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「華舟魔」三強(qiáng)之一,加速邁向物理AI

本文作者: 鄭浩鈞   2026-03-25 18:57
導(dǎo)語:1億美元加碼技術(shù)研發(fā)。

「華舟魔」三強(qiáng)之一,加速邁向物理AI

作者 | 鄭浩鈞

編輯 | 王瑞昊

戰(zhàn)略重心邁向物理AI的輕舟智航又獲一筆融資。

3月23日,輕舟智航宣布完成D輪新一輪融資1億美元,投資方不僅包括投資機(jī)構(gòu),還有產(chǎn)業(yè)投資方——某國內(nèi)頭部主機(jī)廠、寧波寧海興泰合基金、梁溪科創(chuàng)產(chǎn)業(yè)母基金(博華資本管理)、華德科創(chuàng)、某頭部汽車電子零部件公司。

拿到這一億美元后,輕舟會加大世界模型+強(qiáng)化學(xué)習(xí)等前沿物理AI技術(shù)研發(fā)、加大公司組織人才建設(shè)。

關(guān)于公司對物理AI的轉(zhuǎn)向,輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長兼CEO于騫早有預(yù)告,他在3月18日的德國慕尼黑“智能汽車與智能制造論壇”上表示:“輕舟不僅要做自動(dòng)駕駛,還要做通用物理世界的AI?!?/p>

PART 1

自動(dòng)駕駛是物理AI的最佳入口

AI作為當(dāng)今科技界的第一大關(guān)鍵詞,大致可分為處理比特信息的數(shù)字AI、操控原子實(shí)體的物理AI。自從2022年11月ChatGPT橫空出世后,AI在數(shù)字世界的發(fā)展如火如荼,對話、寫作、編程、繪圖等功能快速迭代,如今幾乎能輔助所有“處理信息”的工作。AI帶來的效率提升,一定程度上甚至影響了亞馬遜、Meta等互聯(lián)網(wǎng)巨頭裁員上萬人。

可以說,數(shù)字AI已趨于成熟,但物理AI仍處于蓬勃發(fā)展的早期階段——不僅L4級自動(dòng)駕駛?cè)晕雌占?,具身智能?chuàng)業(yè)公司更是層出不窮。

英偉達(dá)CEO黃仁勛明確指出,自動(dòng)駕駛將成為物理AI最先實(shí)現(xiàn)規(guī)?;涞氐膽?yīng)用場景,更是面向主流市場的第一個(gè)大規(guī)模物理AI系統(tǒng)。為此,英偉達(dá)布局全棧能力,不僅發(fā)布開源自動(dòng)駕駛物理AI模型Alpamayo及配套工具鏈,還推出Cosmos AI世界模型,打通虛擬仿真到現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的關(guān)鍵鏈路,依托DRIVE芯片構(gòu)建起車載計(jì)算與云端訓(xùn)練的完整生態(tài)。

而在國內(nèi),理想、小鵬等企業(yè)也早已在人型機(jī)器人、Robotaxi等業(yè)務(wù)上開展布局。

近期,輕舟智航CEO于騫在內(nèi)部會上就表示,人類正處于AI發(fā)展的關(guān)鍵分水嶺上,物理AI是未來5-10年最大機(jī)遇,自動(dòng)駕駛是通向物理AI的最佳入口。同時(shí),只有通過物理AI的方法論(如世界模型、強(qiáng)化學(xué)習(xí)),才能真正回頭做好自動(dòng)駕駛。

「華舟魔」三強(qiáng)之一,加速邁向物理AI

于騫在德國慕尼黑智能汽車與智能制造論壇

簡單來說,自動(dòng)駕駛就是AI操控汽車在一個(gè)二維平面上與道路、行人、障礙物等進(jìn)行物理交互,而通用物理AI則更進(jìn)一步,需要增加高度這一維度,在三維空間中與物體交互。

自動(dòng)駕駛的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)。于騫分析道,自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的數(shù)據(jù)(特別是世界模型所需的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))非常充分,比非結(jié)構(gòu)化的通用機(jī)器人領(lǐng)域更有機(jī)會率先突破。

