對話輕舟智航CEO于騫：百萬搭載之上，把輔助駕駛做成“止疼藥”

當前，智能駕駛技術無疑已成為整個汽車與科技產業的關注焦點。在剛剛過去的2025年，行業討論的重心還集中在前沿技術如何盡快上車，那么進入2026年，行業的關注點則放在了究竟何時才能真正跨過無人駕駛的分水嶺。

在QCraft DAY 2026活動上，輕舟智航聯合創始人、董事長兼CEO于騫博士表示，“2026年是未來無人駕駛黃金十年的新起點”。在活動后的采訪中，他更是深度闡述了這一判讀的依據：當城市NOA滲透率達到了一定的水平，體驗足夠成熟穩定，甚至在十萬元級別的車型上也能實現流暢可靠的城市NOA時，距離Robotaxi的大規模商業化就已經不遠了。

這一判斷也正是基于輕舟智航自身持續積累的技術與規模化落地成果之上。不久之前，輕舟智航輔助駕駛累計搭載量突破100萬臺，行業首個單征程6M城市NOA宣布正式上車。于騫博士也強調，輔助駕駛產品不應停留在像是“維生素”一樣的“保健品”的層面，而應成為能夠真正解決痛點的“止疼藥”，“止疼藥”并非一味地追求滿足極端場景下的使用需求，而是如何在“算力不堆砌、安全不妥協、體驗不打折”的前提下，為老百姓提供“好用不貴”的輔助駕駛產品，實現更務實的用戶價值創造。

在QCraft DAY 2026上，輕舟智航還集中展示了大于500TOPS的“輕舟乘風”2.0解決方案、“VLA+世界模型”技術路線以及L4無人物流領域的多項最新進展，從算力平臺、感知與認知架構到應用場景延伸，全面勾勒出面向下一階段無人駕駛的技術底座和演進路徑。

從行業角度看來，無人駕駛距離真正的大規模普及，核心并不取決于誰率先發布某項“首發技術”，而在于誰能夠構建可持續的算力平臺、穩定可交付的軟件體系以及長期可迭代的數據閉環能力，在大規模真實場景中完成持續驗證與能力迭代。

由此可見，輕舟智航錨定的正是未來十年的智駕賽道。依托百萬級規模化驗證的扎實基礎，疊加面向未來的前瞻技術布局，其技術演進既具備清晰的連續性，更擁有明確的可落地路徑，已然走出了一條屬于自己的發展坦途（參數丨圖片）。

“百萬輛”搭載成為衡量頭部玩家的重要門檻

近年來，“百萬輛”搭載規模逐漸成為智能駕駛行業反復被提及的重要衡量指標，也被視為判斷一家智駕企業是否真正進入頭部陣營的關鍵門檻。

在于騫博士看來，如果只看絕對數字，中國汽車年銷量仍在兩三千萬輛區間，百萬輛并不算大體量，隨著電動化持續滲透，行業仍具備較大的增長空間。但在智能駕駛領域，跨過百萬級搭載意味著穩定性、可靠性和安全性已經在真實大規模用戶場景中得到驗證，同時也意味著企業開始擁有足夠密度和覆蓋度的數據觸點，能夠加速數據閉環形成。他指出，特斯拉在跨越百萬量級后，駕駛體驗曾出現明顯躍升，本質上正是規模數據對算法和系統穩定性的反哺效應。尤其對于搭載NOA功能的車型而言，百萬輛意味著對整個真實物理環境有非常好的覆蓋。并且輕舟智航的百萬輛都是NOA，沒有傳統ADAS，都有很強的數據閉環能力，因此其百萬輛里程碑的含金量十足。

也正是基于“百萬輛”搭載量的基礎和對于和當前的市場結構考量，輕舟智航瞄準了城市NOA的規模化落地普及。有研究顯示，當前國內銷量占比最高的價格區間集中在10-15萬元、15-20萬元以及10萬元以內，分別占總銷量的28%、18%和16%。然而，目前NOA高階輔助功能仍高度集中在中高價位車型。在2025年前三季度，20萬元以上乘用車約占30%的市場份額，而13萬元以下車型占比接近50%，但后者幾乎普遍缺失城區輔助駕駛能力。對于供應商來說，誰能夠在保證安全和體驗底線的前提下實現價格下探，把城市NOA推向主流消費人群，誰就有機會在下一階段競爭中占據主動權。

