作者 | 鄭浩鈞

編輯 | 吳   彤

汽車智能駕駛的競(jìng)爭(zhēng)，已經(jīng)決出了階段性的勝負(fù)。

中國(guó)智能駕駛供應(yīng)商的格局，正快速?gòu)娜盒鄄⑵鹱呦?“一超多強(qiáng)”。華為憑借智選車與HI模式的雙重布局，在技術(shù)方案、搭載量和車企合作上確立了“一超”地位。輕舟智航、地平線、Momenta等公司，則憑借各自優(yōu)勢(shì)構(gòu)成了“多強(qiáng)”陣營(yíng)，躋身到自動(dòng)駕駛第一梯隊(duì)。

格局集中的背后，是市場(chǎng)的加速普及與門檻的急劇提高。2025年前三季度，中國(guó)L2級(jí)乘用車新車滲透率已達(dá)64%。當(dāng)功能成為標(biāo)配，自研成本高企，弱勢(shì)供應(yīng)商正被快速出清。

在這個(gè)新格局中，輕舟智航（QCraft）選擇了一條不同的路：做“普及者”。它通過將高階功能塞進(jìn)低算力芯片，把智駕門檻拉低到8萬元級(jí)別（上至40萬元級(jí)別），并即將讓城市NOA進(jìn)入10萬元區(qū)間。

如今，這家有Waymo背景的公司，讓L4與L2業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)和技術(shù)相互反哺，也邁出重要一步。在今年1月23日舉辦的QCraft DAY上，輕舟發(fā)布了 “VLA+世界模型” 架構(gòu)，目標(biāo)很直接：讓系統(tǒng)不僅能“看懂”世界，還要能“預(yù)測(cè)”未來幾秒的變化。

智能駕駛的“上半場(chǎng)”普及戰(zhàn)接近尾聲，以“一超多強(qiáng)”為標(biāo)志的“下半場(chǎng)”技術(shù)戰(zhàn)，已經(jīng)開始了。

PART 1

輕舟的擴(kuò)張公式：

單芯NOA量產(chǎn) + 工程標(biāo)準(zhǔn)化 + 全球化適配

輕舟智航正在成為智能駕駛市場(chǎng)的關(guān)鍵變量。

截至 2026 年 1 月，其 “輕舟乘風(fēng)” 輔助駕駛系統(tǒng)累計(jì)搭載量已突破 100 萬臺(tái)。這個(gè)數(shù)字的背后是加速的節(jié)奏——從 0 到 50萬臺(tái)用了3年（2021年初），但從 50 萬到 100萬臺(tái)僅用了8個(gè)月。2026年將正向更大量產(chǎn)規(guī)?？焖倥噬?。

目前搭載該系統(tǒng)的已上市車型有 23 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)模快速擴(kuò)張的關(guān)鍵，在于輕舟在 2025 年 4 月做了一次關(guān)鍵判斷：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。

“行業(yè)內(nèi)大部分人持懷疑態(tài)度?！?輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼 CEO 于騫對(duì)雷峰網(wǎng)說。但 2026 年 1 月 21 日，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(cè)評(píng)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。

“首先，意識(shí)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說，“但我們是第一個(gè)將其發(fā)現(xiàn)并量產(chǎn)的中國(guó)公司。這沒有捷徑，靠的是實(shí)打?qū)嵉膭?chuàng)新。”

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、多車型的另外兩個(gè)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(tái)上的城市 NOA 適配。在工程交付上，輕舟也做了大量平臺(tái)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?！昂芏嗤性騻鞲衅鞑季值奈⑿∽儎?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>

CTO李棟補(bǔ)充道，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(tái)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(zhǎng)，卻能支持車型從1款擴(kuò)至23款。

適配多芯片平臺(tái)、交付高度標(biāo)準(zhǔn)化，也讓輕舟具備了規(guī)模出海的基礎(chǔ)。

早在兩年多前，他們就開始籌備海外業(yè)務(wù)，包括在德國(guó)設(shè)立歐洲總部、參加慕尼黑車展等。目前，輕舟已在歐洲、新加坡等地拓展 L2 與 L4 業(yè)務(wù)。

