轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO 于骞
文｜肖漫
编辑｜李勤
智驾行业正处于一个微妙的周期交替点。
一方面，智驾平权正在真正走向量产落地，进入更低的车型价格带；另一方面，更大的算力、更复杂的模型、更激进的技术叙事也同时在发生，目标直指 L3 甚至 L4。这是机会，也是清场的时刻。
在此前一轮又一轮的淘汰赛中，轻舟智航成为上一轮大逃杀里面的幸存者之一。它并非起点最高、融资最猛的智驾公司，却始终能够审时度势，在关键时间节点上做出相对克制、但方向正确的选择。
在行业仍高度迷信 L4 叙事的阶段，轻舟率先从 L4 赛场转向 L2 量产软件交付，是最早一批主动卸下自动驾驶公司“技术包袱”的厂商；而当汽车行业全面拥抱英伟达芯片、算力竞赛愈演愈烈时，轻舟却选择与地平线建立深度合作关系，围绕征程芯片打磨软件方案，提前进入对成本和效率更敏感的技术区间。
作为一家算法方案厂商，轻舟和车企、芯片厂商始终保持紧密又各自独立的相处方式。轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞博士告诉36氪汽车，早期与理想的深度绑定，为轻舟带来了两个极为关键的能力：量产交付方法和产品定义。
这恰恰是多数早期智驾创业公司最稀缺、也最容易在技术叙事中被忽视的能力来源。已经退场的许多厂商，并非没有跑通算法，而是无法长期、稳定地完成量产交付，最终被淘汰出局。
但绑定从来不是没有代价的。一旦主机厂强化自研，供应商就可能迅速被边缘化，这几乎是所有智驾创业公司都无法回避的命题。
在轻舟看来，这并非危机，反而是一种正向信号。“自研不是坏事。我觉得主机厂应该具备自研能力，培养自己对技术的判断力，知道什么是好，什么是不好的。”于骞表示，甚至在必要时，轻舟也愿意协助主机厂推进自研能力的建设。
这种在“依赖与独立之间寻找动态平衡”的思路，不仅体现在轻舟与主机厂的合作关系中，也体现在其与地平线的相处方式上。
尽管轻舟是地平线生态中的早期成员之一，但并未选择与其深度绑定，而是在同步推进英伟达和高通方案的适配，在不同芯片平台之间保持迁移能力。
“我们是地平线重要的生态伙伴，同时也保持独立。我们不依赖地平线的算法，只采用其芯片及通用工具链，底层算法、仿真器、库文件等均为自研，双方角色并不冲突。”于骞说道。
一系列关键决策，让轻舟得以持续留在牌桌之上。轻舟方面透露，其乘用车辅助驾驶系统累计搭载量已突破百万台，预计到 2026 年，量产合作车型数量将超过 50 款，且几乎全部车型都搭载城市NOA功能。
不过，淘汰危机并未真正解除。当前智驾赛场依然高度拥挤：地平线凭借 HSD 方案切入智驾领域，主机厂在与方案厂商合作的同时，也从未放弃自研路径。于骞判断，智驾市场不会走向大一统的垄断格局，最终大概率会像发动机或电池行业一样，留存 4-5 家头部企业。
轻舟仍在努力让自己成为留下来的那一个。面向更长远的未来，轻舟正在延伸业务边界：一方面扩大 L2 产品布局，推出基于不同芯片平台的三档产品方案；另一方面加大对 L4 的投入，进入无人物流等新场景。
轻舟的下一步，或将是冲击资本市场。
近期，36氪汽车专访了轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞，以下为采访速记，内容经编辑：
不是模型大、硬件多，体验就会好36氪汽车：听说您去体验了特斯拉FSD？感受怎么样？
于骞：除了对停车场出口位置偶尔判断不准，有时候会错过一些口，不管是停车场内还是外部道路，基本都能自主行驶，体验非常流畅。而且它还能跟你聊天，交互感很好。
