編者按｜2025年4月23日，以“擁抱創新 共贏未來”為主題的2025第二十一屆上海國際汽車工業展覽會在滬舉辦。搜狐汽車·以直播探訪的形式，與整車及汽車產業鏈上下游的50余位海內外企業領導繼續展開“王牌對話”，探求當下汽車產業的發展新趨勢、新特點。

以下為輕舟智航聯合創始人、CEO于騫的訪談實錄：

搜狐汽車：可以簡單介紹一下輕舟智航這家公司嗎？它做什么產品？客戶是什么樣的？

于騫：我們是一家智能駕駛解決方案提供商。有兩款主要產品，一款是圍繞 L4 級別的 Robobus。目前，我們已在中國超過20座城市部署了 L4 全無人的巴士產品。另一款是面向乘用車的高階智能輔助駕駛產品，截至目前，累計已有超過60萬臺車輛搭載了我們的智能輔助駕駛系統。預計在今年，該系統的裝機量能夠達到百萬級。當前，這兩款產品在市場上收獲了很好的反饋，得到了市場的廣泛認可。

搜狐汽車：您剛才提到的第一個產品，L4 級產品的主要使用場景是什么？

于騫：說到 L4 的應用場景，大家可能聽說過蘿卜快跑、Robotaxi 這類方案。但我們認為，Robotaxi 在中國市場并非十分適合。中國人口密度大、基數大，公共交通體系發達，像高鐵、地鐵等軌道交通發展成熟。我們希望借助新型出行方式，將人們與公共交通系統更好地結合起來，快速連接寫字樓、居民區和交通樞紐，使人們更高效地利用公共交通。在很多不適合私家車前往的區域，解決最后3-5公里的短途接駁問題，以此提升整體的出行效率，這就是我們產品背后的定位。

搜狐汽車：所以這套方案類似于接駁車？

于騫：是的，它運行在公開道路上，比如在地鐵站、高鐵站、居民區以及寫字樓之間進行3 - 5公里的短途接駁。在很多地方，兩三公里或三五公里的距離打車不太方便，有些區域也不適合私家車通行，在這些場景下，我們的產品就非常適用，市場需求很大。

搜狐汽車：目前在哪些城市有應用？

于騫：我們的應用城市比較多。自2020年推出第一款產品以來，已經迭代了四代。像北京、蘇州等，有20多個城市都在使用。產品相對成熟，不過由于它屬于 L4 級應用，是在受限的場景中運行，這些區域大多是智能網聯示范區，主要用于讓用戶體驗，目前還沒有進行大規模推廣。

搜狐汽車：這次上海車展有發布新方案嗎？

于騫：有的。這次上海車展，我們發布了面向消費者乘用車市場的智能輔助駕駛系統，即基于單征程6M的端到端城市NOA產品，該產品主要解決城市級別點到點的出行方式問題。

搜狐汽車：這個產品相較于之前的方案有什么迭代？

于騫：相較于上一代產品，首先是算力有所提升，用戶體驗也變得更好。我們還為其加了一顆激光雷達，這使得產品在安全性、體驗感方面都有很大提升，而且產品的覆蓋范圍從高速場景擴展到了城區，是一次比較全面的產品升級。

搜狐汽車：現在國內和海外客戶對于輔助駕駛解決方案的需求有什么樣的趨勢？

于騫：中國市場在這方面發展非常迅速。智能電動車發展初期，特斯拉在智能化方面表現出色，基本定義了智能電動車。但中國市場的電動化、智能化發展速度更快，這使得國內消費者對智能輔助駕駛系統的需求不斷增加，他們期望通過該系統獲得更安全、更舒適、更便捷的出行體驗，從而緩解駕駛疲勞。

中國和海外市場在確實存在差異，中國市場在迭代速度和用戶接受程度上更靠前。相比之下，海外市場要慢兩到三年。由于中國市場規模較大，海外主機廠想進入中國市場，國內主機廠也在布局全球化，因此，多方面都需要成熟的輔助駕駛解決方案，我們能夠為這些客戶提供相應服務。

搜狐汽車：在您看來，什么才是真正的端到端解決方案？

于騫：端到端這個概念現在很常見，但理解起來并不復雜。它的邏輯是，一端是傳感器獲取的輸入，比如攝像頭等各種傳感器采集到的圖像信息；另一端是對車輛的駕駛控制，讓車按照指令行駛。端到端就是指中間的過程，能夠通過一個模型，直接從傳感器的輸入輸出到車輛的駕駛行為，這使得智能輔助駕駛系統變成了更加數據驅動的方式。

以前的非端到端方案，會把智能輔助駕駛系統從數據到最終駕駛行為的過程切成很多模塊，像感知模塊、預測模塊、規劃控制模塊等。每個模塊依次處理信息，模塊之間傳遞信息時會有損失。而端到端方案減少了這種信息損失，形成了一個完整的數據閉環，這是一種新的研發范式。這種方式在很多領域都有應用，比如語音識別和大語言模型。而且端到端的模型能更高效地利用車載算力，所以我們能在更小的算力平臺上實現更好的體驗。

