輕舟智航重回高端局： L2+量產超百萬，城市NOA量產下放10萬級

自動駕駛賽道，2026公認關鍵詞之一，就是——收斂。

技術上，多模態大模型、數據驅動、強化學習等新范式，展現出階段性“終局”特性：統一L2+、L4的技術方案，正在被越來越多的玩家押注。

表現在用戶端，你肯定深切感受到了：高階智能輔助駕駛門檻下降了數十萬元，眼下10萬元車型成了普及的前鋒部隊，而且不再是噱頭和嘗鮮，成為了用戶購車最核心的決定性因素之一。

在更為垂直的廣義自動駕駛業內，圍繞上車和量產，當年發生在造車新勢力的末位淘汰賽再次上演，行業格局逐漸有了雛形：一超多強。

一超華為，沒有爭議；而多強至少要具備幾條硬核標準：

• 技術上跑通一段式端到端，打通全場景體驗；
• 工程上持續高質量交付并長期維護；
• 以及除了耳熟能詳的爆款車之外，更重要的是數十萬輛、甚至超百萬輛的交付經驗。

這樣的玩家你能快速叫出名字的有：Momenta、地平線等等。

不過2026年初，一家從Waymo走出、2019年就成立，最早以L4小巴走紅的自動駕駛公司——輕舟智航認為，自己毫無疑問也在“多強”之列，甚至技術可能還是TOP 3。

給出的證據的確很扎實：L2+量產交付已經超過100萬輛，百TOPS級算力的城市NOA量產上車，已經確定拿下數十款車型量產，年內落地上量百萬。

甚至最新的進展透露，新技術范式一通百通的輕舟智航，開始“重回”L4，進軍無人物流了。

低調多年的輕舟智航，如何證明自己重回第一梯隊，還拿穩了“船票”？

以輕舟智航為基準線來看，自動駕駛在2026年的淘汰賽，還會怎么打？

低調數年的輕舟智航，都做了什么？

城市NOA，2026年首次量產交付，第一眼看上去不算驚艷，可能多少還有點“壓哨進球”的意思。

但是，輕舟智航用的是OTA的交付方案——以地平線硬件J6M為基礎，單顆128TOPS算力實現城市NOA功能——軟硬全棧、自主、高階體驗，以及標配這幾個維度來看，全行業獨一份。

第一批體驗的用戶，是大量理想AD Pro4.0車型車主，只要是配備了J6M芯片的車型，都能夠通過OTA擁有。

智能車參考搶先在北京中關村的繁忙街區，替各位體驗了一番。

印象深刻的第一點，也是輕舟城市NOA方案主打的第一條底線原則——安全性：

立交橋橋洞下類似“鬼探頭”的行人，及時剎停避讓。

另外，經常在中關村、頤和園一帶通勤的朋友，對各種不對稱路口肯定不陌生，道路交匯幾乎沒有橫平豎直的規范車道，而是各種角度、各種寬度的道路隨機切換：

比如上面這個場景中，直接從雙向4車道來了個鈍角左轉，拐進了一條人車混行的單車道，同時還要避讓不規范行駛的小電驢。

第三個讓人印象深刻的點，是輕舟城市NOA表現出的老司機特質：

跟車距離是動態調節的，平直路段上車距拉大，防止追尾，而到了高速匝道口這樣需要博弈的場景，系統自動加緊了跟車節奏，愣是沒讓其他車插隊。

初步試下來，同樣是城市NOA能力，輕舟方案最大的不同是效率，一個是算力層面的，僅用行業常見1/2甚至1/4左右的數值，給出相同體驗；二是通行效率上的，保證安全的同時，吸收了人類成熟司機的經驗，會針對不同場景靈活調整策略。

輕舟介紹，技術上，采用“安全可解釋”端到端方案，通過顯式生成中間表征，實現對模型決策的全程監督、約束及安全兜底，打破行業“端到端等于黑箱”的固有認知，讓駕駛決策可追溯、可驗證。

