当NOA跨过百万门槛之后——专访轻舟智航CEO于骞、CTO李栋

导言

年前，轻舟智航正式对外确认，其搭载NOA能力的量产车型累计上车规模已跨过100万辆。对一家自动驾驶公司而言，这是一个少见、也值得庆祝的节点。本刊就此与轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞，以及CTO李栋展开了一次不设结论的对话。

AF：NOA上车规模突破100万辆，对行业来说意味着什么？这是“上桌”的门槛，还是只是一个阶段性数字？

于骞：单看绝对数量，100万辆在中国一年两三千万辆的市场里，并不算一个特别大的数字。但如果把它放到“搭载NOA能力”的语境里看，这个门槛的意义就完全不一样了。

首先，这100万辆不是基础ADAS，而是真正具备NOA能力的车，这意味着系统已经在真实道路环境中，经历了足够多复杂场景的验证。稳定性、可靠性和安全性，不再只是工程假设，而是被长期使用反复检验过的结果。其次，这个规模本身就是一个非常重要的数据触点。百万级车辆在真实物理世界中的覆盖能力，是任何封闭测试都无法替代的。

从供应商角度看，能够跨过这个门槛的企业并不多。对我们来说，它证明了这套方案不是“演示型产品”，而是真正能被市场接受、被用户长期使用的系统。当然，这并不是终点，只是一个起点。

AF：很多人会把“规模”理解为行业即将收敛的信号，您如何判断未来几年的竞争格局？

于骞：我不太认同“很快只剩两三家”的判断。汽车产业的复杂性决定了，不太可能出现全球范围内高度集中的单一方案。整车厂本身也不希望在关键能力上只剩下极少数选择。

我认为收敛是一个长期过程，而且它更像是一种有序演进，而不是突然塌缩。随着行业成熟，一定会淘汰一些无序竞争和不具备工程能力的参与者，但在相当长时间内，市场仍然会保持多样性。这并不是坏事，反而有利于技术持续进化。

AF：从技术角度看，当前行业在VLA、世界模型、端到端等路径上分歧明显。您认为 路线最终会趋同吗？

李栋：从结果标准来看，技术一定是趋同的。因为大家面对的是同一个社会交通环境，对“开得好”的评价标准其实是相似的，也就是更像老司机、更稳定、更有安全感。

如今的差异，更多体现在表达方式和切入点上。有的公司强调VLA，有的强调世界模型，有的强调端到端，但本质上大家解决的问题高度相似，比如对社会常识的理解、对行人意图的判断、对复杂环境的感知。这些能力缺一不可。最终，技术路线会在能力层面逐步靠拢，但在工程实现、算力使用效率、产品体验等方面，仍然会存在明显差异。

AF：你们坚持L2和L4使用同一套技术底座，这个判断背后的逻辑是什么？

李栋：如果把真实道路想象成一个混合系统，里面既有人驾驶，也有L2辅助驾驶，还有L4车辆，那这些参与者的行为方式必须尽可能一致，否则整个交通流就会变得不稳定。

从技术层面看，无论是L2还是L4，核心都是“驾驶能力”。城市NOA已经要求系统从起点到终点尽量完整完成驾驶任务，这本身就非常接近L4的能力边界。因此，我们从架构设计之初，就假设系统需要解决路上所有问题，而不是只处理局部场景。

这样做的好处是，L2积累的大规模真实数据，可以反向支持L4；而L4在安全冗余、异常处理上的经验，也能提升L2系统的稳健性。这是一种双向复用，而不是两条割裂的路线。

AF：在传感器选择上，轻舟既支持纯视觉，也支持激光雷达方案。你们如何看待激光雷达的角色？

于骞：我们一直认为，加不加激光雷达，首先是一个产品逻辑问题，而不是技术逻辑问题。底层算法并不会因为多一个传感器而发生本质变化。从实践来看，纯视觉已经可以实现非常好的城市NOA体验；而激光雷达的价值，更多体现在安全冗余和极端场景中。在某些测试和安全需求下，它确实能提供额外保障。

另外还有一个现实因素是用户心智。在一些价位和车型上，激光雷达本身已经成为用户决策的一部分。这种情况下，它既是安全件，也是产品的一部分。我们能够同时支持带和不带激光雷达的方案，本身就是为了给车企更多产品定义空间。

AF：您多次提到“2026年是未来无人驾驶十年的起点”，这个判断基于哪些观察？

于骞：直观的判断标准是，当城市NOA在主流价位车型上变得足够好、足够普遍，Robotaxi离真正可用就不远了。两年前，很多L4示范项目的体验，其实还不如今天一些量产车的城市NOA顺畅。随着端到端范式、世界模型以及真实数据和生成数据的结合，技术演进速度明显加快。

如果未来我们能够在仿真环境中高度复现真实物理世界，让系统像AlphaZero那样进行大规模自我对抗训练，自动驾驶能力的提升会非常快。当然，这件事本身极难，但方向已经逐渐清晰。

AF：在“智驾平权”的背景下，10万元级车型大规模搭载城市NOA，最大的挑战是什么？

于骞：最大的挑战不是“能不能做出来”，而是“能不能在合理成本下，把体验和安全同时做好”。如果方案过于昂贵，最终压力一定会回到消费者身上；但如果为了压成本牺牲体验，那用户很快就会放弃使用。我们之所以坚持在算力、模型压缩和工程效率上投入大量精力，就是希望在不堆资源的情况下，把真实价值交付出来。真正的“平权”，不是配置下放，而是让更多普通用户，在日常通勤中愿意、也敢于长期使用。

AF：你们判断，自动驾驶真正从“可用”走向“可信赖”的分水岭在哪里？

李栋：它不是某一个单点技术，而是一整套系统能力的叠加。包括功能安全设计是否完整，主动安全能力是否充分，工程实现是否足够健壮，以及是否经过了大量仿真和实车验证。最终体现在用户层面，就是系统是否让人有安全感，而不是“虽然没出事故，但过程让人紧张”。我们内部会把“安全感”作为一个明确的评价指标，持续跟踪和改进。这种体验层面的信任，才是系统长期被使用的基础。

编后按

于骞和李栋其实并未试图给行业下结论。他们更关心在规模、成本与安全之间，是否存在一条可以长期走下去的工程路径。百万辆NOA上车，既不是终局，也不是宣言，而是对现实的检验。因为当智能驾驶真正进入普通用户的日常出行，技术才开始接受真正的考核。

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