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轻舟智航战略升级,发布物理AI模型剑指通用物理AI|北京车展直击
“我们正站在从‘无人驾驶’迈向‘物理AI’的历史拐点上。”4月24日，在北京国际车展首日，轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞博士正式发布了公司全新的“物理AI模型”，并宣布公司的战略重心将从“无人驾驶”全面升级为“通用物理AI”。
这不仅是一次产品的亮相，更是一次关于公司未来十年航向的深刻阐述。
于骞在发布会上指出，过去十年是数字世界AI的黄金十年，而未来十年，物理世界的AI将成为主战场。自动驾驶，作为连接数字与物理世界的“窗口”，将成为物理AI第一个大规模商业化、产生用户价值最多的场景。
通往通用物理AI的核心路径是什么？于骞给出的答案是“世界模型+强化学习”。
“在数字世界里，AI可以像AlphaGo一样无限‘左右互搏’，但在物理世界里，迭代速度天然受限。”于骞用一个生动的比喻解释了他们的技术理念，“世界模型和强化学习，就是连接数字世界与物理世界的那座桥梁。它让我们能在云端进行无穷尽的仿真训练，再将习得的能力赋予现实世界的车辆，这是一种研发范式的根本转移。”
在具体的模型架构上，轻舟构建了云端与车端的双引擎协同体系。云端侧，其AI超级工厂配备了升级版的运动模拟世界模型，具备三大核心能力：可生成动态博弈交通流的高可控视频生成、一键生成各类恶劣天气的零样本生成引擎，以及高效低成本仿真极端长尾场景（如逆行、鬼探头）的能力，堪称一个“云端AI驾校”。
车端侧，轻舟则推出了基于“世界模型+强化学习”统一架构的“世界行为模型”，以在线世界模型为核心，实现从感知、预测到决策、规划的全链路模型化打通，目前已在实车测试中。这套架构旨在实现推理、决策与泛化能力的全面跃升。
技术最终要服务于产品体验。发布会上，轻舟正式推出了高阶智能驾驶解决方案——“轻舟乘风MAX”。该方案在大于500TOPS（万亿次运算/秒）的车端芯片平台上，实现了基于物理AI模型的极致城市NOA体验。
于骞强调，其核心目标是用500TOPS的算力实现媲美上千TOPS水准的体验。
“我们不卷参数，卷体验。不卷噱头，卷真实的用户价值。”于骞表示，智驾系统最终卖给用户的是价值，而非技术本身。他特别提到了“安全价值”与保险成本的关联性思考——既然轻舟的系统能实现50万公里AEB误触发率小于1次的高安全水平，那理应为用户创造更低保费的真实社会价值。
在规模化量产方面，轻舟乘风辅助驾驶方案已上车25款车型，2026年预计新增超50款。大规模落地为技术迭代提供了坚实的数据基础，也验证了其安全性——AEB误触发率低于50万公里1次，远优于行业平均水平。
对于更高阶的L4级自动驾驶，于骞也明确了轻舟的路线选择。不同于Waymo的多传感器融合路线和特斯拉的纯视觉路线，轻舟Robotaxi选择依靠“更强的AI大脑”，而非简单地堆砌传感器。其方案将完全基于量产车配置，核心在于通过“世界模型+强化学习”构建更强大的决策智能。
于骞透露，轻舟Robotaxi已在德国慕尼黑、法国巴黎等欧洲多地进行道路测试，他认为海外市场的落地节奏可能更快。
在无人物流（Robovan）领域，轻舟同样将采用物理AI技术，并利用乘用车领域的量产经验来确保产品的安全、稳定与可靠。“这个市场刚刚开始，拼的不只是速度，更是服务、性能和最根本的安全底线。”于骞强调。
发布会的最后，于骞宣布了公司使命与愿景的全新升级。全新使命为“以安全和向善的智能，创造更美好的生活”，全新愿景是“成为全球领先的通用物理AI公司”。
“一家公司至少要干20年，不可能一成不变，必须不断革自己的命。”于骞说。从七年前“将无人驾驶带进现实”的初心，到今天迈向“通用物理AI”的宏大愿景，轻舟智航完成了一次关键的自我跃迁。他特别强调，无人驾驶并非被放弃，而是通往通用物理AI最重要的基石。
物理AI的时代大幕已经拉开。凭借“世界模型+强化学习”的技术路径、云端车端的双轮驱动以及对安全与用户价值的坚守，完成了七年技术沉淀的轻舟智航，正试图在汽车智能化的深水区，找到属于自己的一席之地。