7年之后，輕舟智航為何決定“革自己的命”

當多數智駕公司還在比拼城市NOA開城數量和芯片算力數值時，輕舟智航做了一件不太一樣的事——它宣布自己不再只是一家無人駕駛公司，而要成為一家“通用物理AI公司”。這個聽起來有點拗口的戰略升級，到底是概念炒作，還是7年積累后的“關鍵一躍”？

2026年北京車展輕舟智航展臺現場，輕舟智航聯合創始人、董事長兼CEO于騫給出的回應很干脆：“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。”

這句話點出了輕舟此次戰略調整的底層邏輯：不是換賽道，而是在已有跑道上架一座橋，通向一個更廣闊的賽場。

七年扎根，從自動駕駛先行者到物理AI探索者

任何企業的戰略升級，都離不開長期的技術沉淀與市場驗證。輕舟智航的這次轉型，是7年腳踏實地積累的結果。

2019年，于騫從Waymo離職回國創業。同一年回國的還有他的三位前同事——侯聰、大方、汪堃，四人全部出自Waymo，技術背景高度協同。這個創始團隊讓輕舟在成立之初就獲得了IDG資本、元璟資本等機構的投資。

在輔助駕駛領域，輕舟智航走出了一條務實的量產之路。截至目前，輕舟乘風輔助駕駛系統已經搭載25款量產車型，2026年預計新增搭載車型超50款。這份量產成績的背后，是輕舟智航對技術可靠性的打磨。其輔助駕駛系統的AEB誤觸發率低至50萬公里小于1次，每年能夠幫助用戶避免約14.6萬次潛在交通事故。

于騫常說，一家要做20年的企業，必須不斷革自己的命。這句話既是輕舟智航的發展理念，也是企業7年發展的真實寫照。從成立之初專注于“將無人駕駛帶進現實”，到如今布局通用物理AI，輕舟智航的每一步轉型，都基于對行業趨勢的判斷與自身技術能力的認知。

在發展過程中，企業沒有局限于自動駕駛的單一賽道，而是持續拓展應用場景，在Robotaxi、Robovan等多個領域同步布局。這種多元化的業務矩陣，為物理AI技術的落地提供了場景支撐。

在L4級無人駕駛領域，輕舟智航始終堅持穩健的落地策略。于騫在車展發布會上明確表示：“一次事故就可能對整個行業產生不利影響，我們寧可小規模穩健推進，也不要過于激進。”基于這一理念，輕舟智航的Robotaxi方案沒有盲目堆砌傳感器，而是聚焦AI大腦的能力升級，基于量產車配置打造。目前，輕舟智航計劃在2026年開展Robotaxi小范圍試點，2027年開展規?；渴?。

無人物流領域同樣展現出差異化的競爭思路。于騫判斷，當前無物流行業遠未進入大規模普及階段，所謂的大規模仍停留在萬量級水平。輕舟智航的優勢，在于把乘用車領域大規模量產的成熟經驗復制到物流領域，以車規級標準打造無人物流產品。2026年上半年，輕舟智航與浙江金郵的首批100臺無人物流車將在寧波寧海交付，后續計劃擴展至3000臺。

7年時間里，輕舟智航從一家初創自動駕駛企業，成長為覆蓋多場景、具備量產與技術雙重優勢的行業頭部企業。這份積累，不僅讓企業在自動駕駛領域站穩腳跟，更成為其向通用物理AI升級的堅實底氣。

物理AI破局內卷，雙引擎架構打造核心競爭力

輕舟智航此次發布的物理AI模型，并非單純的算法迭代，而是一套覆蓋云端與車端的完整技術體系，也是企業破解算力內卷、突破技術瓶頸的核心方案。

于騫在發布會上做了一個生動的對比：數字世界的AI能輕松打敗圍棋冠軍，可在物理世界里，AI卻還無法完全媲美人類司機。核心原因在于物理世界的學習成本高、迭代慢?！笆澜缒Ｐ?強化學習，就是鏈接數字與物理世界的橋梁?！?/p>

這套雙引擎架構，讓AI能在數字世界完成高效訓練，再將能力賦能物理世界的車輛，從根源上解決了自動駕駛行業的核心痛點。

輕舟物理AI模型由云端世界模型與車端世界行為模型組成。云端模型像是AI的虛擬訓練基地——工作人員用一句自然語言指令，就能生成極端天氣、逆行電瓶車、鬼探頭等各類日常難以遇到的長尾場景，讓AI在仿真環境中反復學習應對。這大幅降低了真實路測的成本與風險，也解決了極端場景數據獲取難的行業難題。

車端世界行為模型則負責落地執行，其實就是讓車自己學會“開車的感覺”。這套模型采用“世界模型+強化學習”的統一架構，從感知到決策到執行全流程由一個模型搞定。在城中村窄路、復雜路口等難度場景中，它能展現出接近人類司機的防御性駕駛能力。

依托這套模型，輕舟智航在車展上同步推出了“輕舟乘風MAX”城市NOA方案，基于超500TOPS車端算力平臺，卻能對標行業上千TOPS算力的智駕體驗。于騫在介紹產品時反復強調：“我們不卷參數，卷體驗；不卷噱頭，卷真實的用戶價值?！?/p>