回顧過去,輕舟將近20年的AI發(fā)展分為三個(gè)階段——2004年到2025年,行業(yè)經(jīng)歷了機(jī)器智能的模仿與類人智能的探索,而2026年,行業(yè)將邁入超人智能階段。

這一階段最大的改變在于:AI不再僅僅復(fù)刻人類駕駛行為,而是依托世界模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí),開始真正理解物理世界的規(guī)律、意圖與社會常識。

「華舟魔」三強(qiáng)之一,加速邁向物理AI

以往,自動(dòng)駕駛進(jìn)化面臨一個(gè)重要難題——在無限不確定性的物理世界中,安全紅線決定AI系統(tǒng)無法像AlphaGo那樣完全在虛擬環(huán)境中迭代,必須通過實(shí)車測試驗(yàn)證,這嚴(yán)重制約了演進(jìn)速度。

“世界模型+強(qiáng)化學(xué)習(xí)”則是解決這一難題的核心路徑。于騫將其比喻為一座AI虛擬“駕?!薄澜缒P拓?fù)責(zé)預(yù)演現(xiàn)實(shí)世界,如模擬出復(fù)雜路口博弈、極端天氣干擾、突發(fā)路況變化等數(shù)百萬種長尾場景;強(qiáng)化學(xué)習(xí)則像一個(gè)教練,持續(xù)優(yōu)化AI的決策路徑,讓系統(tǒng)在虛擬試錯(cuò)中從模仿人類到超越人類。

這樣的技術(shù)架構(gòu),讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)從“被動(dòng)記憶”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)思考”,真正具備了應(yīng)對未知的能力。

整個(gè)智駕行業(yè)幾乎都有類似的判斷。今年3月下旬推送的小鵬第二代VLA,便結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)和世界模型;長期使用世界模型的蔚來,2026年初在世界模型2.0中引入強(qiáng)化學(xué)習(xí);極氪也宣布將在今年上半年推出具備自我反思和進(jìn)化能力的WAM世界行為模型。

基于對AI技術(shù)路線的預(yù)演,輕舟決定將戰(zhàn)略重心大幅向L4自動(dòng)駕駛及通用物理AI傾斜,而那100萬臺搭載輕舟輔助駕駛系統(tǒng)的智能汽車,就是物理AI技術(shù)最寶貴的真實(shí)訓(xùn)練場。

PART 2

百萬量產(chǎn),躋身“華舟魔”智駕三強(qiáng)

如今,在年銷2000余萬輛的中國乘用車市場,L2級功能新車滲透率已超60%,城市NOA功能滲透率也已突破15%。

當(dāng)邊際成本極低的智能輔助駕駛系統(tǒng)逐漸走向大眾,在評價(jià)一家智駕公司時(shí),量產(chǎn)規(guī)模的重要性也逐漸提升——智駕公司是商業(yè)公司,而不是研究機(jī)構(gòu)。李想在內(nèi)部有一句常說的話:技術(shù)要服務(wù)產(chǎn)品,產(chǎn)品要服務(wù)商業(yè)。而商業(yè)成功與否,銷量是一個(gè)重要指標(biāo)。

從量產(chǎn)交付規(guī)模以及適配平臺看,輔助駕駛搭載量突破100萬輛的輕舟智航,已與華為、Momenta共同構(gòu)成中國智駕行業(yè)的“量產(chǎn)第一梯隊(duì)”——“華舟魔”。

目前,搭載輕舟輔助駕駛系統(tǒng)的已上市車型有近30款,覆蓋理想、奇瑞等近10家主機(jī)廠。按照計(jì)劃,2026年輕舟還將新增超過50款量產(chǎn)車型,且絕大部分支持城市NOA。

規(guī)??焖贁U(kuò)張的關(guān)鍵,在于輕舟的一次關(guān)鍵判斷:2025年4月,他們宣布單顆地平線征程6M芯片(算力128TOPS)即可實(shí)現(xiàn)城市NOA。

這在當(dāng)時(shí)幾乎沒人相信,包括不少合作伙伴。但2026年1月,基于該方案的城市NOA在理想L系列智能煥新版上通過OTA推送上車,輕舟成為行業(yè)里第一個(gè)將其量產(chǎn)的公司。內(nèi)部測評顯示,該方案與一些采用單顆甚至雙顆英偉達(dá)Orin-X芯片的方案體驗(yàn)接近。

