當NOA跨過百萬門檻之后——專訪輕舟智航CEO于騫、CTO李棟

導言

年前，輕舟智航正式對外確認，其搭載NOA能力的量產車型累計上車規模已跨過100萬輛。對一家自動駕駛公司而言，這是一個少見、也值得慶祝的節點。本刊就此與輕舟智航聯合創始人、董事長兼CEO于騫，以及CTO李棟展開了一次不設結論的對話。

AF：NOA上車規模突破100萬輛，對行業來說意味著什么？這是“上桌”的門檻，還是只是一個階段性數字？

于騫：單看絕對數量，100萬輛在中國一年兩三千萬輛的市場里，并不算一個特別大的數字。但如果把它放到“搭載NOA能力”的語境里看，這個門檻的意義就完全不一樣了。

首先，這100萬輛不是基礎ADAS，而是真正具備NOA能力的車，這意味著系統已經在真實道路環境中，經歷了足夠多復雜場景的驗證。穩定性、可靠性和安全性，不再只是工程假設，而是被長期使用反復檢驗過的結果。其次，這個規模本身就是一個非常重要的數據觸點。百萬級車輛在真實物理世界中的覆蓋能力，是任何封閉測試都無法替代的。

從供應商角度看，能夠跨過這個門檻的企業并不多。對我們來說，它證明了這套方案不是“演示型產品”，而是真正能被市場接受、被用戶長期使用的系統。當然，這并不是終點，只是一個起點。

AF：很多人會把“規模”理解為行業即將收斂的信號，您如何判斷未來幾年的競爭格局？

于騫：我不太認同“很快只剩兩三家”的判斷。汽車產業的復雜性決定了，不太可能出現全球范圍內高度集中的單一方案。整車廠本身也不希望在關鍵能力上只剩下極少數選擇。

我認為收斂是一個長期過程，而且它更像是一種有序演進，而不是突然塌縮。隨著行業成熟，一定會淘汰一些無序競爭和不具備工程能力的參與者，但在相當長時間內，市場仍然會保持多樣性。這并不是壞事，反而有利于技術持續進化。

AF：從技術角度看，當前行業在VLA、世界模型、端到端等路徑上分歧明顯。您認為 路線最終會趨同嗎？

李棟：從結果標準來看，技術一定是趨同的。因為大家面對的是同一個社會交通環境，對“開得好”的評價標準其實是相似的，也就是更像老司機、更穩定、更有安全感。

如今的差異，更多體現在表達方式和切入點上。有的公司強調VLA，有的強調世界模型，有的強調端到端，但本質上大家解決的問題高度相似，比如對社會常識的理解、對行人意圖的判斷、對復雜環境的感知。這些能力缺一不可。最終，技術路線會在能力層面逐步靠攏，但在工程實現、算力使用效率、產品體驗等方面，仍然會存在明顯差異。

AF：你們堅持L2和L4使用同一套技術底座，這個判斷背后的邏輯是什么？

李棟：如果把真實道路想象成一個混合系統，里面既有人駕駛，也有L2輔助駕駛，還有L4車輛，那這些參與者的行為方式必須盡可能一致，否則整個交通流就會變得不穩定。

從技術層面看，無論是L2還是L4，核心都是“駕駛能力”。城市NOA已經要求系統從起點到終點盡量完整完成駕駛任務，這本身就非常接近L4的能力邊界。因此，我們從架構設計之初，就假設系統需要解決路上所有問題，而不是只處理局部場景。

這樣做的好處是，L2積累的大規模真實數據，可以反向支持L4；而L4在安全冗余、異常處理上的經驗，也能提升L2系統的穩健性。這是一種雙向復用，而不是兩條割裂的路線。

AF：在傳感器選擇上，輕舟既支持純視覺，也支持激光雷達方案。你們如何看待激光雷達的角色？

于騫：我們一直認為，加不加激光雷達，首先是一個產品邏輯問題，而不是技術邏輯問題。底層算法并不會因為多一個傳感器而發生本質變化。從實踐來看，純視覺已經可以實現非常好的城市NOA體驗；而激光雷達的價值，更多體現在安全冗余和極端場景中。在某些測試和安全需求下，它確實能提供額外保障。

另外還有一個現實因素是用戶心智。在一些價位和車型上，激光雷達本身已經成為用戶決策的一部分。這種情況下，它既是安全件，也是產品的一部分。我們能夠同時支持帶和不帶激光雷達的方案，本身就是為了給車企更多產品定義空間。

AF：您多次提到“2026年是未來無人駕駛十年的起點”，這個判斷基于哪些觀察？

于騫：直觀的判斷標準是，當城市NOA在主流價位車型上變得足夠好、足夠普遍，Robotaxi離真正可用就不遠了。兩年前，很多L4示范項目的體驗，其實還不如今天一些量產車的城市NOA順暢。隨著端到端范式、世界模型以及真實數據和生成數據的結合，技術演進速度明顯加快。

如果未來我們能夠在仿真環境中高度復現真實物理世界，讓系統像AlphaZero那樣進行大規模自我對抗訓練，自動駕駛能力的提升會非常快。當然，這件事本身極難，但方向已經逐漸清晰。

AF：在“智駕平權”的背景下，10萬元級車型大規模搭載城市NOA，最大的挑戰是什么？

于騫：最大的挑戰不是“能不能做出來”，而是“能不能在合理成本下，把體驗和安全同時做好”。如果方案過于昂貴，最終壓力一定會回到消費者身上；但如果為了壓成本犧牲體驗，那用戶很快就會放棄使用。我們之所以堅持在算力、模型壓縮和工程效率上投入大量精力，就是希望在不堆資源的情況下，把真實價值交付出來。真正的“平權”，不是配置下放，而是讓更多普通用戶，在日常通勤中愿意、也敢于長期使用。

AF：你們判斷，自動駕駛真正從“可用”走向“可信賴”的分水嶺在哪里？

李棟：它不是某一個單點技術，而是一整套系統能力的疊加。包括功能安全設計是否完整，主動安全能力是否充分，工程實現是否足夠健壯，以及是否經過了大量仿真和實車驗證。最終體現在用戶層面，就是系統是否讓人有安全感，而不是“雖然沒出事故，但過程讓人緊張”。我們內部會把“安全感”作為一個明確的評價指標，持續跟蹤和改進。這種體驗層面的信任，才是系統長期被使用的基礎。

編后按

于騫和李棟其實并未試圖給行業下結論。他們更關心在規模、成本與安全之間，是否存在一條可以長期走下去的工程路徑。百萬輛NOA上車，既不是終局，也不是宣言，而是對現實的檢驗。因為當智能駕駛真正進入普通用戶的日常出行，技術才開始接受真正的考核。

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