北京车展轻舟智航发布物理AI模型以500TOPS算力实现千级智驾体验

我们正处在一个历史性的技术转折点：从“无人驾驶”迈向“通用物理AI”。这不仅是单一技术的迭代，更是整个研发范式的根本性变革。在刚刚开幕的北京车展上，轻舟智航以一场主题为《物理AI，轻舟已至》的战略发布会，清晰地描绘了这条通往未来的技术路径。

北京车展轻舟智航发布会现场

发布会上，基于“世界模型+强化学习”统一架构的物理AI模型正式亮相，云端与车端双引擎首次完整发布。同时，基于超500TOPS算力平台的“轻舟乘风MAX”城市NOA方案、L4级Robotaxi与Robovan的最新进展也一并披露。这标志着轻舟智航完成了一次从自动驾驶解决方案提供商向更广阔通用物理AI领域的关键跨越。

通用物理AI：下一个十年的“主战场”

过去十年，人工智能在数字世界取得了突破性进展，甚至在某些领域展现出通用智能的潜力。那么，下一个十年的前沿战场在哪里？答案指向了物理世界。

轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞博士做了一个形象的比喻：在数字棋盘上，AI早已能战胜人类顶尖棋手；但在真实的物理道路上，AI的综合驾驶能力距离经验丰富的人类司机仍有差距。这恰恰说明，物理世界的AI应用浪潮才刚刚兴起。而智能驾驶，正是连接数字智能与复杂物理世界的绝佳“窗口”与试验场。

轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO 于骞博士

开启物理AI大门的核心技术是什么？于骞博士给出的答案是：“世界模型+强化学习”。其原理非常直观：AI之所以能在围棋等游戏中超越人类，是因为它能在虚拟空间中进行近乎无限的自我对弈，用算力探索所有可能性。然而，物理世界的训练成本极其高昂——需要真实的车辆、道路和时间，迭代速度受到天然限制。

而“世界模型+强化学习”构建的，正是一座连接虚拟与现实的桥梁。它允许在数字世界中以低成本、高效率进行海量场景训练，再将习得的强大决策与泛化能力安全地迁移到物理世界的车辆上。这不仅是算法的优化，更是一场研发范式的深刻革命。

轻舟物理AI模型：云端与车端的“双引擎”

此次发布会，轻舟智航首次系统性地公布了其物理AI模型的完整技术架构。

轻舟物理AI模型架构

在云端，是升级版的运动模拟世界模型，它集成了三大核心能力：高可控视频生成、零样本生成引擎和低成本闭环仿真。这套系统堪称“AI超级工厂的核心引擎”，能够通过简单的自然语言指令，一键生成极端天气、车辆逆行、行人“鬼探头”等罕见但危险的长尾场景，让AI在仿真环境中提前经历并学会处理这些现实难题。

在车端，轻舟推出了基于统一架构的“世界行为模型”。它以在线世界模型为骨干，深度融合了视觉语言模型与强化学习算法，实现了从环境感知到驾驶决策的全链路端到端模型化。基于这套先进的物理AI模型，系统在场景理解、推理决策和泛化能力上，都将实现质的飞跃。

轻舟乘风MAX：用超500TOPS算力对标上千TOPS体验

再前沿的技术，最终也要服务于真实的用户体验。发布会上推出的“轻舟乘风MAX”高阶智能驾驶解决方案，正是这一理念的落地体现。它旨在基于超500TOPS的车端算力平台，通过世界模型与强化学习架构，为用户提供极致的城市领航辅助驾驶体验。

乘风MAX：用超500TOPS对标上千TOPS体验

这背后涉及一个根本性的产品哲学：用户为智能驾驶系统付费，购买的究竟是什么？是炫酷的界面，还是复杂的硬件参数？于骞博士的观点非常明确：用户购买的是价值，是更安全、更舒心、更省心的出行体验。他特别提到了一个值得行业深思的方向——汽车保险。如果一套智驾系统能将AEB误触发率降至50万公里低于一次，能有效帮助用户避免事故，那么它是否应该让用户的保费更便宜？在他看来，这种创造实实在在的社会与经济价值，才是衡量技术成功与否的关键标尺。

