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title: "自动驾驶赛道DeepSeek，轻舟智航率先进军物理AI"
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tags: ["自动驾驶","物理AI","轻舟智航","世界模型"]
published_at: "2026-04-25T07:22:22+00:00"
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# 自动驾驶赛道DeepSeek，轻舟智航率先进军物理AI

Canonical URL: https://www.traeai.com/articles/a8a0b9e3-0b3f-40ac-85e9-9b305dde1dca
Original source: https://www.qbitai.com/2026/04/407026.html

## Summary

轻舟智航提出“物理AI”概念，通过世界模型和强化学习实现500TOPS算力下的全场景自动驾驶，降低对高算力依赖。

## Key Takeaways

- 轻舟智航用500+TOPS实现全场景覆盖，强调物理AI统一架构。
- 云端生成极端场景训练，车端实时决策，大幅降低长尾场景采集成本。
- 提出“物理AI第一性原理”，认为自动驾驶需深入理解物理规律。

## Content

Title: 自动驾驶赛道DeepSeek，轻舟智航率先进军物理AI

URL Source: http://www.qbitai.com/2026/04/407026.html

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2026-04-25 15:22:22 来源：[量子位](https://www.qbitai.com/)

500TOPS上车世界模型

车子像老司机一样，提前预判鬼探头的轨迹，丝滑避开了违停车的“开门杀”：

![Image 1](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/4c90989c25c3641eb0d753757afc88d3.gif)

甚至看懂了对向交警那个不太标准的手势……

这一切对环境、目标行为的预判、推演，并不是在研发端的超级计算机上，就实时发生在你的智能汽车车载“大脑”中：

实时、在线、不卡顿。

那……得需要多大算力才能这么“秀”？说出来你可能不信：**500多TOPS，就够了**。

![Image 2](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/345e2385d64a785e8628f3234f0916cd.jpeg)

这是刚刚在北京车展上亮出量产方案的——**轻舟智航，一家被被称为 “自动驾驶赛道上DeepSeek”**的公司。

他们干了一件事：**把“世界模型”装上量产车**，而且只用500+TOPS。

![Image 3](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/3363d06835fb098d499d5ab245d2fca3.png)

别的厂商还在卷“千TOPS算力能不能跑满”，他们已经开始回答一个更本质的问题——

怎么用让AI模型，从模仿人类行为，到真正懂物理世界的规律法则。

## 轻舟智航的新世界模型

![Image 4](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/1e501c05a15c839d78347f315d0324c8.jpeg)

“物理AI，轻舟已至”，翻译一下就是：轻舟不光是做自动驾驶的，现在要干更“终局”的事儿——**让AI真正理解物理世界**。

而且，他们真拿出了东西。

“轻舟乘风MAX”方案，算力拉到500+TOPS，将实现**车位到车位**，全场景智能辅助驾驶的体验上来说，是今年“正正好”的配置。

![Image 5](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/06c711f82fb0660356a7e253fad784cc.jpeg)

因为过去几年的工程技术实践，已经给自动驾驶的能力—算力—成本描绘出了基本的对应框架。

比如百十来TOPS，只能“勉强”跑一个大幅蒸馏简化的端到端模型，也叫全场景，但体验下限很难保证；而1000TOPS左右的方案，对L2+需求来说过于冗余，成本太高，而对L4来说又明显不足。

轻舟给出的Demo视频，展示了几个硬核能力。

比如能看懂交警手势、潮汐车道：不是傻傻跟着车道线走，而是真能理解“警察叔叔让我先走”或者“这会儿这条道是反的”。

![Image 6](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/f54e5492c8de2657be009677ec6d2e21.gif)

鬼探头、违停借道、窄路会车……这些老司机都头疼的场景，系统能“丝滑”处理，不是急刹到点头那种：

![Image 7](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/24df54098c572a877fb4b75165eec20e.gif)

全黑、强光下也“稳如老狗”：晚上没路灯，或者出隧道瞬间被阳光晃瞎眼，它依然能稳稳开：

![Image 8](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/b4fc01f32cf82572b4d5f7d52443b7b6.png)

