轻舟智航转向通用物理AI：发布物理AI模型亮相北京车展

“我们正处在从‘无人驾驶’走向‘物理AI’的关键拐点。”4月24日，北京国际车展开展首日，轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞博士对外发布公司全新的“物理AI模型”，并宣布企业战略重心将由“无人驾驶”系统性升级为“通用物理AI”。

这次发布不只是新品登场，更像是一场对未来十年方向的集中说明与深度表达。

于骞在现场表示，过去十年是数字空间AI高速发展的十年；而接下来的十年，物理世界的AI将成为真正的主战场。自动驾驶作为连接数字世界与现实物理世界的“入口”，有望率先实现大规模商业化落地，并在众多场景中创造最直接、最可量化的用户价值。

通往通用物理AI的关键路线是什么？于骞给出的核心路径是“世界模型+强化学习”。

“在数字世界里，AI可以像AlphaGo那样不断自我对弈、无限迭代；但在真实物理世界里，试错和迭代速度天生受到限制。”他用更直观的比喻阐释技术思想：“世界模型与强化学习，就像把数字世界与物理世界连起来的一座桥。我们可以在云端开展近乎无尽的仿真训练，再把学到的能力迁移到真实车辆上，这代表着研发范式的一次根本性转变。”

在模型体系设计上，轻舟搭建了云端与车端双引擎协同的架构。云端侧，其AI超级工厂配备升级后的运动模拟世界模型，形成三项核心能力：可控生成包含动态博弈交通流的视频生成能力、可一键构造各类恶劣天气的零样本生成引擎，以及以更高效率、更低成本仿真极端长尾场景（如逆行、鬼探头）的能力，整体形态堪称“云端AI驾校”。

车端侧，轻舟推出基于“世界模型+强化学习”统一框架的“世界行为模型”，以在线世界模型为中枢，贯通从感知、预测到决策、规划的全链路模型化流程，并已进入实车测试阶段。该体系目标是在推理效率、决策质量与泛化能力上实现整体跃升。

技术归根结底要回到产品体验。发布会上，轻舟正式推出高阶智能驾驶方案——“轻舟乘风MAX”。该方案面向大于500TOPS（万亿次运算/秒）的车端芯片平台，提供基于物理AI模型的高质量城市NOA体验。

于骞强调，他们的核心追求是在500TOPS算力条件下做出接近上千TOPS级别的体验表现。

“我们不拼参数，拼体验；不拼噱头，拼真实的用户价值。”于骞表示，用户购买的是价值而不是技术名词。他还特别提出“安全价值”与保险成本之间的关联：如果系统能实现50万公里AEB误触发小于1次的安全水准，就应当为用户带来更低保费等可感知的社会价值。

在规模化量产落地方面，轻舟乘风辅助驾驶方案已搭载至25款车型，预计到2026年新增超过50款。大规模部署不仅为持续迭代提供了更坚实的数据基础，也对安全性形成了验证——AEB误触发率低于50万公里1次，显著优于行业平均表现。

针对更高阶的L4级自动驾驶，于骞也给出了清晰路线。不同于Waymo偏多传感器融合的方案、以及特斯拉偏纯视觉的路线，轻舟Robotaxi选择依靠“更强的AI大脑”，而不是通过简单堆叠传感器来换取能力提升。其方案将完全基于量产车配置，关键在于用“世界模型+强化学习”构建更强的决策智能。

于骞透露，轻舟Robotaxi已在德国慕尼黑、法国巴黎等欧洲多地开展道路测试，并判断海外市场的落地节奏可能会更快。

在无人物流（Robovan）方向，轻舟同样会引入物理AI能力，并复用乘用车量产体系积累的经验，以保障产品的安全、稳定与可靠。“这个市场才刚起步，竞争的不只是速度，更是服务、性能，以及最底线的安全。”于骞强调。

发布会尾声，于骞宣布公司使命与愿景同步升级：新使命为“以安全和向善的智能，创造更美好的生活”，新愿景为“成为全球领先的通用物理AI公司”。

“一家公司至少要做二十年，不可能始终不变，必须持续自我革命。”于骞说。从七年前“让无人驾驶走进现实”的初衷，到如今迈向“通用物理AI”的更大目标，轻舟智航完成了一次关键的自我跃迁。他也特别强调，并非放弃无人驾驶，而是把它作为通往通用物理AI最重要、最坚实的基座。

物理AI时代的序幕已经开启。凭借“世界模型+强化学习”的技术主线、云端与车端的双轮协同，以及对安全与用户价值的持续坚持，经历七年沉淀的轻舟智航正试图在汽车智能化的深水区，找到并巩固属于自己的位置。