中国智能驾驶供应商的款式，正快速从群雄并起 “一超多强”。华为凭仗智选车取HI模式的双沉结构，正在手艺方案、搭载量和车企合做上确立了“一超”地位。轻舟智航、地平线、Momenta等公司，则凭仗各自劣势形成了“多强”阵营，跻身到从动驾驶第一梯队。款式集中的背后，是市场的加快普及取门槛的急剧提高。2025年前三季度，中国L2级乘用车新车渗入率已达64%。当功能成为标配，自研成本高企，弱势供应商正被快速出清。正在这个新款式中，轻舟智航（QCraft）选择了一条分歧的：做“普及者”。它通过将高阶功能塞进低算力芯片，把智驾门槛拉低到8万元级别（上至40万元级别），并即将让城市NOA进入10万元区间。现在，这家有Waymo布景的公司，让L4取L2营业的数据和手艺彼此反哺，也迈出主要一步。正在本年1月23日举办的QCraft DAY上，轻舟发布了 “VLA+世界模子” 架构，方针很间接：让系统不只能“看懂”世界，还要能“预测”将来几秒的变化。截至 2026 年 1 月，其 “轻舟乘风” 辅帮驾驶系统累计搭载量已冲破 100 万台。这个数字的背后是加快的节拍——从 0 到 50万台用了3年（2021岁首年月），但从 50 万到 100万台仅用了8个月。2026年将正向更大量产规模快速攀升。笼盖抱负、奇瑞等近 10 家从机厂。按照打算，且绝大部门支撑城市 NOA。规模快速扩张的环节，正在于轻舟正在 2025 年 4 月做了一次环节判断：他们颁布发表，单颗地平线TOPS）即可实现城市 NOA。这正在其时几乎没人相信，包罗不少合做伙伴。“行业内大部门人持思疑立场。” 轻舟智航结合创始人、董事长兼 CEO 于骞对雷峰网(号：雷峰网)说。但 2026 年 1 月 21 日，基于该方案的城市 NOA 正在抱负 L 系列智能焕新版上通过 OTA 推奉上车，轻舟成为行业里第一个将其量产的公司。内部测评显示，该方案取一些采用单颗以至双颗英伟达 Orin-X 芯片的方案体验接近。“起首，当初就像马斯克提出不消激光雷达一样备受质疑。”于骞说，“但我们是第一个将其发觉并量产的中国公司。这没有捷径，靠的是实打实的立异。”基于统一套手艺架构，轻舟完成了正在高通、英伟达、地平线三大支流芯片平台上的城市 NOA 适配。正在工程交付上，轻舟也做了大量平台化工做，将可变取不成变的部门拆解，大幅压缩了分歧车型的适配周期。于骞暗示，轻舟的方案已具备很强的泛化能力：无论是7颗或11颗摄像头，能否搭载激光雷达，车型大小若何，都无需大幅调整即可适配。“良多同业曾因传感器结构的细小变更，就要从头采集数据和锻炼模子，但我们依托底层东西取模子处理了这个问题。”CTO李栋弥补道，轻舟自初次量产起便鞭策交付尺度化，将固定流程平台化，并压缩可变部门的开辟周期。这使团队规模未大幅增加，却能支撑车型从1款扩至23款。早正在两年多前，他们就起头筹备海外营业，包罗正在设立欧洲总部、加入慕尼黑车展等。目前，轻舟已正在欧洲、新加坡等地拓展 L2 取 L4 营业。于骞把海外市场策略分成了两条线 营业环绕支流汽车市场展开，如欧洲、中东。“我相信市场机遇虽然会晚到，但必然会到来。人们对优良 NOA 的需求是分歧的，就是平安、舒服、便利。”L4 营业则更关心人力成本高的地域，好比欧洲等发财地域。“那里劳动力欠缺，贸易闭环可能更快。”他强调，出海不是简单复制国内模式，而是取本地伙伴深度合做，顺应当地律例取需求。“我们但愿连系合做伙伴的劣势，互相分享经验，配合拓展市场。”2025年11月，轻舟取奇瑞商用车告竣深度合做，正式进入物流赛道。目前两边合做的无人物流车已正在金华、芜湖、宁波等多个城市投入运营。做为一家以“将无人驾驶带进现实”为的公司，轻舟从未放弃L4营业。于骞透露，2021岁尾公司决定进入量产辅帮驾驶范畴前，曾认实会商过事实该专注量产车仍是无人物流。