轻舟智航重回高端局： L2+量产超百万，城市NOA量产下放10万级

自动驾驶赛道，2026公认关键词之一，就是——收敛。

技术上，多模态大模型、数据驱动、强化学习等新范式，展现出阶段性“终局”特性：统一L2+、L4的技术方案，正在被越来越多的玩家押注。

表现在用户端，你肯定深切感受到了：高阶智能辅助驾驶门槛下降了数十万元，眼下10万元车型成了普及的前锋部队，而且不再是噱头和尝鲜，成为了用户购车最核心的决定性因素之一。

在更为垂直的广义自动驾驶业内，围绕上车和量产，当年发生在造车新势力的末位淘汰赛再次上演，行业格局逐渐有了雏形：一超多强。

一超华为，没有争议；而多强至少要具备几条硬核标准：

• 技术上跑通一段式端到端，打通全场景体验；
• 工程上持续高质量交付并长期维护；
• 以及除了耳熟能详的爆款车之外，更重要的是数十万辆、甚至超百万辆的交付经验。

这样的玩家你能快速叫出名字的有：Momenta、地平线等等。

不过2026年初，一家从Waymo走出、2019年就成立，最早以L4小巴走红的自动驾驶公司——轻舟智航认为，自己毫无疑问也在“多强”之列，甚至技术可能还是TOP 3。

给出的证据的确很扎实：L2+量产交付已经超过100万辆，百TOPS级算力的城市NOA量产上车，已经确定拿下数十款车型量产，年内落地上量百万。

甚至最新的进展透露，新技术范式一通百通的轻舟智航，开始“重回”L4，进军无人物流了。

低调多年的轻舟智航，如何证明自己重回第一梯队，还拿稳了“船票”？

以轻舟智航为基准线来看，自动驾驶在2026年的淘汰赛，还会怎么打？

低调数年的轻舟智航，都做了什么？

城市NOA，2026年首次量产交付，第一眼看上去不算惊艳，可能多少还有点“压哨进球”的意思。

但是，轻舟智航用的是OTA的交付方案——以地平线硬件J6M为基础，单颗128TOPS算力实现城市NOA功能——软硬全栈、自主、高阶体验，以及标配这几个维度来看，全行业独一份。

第一批体验的用户，是大量理想AD Pro4.0车型车主，只要是配备了J6M芯片的车型，都能够通过OTA拥有。

智能车参考抢先在北京中关村的繁忙街区，替各位体验了一番。

印象深刻的第一点，也是轻舟城市NOA方案主打的第一条底线原则——安全性：

立交桥桥洞下类似“鬼探头”的行人，及时刹停避让。

另外，经常在中关村、颐和园一带通勤的朋友，对各种不对称路口肯定不陌生，道路交汇几乎没有横平竖直的规范车道，而是各种角度、各种宽度的道路随机切换：

比如上面这个场景中，直接从双向4车道来了个钝角左转，拐进了一条人车混行的单车道，同时还要避让不规范行驶的小电驴。

第三个让人印象深刻的点，是轻舟城市NOA表现出的老司机特质：

跟车距离是动态调节的，平直路段上车距拉大，防止追尾，而到了高速匝道口这样需要博弈的场景，系统自动加紧了跟车节奏，愣是没让其他车插队。

初步试下来，同样是城市NOA能力，轻舟方案最大的不同是效率，一个是算力层面的，仅用行业常见1/2甚至1/4左右的数值，给出相同体验；二是通行效率上的，保证安全的同时，吸收了人类成熟司机的经验，会针对不同场景灵活调整策略。

轻舟介绍，技术上，采用“安全可解释”端到端方案，通过显式生成中间表征，实现对模型决策的全程监督、约束及安全兜底，打破行业“端到端等于黑箱”的固有认知，让驾驶决策可追溯、可验证。