「華舟魔」三強(qiáng)之一,加速邁向物理AI

“首先,意識到‘單芯就能實(shí)現(xiàn)城市NOA’的可能性本身就不易,當(dāng)初就像馬斯克提出不用激光雷達(dá)一樣備受質(zhì)疑?!庇隍q曾對雷峰網(wǎng)(公眾號:雷峰網(wǎng))《新智駕》表示,“但我們是第一個(gè)將其發(fā)現(xiàn)并量產(chǎn)的中國公司。這沒有捷徑,靠的是實(shí)打?qū)嵉膭?chuàng)新?!?/p>

2026年,基于單地平線征程6M芯片的高性價(jià)比方案,輕舟甚至計(jì)劃將城市NOA功能下探至10萬元級車型上。同時(shí),輕舟也在持續(xù)發(fā)力高階方案,今年即將發(fā)布算力大于500TOPS的城市智駕方案。

華為、輕舟、Momenta的智駕量產(chǎn)三極,各有各的打法。華為走的是高端路線,以高配置和高冗余換取的定價(jià)權(quán),來觸達(dá)20-50萬左右的中高端人群;Momenta以群狼策略深入市場,覆蓋的車型種類、價(jià)位更為廣泛。

而輕舟則是在單芯片上做到極致。2025 年乘聯(lián)會測算顯示,10-20萬價(jià)格帶新能源乘用車占比達(dá)43.4%,顯著高于10萬以下的 28.6%和20-30萬的16.6%,是中國新能源市場規(guī)模最大的細(xì)分區(qū)間。

隨著輕舟在這一主力價(jià)格帶的深耕與滲透,其規(guī)模效應(yīng)已從驗(yàn)證期步入爆發(fā)期。依托已突破百萬臺的量產(chǎn)搭載基數(shù)與平臺化工程能力,輕舟正將高階城市NOA等核心技術(shù)下探至國民車型。這不僅是對市場主流需求的精準(zhǔn)回應(yīng),更通過與多家主流車企的深度合作,持續(xù)鞏固在該價(jià)格帶的技術(shù)與交付優(yōu)勢。

可以預(yù)見,伴隨 10-20 萬區(qū)間用戶滲透率的穩(wěn)步提升,輕舟的銷量規(guī)模將水漲船高,營收與商業(yè)變現(xiàn)能力也將隨之實(shí)現(xiàn)階梯式增長。

PART 3

從L2、L4到物理AI的厚積薄發(fā)

輕舟能憑借百萬量產(chǎn)躋身行業(yè)第一梯隊(duì),還能同步推進(jìn)中階、高階城市智駕方案的研發(fā),其堅(jiān)實(shí)的技術(shù)積累與標(biāo)準(zhǔn)化的交付思維是重要推動(dòng)力。

輕舟核心團(tuán)隊(duì)源自L4自動(dòng)駕駛先驅(qū)Waymo,技術(shù)底蘊(yùn)深厚。但在技術(shù)路線方面,輕舟更多學(xué)習(xí)特斯拉——一方面追求工程標(biāo)準(zhǔn)化,另一方面“L2+L4”雙線并行。

從具體實(shí)踐來看,特斯拉長期堅(jiān)持精簡車型陣容,以 Model 3/Y、Model S/X 等核心車型構(gòu)建高度統(tǒng)一的硬件生態(tài),這一策略并非局限于產(chǎn)品層面的降本增效,而是通過跨車型長期凍結(jié)傳感器方案(如 HW3/HW4 平臺長達(dá) 4-6 年的標(biāo)準(zhǔn)化布局),避免了行業(yè)常見的 “改款陷阱”—— 攝像頭位置微調(diào)、傳感器規(guī)格更換等行為都會造成數(shù)據(jù)分布紊亂,導(dǎo)致數(shù)據(jù)積累重置。