主动安全**AEB**，轻舟也卷上限：130公里时速极限刹停，但更加强调描述AEB本质的安全参数——**误触发率**：**50万公里<1次**，

行业平均水平是10-15万公里可能会给你来一脚“幽灵刹车”。

全场景车位到车位方案，一抓一大把，但很多方案有“断点”——比如一到无保护路口就怂了，一碰到施工就退出，雨天夜里直接摆烂。

轻舟乘风MAX的“进展”，核心就四个字：全场景覆盖。

不是90%场景能用，而是99%以上的场景都能用，而且用起来很“顺”，从敢用到愿意用。

就比如AEB一记莫名其妙的急刹，第一个后果就是后车真的会撞上来，更隐蔽的危险，其实藏在用户心里。

几次莫名其妙的急刹之后，会形成“系统不可信”的潜意识，不敢真正把控制权交给AI司机，而你越不相信它，就越不敢放手，自动驾驶公司越没法搜集足够多的数据去优化它……

**不让用户在未知、无准备情况下接管兜底，随时绷紧神经**，**这才是轻舟新方案最大的价值**。

怎么做到的？——物理AI统一架构，相当于给AI建了个“虚拟驾校训练营”。

核心是世界模型+强化学习，别被术语吓到，给你拆解一下。

传统自动驾驶技术体系，有点像一个死记硬背交规的新手司机——看到红灯就停，看到行人就等，但遇到没见过的复杂情况，比如多车多目标博弈的复杂场景，很有可能就懵了。

所以诞生了端到端，直接让AI司机学习人类成熟驾驶行为，理论无限趋近人类司机。可能更丝滑了，但数据的核心问题依然无解——处理极端场景的人类驾驶数据，太稀缺了。

![Image 9](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/cdf7aea0d3ac0c7eeaadb1c9fd528478.png)

所以世界模型成了现在最被认可的技术范式，相当于给AI装了个“世界模拟器”：AI能在脑子里想象出各种物理场景，比如车会怎么动、人会怎么走、雨天的刹车距离多长……就像你在玩一个极度逼真的赛车游戏，而且这个游戏里的物理规律和现实一模一样。

强化学习呢？就是让AI在这个“游戏”里无限试错。现实路测成本高、风险大，一天也跑不了几个极端场景。但在世界模型里，AI可以反复练习“鬼探头”“高速爆胎”“前车急刹”……练到AI算法有了“肌肉记忆”。

![Image 10](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/73df8c4fbb82e1176b15ec17d794e5b6.png)

轻舟则把这个架构分成了云端和车端两部分：云端负责“做梦”——生成各种极端场景、训练AI；车端负责“实战”——用训练好的小模型实时决策。

而这样的技术范式转变，其实也彻底改变了智能辅助驾驶的竞争要素：关键不是车端跑什么模型，而是在云端的世界模型够不够强。

这套打法，不是PPT，是真的在跑，据透露已经进入量产阶段

## 轻舟智航怎么做世界模型？能算物理AI吗？

轻舟的世界模型不是单打独斗，而是“师徒搭档”。

云端世界模型相当于一个超级教练，它手里有一个“世界仿真引擎”和一个“安全强化学习模块”。

教练见过所有奇葩路况——从北京的早晚高峰到重庆的魔幻立交，从北欧的黑冰路面到东南亚的暴雨。它能生成这些场景，然后让AI在虚拟环境里反复练习。

核心技术两个，首先是**高可控视频生成**，是物理规则对齐的，比如一个车转弯，它的轨迹、速度、惯性都要符合现实。而且是从多视角BEV（鸟瞰视角）生成。

![Image 11](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/a69a002a309bb7fe14ba7b28c26c036c.gif)

**零样本生成引擎**最神奇，用自然语言指令：“傍晚、小雨、一辆外卖电动车从公交站后面窜出来”，系统就能零样本生成对应的训练场景。

尤其是四大类——高可控交通流（比如突然加塞的车流）、障碍物难例（一个倒地的锥桶还是塑料袋？）、高危罕见场景（高速连环追尾）、恶劣天气（团雾、积水、炫光），不需要去路上真实采集，这种场景，研发路测数周也未必碰上一次，这意味着长尾场景的采集成本大幅下降。

解决了一个根本问题：

> 数字世界的AI（比如ChatGPT）可以无限重试、左右手互搏，迭代速度飞快。但类似自动驾驶这样真实物理世界中的AI，不可能在现实中复现各种good/bad case去学习。

