德国当地时间 3 月 18 日，在慕尼黑由德国汽车产业研究机构 CAR 与慕尼黑工业大学联合举办的 “智能汽车与智能制造论坛” 上，轻舟智航联合创始人、董事长兼 CEO 于骞博士发表主题演讲，直面自动驾驶行业发展核心难题，提出世界模型 + 强化学习是通向通用物理 AI 的核心路径。这场面向全球顶尖汽车技术领袖与学术专家的分享，不仅是轻舟智航在完成百万台辅助驾驶系统量产验证后，向全球汽车工业腹地递出的技术名片，更揭开了全球 AI 竞赛向物理 AI 迈进的全新序幕。
“为何 10 年前 AI 就能击败人类围棋冠军，自动驾驶却始终难以媲美人类驾驶能力？” 于骞博士抛出的问题，直指自动驾驶行业二十年发展的核心焦虑。在他看来，围棋是虚拟世界的完美信息博弈，AI 可通过云端无限次低成本试错实现能力突破，但自动驾驶面对的是充满无限不确定性的物理世界，安全红线决定了其无法在真实环境中 “野蛮生长”。而这一难题，正是物理 AI 需要攻克的终极课题 —— 在保障安全的前提下，让 AI 掌握推理泛化、物理规律理解与社会常识决策三大核心能力。
于骞在演讲中明确了 AI 发展的三阶段划分：过去二十年，行业完成了机器智能的模仿与类人智能的探索，而 2026 年，AI 正式迈入超人智能的全新阶段。这一阶段的本质跃迁，在于 AI 不再单纯复刻人类驾驶行为，而是能真正理解物理世界的规律、意图与社会常识，而自动驾驶，正是物理 AI 落地的最佳 “训练场”。
针对物理 AI 的发展难题，轻舟智航亮出了自研技术底牌 ——世界模型 + 强化学习的技术架构。于骞将这一架构形象比喻为 AI 的虚拟 “驾校”：世界模型如同超精准的场景模拟器，能预演复杂路口博弈、极端天气干扰、突发路况变化等数百万种长尾驾驶场景，还原物理世界的无限可能性；强化学习则像不知疲倦的专业教练，通过持续的虚拟试错优化 AI 决策路径，让系统学会像老司机一样从容应对各类路况，甚至突破人类的反应极限。这一技术让自动驾驶系统从 “被动记忆路况” 转向 “主动思考决策”，真正具备了应对未知场景的能力，也成为轻舟智航的核心技术护城河。
百万台量产落地的实战验证，让轻舟智航的物理 AI 技术有了坚实的现实支撑。2026 年 1 月，轻舟智航辅助驾驶系统搭载量正式突破 100 万台，这百万台行驶在道路上的智能汽车，构成了物理 AI 技术最宝贵的真实训练场。尤为值得关注的是，轻舟智航坚持技术创新优于单纯算力堆砌，在仅 128TOPS 的中低算力平台上，实现了业界领先的城市 NOA 功能，可从容应对无保护左转、夜间避让密集电动车等复杂路况，印证了 “普惠智驾” 的商业路径同样能通向高阶智能，为物理 AI 的规模化落地提供了可行范本。
在商业化布局上，轻舟智航构建起L2++ 与 L4 双轮驱动的模式：L4 级无人物流车已在多地落地运营，首创 “量产即运营” 的行业范式；Robotaxi 业务也已明确规划，将于 2026 年启动小范围试点，2027 年实现规模化部署，让物理 AI 技术从辅助驾驶向完全无人驾驶稳步迈进。
此次慕尼黑论坛的分享，也是轻舟智航全球化布局的重要一步。2025 年轻舟智航正式开启全球化，并在慕尼黑设立办公室，将这座全球汽车工业与工程创新的核心城市作为欧洲布局的新锚点。于骞表示，轻舟希望将在中国复杂交通环境中验证的物理 AI 技术，与德国百年造车的工程底蕴深度融合。目前，轻舟智航的自动驾驶解决方案已实现对英伟达、高通、地平线三大全球主流芯片平台的兼容，且全面符合 ASPICE CL2、ISO26262、ISO21434 等国际最高技术与安全标准，为技术的全球落地扫清了硬件与合规障碍。
在与德国波鸿汽车研究中心创始人费迪南德・杜登霍夫教授的深度对谈中，于骞重申了轻舟智航海外业务 “服务本地化” 的理念。他强调，轻舟研发的不仅是适配汽车的 “聪明系统”，更是能适配物理世界各类自主设备的通用智能内核。未来，这一经过百万台量产验证的物理 AI 技术底座，将从智能汽车领域延伸至机器人、工业自动化等更多场景，真正实现物理 AI 在现实世界的多领域落地。
从攻克自动驾驶的复杂难题，到探索物理 AI 的通用路径，轻舟智航的技术实践为全球 AI 发展提供了全新思路。在 AI 向物理世界深度渗透的当下，世界模型 + 强化学习的技术架构，让 AI 从 “理解虚拟数据” 走向 “读懂真实世界”，而轻舟智航的百万台量产验证与全球化布局，更让物理 AI 的规模化落地有了清晰的实现路径。这场慕尼黑的技术交流，不仅是中国智驾技术向全球的一次展示，更预示着物理 AI 的浪潮已至，一个 AI 真正理解并融入物理世界的超人智能时代正在到来。