最终轻舟判断，无人物流要实现大规模贸易化，同样需要履历“量产”过程——只要通过规模制制才能显著降低传感器、算力等成本。因而公司选择先辈入量产辅帮驾驶范畴，为L4营业铺。现在轻舟的无人物流车完全采用量产思设想，车顶不再有扭转式机械雷达。“我们将来的Robotaxi方案也会为量产而生，不会顶着夸张的激光雷达，外不雅会和通俗量产车一样。”于骞说。关于L2取L4的关系，轻舟从创业初期就认为二者底层手艺架构素质不异。两者共享AI模子底座，差别次要正在产物逻辑层面。“L2和L4只要产物功能范畴的差别，但手艺底层是高度分歧的。”于骞注释说，“产物逻辑上，L4需要传感器冗余、计较冗余、软件兜底策略以至近程辅帮；L2则需考虑成本，明白ODD范畴。但底层都需要提拔驾驶能力，逃求平安、舒服、便利。手艺演进的标的目的都是数据驱动——从晚期深度进修到BEV、VLA，再到将来手艺，L2和L4都走正在这条上。”他同时强调，轻舟不会为了市场规模去做中低阶L2功能，例如前拆一体机方案。“这不合适我们‘将无人驾驶带进现实’的。我们不做没有体验的产物，不做用户从买车到报废根基不消的‘设置装备摆设表勾选项’。我们要做有实正在体验、常用常新、越用越好的产物，做底层手艺取无人驾驶完全兼容的产物。”李栋透露，公司从创立起就沉视数据前后兼容。“做L2时我们用了大量L4数据，由于此前有Robotaxi营业；现正在做无人物流等L4产物，也能够复用L2数据，以至间接利用L2模子。”这种兼容性源于提前规划——规模量产的L4产物的传感器安插、数据标注规范也前后同一。此外，轻舟还通过仿实世界模子生成极端场景数据，如暴雨暴雪、侧翻车辆等，以提拔模子应对长尾环境的能力。该架构以量产验证过的端到端模子为根本，建立同一的世界表征框架，并引入狂言语模子构成VLA模子，用于处置行车中的文本、复杂场景取语音指令。同时，借帮世界预测模子，系统可推演将来3～5秒四周物体的变化，从而规划出更合理的行驶轨迹。引入VLA后，于骞认为轻舟的智驾模子实现了从“知其然”到“知其所以然”的逾越。模子不只能注释操做背后的逻辑，还具备触类旁通的能力，正在泛化性、可注释性上更强，也更切近人类理解物理世界的体例。“VLA的焦点感化，是把言语模子的方式引入从动驾驶。”李栋说，“就像文盲开车会有坚苦——他看不懂牌。司机也需要理解社会文化，有时还得推理该怎样做。”引入VLA后，系统可连系文本取常识进行判断。同时，世界模子的插手，则让系统能通过更通用的特征——如视觉朋分、OCC（占用收集）以至部门RGB消息，来理解场景，而不只是依赖方针框的监视。“模子对世界演进有了推理能力。”李栋暗示。于骞很是看好世界模子的成长前景，认为它是物理世界通用AI演进的环节。正在实正在世界中，AI系统无AlphaGo那样完全正在虚拟中迭代，必需通过实车测试验证，这严沉限制了演进速度。“若是世界模子能完全反映物理世界，我们就能正在仿实里大幅提拔从动驾驶能力。”但他也指出，正在虚拟中实现完全实正在的物理仿实极具挑和，“这不是简单生成一段视频，而是要理解背后的物理纪律取逻辑。这可能比从动驾驶本身还难。”总的来看，无论是率先实现单颗征程6M实现城市NOA，仍是以统一手艺底座支持L2取L4营业，或是引入“VLA+世界模子”，现在的轻舟智航，一直试图从手艺而非资本层面实现超越——由于资本，几乎是所有创业公司的短板。这也是为什么，当被问及“若何正在不具备华为那样大规模资本投入能力的环境下连结模子合作力”时，于骞会如许做注释：“若是只看资本，那这个世界就太无趣了。那样就不会有OpenAI，它成立时资本远少于谷歌；也不会有DeepSeek，它的资本也比大厂少得多。立异从来不只是资本的比拼。”现在这个AI时代，立异再次从边缘地带兴起。就像昔时的微软、苹果从车库出发，今天的OpenAI、DeepSeek同样始于无限的资本。它们的成功证了然一个现实：立异的焦点不是具有几多，而是创制什么。