在硬件适配层面，除了地平线，英伟达、高通这些主流芯片平台的适配与验证，轻舟也都完成，可以无缝开启规模化落地。

当然眼下，对于这些理想Pro车主来说，虽迟，但也到了，尤其是更少的预算实现旗舰车型同级别的智能化体验，妥妥赚到。

毕竟当时理想在搭载J6M的Pro车型发布时，并没有公开承诺升级。

但智能车参考的老朋友一定心里有数：从J6M的算力以及AI技术发展出发，当时我们就预判Pro车型OTA高阶功能是迟早的事。

这也同样意味着，轻舟智航高阶方案一量产，就可能是十万级的规模。

再加上之前J5时代的量产案例，轻舟智航表现出第一个意外之处：已经积累100万+的L2量产交付数。

第二个意料之外，来自技术层面。

轻舟智航CEO于骞告诉我们，地平线的J6M在立项研发，以及发布初期，没有人认为100多TOPS出头的算力，能做城市NOA功能。

“甚至地平线内部当时都认为这是不可能办到的事”。

按时间线回溯，2024年4月地平线征程6家族首次公开亮相，结合半导体行业普遍规律，车规产品一般研发周期2-3年，J6系列的启动，最晚也早于2022年之前。

2022年，自动驾驶圈还在还在争论有图无图路线；而特斯拉第一次向外界展示端到端，则是要到2023年的事了。

2024年行业大部分玩家、车企都在紧急转向端到端，有人不甘心沉没成本尝试融合新老技术体系，有人则干脆断臂，被质疑“背刺”也毫不在乎。

特斯拉呢？智能车也介绍过，这个时候刚刚推送端到端的FSD V12 版本，并且开始尝试给低算力平台同步更新，主要手段是知识蒸馏。

轻舟智航的量产方案，尽管形式上是一段式端到端+强化学习+世界模型的行业共识范式，但CEO于骞认为，轻舟长期积累的工程化实战经验才是关键，“绝不仅仅是蒸馏一下就OK的”。

比如，J6M针对Transformer架构做了哪些专门优化，不同的算子需要调用哪些芯片资源等等，轻舟从一开始就做了大量细致复杂的工作。

所以，轻舟智航对技术的前瞻、把控，几乎和特斯拉同频，没删代码没重启，适时完成对全栈技术的模型化升级。

有多早呢？于骞透露“几乎是Day 1就布局数据驱动，尽管当时还是规则统治江湖”，而这一切都源自团队对自动驾驶本质的回归、理解。

一个最直接的体现，是轻舟智航如今在某种程度上的“业务回归”：

无人物流车业务亮相，合作奇瑞，年内量产上路——让人联想到当年的小巴。

功能形态上虽有不同，但L4技术体系和刚刚量产的L2+同源同架构，共享模型能力、数据闭环与工程体系，二者仅为产品形态差异，但终极目标一致，都是追求“车位到车位、无需干预、安全高效”的驾驶体验。

比如，由AI驱动的“自动驾驶超级工厂”，承载数据生成、模型训练、一段式模型仿真评测等核心工作，提供基础土壤；而数据互通使得L2++的量产数据可以直接用于L4产品的训练，反之亦然，让数据价值最大化。

外界都说是及时量产L2让轻舟重回第一梯队牌桌，但于骞认为，从来不存在“弃暗投明”的转向，轻舟提出数据驱动、learning based的概念，比任何人都早。

当年的L4黑马，2026为何能坐上第一梯队牌桌？

从自身来看，轻舟具体的成绩单是这样的：

• L2系统量产超过100万辆；城市NOA今年已经拿下数十款定点。

加上已经确定的理想Pro车型，今年轻舟智航的高阶NOA辅助驾驶上车，有可能超过一百万辆。

从外部环境上，2025年是自动驾驶赛道残酷的末位淘汰，有昔日明星公司突然倒下，也有当年的技术Leader重回沉默…….最容易直观感知的资本，这一年也大多流向低速物流这样场景简单的赛道。

而轻舟业务突破的同时，仍然不断获得资本认可：

无论此前多么低调，但如今都得看到一个事实，轻舟智航，已经不可能再被车企、资本忽略了。

CEO于骞给出的解析是这样——

从技术上，轻舟核心团队从Waymo而出，这可以看成轻舟智航对技术趋势精准把控的底层基因。

但于骞对Waymo走的路线有保持了创业者罕见的清醒：

• 一方面，有点像富二代创业，或徒手攀酋长岩，Waymo有条件，其他玩家复刻模仿不了。
• 但另一方面，Waymo绝不是马斯克口中的保守与顽固，实际上世界模型、learning based等等，Waymo早就在做。
• 这也直接影响了轻舟的路线。

L4小巴时代就在探索摆脱规则的方案，当年提出的基于数据驱动的预测规划等等核心算法，也继承在如今的系统中。

换句话说，向L2、端到端、数据驱动转轨，轻舟智航没有痛苦挣扎、没有删库重练、没有背叛嘲讽L4，事实上是核心团队的技术前瞻，在最合适、最紧迫的节点，等到了行业级的底层范式重构，再次发光发热了。

同理，如今轻舟智航业务重回L4，入局无人物流车，也是数据驱动技术体系“一通百通”之后，攀登技术珠峰沿途下的蛋。

毕竟轻舟量产前景可期，盈利转正的悬念越来越小，已经不是一家需要追逐热钱的公司，如果真的奔热钱而去，直接讲机器人的故事会更加直接。

技术通了，那么接下来落地呢？

虽然是从Waymo出来，但于骞将其模式总结为技术、产品同时抓，一开局就要面面俱到，比如“开城”模式和不计成本的硬件投入，所谓“Alphabet的亲儿子”。

但与之相比马斯克丝毫没有“偶像包袱”，完全本着技术第一性原理去配置产品，反而率先走通了范式创新——地平线、卓驭、轻舟等等都不否认曾受到启发。

这样的第一性原理，同样体现在轻舟的落地方案上。

单J6M的方案，能够真正代表今年“智驾平权”的黄金方案，能做到“好用而不贵”的城市NOA功能，可以普惠到10万级车型。

同时又不至于因为太过极致的成本、算力压缩，引起用户对体验和安全底线的质疑担忧。

这也让轻舟成了行业唯一一个既具备Waymo优势，又更像特斯拉的玩家。

2019年就投入数据驱动、2021年就开始投入国产化自主的征程芯片的轻舟智航，技术、商业上的前瞻、坚定投入，是轻舟再次被看见、被相信的核心。

当然，还有数年如一日的“韧性”，在有限资源条件下突破技术工程难题的韧性。
CEO于骞的原话：“轻舟智航就是自动驾驶赛道的DeepSeek。”

