“一家公司至少要干20年，不可能一成不變，必須不斷革自己的命。”

輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO于騫的這句話，解釋了輕舟智航在2026年北京車展上做出的所有決定。

4月24日，北京車展首日，于騫宣布，輕舟智航戰(zhàn)略重心從“無人駕駛”全面升級(jí)至“通用物理AI”；使命也從“將無人駕駛帶進(jìn)現(xiàn)實(shí)”變更為“以安全和向善的智能，創(chuàng)造更美好的生活”。

在外界看來，這可能只是一次品牌包裝。

但更值得追問的是：為什么要在此時(shí)選擇“自我革命”？

答案并不復(fù)雜。于騫判斷，未來十年的主戰(zhàn)場(chǎng)是物理世界AI。而他們過去七年所做的一切，恰好是在為這個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)做準(zhǔn)備。

當(dāng)數(shù)字世界的AI已經(jīng)展現(xiàn)出驚人能力，輕舟智航正在嘗試回答一個(gè)問題：物理世界的AI應(yīng)該如何走出一條屬于自己的路？

01

戰(zhàn)略升級(jí)，為什么是物理AI？

“成為全球領(lǐng)先的通用物理AI公司”——這是發(fā)布會(huì)上于騫給輕舟的新定位。他直言，這次升級(jí)是為下一個(gè)七年、乃至下下個(gè)七年指明方向。

至于為何要轉(zhuǎn)向通用物理AI，答案其實(shí)很簡(jiǎn)單：他們已經(jīng)在這個(gè)賽道里了。

搭載輕舟單征程6M的城市NOA方案上車?yán)硐?br/>

“我們的車要在路上跑，要和行人、各種交通參與者做交互——這件事本身就是物理AI。”于騫說。輕舟不是從零開始做一個(gè)“物理AI”的新業(yè)務(wù)，而是把自己做了七年的自動(dòng)駕駛，放進(jìn)了一個(gè)更大的框架里重新理解。這個(gè)框架叫“物理AI”，但內(nèi)核不變：讓AI在真實(shí)世界里安全、高效地行動(dòng)。

在于騫看來，“過去十年，數(shù)字世界AI取得突飛猛進(jìn)的進(jìn)展，已經(jīng)達(dá)到甚至超過AGI的水平。未來十年則是物理世界AI的時(shí)代。”他在采訪中進(jìn)一步指出：“在物理世界，一切才剛剛開始。別說是超人智能，我們連類人智能都沒達(dá)到。”而自動(dòng)駕駛，恰恰是連接數(shù)字世界與物理世界的關(guān)鍵窗口。

面對(duì)大模型公司可能的“降維打擊”，于騫并不擔(dān)心。他認(rèn)為，數(shù)字世界AI與物理世界AI在底層范式上“很大程度不是一回事”。大語言模型的訓(xùn)練邏輯是“預(yù)測(cè)下一個(gè)Token”，數(shù)據(jù)勻質(zhì)、問題單一；而物理世界模型需要同時(shí)完成感知、理解、預(yù)測(cè)、行動(dòng)。

“OpenAI起步時(shí)也不是大公司，DeepSeek最早是做量化交易的，資源比Google少得多。如果這個(gè)世界只看資源就能決定發(fā)展趨勢(shì)，那會(huì)非常無趣。”于騫說。

在他看來，輕舟的優(yōu)勢(shì)在于兩點(diǎn)：對(duì)物理世界的深度理解，以及已經(jīng)具備的大規(guī)模量產(chǎn)工程化基礎(chǔ)。“如果你的世界模型連自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的問題都解決不了，你還想解決機(jī)器人領(lǐng)域的問題，那更不可能。”

輕舟的邏輯是：物理AI一定會(huì)有自己的“入口級(jí)應(yīng)用”。就像ChatGPT是大語言模型的入口，游戲是DeepMind的入口，自動(dòng)駕駛很有可能就是物理AI的入口。

因此，戰(zhàn)略升級(jí)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。”

02

物理AI模型完整架構(gòu)，被披露

從愿景到落地，需要技術(shù)橋梁。輕舟選擇的這座橋，是“世界模型+強(qiáng)化學(xué)習(xí)”統(tǒng)一架構(gòu)。

于騫打了個(gè)比方：AI能在圍棋上打敗人類冠軍，是因?yàn)樵谔摂M棋盤上可以無限“左右互搏”。但物理世界不一樣——得有車、有司機(jī)、有漫長(zhǎng)的路測(cè)，迭代速度天然慢得多。

