「华舟魔」三强之一，加快迈向物理AI

作者 | 郑浩钧

编辑 | 王瑞昊

计谋重心迈向物理AI的轻舟智航又获一笔融资。

3月23日，轻舟智航宣布完成D轮新一轮融资1亿美元，投资方不仅包含投资机构，还有家当投资方——某国内头部主机厂、宁波宁海兴泰合基金、梁溪科创家当母基金（博华本钱治理）、华德科创、某头部汽车电子零部件公司。

拿到这一亿美元后，轻舟会加大年夜世界模型+强化进修等前沿物理AI技巧研发、加大年夜公司组织人才扶植。

关于公司对物理AI的转向，轻舟智航结合开创人、董事长兼CEO于骞早有预告，他在3月18日的德国慕尼黑“智能汽车与智能制造论坛”上表示：“轻舟不仅要做主动驾驶，还要做通用物理世界的AI。”

PART 1

主动驾驶是物理AI的最佳进口

可以说，数字AI已趋于成熟，但物理AI仍处于蓬勃成长的早期阶段——不仅L4级主动驾驶仍未普及，具身智能创业公司更是层出不穷。

英伟达CEO黄仁勋明白指出，主动驾驶将成为物理AI最先实现范围化落地的应用处景，更是面向主流市场的第一个大年夜范围物理AI体系。为此，英伟达构造全栈才能，不仅宣布开源主动驾驶物理AI模型Alpamayo及配套对象链，还推出Cosmos AI世界模型，打通虚拟仿真到实际应用的关键链路，依托DRIVE芯片构建起车载计算与云端练习的完全生态。

而在国内，幻想、小鹏等企业也早已在人型机械人、Robotaxi等营业上开展构造。

近期，轻舟智航CEO于骞在内部会上就表示，人类正处于AI成长的关键分水岭上，物理AI是将来5-10年最大年夜机会，主动驾驶是通向物理AI的最佳进口。同时，只有经由过程物理AI的办法论（如世界模型、强化进修），才能真正回头做好主动驾驶。

简单来说，主动驾驶就是AI操控汽车在一个二维平面上与门路、行人、障碍物等进行物理交互，而通用物理AI则更进一步，须要增长高度这一维度，在三维空间中与物体交互。

主动驾驶的优势在于数据。于骞分析道，主动驾驶范畴的数据（特别是世界模型所需的构造化数据）异常充分，比非构造化的通用机械人范畴更有机会率先冲破。

而轻舟则是在单芯片上做到极致。2025 年乘联会测算显示，10-20万价格带新能源乘用车占比达43.4%，明显高于10万以下的 28.6%和20-30万的16.6%，是中国新能源市场范围最大年夜的细分区间。

回想以前，轻舟将近20年的AI成长分为三个阶段——2004年到2025年，行业经历了机械智能的模仿与类人智能的摸索，而2026年，行业将迈入超人智能阶段。

这一阶段最大年夜的改变在于：AI不再仅仅复刻人类驾驶行动，而是依托世界模型与强化进修，开端真正懂得物理世界的规律、意图与社会常识。

以往，主动驾驶进化面对一个重要难题——在无穷不肯定性的物理世界中，安然红线决定AI体系无法像AlphaGo那样完全在虚拟情况中迭代，必须经由过程实车测实验证，这严重制约了演进速度。

“世界模型+强化进修”则是解决这一难题的核心路径。于骞将其比方为一座AI虚拟“驾校”——世界模型负责预演实际世界，如模仿出复杂路口博弈、极端气象干扰、突发路况变更等数百万种长尾场景；强化进修则像一个锻练，持续优化AI的决定计划路径，让体系在虚拟试错中从模仿人类到超出人类。

如许的技巧架构，让主动驾驶体系从“被动记忆”转向“主动思虑”，真正具备了应对未知的才能。

基于对AI技巧路线的预演，轻舟决定将计谋重心大年夜幅向L4主动驾驶及通用物理AI倾斜，而那100万台搭载轻舟帮助驾驶体系的智能汽车，就是物理AI技巧最宝贵的真实练习场。

