当多数智驾公司还在比拼城市NOA开城数量和芯片算力数值时，轻舟智航做了一件不太一样的事——它宣布自己不再只是一家无人驾驶公司，而要成为一家“通用物理AI公司”。这个听起来有点拗口的战略升级，到底是概念炒作，还是7年积累后的“关键一跃”？
2026年北京车展轻舟智航展台现场，轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞给出的回应很干脆：“我们绝不是不做无人驾驶了。恰恰相反，无人驾驶是我们通往通用物理AI最重要的基石。如果连无人驾驶都做不到，更别提通用物理AI。”
这句话点出了轻舟此次战略调整的底层逻辑：不是换赛道，而是在已有跑道上架一座桥，通向一个更广阔的赛场。
七年扎根，从自动驾驶先行者到物理AI探索者
任何企业的战略升级，都离不开长期的技术沉淀与市场验证。轻舟智航的这次转型，是7年脚踏实地积累的结果。
2019年，于骞从Waymo离职回国创业。同一年回国的还有他的三位前同事——侯聪、大方、汪堃，四人全部出自Waymo，技术背景高度协同。这个创始团队让轻舟在成立之初就获得了IDG资本、元璟资本等机构的投资。
在辅助驾驶领域，轻舟智航走出了一条务实的量产之路。截至目前，轻舟乘风辅助驾驶系统已经搭载25款量产车型，2026年预计新增搭载车型超50款。这份量产成绩的背后，是轻舟智航对技术可靠性的打磨。其辅助驾驶系统的AEB误触发率低至50万公里小于1次，每年能够帮助用户避免约14.6万次潜在交通事故。
于骞常说，一家要做20年的企业，必须不断革自己的命。这句话既是轻舟智航的发展理念，也是企业7年发展的真实写照。从成立之初专注于“将无人驾驶带进现实”，到如今布局通用物理AI，轻舟智航的每一步转型，都基于对行业趋势的判断与自身技术能力的认知。
在发展过程中，企业没有局限于自动驾驶的单一赛道，而是持续拓展应用场景，在Robotaxi、Robovan等多个领域同步布局。这种多元化的业务矩阵，为物理AI技术的落地提供了场景支撑。
在L4级无人驾驶领域，轻舟智航始终坚持稳健的落地策略。于骞在车展发布会上明确表示：“一次事故就可能对整个行业产生不利影响，我们宁可小规模稳健推进，也不要过于激进。”基于这一理念，轻舟智航的Robotaxi方案没有盲目堆砌传感器，而是聚焦AI大脑的能力升级，基于量产车配置打造。目前，轻舟智航计划在2026年开展Robotaxi小范围试点，2027年开展规模化部署。
无人物流领域同样展现出差异化的竞争思路。于骞判断，当前无物流行业远未进入大规模普及阶段，所谓的大规模仍停留在万量级水平。轻舟智航的优势，在于把乘用车领域大规模量产的成熟经验复制到物流领域，以车规级标准打造无人物流产品。2026年上半年，轻舟智航与浙江金邮的首批100台无人物流车将在宁波宁海交付，后续计划扩展至3000台。
7年时间里，轻舟智航从一家初创自动驾驶企业，成长为覆盖多场景、具备量产与技术双重优势的行业头部企业。这份积累，不仅让企业在自动驾驶领域站稳脚跟，更成为其向通用物理AI升级的坚实底气。
物理AI破局内卷，双引擎架构打造核心竞争力
轻舟智航此次发布的物理AI模型，并非单纯的算法迭代，而是一套覆盖云端与车端的完整技术体系，也是企业破解算力内卷、突破技术瓶颈的核心方案。
于骞在发布会上做了一个生动的对比：数字世界的AI能轻松打败围棋冠军，可在物理世界里，AI却还无法完全媲美人类司机。核心原因在于物理世界的学习成本高、迭代慢。“世界模型+强化学习，就是链接数字与物理世界的桥梁。”
这套双引擎架构，让AI能在数字世界完成高效训练，再将能力赋能物理世界的车辆，从根源上解决了自动驾驶行业的核心痛点。
轻舟物理AI模型由云端世界模型与车端世界行为模型组成。云端模型像是AI的虚拟训练基地——工作人员用一句自然语言指令，就能生成极端天气、逆行电瓶车、鬼探头等各类日常难以遇到的长尾场景，让AI在仿真环境中反复学习应对。这大幅降低了真实路测的成本与风险，也解决了极端场景数据获取难的行业难题。
车端世界行为模型则负责落地执行，其实就是让车自己学会“开车的感觉”。这套模型采用“世界模型+强化学习”的统一架构，从感知到决策到执行全流程由一个模型搞定。在城中村窄路、复杂路口等难度场景中，它能展现出接近人类司机的防御性驾驶能力。
依托这套模型，轻舟智航在车展上同步推出了“轻舟乘风MAX”城市NOA方案，基于超500TOPS车端算力平台，却能对标行业上千TOPS算力的智驾体验。于骞在介绍产品时反复强调：“我们不卷参数，卷体验；不卷噱头，卷真实的用户价值。”
轻舟乘风MAX方案的实战表现印证了这套逻辑。在夜间全黑、刺眼炫光的场景下，系统依旧能够清晰识别障碍物，果断完成制动；高速路段中，车辆能够实现连续灵活避障；面对突然出现的障碍物等复杂情况，系统也能快速识别并灵活绕行。这些能力不是靠堆算力实现的，而是源于AI对物理世界的深度理解。