在世界模型里做“驾驶训练”，把物理世界的规律搬进虚拟空间，让AI在里面穷举所有可能——从最常规到最离谱的，然后通过强化学习找到最优解。等到现实世界，它已经是个“老司机”了，不需要再从零试错。

![Image 12](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/f4b5d3e8c32af7fbba46a743d404390b.png)

车端世界行为模型是上场运动员。它不背厚厚的规则书，而是用一个小而美的“在线世界模型”实时理解周围环境的变化趋势——比如那辆并排的车是不是要别过来？那个小孩会不会突然冲上马路等等，然后实时修正行车轨迹。

今年1月轻舟官宣了VLA（视觉-语言-动作）模型，容易让外界有误解轻舟转换了技术路线，但CEO于骞向我们做了澄清：

> 主干一直都是世界模型，但有些场景需要推理，比如交警打了一个不标准的手势，或者施工牌上写着“借道逆行”，这时候光靠直觉不行，得动用语言理解，VLA干的就是Chain-of-Thought推理。

![Image 13](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/9e14e1f985cdfe3a1a10e176bb15ee61.jpeg)

两者配合，世界模型常规和实施路径输出，VLA负责超出驾驶任务之外，但又会影响驾驶决策的“常识”对齐。

面对今年业内争议不断的VLA、世界模型路线问题，轻舟的立场是：第一性原理出发，从技术规律和用户价值证明，两者根本不矛盾，甚至缺一不可。

这个第一性原理，是轻舟智航首次提出的**“物理AI第一性原理”**：

## 百万辆L2+量产交付后，轻舟提出物理AI第一性原理

**所有跟物理世界发生深度交互、处理复杂多任务的AI，都是物理AI**。

和现在的大语言模型有本质不同。打个比方，你扔出一个玻璃杯，ChatGPT、DeepSeek、豆包等等语言模型知道“杯子会碎”，但它并不真正理解重力、硬度、动量这些物理量是如何在时空中相互作用的。

但物理AI不一样，模型建立了对三维空间、物理规律、物体持久性、因果关系的认知，尤其是万事万物的因果关系理解。

![Image 14](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/a64eeaf4b252ae52130cf8e0b70629de.gif)

而从这个第一性原理出发，轻舟认为，**自动驾驶公司不可能永远停留在“自动驾驶”层面**。

因为自动驾驶从来就不是纯粹的软件问题，也不是纯粹的感知问题。它是一个典型的物理AI问题。

其实做自动驾驶的公司，从一开始就是在做物理AI，只是过去大家习惯用“L2”、“L4”这些标签来定义自己。

![Image 15](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/22e8692e8e42a0a7d79eb70a90287d9d.png)

而如果一家自动驾驶公司只满足于做L2辅助驾驶、只满足于主机厂给的那份需求清单，那其实是在主动缩小自己的问题边界，用的技术体系是最初阶的——依赖路测、调参，迭代慢、成本高，长尾场景永远覆盖不完，只能模仿人类，永远无法超越人类。

自动驾驶真正进入落地实战阶段，无法真正产生用户价值。

而从技术出发，不想躺平的公司，一定会投入世界模型和强化学习。而一旦你投入了这些技术，你就不再是一家单纯的“自动驾驶公司”，你本质上已经是一家物理AI公司。

也只有将物理AI做好了，才能做出真正达到甚至超过人类水平的无人驾驶。

![Image 16](https://i.qbitai.com/wp-content/uploads/2026/04/4e1e6ea7d94c40a5310208e21d033edd.png)

所以VLA和世界模型，在轻舟这里不是前后迭代关系，也不是双线“赛马”，而是在轻舟物理AI第一性原理下，自然而然的融合。

物理AI是一个更高维度的技术平台。一旦在这个平台上取得突破，它可以向下覆盖自动驾驶、机器人等多个应用场景。

轻舟的“不躺平”，表面看是智能汽车的产品力竞争客观需求，不做不行。

但从技术本质，以及轻舟长期的技术探索、布局来看，与其说“转型”，不如说自然而然的“能力溢出”更准确。

当然在上帝视角来看，这是AI浪潮趋势在一家自动驾驶公司身上最具象的体现。

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