輕舟乘風MAX方案的實戰表現印證了這套邏輯。在夜間全黑、刺眼炫光的場景下，系統依舊能夠清晰識別障礙物，果斷完成制動；高速路段中，車輛能夠實現連續靈活避障；面對突然出現的障礙物等復雜情況，系統也能快速識別并靈活繞行。這些能力不是靠堆算力實現的，而是源于AI對物理世界的深度理解。

安全始終是輕舟智航技術研發的核心底線。于騫提到一個有意思的角度：“如果一套智駕系統能大幅降低事故率，那么用戶的保費就應該更便宜。這才是智駕創造社會價值的真實度量?！陛p舟的物理AI模型從研發之初就把安全融入每一個環節，其AEB功能可以做到130km/h極限剎停。

在行業普遍陷入技術瓶頸與內卷困境的當下，輕舟智航物理AI模型的出現，為行業指明了新的方向。過去數年，自動駕駛行業陷入了數據、算力、場景的三重瓶頸：數據獲取成本居高不下，算力投入不斷攀升，極端場景應對能力不足。輕舟的雙引擎架構用云端仿真生成解決數據難題，用強化學習提升AI決策能力，用低算力高體驗的路線打破算力內卷，從技術底層給出了完整的解決方案。

雙輪驅動落地生根，開放生態共筑物理AI未來

技術的價值最終要靠落地實現。輕舟智航在發布物理AI模型、完成戰略升級的同時，也在加速構建L2++與L4雙輪驅動、多場景協同、開放共贏的落地生態。

在乘用車輔助駕駛領域，輕舟智航持續深化量產布局。2026年3月，輕舟智航宣布完成D輪1億美元融資，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、華德科創等聯合投資。依托成熟的量產體系與技術優勢，“輕舟乘風MAX”方案的推出，讓高品質城市NOA能力不再是高端車型的專屬。

L4級無人駕駛領域，輕舟智航堅持穩步推進的策略。Robotaxi方面，企業采用“更強大腦”而非堆傳感器的技術路線。于騫判斷，Robotaxi在海外可能比國內落地更快，因為國內駕駛環境更復雜?；谶@一判斷，輕舟智航采取差異化布局：國內聚焦技術打磨與場景驗證，海外加快路測與落地推進。

無人物流領域的落地步伐正在加快。輕舟智航L4級無人物流車的單車解決方案成本低于1萬元，同線路平均運營成本較人工可降低50%以上。方案覆蓋3至12立方米多種裝載空間，可靈活適配快遞配送、冷鏈配送、商超即配等多種場景。

浙江金郵董事長朱臣剛在合作分享中給出了更具體的展望：配合流程改造綜合成本有望下降80%。雙方將在寧波寧海部署首批100輛無人物流車，預計到2027年將在寧波實現千臺級運營。

目前，輕舟L4級無人物流車已在寧波、金華、蕪湖等多地運營。根據規劃，2026年輕舟將推動L4級無人物流車實現初步規?；渴?，2027年進一步向十萬臺級別邁進。

生態開放是輕舟智航實現規模化落地的重要支撐。于騫明確表示，輕舟智航聚焦軟件算法核心優勢，不涉足不擅長的硬件生產制造。這種開放心態，讓輕舟智航與車企、供應鏈企業、物流企業、科技企業建立了深度合作關系。

使命愿景的升級，更能體現輕舟智航的長期主義。發布會上，于騫正式宣布企業全新使命為“以安全和向善的智能，創造更美好的生活”，愿景為“成為全球領先的通用物理AI公司”。他特別強調：“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，是為了讓AI更好地為人類服務。”

于騫期望，輕舟智航能在20年內成長為一家全球領先的通用物理AI企業，讓機器人真正走進千家萬戶。

一家做了7年自動駕駛的公司，突然說要成為“通用物理AI企業”。這到底是戰略升維，還是概念先行？

它不像有些智駕公司那樣喜歡把技術講得玄之又玄，也很少在社交媒體上制造話題。創始人團隊頂著Waymo的光環回國，卻花了大量時間在做一件不那么“性感”的事——把輔助駕駛系統裝到十幾萬的車上，一遍遍打磨AEB的誤觸發率，跟主機廠的工程師一起熬夜調校。

這次北京車展，輕舟智航拿出來的是物理AI模型、世界行為模型、超500TOPS算力方案，聽起來終于“夠硬核”了。但于騫在發布會上反復強調的一句話，反而讓我印象更深。他說：“我們不卷參數，卷體驗；不卷噱頭，卷真實的用戶價值。”

這話從一家智駕公司CEO嘴里說出來，多少有點“反直覺”。畢竟這個行業過去幾年最擅長的就是秀肌肉——算力多高、傳感器多少個、路測里程多長。但輕舟智航似乎從一開始就選擇了另一條路：先做量產，再講技術；先把安全做到行業最好，再去談無人駕駛的遠大理想。

這次戰略升級，是輕舟智航7年來最大的一次轉身。但仔細想想，它又不是轉身——無人駕駛是通往通用物理AI的基石，這句話等于在說：我沒有換賽道，我只是把路修得更遠了。

七年之后，輕舟智航決定“革自己的命”。至于這步棋走得對不對，可能還要再等七年才能看清。但至少有一點值得肯定：在一個容易讓人浮躁的行業里，能沉下心來做7年量產和安全，本身就是一種稀缺的能力。而所有的戰略野心，最終都要靠這種能力來托底。