大模型公司想“降维打击”物理AI？轻舟智航：这条路走不通

【文/财圈社&道哥说车 张浅】“如果这个世界只看资源就能决定发展趋势，那这个世界会非常无趣。”在北京车展的发布会后，轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞博士说出这句话时，语气里带着一种技术理想主义者特有的笃定。

就在当天，这家在自动驾驶领域摸爬滚打了七年的公司宣布了战略升级——从“无人驾驶”全面转向“通用物理AI”，并首次完整发布了基于“世界模型+强化学习”架构的轻舟物理AI模型。当几乎所有大模型公司都在高喊“赋能千行百业”、试图用大语言模型横扫一切时，于骞给出了截然不同的判断：物理世界AI的大门才刚刚打开，真正的入场券不在那些千亿参数的通用模型中，而在已经跑了数百万公里的自动驾驶车辆里。

物理AI不是大厂的游戏，自动驾驶才是那个最笨也最聪明的入口

几乎所有的AI巨头都在谈论“物理AI”或“世界模型”，仿佛明天就能让机器人替你开车、洗碗。但在于骞看来，这种乐观更像资本叙事而非技术现实。“物理世界AI别说是超人智能，连类人智能都没达到，还有两三个大的技术突破要完成。”他在采访中直言。数字世界的AI——聊天、写文档、生成视频——确实进展惊人，但物理世界AI要面对的是几何感知、物理规律理解、未来预测和行动指导，这是一套系统工程，而不是“预测下一个Token”那么简单。

轻舟智航CTO李栋用了一个形象的比喻：语言模型的数据是匀质的，文字都能转成Token；但物理世界的数据五花八门，不同机器人有不同的自由度，本体数据极其稀缺且差异巨大。而恰恰在这一点上，自动驾驶展现出了独特的优势——车辆每天都在路上跑，与真实世界物理交互，数据量大且相对匀质，这是天然的本体数据金矿。

更重要的是，于骞认为那些试图从大语言模型“降维打击”到物理世界的公司很可能会碰壁。“如果你的世界模型连自动驾驶领域的问题都解决不了，还想解决机器人领域的问题？那更不可能。”自动驾驶是一个半封闭、有明确规则但极其复杂的物理交互场景，涵盖了感知、决策、规划、控制等物理AI的核心挑战。连四个轮子的机器人都搞不定，要想做到接触式的人形机器人，更是难上加难。轻舟选择以自动驾驶为基点向通用物理AI迈进，不是战略冒进，而是基于技术逻辑的自然延伸。

不卷算力卷体验，用越级的能力重新定义用户价值

发布会上，轻舟推出了算力超500TOPS的“乘风MAX”城市NOA方案，但于骞刻意强调了差异化思路：“我们不卷参数，卷体验；不卷噱头，卷真实的用户价值。”当几乎所有高阶智驾方案都在堆砌算力时，轻舟反其道而行，在100多TOPS平台上率先做出了能媲美更高算力平台的体验，成为第一家在地平线征程6芯片上实现大规模量产的企业。“老百姓才不管你是不是国产化，他们选的是好不好用、安不安全、贵不贵。”

这种“用更少资源做出更好体验”的能力，是轻舟快速起量的核心密码。截至目前，轻舟乘风辅助驾驶已搭载25款量产车型，2026年预计新增超50款。但于骞不满足于出货量，他提出了更大胆的价值主张：既然智驾系统能做到50万公里才一次AEB误触发，能帮用户避免剐蹭和事故，那它是不是真的更安全？如果更安全，用户的保费是不是应该更便宜？“你装了L2产品，事故少了，一定会带来保费下降。”他解释，之所以还没兑现，只是因为渗透率太低——全国几亿台车，装载高阶智驾的才百万级。当保有量足够大，保险上的正向循环就会形成。

关于L2、L3、L4的分级争议，于骞的态度颇为清醒。“L3有价值，但如果只能用在北京四环某一段，价值就不够。一个L2系统如果足够安全可靠，一样能创造巨大的社会价值。”李栋补充道，现在的L2在很多L3场景下接管率已经极低，叫不叫L3对用户体验差异不大，为了那个标签反而要付更高成本。在轻舟看来，智驾产品的目标不是争夺技术标签，而是让用户大多数时间感受不到它的存在，只在关键时刻发挥决定性作用——这种“润物细无声”的产品哲学，正是他们规模量产走得更快的真正原因。

L4的终局不在于传感器堆砌，而在于那个“更强的大脑”

谈及Robotaxi，于骞的判断格外冷静。他将行业路线概括为两种：Waymo式的稳妥但成本高昂，靠堆叠传感器；特斯拉式的成本可控但向完全无人跨越时风险巨大。轻舟选择第三条路：“用更强的大脑，而非只靠传感器堆叠。”人类开车有大量盲区，依然能安全驾驶，靠的是大脑，而不是全身长满眼睛。“必要的冗余要有，但核心是建立更强的AI大脑。”

这个“更强的大脑”，就是基于世界模型和强化学习的物理AI模型。李栋解释了从L2到L4的关键指标——不是某个炫技功能，而是“模型能支撑什么样的运营成本”。“当驾驶能力足够强，一个人就能看住1000辆车时，L4就能良好运营。”目前轻舟已在千公里级接管水平上运营百台级L4车队，今年将向千台到万台的规模迈进。

这个节奏看起来不快，但于骞认为这才是正确的：“一次事故就可能对整个行业产生不利影响，宁可小规模稳健推进，也不要激进。”他甚至判断，Robotaxi在海外可能比国内落地更快，因为国内驾驶环境更复杂、人力成本结构不同——这恰恰说明，单纯靠堆传感器无法解决根本问题，真正决定L4命运的，永远是那个虚拟大脑能否应对物理世界的无穷变化。

至于无人物流赛道，于骞认为市场才刚刚开始，目前所谓的“大规模”不过是万量级，稳定性、可靠性、安全性还有极大提升空间。“轻舟的机会在于，我们可以基于乘用车大规模量产的成熟经验，把安全可靠的能力发挥到物流领域。”无人物流拼的不是速度，而是综合降本和安全底线——这些恰恰是轻舟用几十万辆车验证过的能力。

发布会最后，于骞宣布轻舟使命全新升级：从“将无人驾驶带进现实”变为“以安全和向善的智能，创造更美好的生活”。他解释道：“为什么强调‘向善’？因为未来AI的智能可能在很多维度上超过人类，但人类的好奇心、同理心、对生命的尊重，是技术无法替代的。我们做AI，不是为了智能而智能，而是为了让AI更好地为人类服务。”

从最早做Robobus，到乘用车量产站稳脚跟，再到向通用物理AI的战略跃迁——这不仅是一次口号变化，而是一家技术公司在看清下一个十年主战场后主动革自己命的决绝。“一家公司至少要干20年，不可能一成不变，”于骞说，“这次升级，是为下一个七年、乃至下下个七年指明方向。”