“自动驾驶赛道DeepSeek”，如何理解？

产品方案上看，轻舟单J6M的L2+方案是行业唯一，而且算力——体验——成本完全符合技术、产业链发展规律。

大白话解释，一分钱一分货，2026年城市NOA、全场景L2“普及”的标准配置是什么样，轻舟打了个样板间。

而研发投入来看，轻舟智航仍然是效费比最高的玩家之一。

2019年成立以来，公开可查轻舟智航的融资情况就是这些：

横向对比拿出相同“车位到车位”体验的玩家，烧钱几乎是数十亿/年起步。

而每年在AI上投数十亿的车企、玩家，几乎无一例外都讲述过“内部赛马”、“推倒重来”的故事。

于骞对此给出了一个反常识的观察：“资源太多，反而是一种诅咒”，轻舟的技术前瞻、研发聚焦，某种程度也是不能失败、不敢失败的结果。

不过相比友商，现在轻舟智航给予关注最多的AI公司，反而是DeepSeek：

• 如果用资源多少来推断一家公司的实力、前景，那么DeepSeek就不应该存在，因为它的资源相比OpenAI、谷歌，差好几个数量级。

这就说明DeepSeek抓住了某些极为关键、但却被大多数玩家长期忽视的东西。

体现在技术上，于骞特别提到了最近DeepSeek论文中对于模型记忆能力的探索，实际上是解决了大模型的资源浪费问题：模型看似对某类问题对答如流形成了一套机制，但实际上背后是对相同问题进行一次次反复推理。

轻舟智航也有类似的研究，把记忆能力融入模型，像老司机一样记住刚刚开过的路段，作为下一段轨迹输出的参考，避免“无论路口有没有车都要刹车”的糟糕体验。

这实际上又和英伟达前不久开源的推理大模型，殊途同归了。

轻舟自认为可以称得上 “自动驾驶赛道DeepSeek”，是因为表现出了相同的特性：

• 有新技术范式量产落地，又有L2+积累的工程能力；而新的技术浪潮下又天然具备L4经验。
• 核心团队的精准技术前瞻和趋势把握，以及由此带来的公司“韧性”。

当然还有对未来的探索。

端到端之后，VLA模型被认为是下一代量产L2+的最大技术革新，因为它既能解决端到端的黑盒问题，又能让AI司机具备真正对场景的认知理解能力，而这样的理解能力也被视为自动驾驶“破2到3”、“破2到4”的关键技术之一。

轻舟同样也在推进比如最新的VLA量产体系，其中既有系统主要有三个大的模块，首先World Encoder，充分复用轻舟已量产验证的端到端模型能力，建立统一世界表征；接着，是又Transformer Decoder，除引入大语言模型外，还加入了思维链——CoT中间表示，让决策不再是“黑盒数值映射”，而是结构化推理。

最后是Multi Modality Decoder，作为世界预测模型的一个生成式模型，通过在行车环境的联合分布中生成的多个轨迹当中找到一个最优轨迹。还通过引入语言监督与Safe RL，让安全监督与知识内生到模型里，实现从“防错系统”向“安全优化系统”的跃迁。

轻舟VLA体系的最大不同，是突破了“语言仅用于解释”的传统，除了在车机上显示思考过程和语音控车之外，语言能力完全可以作为模型内部决策的条件依据，真正解决Corner case。

有Multi Modality Decoder，作为世界预测模型的一个生成式模型，包含了对未来世界的动态演化能力，包含对未来交通参与者、道路拓扑的变化以及2D和3D世界的建模。

按照于骞的说法，从VLA、世界模型开始，自动驾驶公司已经不再局限于“车”这个领域，实际开始扮演“上帝”的角色，比如轻舟新一代大模型完全为更广阔现实世界挑战而生：

• 行为逻辑的泛化推理能力：系统会考虑在滚动足球的后面可能有人会跑出来。
• 物理世界运动规律的理解能力：雨后积水溅水影响，系统也会纳入结果输出。
• 结合社会常识的理解能力：理解乘客的自然语言指令，与人类更好交互。

数据驱动体系一通百通后，自然而然打开了通往物理AI时代的大门。

用户这一层感知可能不明显，但一级市场已然意识到了稀缺性所在：有技术有方案，实现盈利无风险，且没有被车企、大厂收购控股、估值还没有一飞冲天——

如同轻舟一样手握自动驾驶最后一张船票，或者说通往物理AI时代“早鸟票”特质的玩家，寥寥无几了。