4 月 24 日，北京车展日，轻舟智航举办主题为《QuestwithAI，Craftthefuture ——物理 AI，轻舟已至》的发布会，公司联创始人、董事长兼 CEO 于骞正式发布轻舟物理 AI 模型，并宣布战略重心从人驾驶升至通用物理 AI。
这场发布会不仅是轻舟智航七年创业历程的关键转折，折射出智能驾驶产业从单场景落地向通用物理智能跨越的行业趋势，自动驾驶正从交通工具的智能化，走向物理世界 AI 能力的系统重构。
于骞表示，过去十年属于数字世界 AI，未来十年则是物理世界 AI 的时代，而自动驾驶正是连接数字与物理两大世界的重要窗口。数字世界 AI 可在虚拟环境中限迭代优化，但物理世界受限于场景、成本与安全，传统路测迭代率难以支撑快速进化。
轻舟智航给出的解法，是世界模型 + 强化学习的统技术架构，这被其视为通数字与物理、通往通用物理 AI 的核心桥梁，通过数字世界的致仿真训练，赋能物理世界的智能决策，实现研发范式的根本转移。
本次发布会上，轻舟物理 AI 模型以云端与车端双引擎完整亮相。云端世界模型作为 AI 工厂引擎，具备可控生成、样本生成引擎、低成本闭环仿真三大能力，可通过自然语言键生成端天气、鬼探头、逆行非机动车等长尾场景池州泡沫板专用胶厂，让 AI 在仿真中完成海量端工况训练，大幅降低实车测试成本与风险。
车端则出世界行为模型，以在线世界模型为骨干，融 VLA 与强化学习法，实现感知到行动的全链路模型化通，支撑理强、决策优、泛化广的核心能力升，让智能驾驶系统具备接近人类的动态判断与博弈能力。
技术落地层面，轻舟同步出轻舟乘风 MAX 致城市 NOA 案，依托 500TOPS 车端力，实现对标上千 TOPS 的智驾体验。于骞强调，轻舟智驾不卷参数、不追噱头，聚焦真实用户价值与安全体验。乘风 MAX 可预判交通参与者意图，从容应对复杂路口、城中村窄路等难点场景，展现御驾驶本能。
截至目前，轻舟乘风辅助驾驶已搭载 25 款量产车型，2026 年预计新增 50 款，其 AEB 误触发率低至 50 万公里不足 1 次，每年可帮助用户避约 14.6 万次潜在事故，规模化量产与安全数据成为技术落地的坚实底气。
针对行业度关注的 L4 自动驾驶落地，保温护角专用胶轻舟智航选择差异化路径：用强的 AI 大脑，而非单纯堆叠传感器。于骞对比 Waymo 与特斯拉路线后表示，轻舟 Robotaxi 案基于量产车配置，外观与普通车型差异，依靠模型能力实现阶智能，进节奏坚持小规模稳健落地，避行业因激进扩张遭遇信任危机。
于骞同时判断，受复杂交通环境与人力成本结构影响，Robotaxi 海外落地节奏可能快于国内。在人物流域，轻舟出 L4 Robovan 解决案，以载人安全标准做载物服务，依托乘用车量产经验，提升物流场景的稳定、安全与运营可持续，占人货运新赛点。
发布会压轴环节，轻舟智航全新使命愿景正式公布：使命为以安全和向善的智能，创造美好的生活；愿景为成为全球先的通用物理 AI 公司。于骞坦言，七年前轻舟以"将人驾驶带进现实"为起点，如今站在战略拐点，升并非放弃人驾驶，而是将其作为通往通用物理 AI 的核心基石。
他强调，AI 发展需坚守向善底线，尊重生命与人文价值，技术创新的终目标是服务人类生活。面向未来，轻舟将坚持 L2++ 与 L4 双轮驱动，以世界模型 + 强化学习为技术底座，同步进国内量产与欧洲海外测试，拓展智能技术的应用边界。
从自动驾驶到通用物理 AI，轻舟智航的战略升，既是企业长期主义的选择，也是智能汽车产业向阶智能演进的缩影。当行业从硬件军备竞赛转向软件与模型竞争，以世界模型、强化学习为代表的 AI 原生技术，将重新定义智能驾驶的核心竞争力。
轻舟智航以仿真训练、模型优化、量产落地闭环构建壁垒，在辅助驾驶规模化、人车商业化、物理 AI 前瞻布局三端同步发力，为行业提供了从技术突破到商业落地的可行路径。随着物理 AI 技术持续成熟，智能驾驶将不再局限于出行工具，而是成为渗透物流、交通、城市运营等多域的通用物理智能基础设施，动智能产业进入全新发展阶段。
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