“华舟魔”时代来临，智驾下半场打什么？

热火朝天、日新月异的智驾行业，又传来一则重磅消息。

3月23日，轻舟智航宣布完成D轮新一轮融资，金额1亿美元。这笔融资的投资方阵容堪称豪华：某国内头部主机厂、宁波宁海兴泰合基金、梁溪科创产业母基金（博华资本管理）、华德科创、某头部汽车电子零部件公司。

至此，轻舟已经大大小小完成9轮融资，总融资金额至少达百亿元。这些融资，可以说是对轻舟百万台量产交付成绩、技术实力和方案前景的最有力证据。

此次融来1亿美金，轻舟打算怎么用？

轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞已经事先透露了新方向。

3月18日，于骞在德国慕尼黑“智能汽车与智能制造论坛”上表示：“我们不仅要做自动驾驶，还要做通用物理世界的AI。”

自动驾驶和物理世界的AI——两者都要做，轻舟是不是有点贪心了？

“物理AI已成为全球AI领域的下一个浪潮，而自动驾驶正是打开这扇大门的钥匙。”于骞说，“世界模型+强化学习”是通向物理AI的必经之路，而轻舟此前的百万台量产经验，则提供了物理AI的“真实训练场“。

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百万台量产，站稳“华舟魔”三强

在中国智驾行业，曾经有“地大华魔”的说法——其评价标准，基本上是公司背景和知名度。

然而，如今智驾渗透率已经超过15%，进入大规模量产阶段，以量产规模为标杆的行业格局正在形成。评价一家智驾公司的标准，应该是量产规模。

目前，轻舟智航辅助驾驶搭载车辆已突破100万台。

这100万台背后，是轻舟与国内近10家主机厂的深度合作、近30款量产车型的全面覆盖、以及从8万元到40万元以上主流价格带的完整布局。2026年，轻舟预计还有超过50款量产新车型亮相，基本全部搭载城市NOA，并首次下探到10万元级的国民车型。

轻舟智航的方案服务于不同级别乘用车，以及无人驾驶车型

凭借这100万台，轻舟也和华为、Momenta一起成为量产交付的的“量产第一梯队”。

“华舟魔”也各有特色。华为强在品牌和造车，Momenta强在全球合作伙伴的选择，而轻舟智航强在产品体验和百万量产经验。尤其是，轻舟的产品线更亲民，能够覆盖经济型车型。

“我们要做自动驾驶领域的DeepSeek，不靠硬件堆砌的蛮力，而是通过极致的创新和工程能力，在一定的硬件资源条件下，做出超越同级的体验。”于骞在2026年1月的QCraft DAY上如是说。

这并非空话。轻舟基于单颗征程6M芯片（128TOPS算力）的城市NOA方案，实现了通常需要256TOPS才能达到的驾驶体验。 更值得关注的是，这套方案已经延伸到了传统认为难以实现高阶智驾的燃油车领域。

轻舟智航跻身第一梯队，凭借的是领先的技术能力与务实落地的量产思维的结合。

轻舟核心团队来自Waymo，但于骞坦言“我们虽然是从Waymo出来的，反而更多学习特斯拉”。这种学习体现在战略选择上：一边通过L2+产品实现量产上车，积累数据和现金流；一边持续投入L4技术研发，保持对完全无人驾驶的探索。

“L2+L4双线基因”的模式，让轻舟既有了特斯拉式的量产速度，又有了Waymo式的技术愿景。

因为这种“基因”，轻舟智航也不会满足于当前L2+的第一梯队供应商的身份。

02

押注通用物理AI

轻舟要往何处去？看它把钱花哪里。刚拿到的1亿美元融资，轻舟打算怎么花？

答案很明确：世界模型+强化学习等前沿物理AI技术，以及组织人才建设。

这背后是于骞对行业未来的判断。在内部分享中，于骞提出了一个关键命题：“AI发展的分水岭已经到来，数字世界AI已基本解决，而物理世界AI是未来5-10年最大的机遇。”

于骞对话德国波鸿汽车研究中心创始人费迪南德·杜登霍夫教授

在于骞看来，自动驾驶是通向物理世界AI的最佳入口。因为它涉及复杂的物理交互——车辆与道路、行人与障碍物的博弈，这正是物理AI最需要解决的问题。

不过，“靠传统的模仿学习很难超过人类10倍，必须通过世界模型和强化学习突破。”于骞直言。

这不是轻舟一家的判断。特斯拉端到端FSD、华为的世界模型WEWA、小鹏理想蔚来的世界模型+强化学习——行业头部玩家都在向这一方向演进。但轻舟的优势在于，它有百万台量产车带来的真实数据“燃料”。

“世界模型所需的结构化数据非常充分，比非结构化的通用机器人领域更有机会率先突破。”于骞分析道。

什么是世界模型+强化学习？

于骞在慕尼黑论坛上给出了一个形象的比喻：“世界模型就像一个AI虚拟驾校。”在这个“驾校”里，世界模型负责预演现实场景的无限可能性，模拟出复杂路口博弈、极端天气干扰、突发路况变化等数百万种长尾场景；而强化学习则像一个不知疲倦的教练，持续优化AI的决策路径，让系统在虚拟试错中学会如何像老司机一样从容应对。

这种技术架构的独特价值在于，它让自动驾驶系统从“被动记忆”转向“主动思考”，真正具备了应对未知的能力。

在慕尼黑论坛上，于骞这样问台下嘉宾：为什么AI在10年前就能打败人类围棋冠军，却在自动驾驶领域难以媲美人类驾驶能力？

答案在于物理世界的复杂性。自动驾驶面对的也是无限不确定性的物理世界，安全红线决定了它无法在真实环境中“野蛮生长”。这正是物理AI必须解决的终极难题——如何在保障安全的前提下，让AI掌握推理泛化、物理规律理解以及社会常识决策三大核心能力。

轻舟的答案是：用世界模型创造“虚拟试错空间”，用强化学习纠错加强，最终突破物理世界AI的障碍。

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北京车展将放大招

4月的北京车展，轻舟将发布最新技术成果。

这将是轻舟向“通用物理世界AI公司”转型的首次公开秀肌肉。据透露，轻舟将发布超过500TOPS算力的城市智驾方案，同时Robotaxi小规模试点也将在2026年启动。

但轻舟的野心显然不止于车。

“未来机器人将具备通用性——一个本体完成多种任务（开车、做饭、叠衣服、家教等），本体即未来的平台。”于骞描绘的场景中，汽车只是物理AI的第一个落地场景，其技术底座可以延伸至机器人、自动仓储、物流等多个领域。

这种判断与特斯拉“自动驾驶→机器人”的路径异曲同工。但轻舟的差异化在于：它已经拥有了百万台量产验证的真实数据，这是训练物理AI最宝贵的“燃料”。

“2026年，将成为无人驾驶未来黄金十年新周期的起点，也是进入'超人智能'时代的元年。”于骞在多个场合表达了这一判断。

轻舟智航认为2026年开始自动驾驶进入“超人智能”的新周期

从百万台量产，到“华舟魔”三强格局，再到押注通用物理AI——轻舟正在走一条少有人走的路：不做短期炒作，不追求虚假繁荣，而是用技术突破和量产验证，一步步逼近无人驾驶的终极答案。