特斯拉在V14里确实效果非常好，我们的效果现在应该是接近V12的效果。我觉得中国的车企和科技公司能力并不差，落后个半年到一年，肯定能赶上这个水平。
36氪汽车：轻舟的端到端方案核心优势是什么？
于骞：核心优势是“有限资源做最优体验”，我们单J6M方案的体验，比市面上很多已经量产的双Orin X方案还要好，我就不点名具体品牌了。端到端方案对算力的使用更经济，不用堆砌太多模型，一个模型就能覆盖很多特征，比两段式方案更高效。我们不盲目堆算力、堆参数，聚焦90%用户的核心需求，拒绝炫技式功能。
36氪汽车：轻舟2026年在车型适配和方案布局上有哪些规划？
于骞：2026年新增车型将超过50款，目前已有30多款车型在供。国内主力方案是地平线J6M，占比超一半，同时布局J6E、高通方案；海外以英伟达、高通方案为主。
我们把产品矩阵分了三档：
• Air档（高速NOA+主动安全，适配10万元级以下油电车型，支持风冷）
• Pro档（10万级城区智驾，约200TOPS算力，成本小几千，11V传感器，激光雷达可选装）
• Max档（大于500TOPS算力，极致城市NOA，芯片型号暂不公开，计划量产）。
轻舟智航产品矩阵
36氪汽车：在技术路线上巨牛盈，轻舟在端到端、世界模型及VLA技术是怎么布局的？
于骞：以端到端为主，兼顾世界模型与VLA技术。端到端方案处于预研阶段，预计2026年量产。
VLA本质是端到端的一种，核心是实现“知其然且知其所以然”，提升模型泛化能力，不是把图像信号转译语言再输出动作，我们计划和Robotaxi、L4级业务结合落地。
世界模型现阶段主要应用于云端虚拟训练，解决虚拟场景复现问题，优先级远高于端侧，端侧应用尚未成熟。
36氪汽车：世界模型在端侧还没有成熟的原因是什么？
于骞：现在的世界模型还没能够大规模替代路测，可能只起到10%-30%作用，如果有一天世界模型可以百分之百替代路测了，自动驾驶发展曲线才会从缓和变成直线向上。
我们认为真正的世界模型是在一个虚拟的环境下掌握所有的物理世界的规律，这对算力的要求非常大，世界模型在云端解决问题的重要性远远大于车端。
36氪汽车：你们打算怎么做VLA，是把图像信息转译给语言模型，再输出动作吗？
于骞：这是误解，我们不这么做。把图像转译语言会丢失很多细节，开车很多时候靠直觉，没必要多这一步。语言的作用是提炼和抽象驾驶行为，像教练一样注入知识，让模型能举一反三，能够更加泛化，更加接近人类的学习方式，而不是简单转译信号。
36氪汽车：那你们做VLA想要带来怎样的体验？
于骞：我们现阶段主要解决问题是让绝大部分的消费者都能用到车，在城市开车能够有好的体验，所以我们可能在顶尖炫技的部分会做一些取舍。但如果让90%老百姓的车都能达到90%的体验，VLA是能够帮助实现这个目标的。
VLA现在能在更大算力上能够体现一些效果，但增长的价值可能没有那么大，我们做了一些预研，会把他定义成Robotaxi、L4这方面的技术结合，能够更好地举一反三，更好地理解场景，这个实现的时间会更长一些。
轻舟智航VLA与世界模型架构
36氪汽车：VLA、世界模型这些应用都意味着更大的算力投入，轻舟现在遇到算力门槛了吗？
于骞：这是资源问题。如果资源真的是最主要的因素的话，那就不会出现DeepSeek。
我们致敬DeepSeek，有限的算力、非常小的资源量能做出好的体验，能够通过大量创新来实现好的体验，这就是对客户创造价值。
36氪汽车：DeepSeek的方式如何在智驾领域创新？
