模型的更迭速度正以天计，更多的数据、更大的算力需求，更激烈的竞争要求所有的智驾供应商「深挖洞、广积粮」，这是最理性的选择。正是基于这样的策略，轻舟智航悄悄在日益固化的垄断中杀出重围。
文丨智驾网 零酱
编辑丨浪浪山与明知山
2026年一季度尚未结束，智驾大战已战罢一轮：
华为乾崑推出A DS 4 （ 参数 丨 图片 ）.1；卓驭科技发布高悟性端到端4.0；轻舟智航实现单J6M一段式端到端城市NOA量产上车；小鹏汽车推出第二代VLA大模型；Momenta宣布将推出强化学习世界模型「R7」， 在上汽大众ID. ERA 9X首发上车；理想汽车在今年的GTC大会上发布了新一代自动驾驶基座模型MindVLA-o1，同时包括了世界模型和VLA架构；极氪则将在上半年发布全新智能驾驶架构G-ASD系统，引入WAM世界行为模型。
深挖洞、广积粮，以更大的资金储备，更大的数据量、更强的算力迭代智驾模型成为少数智驾头部企业迎接新一轮淘汰赛的明牌。
今天（3月23日），轻舟智航宣布完成D轮新一轮融资1亿美元。
轻舟智航表示，资金一方面要用于加大轻舟自身组织人才建设，这是常规操作；另一方面则颇有内涵：「加大世界模型+强化学习等前沿物理AI技术研发」。
轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞博士随即同步官宣公司将战略重心大幅向L4自动驾驶及通用物理AI倾斜，轻舟智航世界模型+强化学习技术方案即将亮相发布。
2025年，轻舟智航从一片智驾红海中脱颖而出，开始摆脱地平线生态企业的单一标签，其智驾方案实现了对高中低多种芯片算力的适配，在德国、日本迈出智驾出海第一步，并在L4有了商业落地的现实抓手。
01.
要真正具备应对未来的能力
轻舟智航是继华为乾崑、蔚来之后高调宣布押注世界模型路线的又一家智能驾驶公司。
对此，在上周的德国慕尼黑汽车论坛现场，于骞给出了他的解释。
于骞和轻舟认为，过去二十年，行业经历了机器智能的模仿与类人智能的探索，即模仿学习（Imitation Learning）阶段。
这套方法推动了行业的早期快速进步，但也带来了一个根本性的天花板：AI无法超越人类。
训练数据来源于人类驾驶行为，模型最终也只能成为「平均水平的人类司机」。
而自动驾驶真正的目标，是比人类更安全——这意味着AI必须具备超越人类经验的能力，模仿学习，从结构上就做不到这一点。
为打破天花板，自动驾驶行业必然转向转向强化学习（Reinforcement Learning）：AI不再仅仅复刻人类驾驶行为，而是依托世界模型与强化学习，开始真正理解物理世界的规律、意图与社会常识。
让AI通过试错学习最优策略——更安全的行为获得更高奖励，发生风险则受到惩罚，AI在大量可能的轨迹中寻找最优解，而不是人类解。
但自动驾驶面对的是无限不确定性的物理世界，安全红线决定了它无法在真实环境中「野蛮生长」。
这正是物理AI必须解决的终极难题：如何在保障安全的前提下，让AI掌握推理泛化、物理规律理解以及社会常识决策三大核心能力。
世界模型成为了AI试错的「虚拟驾校」。
在这里，世界模型负责预演现实场景的无限可能性，模拟出复杂路口博弈、极端天气干扰、突发路况变化等数百万种长尾场景；而强化学习则像一个不知疲倦的教练，持续优化AI的决策路径，让系统在虚拟试错中学会如何像老司机一样从容应对，甚至超越人类的反应极限。
「世界模型本身就是仿真的升级版，如果你在物理世界中能够复现所有场景，那自动驾驶一定非常快，但很难。」
「如果你真的能在仿真环境中把物理世界所有情况复现出来，你基本已经找到物理世界的上帝了，因为物理世界里所有其他车也都在自动驾驶状态。所以这件事本身就很难，也需要大量数据驱动、很多算法改善、大量创新。」
于骞认为，世界模型+强化学习的独特价值在于，它让自动驾驶系统从「被动记忆」转向「主动思考」，真正具备了应对未知的能力：
行为逻辑的泛化推理能力：系统会考虑在滚动足球的后面可能有人会跑出来。
物理世界运动规律的理解能力：雨后积水溅水影响，系统也会纳入结果输出。
结合社会常识的理解能力：理解乘客的自然语言指令，与人类更好交互。
而这将加速物理AI的实现。
于骞在今年初举办的QCraft DAY 2026上曾判断：2026将是无人驾驶黄金十年新周期的开启之年，也是进入「超人智能」时代的元年。
「未来十年，将是无人驾驶、通用智能真正实现大规模价值兑现的十年。」
他同时透露了判断这一新十年周期的标准：基于Robotaxi和城市NOA的落地范围。
在被问及「什么时候Robotaxi可以大范围普及」时，他回答说「什么时候看到满大街跑的车都是城市NOA，甚至10万块钱的车跑城市NOA都非常溜，那个时间点就离Robotaxi不远了。」
从2025年开始，随着端到端架构成为行业共识，VLA模型、世界模型的引入，真实数据和生成数据将共同驱动智驾系统实现对真实世界的全面理解，让自动驾驶系统逐渐超过人类驾驶水平，实现十倍于人类司机的安全性。
在轻舟智航自身的布局中，在Robotaxi方面，轻舟计划在2026年开展Robotaxi小范围试点，2027年开展规模化部署；与奇瑞合作的无人物流业务 采用「量产即运营」模式，目前在金华、芜湖、宁波等地投入运营。
而城市NOA落地，轻舟已经上了一个新的台阶。
02.