PART 2

百万量产，跻身“华舟魔”智驾三强

如今，在年销2000余万辆的中国乘用车市场，L2级功能新车渗入渗出率已超60%，城市NOA功能渗入渗出率也已冲破15%。

当边际成本极低的智能帮助驾驶体系逐渐走向大年夜众，在评价一家智驾公司时，量产范围的重要性也逐渐晋升——智驾公司是贸易公司，而不是研究机构。李想在内部有一句常说的话：技巧要办事产品，产品要办事贸易。而贸易成功与否，销量是一个重要指标。

从量产交付范围以及适配平台看，帮助驾驶搭载量冲破100万辆的轻舟智航，已与华为、Momenta合营构成中国智驾行业的“量产第一梯队”——“华舟魔”。

今朝，搭载轻舟帮助驾驶体系的已上市车型有近30款，覆盖幻想、奇瑞等近10家主机厂。按照筹划，2026年青舟还将新增跨越50款量产车型，且绝大年夜部分支撑城市NOA。

范围快速扩大的关键，在于轻舟的一次关键断定：2025年4月，他们宣布单颗地平线征程6M芯片（算力128TOPS）即可实现城市NOA。

这在当时几乎没人信赖，包含不少合作伙伴。但2026年1月，基于该筹划的城市NOA在幻想L系列智能焕新版上经由过程OTA推奉上车，轻舟成为行业里第一个将其量产的公司。内部测评显示，该筹划与一些采取单颗甚至双颗英伟达Orin-X芯片的筹划体验接近。

“起首，意识到‘单芯就能实现城市NOA’的可能性本身就不易，当初就像马斯克提出不消激光雷达一样备受质疑。”于骞曾对雷峰网("大众,"号：雷峰网)《新智驾》表示，“但我们是第一个将其发明并量产的中国公司。这没有捷径，靠的是实打实的立异。”

2026年，基于单地平线征程6M芯片的高性价比筹划，轻舟甚至筹划将城市NOA功能下探至10万元级车型上。同时，轻舟也在持续发力高阶筹划，本年即将宣布算力大年夜于500TOPS的城市智驾筹划。

华为、轻舟、Momenta的智驾量产三极，各有各的打法。华为走的是高端路线，以高设备和高冗余换取的订价权，来触达20-50万阁下的中高端人群；Momenta以群狼策略深刻市场，覆盖的车型种类、价位更为广泛。

AI作为当今科技界的第一大年夜关键词，大年夜致可分为处理比特信息的数字AI、操控原子实体的物理AI。自从2022年11月ChatGPT横空出世后，AI在数字世界的成长如火如荼，对话、写作、编程、画图等功能快速迭代，如今几乎能帮助所有“处理信息”的工作。AI带来的效力晋升，必定程度上甚至影响了亚马逊、Meta等互联网巨擘裁人上万人。

跟着轻舟在这一主力价格带的深耕与渗入渗出，其范围效应已从验证期步入爆发期。依托已冲破百万台的量产搭载基数与平台化工程才能，轻舟正将高阶城市NOA等核心技巧下探大公平易近车型。这不仅是对市场主流需求的精准回应，更经由过程与多家主流车企的深度合作，持续巩固在该价格带的技巧与交付优势。

可以预感，伴随 10-20 万区间用户渗入渗出率的稳步晋升，轻舟的销量范围将水涨船高，营收与贸易变现才能也将随之实现阶梯式增长。

PART 3

从L2、L4到物理AI的厚积薄发

于骞在德国慕尼黑智能汽车与智能制造论坛

轻舟能凭借百万量产跻身行业第一梯队，还能同步推动中阶、高阶城市智驾筹划的研发，其坚实的技巧积聚与标准化的交付思维是重要推动力。

全部智驾行业几乎都有类似的断定。本年3月下旬推送的小鹏第二代VLA，便结合强化进修和世界模型；经久应用世界模型的蔚来，2026岁首年代活着界模型2.0中引入强化进修；极氪也宣布将在本年上半年推出具备自我反思和进化才能的WAM世界行动模型。