在硬件適配層面，除了地平線，英偉達、高通這些主流芯片平臺的適配與驗證，輕舟也都完成，可以無縫開啟規模化落地。

當然眼下，對于這些理想Pro車主來說，雖遲，但也到了，尤其是更少的預算實現旗艦車型同級別的智能化體驗，妥妥賺到。

畢竟當時理想在搭載J6M的Pro車型發布時，并沒有公開承諾升級。

但智能車參考的老朋友一定心里有數：從J6M的算力以及AI技術發展出發，當時我們就預判Pro車型OTA高階功能是遲早的事。

這也同樣意味著，輕舟智航高階方案一量產，就可能是十萬級的規模。

再加上之前J5時代的量產案例，輕舟智航表現出第一個意外之處：已經積累100萬+的L2量產交付數。

第二個意料之外，來自技術層面。

輕舟智航CEO于騫告訴我們，地平線的J6M在立項研發，以及發布初期，沒有人認為100多TOPS出頭的算力，能做城市NOA功能。

“甚至地平線內部當時都認為這是不可能辦到的事”。

按時間線回溯，2024年4月地平線征程6家族首次公開亮相，結合半導體行業普遍規律，車規產品一般研發周期2-3年，J6系列的啟動，最晚也早于2022年之前。

2022年，自動駕駛圈還在還在爭論有圖無圖路線；而特斯拉第一次向外界展示端到端，則是要到2023年的事了。

2024年行業大部分玩家、車企都在緊急轉向端到端，有人不甘心沉沒成本嘗試融合新老技術體系，有人則干脆斷臂，被質疑“背刺”也毫不在乎。

特斯拉呢？智能車也介紹過，這個時候剛剛推送端到端的FSD V12 版本，并且開始嘗試給低算力平臺同步更新，主要手段是知識蒸餾。

輕舟智航的量產方案，盡管形式上是一段式端到端+強化學習+世界模型的行業共識范式，但CEO于騫認為，輕舟長期積累的工程化實戰經驗才是關鍵，“絕不僅僅是蒸餾一下就OK的”。

比如，J6M針對Transformer架構做了哪些專門優化，不同的算子需要調用哪些芯片資源等等，輕舟從一開始就做了大量細致復雜的工作。

所以，輕舟智航對技術的前瞻、把控，幾乎和特斯拉同頻，沒刪代碼沒重啟，適時完成對全棧技術的模型化升級。

有多早呢？于騫透露“幾乎是Day 1就布局數據驅動，盡管當時還是規則統治江湖”，而這一切都源自團隊對自動駕駛本質的回歸、理解。

一個最直接的體現，是輕舟智航如今在某種程度上的“業務回歸”：

無人物流車業務亮相，合作奇瑞，年內量產上路——讓人聯想到當年的小巴。

功能形態上雖有不同，但L4技術體系和剛剛量產的L2+同源同架構，共享模型能力、數據閉環與工程體系，二者僅為產品形態差異，但終極目標一致，都是追求“車位到車位、無需干預、安全高效”的駕駛體驗。

比如，由AI驅動的“自動駕駛超級工廠”，承載數據生成、模型訓練、一段式模型仿真評測等核心工作，提供基礎土壤；而數據互通使得L2++的量產數據可以直接用于L4產品的訓練，反之亦然，讓數據價值最大化。

外界都說是及時量產L2讓輕舟重回第一梯隊牌桌，但于騫認為，從來不存在“棄暗投明”的轉向，輕舟提出數據驅動、learning based的概念，比任何人都早。

當年的L4黑馬，2026為何能坐上第一梯隊牌桌？

從自身來看，輕舟具體的成績單是這樣的：

• L2系統量產超過100萬輛；城市NOA今年已經拿下數十款定點。

加上已經確定的理想Pro車型，今年輕舟智航的高階NOA輔助駕駛上車，有可能超過一百萬輛。

從外部環境上，2025年是自動駕駛賽道殘酷的末位淘汰，有昔日明星公司突然倒下，也有當年的技術Leader重回沉默…….最容易直觀感知的資本，這一年也大多流向低速物流這樣場景簡單的賽道。