行业第一梯队
今年1月，轻舟官宣完成乘用车辅助驾驶系统100万台搭载。
尽管对于整个国内汽车产销3000万来说，100万是个小数字，但对于轻舟和众多智驾供应商而言，100万是个不小的「小目标」：
目前仅华为乾崑官宣搭载量超过100万辆，Momenta在最近公布的消息中显示，其车型搭载量突破70万台。
对于这一成绩，一向谦和沉稳的轻舟智航CEO于骞面对媒体表现出了前所未见的喜悦：
「我们就是行业第一梯队。」
从技术角度来看，这100万辆行驶道路上的智能汽车，可以形成很大的数据触点，可以更好地加速数据闭环的形成，强大的数据飞轮，成为其激活物理AI最宝贵的真实训练场。
截至目前，轻舟乘风系统累计用户辅助驾驶行驶里程已超25亿公里，智能泊车辅助使用次数近1亿次。凭借卓越的技术调校，其AEB误触发率低至每40万公里不足1次，每年为用户避免潜在事故超14.6万次。
另外，比数量更重要的是量产交付效率的不断刷新。
轻舟的L2量产始于2021年，50万台的量产交付用了近3年的时间；从50万到100万台，只用了8个月。 更重要的是量产交付效率的不断刷新。
站在百万量级台阶上的轻舟，在事实上已经完成了技术可行性、工程交付力、数据资产价值的三重验证。
「我觉得100万辆非常有意义。」
03.
车企自研是手段，不是目的
据官方消息，轻舟的本轮融资由某国内头部主机厂、宁波宁海兴泰合基金、梁溪科创产业母基金（博华资本管理）、华德科创、某头部汽车电子零部件公司等重磅产业投资方及投资机构联合投资。
在最近两次的融资中，去年的奇瑞和今年并未明确公布的主机厂为外界瞩目。
据智驾网了解，这一神秘的「国内头部主机厂」大概率是一家北方车企。
在奇瑞之外增加新的主机厂伙伴，既可以打消外界关于轻舟「绑定」特定车企的质疑，也从侧面证明，轻舟智航的技术、量产能力正在被更多主机厂认可。
截止到2026年1月，与轻舟智航合作的头部车企近10家，合作车型近30款。而2026年全年，轻舟预计新增合作车型将突破50款，且几乎全部搭载城市NOA功能。
这其中最被用户熟悉的，是理想的AD PRO方案，1月份刚刚OTA的城市NOA能力，以相对优势的算力、成本（128TOPS），实现了和256TOPS方案相同的体验，从容应对复杂路口博弈、无保护左转乃至夜间避让密集电动车等难题。
与理想的成功合作，已成为轻舟在市场上建立口碑最好的敲门砖。
于骞曾表示，理想一度组建了上百人的团队，对轻舟智航的Demo进行了长达半年的深度考察，并提出了系统稳定性达到99.99%以上，对NOA的平顺性、响应速度、场景覆盖度明确的量化指标，同时要求轻舟团队快速响应问题和严格的OTA更新周期。
轻舟为此承担了大量繁重、细碎且极具挑战的工程化落地工作，于骞将其称之为「理想模式」。
在这一模式的重压之下，轻舟迅速实现了技术突破，其规模化能力、商业模式验证和品牌影响力在今天已开始快速复制到其他车企，轻舟的市场规模因而在短期内的迅速爆发起量。
而在技术层面，推出地平线单J6M城市NOA方案的轻舟智航将城市NOA适配车型的价格下拉到到10万元级别，大大扩大了轻舟智航的潜在客户基数。
「客户的成功才是轻舟自身成功的基石。」
不过，轻舟以及一众智驾供应商必须要面对的问题是，如何实现车企自研和供应商的平衡？
相比同行的焦虑，对这样的平衡，轻舟智航的团队显得从容很多。
于骞认为，尽管技术的本质是收敛的，但在商业上，产业上下游存在竞争关系十分正常，主机厂短期内当然不希望供应商只剩两三家甚至一、两家的相对垄断格局。
自研或者选用多家供应商，本质都是在符合商业逻辑的前提下尽快推出满足市场需求的产品，对于主机厂而言，「车企自研是手段，不是目的。」
这种相对开放的态度也成为轻舟智航赢得车企青睐的另一个原因。
在今年1月23日的QCraft DAY 上，于骞给未来的自动驾驶行业曾列出了8个愿景：
城市NOA成为车型标配；
接管率最高有望降至每月一次；
事故率的下降将重构保险体系，自动驾驶专属保费可能低于人类驾驶50%以上；
Robotaxi将在全球超过50个城市实现全天候运营，
L4无驾驶舱乘用车开始面向消费市场渗透；
无人物流车规模或突破200万台；
无人驾驶将惠及儿童、老人、残障人士等更多群体；
通用物理智能时代的到来。
在于骞看来，这份愿景有望在五年内实现，而轻舟自己的愿景不仅清晰也带着一点热血：
「自动驾驶这个事，我们至少要干20年，最终要将通用智能带进物理世界。」
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