這種統(tǒng)一的感知系統(tǒng),讓全球數(shù)百萬輛特斯拉成為輸出完全一致視覺數(shù)據(jù)的“露天實(shí)驗(yàn)室”,每一輛車都在為 FSD 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供高質(zhì)量、可復(fù)用的訓(xùn)練樣本。這些數(shù)據(jù),也成為特斯拉Robotaxi業(yè)務(wù)的核心護(hù)城河。當(dāng)其他車企仍在為多車型、多傳感器方案解決數(shù)據(jù)對齊與融合難題時(shí),特斯拉已通過單一數(shù)據(jù)源實(shí)現(xiàn)了算法的高效迭代。

輕舟想要做的正是和特斯拉一樣的事情。技術(shù)統(tǒng)一與工程標(biāo)準(zhǔn)化,是輕舟能快速覆蓋多價(jià)位、多車型的重要原因。

基于同一套技術(shù)架構(gòu),輕舟完成了在高通、英偉達(dá)、地平線三大主流芯片平臺上的城市 NOA 適配。在工程交付上,輕舟也做了大量平臺化工作,將可變與不可變的部分拆解,大幅壓縮了不同車型的適配周期。

于騫曾對新智駕表示,輕舟的方案已具備很強(qiáng)的泛化能力:無論是7顆或11顆攝像頭,是否搭載激光雷達(dá),車型大小如何,都無需大幅調(diào)整即可適配。“很多同行曾因傳感器布局的微小變動(dòng),就要重新采集數(shù)據(jù)和訓(xùn)練模型,但我們依靠底層工具與模型解決了這個(gè)問題?!?/p>

輕舟CTO李棟認(rèn)為,輕舟自首次量產(chǎn)起便推動(dòng)交付標(biāo)準(zhǔn)化,將固定流程平臺化,并壓縮可變部分的開發(fā)周期,這使團(tuán)隊(duì)規(guī)模未大幅增長,卻能支持車型從1款擴(kuò)至23款。

關(guān)于L2與L4的關(guān)系,輕舟從創(chuàng)業(yè)初期就認(rèn)為二者底層技術(shù)架構(gòu)本質(zhì)相同。兩者共享AI模型底座,差異主要在產(chǎn)品邏輯層面。

產(chǎn)品邏輯上,L4需要傳感器冗余、計(jì)算冗余、軟件兜底策略甚至遠(yuǎn)程輔助;L2則需考慮成本,明確ODD范圍。但底層都需要提升駕駛能力,追求安全、舒適、便捷。技術(shù)演進(jìn)的方向都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)——從早期深度學(xué)習(xí)到BEV、VLA、世界模型,再到未來技術(shù),L2和L4都走在這條路上。

「華舟魔」三強(qiáng)之一,加速邁向物理AI

如今,輕舟的L4無人物流車完全采用L2量產(chǎn)思路設(shè)計(jì),車頂不再有旋轉(zhuǎn)式機(jī)械雷達(dá)。于騫說,“今年將啟動(dòng)小范圍試點(diǎn)的Robotaxi也會為量產(chǎn)而生,不會頂著夸張的激光雷達(dá),外觀會和普通量產(chǎn)車一樣?!?/p>

除技術(shù)架構(gòu)外,數(shù)據(jù)的兼容性也是L4與L2業(yè)務(wù)能相互促進(jìn)的關(guān)鍵。李棟曾對新智駕透露,公司從創(chuàng)立起就注重?cái)?shù)據(jù)前后兼容?!白鯨2時(shí)我們用了大量L4數(shù)據(jù),因?yàn)榇饲坝蠷obotaxi業(yè)務(wù);現(xiàn)在做無人物流等L4產(chǎn)品,也可以復(fù)用L2數(shù)據(jù),甚至直接使用L2模型。”

兼容性源于提前規(guī)劃——輕舟規(guī)模量產(chǎn)L4產(chǎn)品的傳感器布置、選型會與L2產(chǎn)品高度一致,數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范也前后統(tǒng)一。這種技術(shù)、數(shù)據(jù)上的傳承,使得輕舟將戰(zhàn)略重心邁向L4自動(dòng)駕駛及通用物理AI時(shí),能很快拿出成果。

2026年4月,輕舟將在北京車展上發(fā)布最新的技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)展。不久,我們就能看到一家深耕技術(shù)突破的公司,是如何從L2輔助駕駛到L4自動(dòng)駕駛,再到通用物理AI的清晰路徑。


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