物理AI，智駕的下一個戰場

原創｜YZ 編輯｜Cong

輕舟智航是一家從L4起家的公司，但在于騫的藍圖里，L4從來不是全部。

4月11日的智能電動汽車發展高層論壇（2026）上，于騫花大量篇幅講的不是無人駕駛，而是"物理AI"，一個比自動駕駛更大的概念。他的邏輯鏈很清楚：自動駕駛是通往物理AI的窗口，百萬臺量產車是數據閉環的入口，世界模型和強化學習是通向"超人智能"的必經之路。

01

一個反直覺的選擇

從第一天起，輕舟就做L4。Robobus無人小巴、無人物流車，都是L4賽道的典型產品。但今天的于騫，更愿意談的是乘風2.0。一套128TOPS算力就能實現城市NOA的L2++方案。

"端到端對算力的使用不是更多，是更小，算力使用更加高效。"于騫在論壇上展示了128TOPS芯片跑城市NOA的效果：大環島、窄路通行、多車博弈、夜間場景，表現接近幾百TOPS的方案。而且是國產化方案，成本大幅下降。這個選擇背后有一筆賬。截至2026年1月，輕舟"乘風"輔助駕駛系統累計搭載量已突破100萬臺——從0到50萬用了3年，從50萬到100萬只用了8個月。2026年預計量產上車約50款車型，目前已量產25款、交付21款。

百萬臺量產車對一家L4公司意味著什么？不只是一份營收，更是一個規模化的數據閉環入口。沒有這個入口，世界模型喂不飽。

02

圍棋與駕駛的區別

于騫在論壇上講了一個很樸素的類比。

為什么圍棋AI早就打敗了人類最聰明的棋手，但普通人的駕駛行為，AI到現在還達不到？他的回答是：圍棋在虛擬環境里可以左右互搏、無限訓練，有多少算力跑多少實驗，可以快速找到最優解。但自動駕駛跟物理世界打交道，"要有車、要有司機、要有各種各樣的實際測試，一下子速度就慢了非常多"。

這個類比直指行業的一個核心矛盾：物理世界的AI，訓練效率遠低于數字世界的AI。

于騫的解法是生成式數據。不需要幾百萬、上千萬條真實clips的顆粒數據，只需要一段真實場景視頻，通過語言指令告訴模型"讓這個場景發生哪些變化"——前車向左變道、右車減速、行人橫穿馬路——就可以生成千變萬化的變體場景。而且能專門針對模型產生對抗性數據，讓訓練效率大幅提升。這套基于世界模型的訓練方式，將在4月的北京車展上發布最新進展。

03

"積水"和"足球"

但于騫認為，光靠堆數據還不夠。類人智能階段（端到端）能學司機怎么開，但不理解物理世界運行的規律。他舉了兩個例子。路上有一灘積水，如果旁邊有人，人會減速——因為知道車快速壓過積水會濺起水花，影響行人。足球從馬路上滾過去，人會想到可能有小孩要追過來。這些判斷不是"場景"能窮舉的，是對物理世界運行規律的理解和社會常識。

"本質來講，我們要想真正達到超人的智能，我們必須能夠理解物理世界運行的規律。"

他把自動駕駛的AI能力分為三個階段：機器智能（掃地機器人級別，只能干一件事）、類人智能（端到端，學司機怎么開）、超人智能（世界模型+強化學習，駕駛能力比人強10倍）。2026年，他判斷行業正式邁入第三階段。

行業在自動駕駛技術路線上的分化印證了這個趨勢。據行業報道，端到端的大共識下已逐步分化出"VLA派"、"世界模型派"和"一段式強化學習端到端派"等不同路徑。于騫把輕舟放在了"世界模型+強化學習"這條路上。

04

L4不只是產品，是驗證場

論壇上于騫帶來的另一個重點成果是L4級Robovan無人物流解決方案。

這款車的技術選擇很有意思：所有傳感器、計算、底盤全部車規級，不依賴高精地圖，可靈活適配3到12立方米裝載空間，覆蓋快遞、冷鏈、商超、工業物流等場景。目前已在寧波、金華、蕪湖、蘇州運營。

"我們的車不長得奇奇怪怪的，頂著那些激光雷達，方方正正的盒子。"于騫的潛臺詞是：做L4不應該是一個"奇觀"，而應該是一個可規模化量產的產品。這背后是輕舟"雙輪驅動"的技術架構——L2++和L4共用統一技術底座。L4驗證過的技術和數據，可以下沉到L2++產品中。百萬臺量產車的數據又反過來喂養L4的系統迭代，形成正向循環。

無人物流賽道的競爭已經白熱化。2025年，新石器完成10億元C+輪融資和6億美元D輪融資，計劃2025年Q4實現3萬臺產能；白犀牛完成2億元B輪和數億元B+輪融資，順豐體系內日活幾百臺，目標是2026年達到5000臺。中通快遞計劃未來落地10000臺新石器無人車，順豐預計2025年無人車規模擴至8000輛。

輕舟進入這個賽道不算早，但于騫打出了"量產即運營"的牌，強調車規級和可規模化。

05

保費降一半，老百姓就買了

于騫在論壇最后講了一個很有意思的預測。"如果把用戶的保費省掉一半，哪怕就是L2系統，老百姓肯定買你這個方案。你幫老百姓省錢了，真安全。"

他的邏輯是：智駕系統如果真能降低事故率，保費就應該便宜。只是現在做不到，因為裝機量不夠大，保險公司沒辦法精算。

這個判斷并不孤立。2026年3月，北京首批L3試點車輛的保險方案已落地——平安產險為L3功能設計了"傳統車險+智駕責任險"的雙軌模式。小鵬汽車在2025年上線了"智能輔助駕駛安心服務"，定價239元/年。賽力斯、阿維塔、鴻蒙智行等品牌也推出了各自的智駕保障方案。但多位業內人士指出，目前的"智駕險"大多是車企與險企聯手的權益類選項，并非在監管部門備案的真保險。

于騫把問題說得更直接：用戶價值不只是"系統多先進"，而是"到底幫老百姓省了多少錢、解決了什么問題"。這是一個從"技術敘事"到"經濟敘事"的轉向——也是整個智駕行業需要回答的問題。

06

從"開車的系統"到"物理世界大腦"

回到開頭那個更大的問題：一家從L4起家的公司，為什么要在世界模型和物理AI上投這么大賭？于騫的答案是："如果我們連在比較結構化的道路上，這種帶四個輪子的機器人都不能讓它完全自動駕駛的話，我們怎么能在非結構化道路、非常復雜的環境下實現具身智能？"

自動駕駛本身就是一個四輪機器人，有本體、有感知、有行動能力——它天然就是具身智能的一種形態。如果連這個最結構化的場景都做不好，更復雜的具身智能無從談起。"無人駕駛一定會成為未來通向物理世界AI的非常重要的基石。"百萬臺量產車是燃料，世界模型是引擎，L4無人物流是驗證場。于騫想用這三樣東西，養出來的不只是"一輛能自己開的車"，而是一個理解物理世界運行規律的"大腦"。

或許這才是輕舟的終局。