轻舟乘风智驾：不卷参数、卷体验、卷真实用户价值

“轻舟乘风MAX”方案能够精准预判交通参与者的行为意图，从容处理复杂的路权博弈与各类长尾场景。在城中村窄路、无保护左转等困难场景下，系统能表现出更接近人类老司机的“防御性驾驶”思维，从而全面提升通行效率和行车安全性。

这份技术底气的背后，是规模量产带来的安全数据积累。截至目前，轻舟乘风辅助驾驶系统已搭载于25款量产车型，预计到2026年新增车型将超过50款。其AEB误触发率已低至50万公里少于1次，远优于行业平均水平，据估算每年可帮助用户避免约14.6万次潜在事故。大规模落地应用，既是市场信任的证明，也为技术持续迭代提供了最宝贵的数据闭环。

L4 Robotaxi：核心是“更强的大脑”

关于全无人驾驶（L4）的落地路径，行业一直存在不同探索。于骞博士分析了Waymo的高成本高冗余路线，与特斯拉的低成本纯视觉路线各自的利弊。轻舟智航的选择，是走一条“强化大脑”的智慧中间道路。

人类驾驶员也存在视觉盲区，但依靠经验和预判依然能安全驾驶，核心在于拥有强大的认知与决策能力。因此，轻舟的Robotaxi方案强调通过更强大的AI模型来提升整体驾驶智能水平，必要的传感器冗余会有，但核心是打造更聪明、更可靠的“AI大脑”。

于骞透露，轻舟的Robotaxi方案将完全基于量产车配置，“从外观上看不出任何差别，但大脑更强”。在推进节奏上，他持审慎乐观态度，认为安全是重中之重，宁可小步快跑、稳步推进，也不可因激进引发对整个行业不利的事件。他还提出了一个有趣的观察：由于驾驶环境和人力成本结构的差异，Robotaxi在海外市场的商业化落地速度，可能会比国内更快。

Robovan新赛点：安全是冠军的奖杯

无人物流赛道看似竞争激烈，但在于骞看来，市场远未成熟，所谓“大规模”也仅是万量级，在系统的稳定性、可靠性和安全性上仍有巨大提升空间。这恰恰是轻舟智航的机会所在。

轻舟可以将其在乘用车领域经过大规模量产验证的安全、稳定、可靠的技术与工程能力，平移到物流领域。进入2026年，无人物流竞争的关键，已从比拼演示速度，转向综合服务能力、持续性能表现、不断降本增效，以及最根本的安全运营底线。

使命升级：为下一个十年指明方向

发布会的最后，于骞博士宣布了公司使命与愿景的全面升级。全新使命是：以安全和向善的智能，创造更美好的生活。全新愿景是：成为全球领先的通用物理AI公司。

从七年前的“将无人驾驶带进现实”，到今天的“通用物理AI”，这并非业务的简单转向，而是认知层面的战略升维。于骞特别强调，无人驾驶仍是通往通用物理AI最重要的基石。如果无法在驾驶这一复杂物理任务上取得突破，更广阔的通用物理AI愿景便无从谈起。

为何在新使命中特别强调“向善”？这源于更深层的技术伦理思考。未来的AI可能在许多能力维度上超越人类，但人类的同理心、好奇心和对于生命的尊重，是技术难以替代的文明底色。发展AI，终极目的不是为了智能本身，而是为了让技术更好地服务于人，增进人类福祉。

“一家想要存活二十年以上的公司，不可能一成不变，必须具备自我革新的勇气。”于骞总结道。此次战略与使命的全面升级，正是为轻舟智航的下一个七年，乃至更长的未来，锚定了清晰的航向。此刻，轻舟的测试车辆已驶上德国慕尼黑、法国巴黎的街道。从中国到欧洲，从自动驾驶到物理AI，这家技术公司的边界与想象力，正在不断拓展。