于骞：比如混合精度的训练，怎么去做更好的baLance loading（负载均衡）等等这些。我们肯定也是要投资源的，也融合很多钱，但我们也想聚焦，不可能把有限的资源铺弄得那么大。
我们从来不轻易选平台，所以我们先把地平线打透，英伟达、高通还在量产中。在这过程，除了大三个方向聚焦，我们还有节奏控制。
36氪汽车：轻舟和自研派形成了两种不同的路径，他们更倾向于用更大算力、更大模型来做，你们是越做越精简，为什么会出现这两种差异？
于骞：我们要像DeepSeek那样创新，不是搞个大算法、大模型，创新需要很强的价值导向，为谁创新、为什么创新？另外还要把工程做好、把基础打好，才能有创新，去比拼生产力。
消费者为体验买单，不是为模型参数或算力配置买单。堆料不创造用户价值，10万块钱的车型没必要装一两千TOPS算力的方案，同等体验下用更低成本，或同等成本下实现更优体验，才是核心竞争力。高阶算力方案应聚焦L3/L4目标，而非在平价车型上过度堆砌。
不是你的东西好，硬件堆得多，体验就一定好。我们从来不靠堆料，堆料谁不会，但堆料不创造用户价值。
主机厂应该有自研能力，才能知道什么是好，什么不好36氪汽车：最近理想AD Pro 4.0推送，轻舟和理想合作又更近了一步，你们最早是如何和理想达成合作的？
于骞：我们最早是给另外一家广州的主机厂做规控的方案，但当时我们已经有了基于征程5方案的全栈能力，给理想展示过DEMO，他们有近百人来测试过，后来选了我们这套。
我们也跟理想学了很多量产交付的方法，学会怎么去把产品定义好，保证交付节点等一整套的产品定义方法，那个时间我们团队主要就是形成了一套打法，这是很重要的。
36氪汽车：你们给理想做方案最多的时候有多少人？
于骞：一两百人。
36氪汽车：供应商和车企自研之间是不是一直存在互相博弈的关系？
于骞：我们不会担心车企自研，我们合作的车企很多在自研，例如吉利、理想、广汽等，我们不会说“智驾反正最后都一样，你们别瞎折腾了”，从来不会，我们是“除了我好，我也希望你好”，
从我们的角度来看，我们是愿意帮助主机厂来实现自研的，但是做不做得成，最终都需要靠产品、体验说话，有好的体验才能流动竞争。
自研不是坏事。我觉得主机厂应该有自研的能力，他应该培养自己对技术有判断能力，知道什么是好，什么不好。
36氪汽车：那您觉得，端到端有拉高自研的门槛吗？
于骞：肯定难度更大了。从全世界范围来看，大部分车企都还没做出来，需要很长时间，人才、算力投入、数据各方面难度都有，这本身就是小概率事件的成功。
36氪汽车：那为什么端到端技术出现后，很多之前没声音的同行都突然跑出来了？
于骞：这些企业有基础积累，不是突然做好的。很多企业都干了快10年了，都是L4出身，有技术底子，现在找对了和车型的匹配优化方向。
36氪汽车：轻舟和地平线的合作定位是什么？轻舟看起来既是买芯片的甲方，又是生态合作伙伴？
于骞：我觉得不冲突。首先我们也不买芯片，地平线的芯片是直接供给主机厂和Tier 1 的，我们做更多的是软件，是软件Tier 1。
我们和地平线的关系定位更多时候合作大于竞争，我们是地平线重要的生态伙伴，同时保持独立。我们不依赖地平线的算法，只采用其芯片及通用工具链，底层算法、仿真器、库文件等都是自研，双方角色不冲突。
我们同时也是英伟达、高通的生态成员，国内推地平线方案，海外推英伟达、高通方案，根据市场需求适配。
36氪汽车：轻舟交付时多以Tier1还是Tier2身份？
于骞：交付角色很灵活，一些是Tier1，一些是Tier2。
Tier1和Tier2的身份不代表话语权强弱，核心取决于谁能创造更稀缺的价值，但在汽车行业里，一定程度上都要听主机厂的，主机厂话语权是最强的。