他的解法是：在數(shù)字世界里建立一個(gè)足夠真實(shí)的“世界模型”，讓AI在里面反復(fù)訓(xùn)練、試錯(cuò)、優(yōu)化，再把能力遷移到物理世界。“這不是一次簡(jiǎn)單的算法迭代，這是研發(fā)范式的根本轉(zhuǎn)移。”

具體來說，輕舟的物理AI模型分為云端和車端兩塊。

云端側(cè)，是基于運(yùn)動(dòng)模擬的世界模型升級(jí)版，集成了三大核心能力：高可控視頻生成、零樣本生成引擎、低成本閉環(huán)仿真。

于騫稱之為“輕舟AI超級(jí)工廠的核心引擎”。它能用自然語言一鍵生成極端天氣、逆行電瓶車、鬼探頭等長(zhǎng)尾場(chǎng)景，讓AI在仿真中見到日常難以遇到的極端情況。

車端側(cè)，輕舟推出了采用同一架構(gòu)的“世界行為模型”，以在線世界模型為骨干，融合VLA與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)從感知到行動(dòng)的全鏈路模型化打通。

這是輕舟物理AI模型的完整架構(gòu)首次被系統(tǒng)披露。

關(guān)于世界模型的當(dāng)前行業(yè)水平，CTO李棟給出了一個(gè)客觀的判斷：“在我們自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，世界模型已經(jīng)處于應(yīng)用階段，已經(jīng)是做Demo接近量產(chǎn)這個(gè)階段了。車上的世界模型和云端世界模型已經(jīng)用于生產(chǎn)，在生產(chǎn)各種數(shù)據(jù)幫我們做模型訓(xùn)練。”

但在更廣闊的領(lǐng)域，李棟坦承：“在一些高自由度、高復(fù)雜度的環(huán)境里，世界模型還在一個(gè)偏Research的階段。現(xiàn)在還很難直接讓模型生成對(duì)未來比較復(fù)雜動(dòng)作的操作，一些簡(jiǎn)單動(dòng)作可以，但泛化的動(dòng)作還是比較難的。”

這也解釋了為什么輕舟堅(jiān)持自動(dòng)駕駛會(huì)是物理AI很好切入點(diǎn)的原因：它是目前條件最成熟的場(chǎng)景。數(shù)據(jù)量大、問題邊界相對(duì)清晰、有明確的安全標(biāo)準(zhǔn)和商業(yè)價(jià)值。

但于騫也強(qiáng)調(diào)，輕舟并沒有盲目跟風(fēng)行業(yè)熱點(diǎn)。“去年大家都喊VLA的時(shí)候，我們其實(shí)沒怎么喊VLA。我們非常克制，不是什么新就用什么，我們要看到實(shí)際效果才會(huì)去做。”

對(duì)于世界模型能否帶智能駕駛走向終局，于騫給出了肯定的判斷：“我覺得應(yīng)該是的，是很重要的技術(shù)方向。它會(huì)大大加速我們的研發(fā)進(jìn)展。”

但同時(shí)他也承認(rèn)，物理AI領(lǐng)域“還有兩到三個(gè)大的技術(shù)突破要完成”，現(xiàn)在遠(yuǎn)沒到收斂的時(shí)候。這也意味著，這不是一場(chǎng)堆資源的游戲：誰能真正理解物理世界的問題，誰才有可能走到最后。

03

從L2到L4，產(chǎn)品矩陣落地

技術(shù)最終要服務(wù)于產(chǎn)品。在物理AI的大框架下，輕舟的產(chǎn)品矩陣正在加速落地。

乘用車方面，發(fā)布會(huì)上，輕舟正式推出“輕舟乘風(fēng)MAX”輔助駕駛解決方案——在超500TOPS車端算力平臺(tái)上，實(shí)現(xiàn)基于世界模型+強(qiáng)化學(xué)習(xí)架構(gòu)的極致城市NOA體驗(yàn)。

于騫反復(fù)強(qiáng)調(diào)一個(gè)理念：“我們不卷參數(shù)，卷體驗(yàn)。不卷噱頭，卷真實(shí)的用戶價(jià)值。”

乘風(fēng)MAX的邏輯是用500+TOPS算力做出對(duì)標(biāo)上千TOPS算力的體驗(yàn)。方案可精準(zhǔn)預(yù)判交通參與者意圖，從容應(yīng)對(duì)復(fù)雜路權(quán)博弈，在城中村窄路、復(fù)雜路口等困難場(chǎng)景下，表現(xiàn)出更接近人類駕駛的“防御性本能”。

