热火朝天、日新月异的智驾行业,又传来一则重磅消息。
3月23日,轻舟智航宣布完成D轮新一轮融资,金额1亿美元。这笔融资的投资方阵容堪称豪华: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。
至此,轻舟已经大大小小完成9轮融资,总融资金额至少达百亿元。这些融资,可以说是对轻舟百万台量产交付成绩、技术实力和方案前景的最有力证据。
此次融来1亿美金,轻舟打算怎么用?
轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞已经事先透露了新方向。
3月18日,于骞在德国慕尼黑“智能汽车与智能制造论坛”上表示:“我们不仅要做自动驾驶,还要做通用物理世界的AI。”
自动驾驶和物理世界的AI——两者都要做,轻舟是不是有点贪心了?
“物理AI已成为全球AI领域的下一个浪潮,而自动驾驶正是打开这扇大门的钥匙。”于骞说,“世界模型+强化学习”是通向物理AI的必经之路,而轻舟此前的百万台量产经验,则提供了物理AI的“真实训练场“。
01
百万台量产,站稳“华舟魔”三强
在中国智驾行业,曾经有“地大华魔”的说法——其评价标准,基本上是公司背景和知名度。
然而,如今智驾渗透率已经超过15%,进入大规模量产阶段,以量产规模为标杆的行业格局正在形成。评价一家智驾公司的标准,应该是量产规模。
目前,轻舟智航辅助驾驶搭载车辆已突破100万台。
这100万台背后,是轻舟与国内近10家主机厂的深度合作、近30款量产车型的全面覆盖、以及从8万元到40万元以上主流价格带的完整布局。2026年,轻舟预计还有超过50款量产新车型亮相,基本全部搭载城市NOA,并首次下探到10万元级的国民车型。
轻舟智航的方案服务于不同级别乘用车,以及无人驾驶车型
凭借这100万台,轻舟也和华为、Momenta一起成为量产交付的的“量产第一梯队”。
“华舟魔”也各有特色。华为强在品牌和造车,Momenta强在全球合作伙伴的选择,而轻舟智航强在产品体验和百万量产经验。尤其是,轻舟的产品线更亲民,能够覆盖经济型车型。
“我们要做自动驾驶领域的DeepSeek,不靠硬件堆砌的蛮力,而是通过极致的创新和工程能力,在一定的硬件资源条件下,做出超越同级的体验。”于骞在2026年1月的QCraft DAY上如是说。
这并非空话。轻舟基于单颗征程6M芯片(128TOPS算力)的城市NOA方案,实现了通常需要256TOPS才能达到的驾驶体验。 更值得关注的是,这套方案已经延伸到了传统认为难以实现高阶智驾的燃油车领域。
轻舟智航跻身第一梯队,凭借的是领先的技术能力与务实落地的量产思维的结合。
轻舟核心团队来自Waymo,但于骞坦言“我们虽然是从Waymo出来的,反而更多学习特斯拉”。这种学习体现在战略选择上:一边通过L2+产品实现量产上车,积累数据和现金流;一边持续投入L4技术研发,保持对完全无人驾驶的探索。
“L2+L4双线基因”的模式,让轻舟既有了特斯拉式的量产速度,又有了Waymo式的技术愿景。
因为这种“基因”,轻舟智航也不会满足于当前L2+的第一梯队供应商的身份。
02
押注通用物理AI
轻舟要往何处去?看它把钱花哪里。刚拿到的1亿美元融资,轻舟打算怎么花?
答案很明确:世界模型+强化学习等前沿物理AI技术,以及组织人才建设。
这背后是于骞对行业未来的判断。在内部分享中,于骞提出了一个关键命题:“AI发展的分水岭已经到来,数字世界AI已基本解决,而物理世界AI是未来5-10年最大的机遇。”
于骞对话德国波鸿汽车研究中心创始人费迪南德·杜登霍夫教授
在于骞看来,自动驾驶是通向物理世界AI的最佳入口。因为它涉及复杂的物理交互——车辆与道路、行人与障碍物的博弈,这正是物理AI最需要解决的问题。
不过,“靠传统的模仿学习很难超过人类10倍,必须通过世界模型和强化学习突破。”于骞直言。
这不是轻舟一家的判断。特斯拉端到端FSD、华为的世界模型WEWA、小鹏理想蔚来的世界模型+强化学习——行业头部玩家都在向这一方向演进。但轻舟的优势在于,它有百万台量产车带来的真实数据“燃料”。
“世界模型所需的结构化数据非常充分,比非结构化的通用机器人领域更有机会率先突破。”于骞分析道。
什么是世界模型+强化学习?
于骞在慕尼黑论坛上给出了一个形象的比喻:“世界模型就像一个AI虚拟驾校。”在这个“驾校”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。
这种技术架构的独特价值在于,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。
在慕尼黑论坛上,于骞这样问台下嘉宾:为什么AI在10年前就能打败人类围棋冠军,却在自动驾驶领域难以媲美人类驾驶能力?
答案在于物理世界的复杂性。自动驾驶面对的也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。
轻舟的答案是:用世界模型创造“虚拟试错空间”,用强化学习纠错加强,最终突破物理世界AI的障碍。
03
北京车展将放大招
4月的北京车展,轻舟将发布最新技术成果。
这将是轻舟向“通用物理世界AI公司”转型的首次公开秀肌肉。据透露,轻舟将发布超过500TOPS算力的城市智驾方案,同时Robotaxi小规模试点也将在2026年启动。
但轻舟的野心显然不止于车。
“未来机器人将具备通用性——一个本体完成多种任务(开车、做饭、叠衣服、家教等),本体即未来的平台。”于骞描绘的场景中,汽车只是物理AI的第一个落地场景,其技术底座可以延伸至机器人、自动仓储、物流等多个领域。
这种判断与特斯拉“自动驾驶→机器人”的路径异曲同工。但轻舟的差异化在于:它已经拥有了百万台量产验证的真实数据,这是训练物理AI最宝贵的“燃料”。
“2026年,将成为无人驾驶未来黄金十年新周期的起点,也是进入'超人智能'时代的元年。”于骞在多个场合表达了这一判断。
轻舟智航认为2026年开始自动驾驶进入“超人智能”的新周期
从百万台量产,到“华舟魔”三强格局,再到押注通用物理AI——轻舟正在走一条少有人走的路:不做短期炒作,不追求虚假繁荣,而是用技术突破和量产验证,一步步逼近无人驾驶的终极答案。
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