可解释端到端”大模型,提升了模型整体性能和可解释性,既可以充分发挥上限高、拟人化的优势,又可以做到下限高、更安全,同时构建了高效数据闭环持续解决各类复杂的长尾问题。在面对无灯T字路口、人车混行窄路等高频风险场景时,系统可提前预判、减速防御,不抢不急,预留充足安全余量,从行车到泊车全程守护。

在本次发布会上,轻舟正式亮相“VLA+世界模型”统一架构。该架构不仅能复用经过百万量产验证的端到端能力,还能通过语言能力精准理解环境文本、复杂场景与语音指令,实现模型决策、远程接管与人机交互的三重对齐;再借助世界预测模型,精准推演交通参与者行为、道路结构变化与动态场景演进,从而规划出最优行驶轨迹。

正是评价在技术层面的持续突围,轻舟智航已经实现了多维度的安全指标引领:轻舟智航辅助驾驶系统已实现高速NOA超1000公里安全接管水平,AEB误触发率低至40万公里小于1次,远优于行业平均水平,每年帮助用户避免潜在事故超过14.6万次。这类指标的价值不在于单点领先,而在于其稳定性与长期一致性,能够为模型迭代和系统优化提供可靠反馈基础。

对此,于骞博士进一步将这一逻辑类比于围棋AI的进化路径:AlphaGo能够超越人类,本质在于其可以在高度仿真的环境中进行近乎无限次自我对弈,从而快速逼近最优策略。而自动驾驶的难点在于真实物理世界高度复杂,完全复现的仿真环境极难构建,因此更依赖持续的数据积累、算法演进与工程协同。随着世界模型和仿真能力的进步,自动驾驶正逐步具备更高效率的自我学习能力,也意味着技术演进开始进入加速阶段。

轻舟智航围绕端到端和世界模型的探索,本质上是在构建一套可规模复制、可长期迭代的工程体系,将算法的不确定性转化为可管理、可验证的系统能力。这种能力的积累,最终将成为赢得用户信任和实现无人驾驶规模化落地的核心基础。

面向无人驾驶时代,轻舟智航要走出一个怎样的未来?

面向无人驾驶时代,头部智驾玩家已摩拳擦掌。随着技术成熟度持续提升、相关法规逐步落地,如何推动L4技术大规模上车落地,正成为行业竞争的下一个核心赛点。

基于这一判断,轻舟智航从成立之初便选择了一条更具效率与长期主义特征的路径:以L2和L4双轮驱动构建统一的数据闭环体系,打造通向无人驾驶的最优解。于骞博士强调,“L2和L4是产品逻辑,底层的技术逻辑是高度一致的,是技术同源、行为一致、相互促进的闭环。”换言之,L2并不是通往L4之前的“过渡方案”,而是长期能力积累的重要组成部分。



同时,轻舟智航CTO李栋也指出,在真实道路环境中,L2、L4以及人工驾驶车辆长期混行,如果不同系统的决策逻辑和行为风格差异过大,很容易破坏交通流的稳定性,甚至引发新的安全风险。只有在行为一致性与决策逻辑趋同的前提下,才能形成可预期、可协同的交通秩序,这既是产品层面的要求,也是未来规模化落地必须面对的系统工程问题。

此外,随着城市NOA不断向“用户尽量少接管”的体验目标演进,L2对能力完整性的要求正在持续逼近L4标准。轻舟智航在架构设计阶段即采用面向复杂全场景的完整解决方案,而非仅解决单一控制或执行问题,使得模型能够在更复杂、多变的道路环境中持续积累能力。这也意味着,L2阶段所沉淀的数据、模型结构和工程经验,可以直接反哺L4系统,而L4在安全冗余、系统可靠性和极端场景处理上的设计经验,又能够持续提升L2产品的稳定边界,形成双向强化的正循环。



这种技术同源与协同演进的优势,正在逐步体现在实际落地层面。不久之前,轻舟智航与奇瑞商用车达成深度战略合作,正式切入无人物流领域,相关产品已在苏州、金华、芜湖等多地开展运营验证。依托百万台乘用车量产所积累的真实道路数据与成熟的数据闭环能力,无人物流车在可靠性、安全冗余和车规级工程能力上具备较高起点,也进一步验证了L2到L4技术迁移的可行性和效率。

面向无人驾驶时代,轻舟智航既握有现实市场规模与用户数据带来的“确定性”,也有提前布局世界模型与无人物流领域带来的“前瞻性”。在技术、成本、规模和安全之间形成稳定平衡之后,其竞争力正在沉淀为一套可以持续放大的长期能力结构。这种能力,或许正是轻舟智航在未来更长的周期竞争中,持续走稳、走远的核心底座。

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