36氪汽车：作为地平线的生态伙伴和单纯的合作方有区别吗？
于骞：本质上没太大区别，更多是对外说法不同。每个生态都很卷，我们能更早拿到芯片版本，本土化支持可能更好一些，但核心还是靠自身技术做优化。
智驾场上能留存4-5家头部企业36氪汽车：轻舟在智驾渗透率及商业化上有何判断？
于骞：当前全球智驾渗透率不足5%，未来几年将提升至50%，进入10倍增长周期，这和电动化普及密切相关——电动化是智能化的基础，没有电动化的大规模普及，智能化就无从谈起。
智驾的正向价值循环要待渗透率达30%-40%后形成，届时智驾车的事故率、剐蹭率优势会显现，保费差异会体现价值，主机厂会更愿意为优质方案付费，劣币将被淘汰，预计1-2年内可实现这一转折。
36氪汽车：您怎么看待智驾功能向不同价位车型下沉的趋势？
于骞：我的观点是随着行业发展，10万块钱的车型也应该配备城区NOA功能，再过几年，这类车型甚至会具备接近L4的智驾能力。科技功能的普及是必然的，老百姓也需要安全、舒适、便捷的体验，最终所有车型都会逐步标配智驾功能。
36氪汽车：您认为中国智驾市场最终会形成怎样的竞争格局？
于骞：不会仅存1-2家企业。类比发动机、变速箱及电池行业，主机厂为掌控供应链，会扶持多家供应商形成良性竞争，最终大概率留存4-5家头部企业。
产业链上下游本身就是竞争关系，主机厂话语权最强，不会允许单一供应商垄断。智驾行业也会是这个逻辑。
36氪汽车：轻舟的战略核心“聚焦与取舍”，这个认知是怎么强化的？
于骞：战略的核心就是聚焦与取舍——想做、可做、能做的事情里，选自己该做的。
很多业内大佬的很多战略思维也和我们不谋而合，都强调聚焦核心能力。我们聚焦软件算法，不涉足不擅长的硬件生产制造，通过合作整合供应链资源，这是我们的核心战略。
36氪汽车：所以轻舟明确不会布局芯片之类的硬件是吗？
于骞：暂不会涉足传感器、芯片等硬件的大规模生产制造，这些领域已有成熟玩家。芯片行业投入大、周期长、依赖规模效应，单纯做汽车芯片难以盈利。
36氪汽车：那具身智能及机器人领域呢？
于骞：长期会布局具身智能，自动驾驶本身就是物理AI的重要应用场景，是四个轮子的“具身”。但当前优先聚焦智驾业务及无人物流，先打好现有战役，待这部分业务稳定后，再逐步拓展至机器人领域。
36氪汽车：那L4级智驾和Robotaxi的落地节奏，您怎么判断？
于骞：L4及Robotaxi的落地需要较长周期，尤其是中国市场环境复杂、人力成本低，还有各种法规限制，可能需要更久。但我们的长期目标从未放弃，我们的规划是先打通无人物流业务，目前和奇瑞合作，已经在多个城市运营了，2026年1月后会发布相关信息，之后再逐步推进Robotaxi落地。
36氪汽车：无人物流业务的进展及规划是什么？
于骞：我们和奇瑞合作研发无人物流车，产品基于车规级标准设计，兼顾稳定性、可靠性与成本优势，已经在多个城市运营。目标是先实现物流场景的大规模量产落地，再向Robotaxi推进，预期两三年内就能实现规模化放量。
我们做这个业务是降维打击，完全基于大规模量产能力，供应链、质量控制都比行业内现有玩家强，奇瑞帮我们做生产制造，车规级的品质更稳定、成本也更低。
36氪汽车：现在很多玩家已经抢占了物流场站资源，会不会觉得入局晚了？
于骞：一点不晚，这个行业才刚刚开始。目前行业内头部玩家也就一两万台的规模，全中国物流车有两千万台的量级巨牛盈，未来空间很大。未来行业几十万、上百万台，就必须要稳定可靠，我们的优势就是量产能力和车规级品质，这是我们的核心竞争力。
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