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2026无人驾驶展望:轻舟智航开启超人工智能出行时代

时间:2026-02-04 11:07
“真正的通用物理智能革命,往往诞生于最日常、最不起眼的生活场景之中。”1月29日,在澎湃新闻(www thepaper cn)于上海举办的“2026科技展望开年演讲”上,轻舟智航联合创始人、董事长兼

“真正的通用物理智能革命,往往诞生于最日常、最不起眼的生活场景之中。”1月29日,在澎湃新闻(www.thepaper.cn)于上海举办的“2026科技展望开年演讲”上,轻舟智航联合创始人、董事长兼CEO于骞在演讲中指出,2026年是无人驾驶未来10年新周期的起点,无人驾驶将从此进入“超人智能时代”。

在于骞看来,真正的通用物理智能革命,很可能从最日常的驾驶场景开始。一辆自动驾驶汽车,本质上就是一个与现实世界持续交互的移动机器人,而驾驶,将成为通向通用物理AI的重要入口。



以下是于骞的演讲(略有删减):

黄金十年新周期的开启之年

我是2019年开始创业成立轻舟的,站在那个时间节点,我们相信无人驾驶在20年内一定会大范围普及。

2004年至2020年可以说是“机器智能时代”,我们把自动驾驶的系统分为感知、决策、规划、控制等多个功能模块,但各模块难以真正融合,这段时间的无人驾驶更像是一种机械开车的状态。

2024年至2025年,无人驾驶进入了“类人智能阶段”,系统变得更加像人,这段时间以端到端架构为核心,系统在感知、规划、决策与运动控制上实现了统一建模,模型可以大规模地利用真实数据,驾驶能力逐渐接近人类,甚至在部分场景优于人类。

自2026年起,我认为无人驾驶技术将迈入“超人智能时代”,随着整个端到端的架构成为共识,以及VLA(Vision-Language-Action)和世界模型的引入,我们不光可以使用真实数据,还可以大量使用生成数据,模型能更深入地理解物理规律与人类意图。

我们认为2026年是非常重要的年份,既是无人驾驶黄金十年新周期的开启之年,也是我们进入超人智能时代的元年。

基于这样的发展趋势,我们对无人驾驶未来五年做出以下展望:

大范围的真正的智驾平权的到来,尤其在国内市场,10万元左右的国民车型都会搭载城市级别的领航辅助驾驶系统,大家的出行更加方便。

随着整个技术可靠性大幅度提升,城市NOA(领航辅助驾驶Navigate on Autopilot)的接管频率从现在的“天级别”,很快进入到“周级别”,甚至进入到“月级别”,城市领航辅助驾驶系统每个月接管一次。

随着智能驾驶的车辆装机越来越多,它一定会减少刮蹭、伤亡,自动驾驶专属的保险会低于人类保险费50%以上,我相信这一天一定会到来。

在可限定区域完全无人驾驶的领域,我们相信在全球范围内将会有50座城市24小时不间断地实现Robotaxi(无人出租车)常态化运营,单车日均载客的订单数会超过人类司机。老百姓自己买的车也会出现类似于L4这样的产品功能,相信在未来五年,我们车辆的方向盘是可以插拔的。

随着乘用车无人驾驶业务的发展,硬件成本、计算成本将会大幅下降,无人物流车应该很快会达到200万台的规模。

我们预计在2030年左右,通用物理AI的时代将真正到来。未来十年的新周期,将是无人驾驶通用智能真正实现大规模价值兑现的十年。

物理世界的智能突破口很可能从驾驶开始

对于广大观众来说,选择辅助驾驶系统更多的是希望解决现实的问题,但在过去的几年里,大部分的辅助驾驶系统还没有真正做到好用,有点用但还不太多,算不上可以真正解决老百姓日常生活中的痛点的“止疼药”。我们也在思考怎样做到真正的价值创造,而不是简单地堆积算力、堆传感器。

我们认为,算力是基础,但不是唯一的决定因素,技术创新比单纯堆算力更重要。我们是行业里第一个拥抱国产化芯片的高级别自动驾驶公司,我们一直在思考如何通过领先的算法、工程,用有限的算力为消费者创造最佳体验。

大家经常说L2是辅助驾驶,L4是无人驾驶。但我认为不管是L2还是L4,底层的技术逻辑是高度一致的。从技术到产品架构,我们共享了同一套技术底座,我们称之为“由AI驱动的自动驾驶的超级工厂”,这种技术的同源性带来的核心优势是通过L2产生大量数据,直接应用到L4产品的训练中,反之亦然,这使得我们的数据价值被最大化利用。

当前,搭载辅助无人自动驾驶系统的车辆已经能够非常稳健、可靠、丝滑地应对很多的复杂场景,但还是有很多真实世界的挑战:

譬如当车辆前方突然滚来一个足球,我们能够推测旁边可能会有人跑出来,需要减速小心绕开,这就需要无人自动驾驶的模型对世界常识有理解才能做出正确的反应;再如雨后路上有很多积水,如果车没有减速,大概率溅起的水花会把路人打湿,这需要我们的模型具备理解物理世界中溅水、遮挡以及人的反应等因果关系。

针对这些挑战,我们觉得未来的自动驾驶大模型需要有几方面的核心能力:首先它需要具备对行为逻辑的泛化推理能力,它能够推演出相互关联的事实情况;其次它需要能理解人类社会的基本常识,包括人类的自然语言指令、姿态指令。

为了解决这些挑战,我们也开展了一系列新模型的设计和研发,将VLA与世界模型的优势融入端到端的架构里面。

大家经常把VLA理解成“用语言解释模型在想什么”,但在我们的系统里,语言真正的价值不是给人看的,而是给系统用的。我们是把语言作为行为的接口,把多种系统应用对齐,包括智驾不同组成部分的对齐,同时我们会把远程的系统和车载系统进行对齐,可以通过语言的指令来远程指挥L4完成避障、脱困的动作。

但不管是VLA还是世界模型,我觉得都不会是自动驾驶技术的终极答案,我相信新的技术一定还会层出不穷,推动自动驾驶更前沿的发展。 到时候,无人驾驶已不是只会开车的系统,它会演进为面向物理世界的通用智能。很多通用智能的革命往往始于那些最平常、最不起眼的一些入口。物理世界的智能突破口很有可能从驾驶开始,因为一辆自动驾驶的车就是四个轮子的机器人,它解决了人类日常出行中最基本的感知决策,以及与物理世界交互的能力问题,我相信这也是我们通向物理世界通用智能的关键起点。

澎湃新闻记者 喻琰

来源:https://www.163.com/dy/article/KKTO8HT10514R9P4.html
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