于騫把海外市場(chǎng)策略分成了兩條線。L2 業(yè)務(wù)圍繞主流汽車市場(chǎng)展開，如歐洲、中東?！拔蚁嘈攀袌?chǎng)機(jī)會(huì)雖然會(huì)晚到，但一定會(huì)到來。人們對(duì)優(yōu)質(zhì) NOA 的需求是一致的，就是安全、舒適、便捷?！盠4 業(yè)務(wù)則更關(guān)注人力成本高的地區(qū)，比如歐洲等發(fā)達(dá)地區(qū)?！澳抢飫趧?dòng)力短缺，商業(yè)閉環(huán)可能更快。”

他強(qiáng)調(diào)，出海不是簡(jiǎn)單復(fù)制國(guó)內(nèi)模式，而是與當(dāng)?shù)鼗锇樯疃群献?，適應(yīng)本地法規(guī)與需求?！拔覀兿ＭY(jié)合合作伙伴的優(yōu)勢(shì)，互相分享經(jīng)驗(yàn)，共同拓展市場(chǎng)?！?/p>

PART 2

一套技術(shù)

驅(qū)動(dòng)量產(chǎn)L2與前沿L4規(guī)模落地

除推動(dòng)城市NOA普及外，輕舟智航在L4無人物流領(lǐng)域也正加快布局。

2025年11月，輕舟與奇瑞商用車達(dá)成深度合作，正式進(jìn)入物流賽道。目前雙方合作的無人物流車已在金華、蕪湖、寧波等多個(gè)城市投入運(yùn)營(yíng)。

作為一家以“將無人駕駛帶進(jìn)現(xiàn)實(shí)”為使命的公司，輕舟從未放棄L4業(yè)務(wù)。于騫透露，2021年底公司決定進(jìn)入量產(chǎn)輔助駕駛領(lǐng)域前，曾認(rèn)真討論過究竟該專注量產(chǎn)車還是無人物流。

最終輕舟判斷，無人物流要實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化，同樣需要經(jīng)歷“量產(chǎn)”過程——只有通過規(guī)模制造才能顯著降低傳感器、算力等成本。因此公司選擇先進(jìn)入量產(chǎn)輔助駕駛領(lǐng)域，為L(zhǎng)4業(yè)務(wù)鋪路。

如今輕舟的無人物流車完全采用量產(chǎn)思路設(shè)計(jì)，車頂不再有旋轉(zhuǎn)式機(jī)械雷達(dá)?！拔覀兾磥淼腞obotaxi方案也會(huì)為量產(chǎn)而生，不會(huì)頂著夸張的激光雷達(dá)，外觀會(huì)和普通量產(chǎn)車一樣?！庇隍q說。

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。

“L2和L4只有產(chǎn)品功能范圍的差異，但技術(shù)底層是高度一致的?！庇隍q解釋說，“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，再到未來技術(shù)，L2和L4都走在這條路上?！?/p>

他同時(shí)強(qiáng)調(diào)，輕舟不會(huì)為了市場(chǎng)規(guī)模去做中低階L2功能，例如前裝一體機(jī)方案?！斑@不符合我們‘將無人駕駛帶進(jìn)現(xiàn)實(shí)’的使命。我們不做沒有體驗(yàn)的產(chǎn)品，不做用戶從買車到報(bào)廢基本不用的‘配置表勾選項(xiàng)’。我們要做有真實(shí)體驗(yàn)、常用常新、越用越好的產(chǎn)品，做底層技術(shù)與無人駕駛完全兼容的產(chǎn)品。”

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?！?/p>

這種兼容性源于提前規(guī)劃——規(guī)模量產(chǎn)的L4產(chǎn)品的傳感器布置、選型會(huì)與L2高度一致，數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范也前后統(tǒng)一。

此外，輕舟還通過仿真世界模型生成極端場(chǎng)景數(shù)據(jù)，如暴雨暴雪、側(cè)翻車輛等，以提升模型應(yīng)對(duì)長(zhǎng)尾情況的能力。

