商用车、Robotaxi、机器人三线并进，易航智能正试图把十年智驾积累，复制到更多物理 AI 场景。
作者|王蕊
编辑|西子
2026 年北京车展，几乎所有智驾决赛圈的玩家，都把目光投向了物理 AI ，易航智能也是其中之一。
车展上，易航智能同时发布三项新业务：面向商用车主动安全强标的新一代商用车智驾方案，已获得头部重卡企业定点，计划 2026 年上半年量产；Robotaxi 原型车首次亮相，正式进入无人驾驶赛道；首款运输机器人“鲲行”也落地了首个示范应用项目。
与此同时，易航智能也调整了企业定位：从智能驾驶解决方案供应商，延伸为 AI 算法与工程化量产能力的提供者。
从智驾到物理 AI
商用车智驾、Robotaxi、机器人，都建立在易航过去10年积累的智驾能力上，包括算法、数据、安全验证和工程化量产能力。
商用车，是最先接近规模化收入的方向。
2026 年，商用车主动安全强标落地，新生产营运客车、货车和危险品运输车辆，必须配置 AEBS、LDWS 等主动安全装置。但 2025 年，国内商用车前装 AEB 渗透率仍不足 10%，很多方案还停留在预警功能层面。
易航智能创始人、CEO 陈禹行在交流中说：“商用车 AEB 长期未实现大规模商用，核心是成本高、体验差两大问题。如果这两个问题已被解决，我们可能不会进入这个赛道。”
△易航智能创始人、CEO 陈禹行
易航这次发布的商用车方案，是把乘用车 AEB 的技术积累迁移到商用车，并针对重卡载重波动大、制动距离长等特点做专项调校。据介绍，该方案已获得多家头部重卡企业、多款车型定点，计划 2026 年上半年量产。
Robotaxi，是易航面向自动驾驶长期方向的布局。
“我们布局 Robotaxi，核心基于商业化落地的场景考量。”陈禹行表示。他认为，城市智驾规模化量产，已经带动激光雷达、算力平台等硬件成本下降，Robotaxi 的运营成本结构开始具备初步盈利的可能。
在他看来，自动驾驶正在从“用 AI 解决单点感知问题”，走向 AI 在物理世界的完整实践。Robotaxi 的价值，是“真正把人从驾驶行为里解放出来”。
陈禹行说，如果要在全国所有开放道路实现完全无人驾驶，还需要很长时间，因为场景太复杂。但出租车通常在单一城市、限定区域内运营，更容易把技术和商业逻辑做成闭环。
机器人，是易航把智驾能力带到车外的尝试。
易航没有选择当前热度最高的人形机器人，而是先聚焦运输场景，推出首款机器人“鲲行”，并落地首个示范应用项目。目前，易航尚未披露这款机器人的更多技术参数、应用场景细节和后续量产计划。
陈禹行表示：“我们对机器人的理解，和自动驾驶的逻辑高度相似。自动驾驶渐进式路线的终点是 Robotaxi，人形机器人可能是机器人赛道的终局，但中间一定会有很多特殊场景的机器人，能解决真实的高频需求。”
他强调，判断一个机器人项目是否值得投入，关键不是概念热度，而是有没有真实需求、能不能落地、有没有订单。
整体来看，三项业务并非完全割裂：商用车是乘用车安全能力的规模化落地，Robotaxi 是从辅助驾驶走向无人驾驶，机器人则是智驾能力向车外场景延伸。
量产经验核心能力
易航能够同时布局三大方向，主要支撑来自过去十年的技术和量产经验。
成立于 2015 年的易航智能，是国内较早一批自动驾驶创业公司。2016 年完成天使轮融资，2017 年实现营收，2019 年设立苏州研发中心及工厂，强化前装量产和工程交付能力。2024 年，易航与地平线达成战略合作；2025 年，获得地平线战略投资。
过去10年，智能驾驶行业经历了几轮明显变化：最早依靠海外芯片方案和工程化适配实现 L2 功能，之后转向感知、规控、AEB 等核心能力自研，现在则进入 BEV、端到端和 AI 原生架构阶段。
陈禹行复盘说：“最开始大家买个 Mobileye 芯片、焊个板子就能量产；后来用国产芯片做工程化、压成本也能量产；再后来买一套感知代码也能凑出方案。但现在这些都不行了，智驾的门槛大幅提高，必须具备全栈开发能力。没有全栈能力，根本进入不了车企的供应商序列。”
AEB 是易航最典型的量产能力。
陈禹行认为，AEB 和双预警、ACC 都不一样：“双预警的误报、漏报，最多影响用户体验；但 AEB 一旦出现误刹，可能引发严重后果。所以乘用车 AEB 必须做到百万公里级的低误刹率，只有达到这个标准，才有量产的资格。”
易航从 2019 年左右开始量产 AEB，已有 7 年多积累，装车规模达几十万辆，累计行驶里程超百亿公里。其自研 AEB 系统通过欧洲 ENCAP 五星、C-NCAP 五星认证，配套车型出口全球 100 多个国家和地区。
这些量产经验，是易航向新场景延伸的重要基础。但它们能否顺利迁移到商用车、Robotaxi 和机器人，还需要继续验证。
目标是AI 机器人公司
陈禹行用“形散神不散”概括易航的多业务布局：三类业务面向不同市场，但底层都依赖全栈 AI 算法、数据闭环、工程化量产、安全验证和持续迭代能力。
他回忆，十年前创业时，国内没有成熟的自动驾驶供应链，也没有对口人才，“只能把做整车、做控制、做计算机、做深度学习的人凑到一起，磨合产品”。
经过十年发展，自动驾驶的人才、供应链和技术体系已经成熟。陈禹行认为，机器人和具身智能可以复用自动驾驶行业沉淀下来的能力。
“如果只聚焦自动驾驶，会觉得机器人和智驾是两个行业；但站在 AI 的视角，二者本质上是一件事，是 AI 在物理世界落地的两个连续阶段。”
这套思路，也体现在易航对几个行业问题的判断上。
在算力问题上，陈禹行认为，智驾发展确实会推高算力需求，但算力不是越大越好，核心是要和车型定位、用户需求、产品成本匹配。
在多域融合上，易航认可舱驾融合趋势，但不会进入座舱业务。陈禹行认为，座舱重交互，智驾重驾驶，属于不同技术体系。对于底盘、动力、电池管理等更大范围的全域融合，易航也不会盲目进入。
在 L3 上，易航倾向于直接跳过 L3，从成熟 L2+ 向 L4 演进。陈禹行说：“L2 是驾驶员承担全部责任，L4 是系统承担全部责任，L3 只是一个过渡期。它既不能真正解放用户，又会带来责任划分、成本增加的问题，并非最优解。”
这些判断共同指向一个逻辑：易航不是无边界扩张，而是围绕已经量产验证过的 AI 和工程化能力，寻找新的落地场景。
但新场景并不只是技术迁移。商用车要面对价格竞争和主机厂客户壁垒；Robotaxi 要面对合规、运营和安全责任；机器人则要从示范项目走向真实订单。
车展上，易航智能提出了演进成 AI 机器人公司的长期目标。但这个目标能否成立，最终还要看商用车、Robotaxi 和机器人三条业务，能否真正完成规模化落地。
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