而輕舟業務突破的同時，仍然不斷獲得資本認可：

無論此前多么低調，但如今都得看到一個事實，輕舟智航，已經不可能再被車企、資本忽略了。

CEO于騫給出的解析是這樣——

從技術上，輕舟核心團隊從Waymo而出，這可以看成輕舟智航對技術趨勢精準把控的底層基因。

但于騫對Waymo走的路線有保持了創業者罕見的清醒：

• 一方面，有點像富二代創業，或徒手攀酋長巖，Waymo有條件，其他玩家復刻模仿不了。
• 但另一方面，Waymo絕不是馬斯克口中的保守與頑固，實際上世界模型、learning based等等，Waymo早就在做。
• 這也直接影響了輕舟的路線。

L4小巴時代就在探索擺脫規則的方案，當年提出的基于數據驅動的預測規劃等等核心算法，也繼承在如今的系統中。

換句話說，向L2、端到端、數據驅動轉軌，輕舟智航沒有痛苦掙扎、沒有刪庫重練、沒有背叛嘲諷L4，事實上是核心團隊的技術前瞻，在最合適、最緊迫的節點，等到了行業級的底層范式重構，再次發光發熱了。

同理，如今輕舟智航業務重回L4，入局無人物流車，也是數據驅動技術體系“一通百通”之后，攀登技術珠峰沿途下的蛋。

畢竟輕舟量產前景可期，盈利轉正的懸念越來越小，已經不是一家需要追逐熱錢的公司，如果真的奔熱錢而去，直接講機器人的故事會更加直接。

技術通了，那么接下來落地呢？

雖然是從Waymo出來，但于騫將其模式總結為技術、產品同時抓，一開局就要面面俱到，比如“開城”模式和不計成本的硬件投入，所謂“Alphabet的親兒子”。

但與之相比馬斯克絲毫沒有“偶像包袱”，完全本著技術第一性原理去配置產品，反而率先走通了范式創新——地平線、卓馭、輕舟等等都不否認曾受到啟發。

這樣的第一性原理，同樣體現在輕舟的落地方案上。

單J6M的方案，能夠真正代表今年“智駕平權”的黃金方案，能做到“好用而不貴”的城市NOA功能，可以普惠到10萬級車型。

同時又不至于因為太過極致的成本、算力壓縮，引起用戶對體驗和安全底線的質疑擔憂。

這也讓輕舟成了行業唯一一個既具備Waymo優勢，又更像特斯拉的玩家。

2019年就投入數據驅動、2021年就開始投入國產化自主的征程芯片的輕舟智航，技術、商業上的前瞻、堅定投入，是輕舟再次被看見、被相信的核心。

當然，還有數年如一日的“韌性”，在有限資源條件下突破技術工程難題的韌性。
CEO于騫的原話：“輕舟智航就是自動駕駛賽道的DeepSeek。”

