商用車、Robotaxi、機器人三線并進，易航智能正試圖把十年智駕積累，復制到更多物理 AI 場景。

作者|王蕊

編輯|西子

2026 年北京車展，幾乎所有智駕決賽圈的玩家，都把目光投向了物理 AI ，易航智能也是其中之一。

車展上，易航智能同時發布三項新業務：面向商用車主動安全強標的新一代商用車智駕方案，已獲得頭部重卡企業定點，計劃 2026 年上半年量產；Robotaxi 原型車首次亮相，正式進入無人駕駛賽道；首款運輸機器人“鯤行”也落地了首個示范應用項目。

與此同時，易航智能也調整了企業定位：從智能駕駛解決方案供應商，延伸為 AI 算法與工程化量產能力的提供者。

從智駕到物理 AI

商用車智駕、Robotaxi、機器人，都建立在易航過去10年積累的智駕能力上，包括算法、數據、安全驗證和工程化量產能力。

商用車，是最先接近規模化收入的方向。

2026 年，商用車主動安全強標落地，新生產營運客車、貨車和危險品運輸車輛，必須配置 AEBS、LDWS 等主動安全裝置。但 2025 年，國內商用車前裝 AEB 滲透率仍不足 10%，很多方案還停留在預警功能層面。

易航智能創始人、CEO 陳禹行在交流中說：“商用車 AEB 長期未實現大規模商用，核心是成本高、體驗差兩大問題。如果這兩個問題已被解決，我們可能不會進入這個賽道。”

△易航智能創始人、CEO 陳禹行

易航這次發布的商用車方案，是把乘用車 AEB 的技術積累遷移到商用車，并針對重卡載重波動大、制動距離長等特點做專項調校。據介紹，該方案已獲得多家頭部重卡企業、多款車型定點，計劃 2026 年上半年量產。

Robotaxi，是易航面向自動駕駛長期方向的布局。

“我們布局 Robotaxi，核心基于商業化落地的場景考量。”陳禹行表示。他認為，城市智駕規模化量產，已經帶動激光雷達、算力平臺等硬件成本下降，Robotaxi 的運營成本結構開始具備初步盈利的可能。

在他看來，自動駕駛正在從“用 AI 解決單點感知問題”，走向 AI 在物理世界的完整實踐。Robotaxi 的價值，是“真正把人從駕駛行為里解放出來”。

陳禹行說，如果要在全國所有開放道路實現完全無人駕駛，還需要很長時間，因為場景太復雜。但出租車通常在單一城市、限定區域內運營，更容易把技術和商業邏輯做成閉環。

機器人，是易航把智駕能力帶到車外的嘗試。

易航沒有選擇當前熱度最高的人形機器人，而是先聚焦運輸場景，推出首款機器人“鯤行”，并落地首個示范應用項目。目前，易航尚未披露這款機器人的更多技術參數、應用場景細節和后續量產計劃。

陳禹行表示：“我們對機器人的理解，和自動駕駛的邏輯高度相似。自動駕駛漸進式路線的終點是 Robotaxi，人形機器人可能是機器人賽道的終局，但中間一定會有很多特殊場景的機器人，能解決真實的高頻需求。”

他強調，判斷一個機器人項目是否值得投入，關鍵不是概念熱度，而是有沒有真實需求、能不能落地、有沒有訂單。

整體來看，三項業務并非完全割裂：商用車是乘用車安全能力的規模化落地，Robotaxi 是從輔助駕駛走向無人駕駛，機器人則是智駕能力向車外場景延伸。

量產經驗核心能力

易航能夠同時布局三大方向，主要支撐來自過去十年的技術和量產經驗。

成立于 2015 年的易航智能，是國內較早一批自動駕駛創業公司。2016 年完成天使輪融資，2017 年實現營收，2019 年設立蘇州研發中心及工廠，強化前裝量產和工程交付能力。2024 年，易航與地平線達成戰略合作；2025 年，獲得地平線戰略投資。

過去10年，智能駕駛行業經歷了幾輪明顯變化：最早依靠海外芯片方案和工程化適配實現 L2 功能，之后轉向感知、規控、AEB 等核心能力自研，現在則進入 BEV、端到端和 AI 原生架構階段。

陳禹行復盤說：“最開始大家買個 Mobileye 芯片、焊個板子就能量產；后來用國產芯片做工程化、壓成本也能量產；再后來買一套感知代碼也能湊出方案。但現在這些都不行了，智駕的門檻大幅提高，必須具備全棧開發能力。沒有全棧能力，根本進入不了車企的供應商序列。”

AEB 是易航最典型的量產能力。

陳禹行認為，AEB 和雙預警、ACC 都不一樣：“雙預警的誤報、漏報，最多影響用戶體驗；但 AEB 一旦出現誤剎，可能引發嚴重后果。所以乘用車 AEB 必須做到百萬公里級的低誤剎率，只有達到這個標準，才有量產的資格。”

易航從 2019 年左右開始量產 AEB，已有 7 年多積累，裝車規模達幾十萬輛，累計行駛里程超百億公里。其自研 AEB 系統通過歐洲 ENCAP 五星、C-NCAP 五星認證，配套車型出口全球 100 多個國家和地區。

這些量產經驗，是易航向新場景延伸的重要基礎。但它們能否順利遷移到商用車、Robotaxi 和機器人，還需要繼續驗證。

目標是AI 機器人公司

陳禹行用“形散神不散”概括易航的多業務布局：三類業務面向不同市場，但底層都依賴全棧 AI 算法、數據閉環、工程化量產、安全驗證和持續迭代能力。

他回憶，十年前創業時，國內沒有成熟的自動駕駛供應鏈，也沒有對口人才，“只能把做整車、做控制、做計算機、做深度學習的人湊到一起，磨合產品”。

經過十年發展，自動駕駛的人才、供應鏈和技術體系已經成熟。陳禹行認為，機器人和具身智能可以復用自動駕駛行業沉淀下來的能力。

“如果只聚焦自動駕駛，會覺得機器人和智駕是兩個行業；但站在 AI 的視角，二者本質上是一件事，是 AI 在物理世界落地的兩個連續階段。”

這套思路，也體現在易航對幾個行業問題的判斷上。

在算力問題上，陳禹行認為，智駕發展確實會推高算力需求，但算力不是越大越好，核心是要和車型定位、用戶需求、產品成本匹配。

在多域融合上，易航認可艙駕融合趨勢，但不會進入座艙業務。陳禹行認為，座艙重交互，智駕重駕駛，屬于不同技術體系。對于底盤、動力、電池管理等更大范圍的全域融合，易航也不會盲目進入。

在 L3 上，易航傾向于直接跳過 L3，從成熟 L2+ 向 L4 演進。陳禹行說：“L2 是駕駛員承擔全部責任，L4 是系統承擔全部責任，L3 只是一個過渡期。它既不能真正解放用戶，又會帶來責任劃分、成本增加的問題，并非最優解。”

這些判斷共同指向一個邏輯：易航不是無邊界擴張，而是圍繞已經量產驗證過的 AI 和工程化能力，尋找新的落地場景。

但新場景并不只是技術遷移。商用車要面對價格競爭和主機廠客戶壁壘；Robotaxi 要面對合規、運營和安全責任；機器人則要從示范項目走向真實訂單。

車展上，易航智能提出了演進成 AI 機器人公司的長期目標。但這個目標能否成立，最終還要看商用車、Robotaxi 和機器人三條業務，能否真正完成規模化落地。

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