基于此，輕舟智航推出了行業首個基于單征程6M的安全可解釋的一段式端到端城市NOA方案，將這一高階功能帶入到10萬級市場。在1月21日，該方案正式量產上車，首發搭載車型為搭載AD Pro的理想L系列智能煥新版。據悉，該方案通過極致的軟硬協同效能，突破算力邊界，在128TOPS上實現了類比256TOPS的輔助駕駛體驗。在此次活動上，輕舟還正式發布新一代“輕舟乘風2.0”輔助駕駛解決方案，形成三級產品矩陣，實現從8萬到40多萬元全價位車型的量產覆蓋。

于騫博士表示，“輕舟智航要做自動駕駛領域的‘DeepSeek’，我們追求的不是蠻力，而是通過對產品本質的深度理解，以及極致的技術創新和工程實踐，把每一TOPS的潛力都榨取出來，并始終將安全置于功能全面性之上，讓能打開的功能就是安全好用的功能。”

從更深層看，這種路徑選擇指向的是智能駕駛商業化邏輯的轉變。單純依靠高算力、高配置打造“旗艦體驗”，能夠快速建立技術聲量，但難以支撐規模化普及和長期數據積累。真正決定行業格局的，是誰能夠在成本、可靠性和體驗之間找到可復制的工程平衡點，使產品能夠持續穩定地進入主流市場。值得關注的是，輕舟智航的方案不僅覆蓋新能源車型，也同步適配傳統燃油車，而這也將進一步推動輕舟智航持續拓展海外市場。

綜合來看，百萬級的量產落地，正是輕舟智航邁向全新階段的重要起點，其以算力效率提升、成本價格下探為技術基石，以真實場景的持續驗證為迭代閉環，正構建出一條更具現實可行性的規模化發展路徑。

端到端“卷”的不是“誰更先進”，而是安全和體驗

近年來，端到端模型幾乎成為各家車企與智駕公司的“必選項”，技術路線也逐漸趨同。盡管智駕產品名目繁多，消費者考量的核心并非是否采用端到端架構、技術是否足夠先進，而是體驗是否安全穩定、接管決策是否貼近人類老司機的駕駛邏輯。這也印證了一個核心邏輯：技術只有轉化為用戶可感知的駕駛體驗，才具備真正的市場價值。

于騫博士認為，端到端誰做得好、誰做得不好，還是有很大差異化。盡管最終所有玩家都會走向這一方向，但真正拉開差距的，是能不能把有效資源、有效體驗發揮出極大的產品力，把有效資源轉化為穩定、可靠、可規模化的產品力。無論是1000TOPS、500TOPS還是百級TOPS算力，最終都要回到用戶體驗本身。換言之，技術趨同并不意味著競爭消失，差異化將更多體現在工程能力、效率優化和長期穩定交付能力上。

對此，輕舟智航行業首創“安全可解釋端到端”大模型，提升了模型整體性能和可解釋性，既可以充分發揮上限高、擬人化的優勢，又可以做到下限高、更安全，同時構建了高效數據閉環持續解決各類復雜的長尾問題。在面對無燈T字路口、人車混行窄路等高頻風險場景時，系統可提前預判、減速防御，不搶不急，預留充足安全余量，從行車到泊車全程守護。

在本次發布會上，輕舟正式亮相“VLA+世界模型”統一架構。該架構不僅能復用經過百萬量產驗證的端到端能力，還能通過語言能力精準理解環境文本、復雜場景與語音指令，實現模型決策、遠程接管與人機交互的三重對齊；再借助世界預測模型，精準推演交通參與者行為、道路結構變化與動態場景演進，從而規劃出最優行駛軌跡。