安全始终是轻舟智航技术研发的核心底线。于骞提到一个有意思的角度：“如果一套智驾系统能大幅降低事故率，那么用户的保费就应该更便宜。这才是智驾创造社会价值的真实度量。”轻舟的物理AI模型从研发之初就把安全融入每一个环节，其AEB功能可以做到130km/h极限刹停。
在行业普遍陷入技术瓶颈与内卷困境的当下，轻舟智航物理AI模型的出现，为行业指明了新的方向。过去数年，自动驾驶行业陷入了数据、算力、场景的三重瓶颈：数据获取成本居高不下，算力投入不断攀升，极端场景应对能力不足。轻舟的双引擎架构用云端仿真生成解决数据难题，用强化学习提升AI决策能力，用低算力高体验的路线打破算力内卷，从技术底层给出了完整的解决方案。
双轮驱动落地生根，开放生态共筑物理AI未来
技术的价值最终要靠落地实现。轻舟智航在发布物理AI模型、完成战略升级的同时，也在加速构建L2++与L4双轮驱动、多场景协同、开放共赢的落地生态。
在乘用车辅助驾驶领域，轻舟智航持续深化量产布局。2026年3月，轻舟智航宣布完成D轮1亿美元融资，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、华德科创等联合投资。依托成熟的量产体系与技术优势，“轻舟乘风MAX”方案的推出，让高品质城市NOA能力不再是高端车型的专属。
L4级无人驾驶领域，轻舟智航坚持稳步推进的策略。Robotaxi方面，企业采用“更强大脑”而非堆传感器的技术路线。于骞判断，Robotaxi在海外可能比国内落地更快，因为国内驾驶环境更复杂。基于这一判断，轻舟智航采取差异化布局：国内聚焦技术打磨与场景验证，海外加快路测与落地推进。
无人物流领域的落地步伐正在加快。轻舟智航L4级无人物流车的单车解决方案成本低于1万元，同线路平均运营成本较人工可降低50%以上。方案覆盖3至12立方米多种装载空间，可灵活适配快递配送、冷链配送、商超即配等多种场景。
浙江金邮董事长朱臣刚在合作分享中给出了更具体的展望：配合流程改造综合成本有望下降80%。双方将在宁波宁海部署首批100辆无人物流车，预计到2027年将在宁波实现千台级运营。
目前，轻舟L4级无人物流车已在宁波、金华、芜湖等多地运营。根据规划，2026年轻舟将推动L4级无人物流车实现初步规模化部署，2027年进一步向十万台级别迈进。
生态开放是轻舟智航实现规模化落地的重要支撑。于骞明确表示，轻舟智航聚焦软件算法核心优势，不涉足不擅长的硬件生产制造。这种开放心态，让轻舟智航与车企、供应链企业、物流企业、科技企业建立了深度合作关系。
使命愿景的升级，更能体现轻舟智航的长期主义。发布会上，于骞正式宣布企业全新使命为“以安全和向善的智能，创造更美好的生活”，愿景为“成为全球领先的通用物理AI公司”。他特别强调：“未来AI的智能可能在很多维度超过人类，但人类的好奇心、同理心、对生命的尊重，是技术无法替代的。我们做AI，是为了让AI更好地为人类服务。”
于骞期望，轻舟智航能在20年内成长为一家全球领先的通用物理AI企业，让机器人真正走进千家万户。
一家做了7年自动驾驶的公司，突然说要成为“通用物理AI企业”。这到底是战略升维，还是概念先行？
它不像有些智驾公司那样喜欢把技术讲得玄之又玄，也很少在社交媒体上制造话题。创始人团队顶着Waymo的光环回国，却花了大量时间在做一件不那么“性感”的事——把辅助驾驶系统装到十几万的车上，一遍遍打磨AEB的误触发率，跟主机厂的工程师一起熬夜调校。
这次北京车展，轻舟智航拿出来的是物理AI模型、世界行为模型、超500TOPS算力方案，听起来终于“够硬核”了。但于骞在发布会上反复强调的一句话，反而让我印象更深。他说：“我们不卷参数，卷体验；不卷噱头，卷真实的用户价值。”
这话从一家智驾公司CEO嘴里说出来，多少有点“反直觉”。毕竟这个行业过去几年最擅长的就是秀肌肉——算力多高、传感器多少个、路测里程多长。但轻舟智航似乎从一开始就选择了另一条路：先做量产，再讲技术；先把安全做到行业最好，再去谈无人驾驶的远大理想。
这次战略升级，是轻舟智航7年来最大的一次转身。但仔细想想，它又不是转身——无人驾驶是通往通用物理AI的基石，这句话等于在说：我没有换赛道，我只是把路修得更远了。
七年之后，轻舟智航决定“革自己的命”。至于这步棋走得对不对，可能还要再等七年才能看清。但至少有一点值得肯定：在一个容易让人浮躁的行业里，能沉下心来做7年量产和安全，本身就是一种稀缺的能力。而所有的战略野心，最终都要靠这种能力来托底。
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