轻舟智航侯聪：L3非过渡，物理AI时代自动驾驶技术新突破

**轻舟智航侯聪：L3非过渡，物理AI时代自动驾驶技术新突破**

2026年北京国际车展上，轻舟智航首席技术官侯聪首次提出“L3级自动驾驶并非技术过渡态”的颠覆性观点，引发行业热议。在题为《物理AI：自动驾驶的认知革命》的演讲中，侯聪系统阐述了轻舟以“世界模型+强化学习”为核心的通用物理AI技术架构，并宣布其128TOPS算力方案已实现城市NOA（领航辅助驾驶）的规模化落地，同时500TOPS+的乘风MAX方案将推动L4级自动驾驶进入“超人智能”阶段。

**L3级技术价值重估：从“人机博弈”到“认知协同”**

传统观点认为，L3级自动驾驶因责任划分模糊而沦为技术过渡带。侯聪对此提出反驳：“L3的瓶颈并非技术本身，而是缺乏对人类认知逻辑的深度建模。”轻舟通过Vibe Coding技术框架，将人类驾驶员的预判习惯、风险规避策略等抽象为可量化的“认知参数”，使系统在128TOPS算力下即可实现接近L4的决策水平。这一突破使L3系统在接管请求率、紧急避障成功率等关键指标上较行业平均水平提升40%，验证了“低算力高智能”路径的可行性。

侯聪以北京车展首发的理想汽车L系列为例，搭载轻舟单征程6M芯片城市NOA方案的车型，已能在无高精地图区域完成复杂路口无保护左转、施工路段绕行等场景，其离线世界模型可实时生成动态路权分配方案。“这证明L3与L4并非递进关系，而是基于同一AI认知基座的不同应用形态。”

**物理AI模型：重构自动驾驶技术范式**

轻舟此次发布的物理AI模型，首次将自动驾驶的感知、决策、控制三模块统一于“世界模型+强化学习”架构。该模型通过云端仿真引擎模拟10亿公里级驾驶场景，车端则采用“在线-离线”双世界模型协同机制：在线模型处理实时交通流，离线模型则预加载道路物理规律（如摩擦力系数、车辆动力学特性），即使信号丢失仍能保障基础安全。

“传统自动驾驶依赖规则代码，而物理AI让车辆像人类一样理解世界本质。”侯聪解释道。例如，系统能通过轮胎振动频率判断路面结冰风险，或根据行道树阴影变化预测行人穿行概率。这种“物理直觉”使得轻舟Robovan无人物流车在测试中实现零误触急刹，较行业标杆提升3倍运营效率。

**双轮驱动战略：量产落地与技术升维并行**

2026年被视为轻舟“技术-商业”正循环的关键节点。一方面，其Pro方案年内量产计划覆盖50款车型，通过OTA持续迭代认知算法；另一方面，Max方案以500TOPS算力支持L4级Robovan规模化部署，目前已与奇瑞商用车达成战略合作，目标2027年实现万台级交付。

值得关注的是，轻舟首次公开“硅基员工”QC1物流机器人，与Robovan形成“干线-末端”无人物流闭环。该机器人采用与乘用车同源的VLA架构，单日可完成300次“最后100米”配送，成本仅为人工的1/5。“这不仅是商业模式的创新，更是物理AI在非标场景的能力验证。”侯聪强调。

**从自动驾驶到通用物理AI的战略跃迁**

侯聪在演讲结尾指出，轻舟的终极目标绝非局限于交通工具的自动化。“当AI能理解重力、电磁力等物理法则，其应用边界将拓展至智能制造、智慧城市等领域。”据悉，轻舟已启动物理AI在工业质检、能源巡检等场景的试点，其技术护城河正从算法优势转向跨领域认知迁移能力。

在行业普遍焦虑于L4商业化瓶颈的当下，轻舟智航以物理AI重新定义了自动驾驶的技术坐标系。正如侯聪所言：“未来的竞争不是算力或数据的堆砌，而是AI对物理世界的理解深度——这才是真正意义上的‘智能’。”

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