正是評價在技術層面的持續突圍，輕舟智航已經實現了多維度的安全指標引領：輕舟智航輔助駕駛系統已實現高速NOA超1000公里安全接管水平，AEB誤觸發率低至40萬公里小于1次，遠優于行業平均水平，每年幫助用戶避免潛在事故超過14.6萬次。這類指標的價值不在于單點領先，而在于其穩定性與長期一致性，能夠為模型迭代和系統優化提供可靠反饋基礎。

對此，于騫博士進一步將這一邏輯類比于圍棋AI的進化路徑：AlphaGo能夠超越人類，本質在于其可以在高度仿真的環境中進行近乎無限次自我對弈，從而快速逼近最優策略。而自動駕駛的難點在于真實物理世界高度復雜，完全復現的仿真環境極難構建，因此更依賴持續的數據積累、算法演進與工程協同。隨著世界模型和仿真能力的進步，自動駕駛正逐步具備更高效率的自我學習能力，也意味著技術演進開始進入加速階段。

輕舟智航圍繞端到端和世界模型的探索，本質上是在構建一套可規模復制、可長期迭代的工程體系，將算法的不確定性轉化為可管理、可驗證的系統能力。這種能力的積累，最終將成為贏得用戶信任和實現無人駕駛規模化落地的核心基礎。

面向無人駕駛時代，輕舟智航要走出一個怎樣的未來？

面向無人駕駛時代，頭部智駕玩家已摩拳擦掌。隨著技術成熟度持續提升、相關法規逐步落地，如何推動L4技術大規模上車落地，正成為行業競爭的下一個核心賽點。

基于這一判斷，輕舟智航從成立之初便選擇了一條更具效率與長期主義特征的路徑：以L2和L4雙輪驅動構建統一的數據閉環體系，打造通向無人駕駛的最優解。于騫博士強調，“L2和L4是產品邏輯，底層的技術邏輯是高度一致的，是技術同源、行為一致、相互促進的閉環。”換言之，L2并不是通往L4之前的“過渡方案”，而是長期能力積累的重要組成部分。

同時，輕舟智航CTO李棟也指出，在真實道路環境中，L2、L4以及人工駕駛車輛長期混行，如果不同系統的決策邏輯和行為風格差異過大，很容易破壞交通流的穩定性，甚至引發新的安全風險。只有在行為一致性與決策邏輯趨同的前提下，才能形成可預期、可協同的交通秩序，這既是產品層面的要求，也是未來規模化落地必須面對的系統工程問題。

此外，隨著城市NOA不斷向“用戶盡量少接管”的體驗目標演進，L2對能力完整性的要求正在持續逼近L4標準。輕舟智航在架構設計階段即采用面向復雜全場景的完整解決方案，而非僅解決單一控制或執行問題，使得模型能夠在更復雜、多變的道路環境中持續積累能力。這也意味著，L2階段所沉淀的數據、模型結構和工程經驗，可以直接反哺L4系統，而L4在安全冗余、系統可靠性和極端場景處理上的設計經驗，又能夠持續提升L2產品的穩定邊界，形成雙向強化的正循環。

這種技術同源與協同演進的優勢，正在逐步體現在實際落地層面。不久之前，輕舟智航與奇瑞商用車達成深度戰略合作，正式切入無人物流領域，相關產品已在蘇州、金華、蕪湖等多地開展運營驗證。依托百萬臺乘用車量產所積累的真實道路數據與成熟的數據閉環能力，無人物流車在可靠性、安全冗余和車規級工程能力上具備較高起點，也進一步驗證了L2到L4技術遷移的可行性和效率。

面向無人駕駛時代，輕舟智航既握有現實市場規模與用戶數據帶來的“確定性”，也有提前布局世界模型與無人物流領域帶來的“前瞻性”。在技術、成本、規模和安全之間形成穩定平衡之后，其競爭力正在沉淀為一套可以持續放大的長期能力結構。這種能力，或許正是輕舟智航在未來更長的周期競爭中，持續走穩、走遠的核心底座。