轻舟核心团队源自L4主动驾驶前驱Waymo，技巧底蕴深挚。但在技巧路线方面，轻舟更多进修特斯拉——一方面寻求工程标准化，另一方面“L2+L4”双线并行。

从具体实践来看，特斯拉经久保持精简车型声威，以 Model 3/Y、Model S/X 等核心车型构建高度同一的硬件生态，这一策略并非局限于产品层面的降本增效，而是经由过程跨车型经久冻结传感器筹划（如 HW3/HW4 平台长达 4-6 年的标准化构造），避免了行业常见的 “改款陷阱”—— 摄像头地位微调、传感器规格改换等行动都邑造成数据分布混乱，导致数据积聚重置。

这种同一的感知体系，让全球数百万辆特斯拉成为输出完全一致视觉数据的“露天实验室”，每一辆车都在为 FSD 神经收集供给高质量、可复用的练习样本。这些数据，也成为特斯拉Robotaxi营业的核心护城河。当其他车企仍在为多车型、多传感器筹划解决数据对齐与融合难题时，特斯拉已经由过程单一数据源实现了算法的高效迭代。

轻舟想要做的恰是和特斯拉一样的工作。技巧同一与工程标准化，是轻舟能快速覆盖多价位、多车型的重要原因。

基于同一套技巧架构，轻舟完成了在高通、英伟达、地平线三大年夜主流芯片平台上的城市 NOA 适配。在工程交付上，轻舟也做了大年夜量平台化工作，将可变与弗成变的部分拆解，大年夜幅紧缩了不合车型的适配周期。

于骞曾对新智驾表示，轻舟的筹划已具备很强的泛化才能：无论是7颗或11颗摄像头，是否搭载激光雷达，车型大年夜小若何，都无需大年夜幅调剂即可适配。“很多同业曾因传感器构造的渺小更改，就要从新采集数据和练习模型，但我们依附底层对象与模型解决了这个问题。”

轻舟CTO李栋认为，轻舟自初次量产起便推动交付标准化，将固定流程平台化，并紧缩可变部分的开辟周期，这使团队范围未大年夜幅增长，却能支撑车型从1款扩至23款。

关于L2与L4的关系，轻舟从创业初期就认为二者底层技巧架构本质雷同。两者共享AI模型底座，差别重要在产品逻辑层面。

产品逻辑上，L4须要传感器冗余、计算冗余、软件兜底策略甚至长途帮助；L2则需推敲成本，明白ODD范围。但底层都须要晋升驾驶才能，寻求安然、舒适、便捷。技巧演进的偏向都是数据驱动——从早期深度进修到BEV、VLA、世界模型，再到将来技巧，L2和L4都走在这条路上。

如今，轻舟的L4无人物流车完全采取L2量产思路设计，车顶不再有扭转式机械雷达。于骞说，“本年将启动小范围试点的Robotaxi也会为量产而生，不会顶着夸大的激光雷达，外不雅会和通俗量产车一样。”

除技巧架构外，数据的兼容性也是L4与L2营业能互相促进的关键。李栋曾对新智驾泄漏，公司从创建起就重视数据前后兼容。“做L2时我们用了大年夜量L4数据，因为此前有Robotaxi营业；如今做无人物流等L4产品，也可以复用L2数据，甚至直接应用L2模型。”

兼容性源于提前筹划——轻舟范围量产L4产品的传感器安排、选型会与L2产品高度一致，数据标注规范也前后同一。这种技巧、数据上的传承，使得轻舟将计谋重心迈向L4主动驾驶及通用物理AI时，能很快拿出成果。

2026年4月，轻舟将在北京车展上宣布最新的技巧产品进展。不久，我们就能看到一家深耕技巧冲破的公司，是若何从L2帮助驾驶到L4主动驾驶，再到通用物理AI的清楚路径。

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