PART 3

技術(shù)如何向“通才”進(jìn)化？

輕舟給出解法

值得注意的是，在這次發(fā)布會(huì)上，輕舟正式推出了“VLA+世界模型”統(tǒng)一架構(gòu)。

該架構(gòu)以量產(chǎn)驗(yàn)證過的端到端模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建統(tǒng)一的世界表征框架，并引入大語(yǔ)言模型形成VLA模型，用于處理行車環(huán)境中的文本、復(fù)雜場(chǎng)景與語(yǔ)音指令。同時(shí)，借助世界預(yù)測(cè)模型，系統(tǒng)可推演未來3～5秒周圍物體的變化，從而規(guī)劃出更合理的行駛軌跡。

引入VLA后，于騫認(rèn)為輕舟的智駕模型實(shí)現(xiàn)了從“知其然”到“知其所以然”的跨越。模型不僅能解釋操作背后的邏輯，還具備舉一反三的能力，在泛化性、可解釋性上更強(qiáng)，也更貼近人類理解物理世界的方式。

“VLA的核心作用，是把語(yǔ)言模型的方法引入自動(dòng)駕駛。”李棟說，“就像文盲開車會(huì)有困難——他看不懂路牌。司機(jī)也需要理解社會(huì)文化，有時(shí)還得推理該怎么做?！币隫LA后，系統(tǒng)可結(jié)合環(huán)境文本與常識(shí)進(jìn)行判斷。

同時(shí)，世界模型的加入，則讓系統(tǒng)能通過更通用的特征——如視覺分割、OCC（占用網(wǎng)絡(luò)）甚至部分RGB信息，來理解場(chǎng)景，而不只是依賴目標(biāo)框的位置監(jiān)督。“模型對(duì)世界演進(jìn)有了推理能力。”李棟表示。

于騫非?？春檬澜缒Ｐ偷陌l(fā)展前景，認(rèn)為它是物理世界通用AI演進(jìn)的關(guān)鍵。在真實(shí)世界中，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(cè)試驗(yàn)證，這嚴(yán)重制約了演進(jìn)速度。

“如果世界模型能完全反映物理世界，我們就能在仿真環(huán)境里大幅提升自動(dòng)駕駛能力。”但他也指出，在虛擬環(huán)境中實(shí)現(xiàn)完全真實(shí)的物理仿真極具挑戰(zhàn)，“這不是簡(jiǎn)單生成一段視頻，而是要理解背后的物理規(guī)律與邏輯。這可能比自動(dòng)駕駛本身還難。”

總的來看，無論是率先實(shí)現(xiàn)單顆征程6M實(shí)現(xiàn)城市NOA，還是以同一技術(shù)底座支撐L2與L4業(yè)務(wù)，或是引入“VLA+世界模型”，如今的輕舟智航，始終試圖從技術(shù)而非資源層面實(shí)現(xiàn)超越——因?yàn)橘Y源，幾乎是所有創(chuàng)業(yè)公司的短板。

這也是為什么，當(dāng)被問及“如何在不具備華為那樣大規(guī)模資源投入能力的情況下保持模型競(jìng)爭(zhēng)力”時(shí)，于騫會(huì)這樣做解釋：

“如果只看資源，那這個(gè)世界就太無趣了。那樣就不會(huì)有OpenAI，它成立時(shí)資源遠(yuǎn)少于谷歌；也不會(huì)有DeepSeek，它的資源也比大廠少得多。創(chuàng)新從來不只是資源的比拼。”

如今這個(gè)AI時(shí)代，創(chuàng)新再次從邊緣地帶崛起。就像當(dāng)年的微軟、蘋果從車庫(kù)出發(fā)，今天的OpenAI、DeepSeek同樣始于有限的資源。它們的成功證明了一個(gè)事實(shí)：創(chuàng)新的核心不是擁有多少，而是創(chuàng)造什么。

當(dāng)然，輕舟智航也走在這條路上。（雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))）

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