“自動駕駛賽道DeepSeek”，如何理解？

產品方案上看，輕舟單J6M的L2+方案是行業唯一，而且算力——體驗——成本完全符合技術、產業鏈發展規律。

大白話解釋，一分錢一分貨，2026年城市NOA、全場景L2“普及”的標準配置是什么樣，輕舟打了個樣板間。

而研發投入來看，輕舟智航仍然是效費比最高的玩家之一。

2019年成立以來，公開可查輕舟智航的融資情況就是這些：

橫向對比拿出相同“車位到車位”體驗的玩家，燒錢幾乎是數十億/年起步。

而每年在AI上投數十億的車企、玩家，幾乎無一例外都講述過“內部賽馬”、“推倒重來”的故事。

于騫對此給出了一個反常識的觀察：“資源太多，反而是一種詛咒”，輕舟的技術前瞻、研發聚焦，某種程度也是不能失敗、不敢失敗的結果。

不過相比友商，現在輕舟智航給予關注最多的AI公司，反而是DeepSeek：

• 如果用資源多少來推斷一家公司的實力、前景，那么DeepSeek就不應該存在，因為它的資源相比OpenAI、谷歌，差好幾個數量級。

這就說明DeepSeek抓住了某些極為關鍵、但卻被大多數玩家長期忽視的東西。

體現在技術上，于騫特別提到了最近DeepSeek論文中對于模型記憶能力的探索，實際上是解決了大模型的資源浪費問題：模型看似對某類問題對答如流形成了一套機制，但實際上背后是對相同問題進行一次次反復推理。

輕舟智航也有類似的研究，把記憶能力融入模型，像老司機一樣記住剛剛開過的路段，作為下一段軌跡輸出的參考，避免“無論路口有沒有車都要剎車”的糟糕體驗。

這實際上又和英偉達前不久開源的推理大模型，殊途同歸了。

輕舟自認為可以稱得上 “自動駕駛賽道DeepSeek”，是因為表現出了相同的特性：

• 有新技術范式量產落地，又有L2+積累的工程能力；而新的技術浪潮下又天然具備L4經驗。
• 核心團隊的精準技術前瞻和趨勢把握，以及由此帶來的公司“韌性”。

當然還有對未來的探索。

端到端之后，VLA模型被認為是下一代量產L2+的最大技術革新，因為它既能解決端到端的黑盒問題，又能讓AI司機具備真正對場景的認知理解能力，而這樣的理解能力也被視為自動駕駛“破2到3”、“破2到4”的關鍵技術之一。

輕舟同樣也在推進比如最新的VLA量產體系，其中既有系統主要有三個大的模塊，首先World Encoder，充分復用輕舟已量產驗證的端到端模型能力，建立統一世界表征；接著，是又Transformer Decoder，除引入大語言模型外，還加入了思維鏈——CoT中間表示，讓決策不再是“黑盒數值映射”，而是結構化推理。

最后是Multi Modality Decoder，作為世界預測模型的一個生成式模型，通過在行車環境的聯合分布中生成的多個軌跡當中找到一個最優軌跡。還通過引入語言監督與Safe RL，讓安全監督與知識內生到模型里，實現從“防錯系統”向“安全優化系統”的躍遷。

輕舟VLA體系的最大不同，是突破了“語言僅用于解釋”的傳統，除了在車機上顯示思考過程和語音控車之外，語言能力完全可以作為模型內部決策的條件依據，真正解決Corner case。

有Multi Modality Decoder，作為世界預測模型的一個生成式模型，包含了對未來世界的動態演化能力，包含對未來交通參與者、道路拓撲的變化以及2D和3D世界的建模。

按照于騫的說法，從VLA、世界模型開始，自動駕駛公司已經不再局限于“車”這個領域，實際開始扮演“上帝”的角色，比如輕舟新一代大模型完全為更廣闊現實世界挑戰而生：

• 行為邏輯的泛化推理能力：系統會考慮在滾動足球的后面可能有人會跑出來。
• 物理世界運動規律的理解能力：雨后積水濺水影響，系統也會納入結果輸出。
• 結合社會常識的理解能力：理解乘客的自然語言指令，與人類更好交互。

數據驅動體系一通百通后，自然而然打開了通往物理AI時代的大門。

用戶這一層感知可能不明顯，但一級市場已然意識到了稀缺性所在：有技術有方案，實現盈利無風險，且沒有被車企、大廠收購控股、估值還沒有一飛沖天——

如同輕舟一樣手握自動駕駛最后一張船票，或者說通往物理AI時代“早鳥票”特質的玩家，寥寥無幾了。