這套系統(tǒng)的底氣，來自于規(guī)模量產(chǎn)的驗(yàn)證。截至目前，輕舟乘風(fēng)輔助駕駛已搭載25款量產(chǎn)車型，2026年預(yù)計(jì)新增車型超50款。在安全維度，其AEB誤觸發(fā)率低至50萬公里<1次。

于騫算了一筆賬：“既然它能幫用戶提前剎停、避免刮蹭，那它是不是真的更安全？如果真的更安全，那用戶的保費(fèi)是不是應(yīng)該更便宜？”在他看來，這才是智駕創(chuàng)造社會(huì)價(jià)值的真實(shí)度量。

關(guān)于市場(chǎng)定位，他回答很直白：去年是高速NOA的普及年，今年100-200TOPS的城市NOA開始成為主流，明年500TOPS的方案會(huì)變成標(biāo)配。“未來幾年所有車都會(huì)有智駕功能，包括油車。10萬、20萬的車也能有非常好的體驗(yàn)。”

不止國(guó)內(nèi)，輕舟也已在歐洲多國(guó)路測(cè)，覆蓋慕尼黑、巴黎等城市，加速全球化落地。

L4領(lǐng)域，輕舟則是多線并進(jìn)。

Robovan方面，輕舟于今年初便發(fā)布了無人物流車解決方案及Robo-X開放平臺(tái)，目前已在多地落地。

面對(duì)“賽道擁擠”的疑問，于騫判斷清晰：“這個(gè)市場(chǎng)才剛剛開始，遠(yuǎn)未進(jìn)入大規(guī)模普及階段。目前所謂大規(guī)模實(shí)際只是萬量級(jí)，穩(wěn)定性、可靠性、安全性仍有極大提升空間。輕舟的機(jī)會(huì)在于，把乘用車領(lǐng)域的大規(guī)模量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，運(yùn)用到物流領(lǐng)域。”

Robotaxi方面，輕舟也有布局思考。

于騫稱，輕舟的Robotaxi方案完全基于量產(chǎn)車配置，“從外觀上看不出任何差別，但大腦更強(qiáng)”。在節(jié)奏上，輕舟持謹(jǐn)慎態(tài)度：“一次事故就可能對(duì)整個(gè)行業(yè)產(chǎn)生不利影響。我們寧可小規(guī)模穩(wěn)健推進(jìn)，也不要過于激進(jìn)。”

于騫認(rèn)為Robotaxi在海外可能比國(guó)內(nèi)落地更快。因?yàn)閲?guó)內(nèi)駕駛環(huán)境更復(fù)雜，人力成本結(jié)構(gòu)也不同。

關(guān)于L2與L4的技術(shù)關(guān)系，于騫明確表示：“底層的核心能力都是一樣的，只是產(chǎn)品形態(tài)不一樣。L4要加各種安全冗余、硬件冗余、傳感器冗余，但算法同源。模型本質(zhì)上沒區(qū)別，只是模型的capacity更大一些。”

至于機(jī)器人，發(fā)布會(huì)上輕舟給出了“最后一公里送貨上門”的想象空間。李棟表示：“怎么利用這個(gè)世界模型能力去操作一個(gè)有更多自由度的機(jī)器人去做特定或通用的事情，我們認(rèn)為這一塊有非常廣闊的空間。”

從2019年成立至今，七年時(shí)間，輕舟顯然已經(jīng)坐上了中國(guó)智駕市場(chǎng)牌桌。

如何一直留下來？于騫的回答是兩句話：“技術(shù)的進(jìn)步非常重要，我們從來不會(huì)停下腳步。”“出貨量非常重要，不是靠PPT、靠Demo，真實(shí)的打通量產(chǎn)的基礎(chǔ)，你才敢說你是安全可靠的。”

李棟補(bǔ)充了一個(gè)更本質(zhì)的觀點(diǎn)：“如果量很多，但是技術(shù)不進(jìn)步，優(yōu)勢(shì)也會(huì)減少。歸根到底，做得又快又好。”

至于市場(chǎng)份額的具體數(shù)字，于騫沒有給出明確答案，但他的態(tài)度很堅(jiān)決：“我們不會(huì)停下來的。L4業(yè)務(wù)、物流業(yè)務(wù)、未來的Robotaxi業(yè)務(wù)，我們會(huì)持續(xù)地往前走，奔向更大的發(fā)展空間。”