搜狐汽車：端到端方案能在算力上節省多少？

于騫：很難確切說節省百分之多少，但可以肯定的是，它對算力的使用更加高效。以往的感知模型眾多，模型之間會浪費很多信息和算力，而端到端模型將所有環節整合在一個模型下，對算力的利用更充分。

在很多場景中，端到端方案能讓信息無損地從感知前端傳遞到駕駛行為。例如在等待左拐的場景中，如果按照原來的方法，進行大量目標檢測，后續決策時可能難以區分前方是車輛故障還是正常等待左拐。若是車輛故障，就需要繞開；若是正常左拐，則應等待。但原來的感知模型很難輸出準確信息，而端到端模型就能更好地將信息直接傳遞到駕駛決策中，讓車輛做出正確判斷。

搜狐汽車：在這樣的解決方案中，更考驗模型的理解能力，這么理解對嗎？

于騫：可以把端到端看作一種新的研發范式，我相信未來大家都會進行端到端。就像早年人臉檢測、語音等都采用機器學習，后來深度學習出現并被廣泛應用，大家都做深度學習了，但深度學習也有應用好壞之分。端到端也是如此，它代表著行業發展到了一個新的階段。

對于終端消費者而言，他們無需關心這些技術細節，只在意產品是否安全、舒適、便捷，價格是否合理。現在大家對智能輔助駕駛技術關注度很高，但消費者真正關心的還是實際體驗，而不是各種技術術語。新的產品，新的技術層出不窮，對于消費者來講，不管是端到端、VLM、VLA，消費者不care，只care是不是足夠安全，產品體驗是不是足夠好，價格足夠便宜，我能不能體驗得到。

搜狐汽車：談到智能輔助駕駛，之前發生過一些事故，部分宣傳也存在過于激進、浮夸的情況。現在國家出臺了相應規定，您怎么看待未來智能輔助駕駛的趨勢？作為供應商，該如何把控邊界？

于騫：國家出臺規定是非常好的舉措。此前行業內對智能輔助駕駛的定義和宣傳較為混亂，容易誤導消費者。規范行業話語體系，有利于行業健康、穩健地發展。我們始終秉持 “安全惟先，行穩致遠” 的理念，智能輔助駕駛的發展必須以安全為前提，而不是過度宣傳、誤導消費者。

從市場角度來看，相關規定會讓那些擁有大規模量產經驗、產品安全可靠的供應商更容易被主機廠看到，主機廠也會更傾向于選擇經過市場驗證的供應商，而不是沒有經驗的供應商，這有助于市場淘汰不良企業，讓市場更加理性，推動行業健康發展。未來，智能輔助駕駛產品必然會朝著更安全、體驗更好、對消費者更有價值的方向發展。

目前，已有很多車企陸續推出 L3 級產品，這是行業發展的積極信號。進入 L3 級別后，責任主體不再僅僅是消費者，而是人機共駕模式，車廠和機器都要承擔相應責任，責任劃分更加清晰。以往的 L2 及各種 L2“+” 級別，責任主要由消費者承擔，這并不能稱之為真正的 L3 系統。只有當車廠和機器敢于承擔責任，才能說真正進入了 L3 級別，這是行業向更高級別、更安全可靠方向發展的良好趨勢。

搜狐汽車：您覺得 L3 真正量產落地會在什么時候呢？

于騫：我認為未來兩三年就會有 L3 級產品出現，甚至可能更快。但大家要理性看待，L3 級產品出現并不意味著買了車就能在任何地方實現 L3 級駕駛。它可能會在一定受限條件下實現，比如很可能先從結構化道路場景開始，像高速路段，或者泊車場景。泊車時車速較慢，發生重大交通事故的概率較小，在這些場景中實現 L3 級駕駛相對容易，也更安全。之后，才會逐步向城市場景等更大范圍拓展。這是一個漸進式的發展過程，甚至到 L4 階段也是如此。

除了產品本身要做好，還需要政策法規的支持，以及大量用戶和車輛裝載該系統進行實踐驗證，它不是通過公式推導出來的，而是要經過大量實踐證明其安全性，比如在特定場景下比人駕駛安全十倍，才能真正被市場接受。所以，我們在發布產品時，也要實事求是，理性客觀地介紹產品的適用范圍和功能，不能過度宣傳。

搜狐汽車：您覺得在城市 NOA 的功能當中，消費者真實需要的場景有哪些？

于騫：老百姓在城市里開車，主要場景就是上班、買菜、接孩子上下學等。像智能輔助駕駛宣傳片里展示的去城中村、夜間跑山路等場景，老百姓日常很少遇到。所以，我們要清晰界定產品的使用范圍和場景，把這些常見場景做好，保證安全可靠、舒適就足夠了，沒必要過度炫技。

無論什么場景，只要產品開啟使用，就必須保證安全，否則就不應開啟。在產品設計中，有很多創新點，比如人機交互方面，這不僅僅是技術問題，更涉及產品定義。明確產品邊界，讓人清楚了解機器駕駛的邊界，在人機共駕模式下實現更好的交互，這些在產品創新中都非常重要，還有很多值得挖掘的地方。

搜狐汽車：您在2019年創立輕舟智航，到現在有6年時間了，您有什么感受體會嗎？這 6 年行業變化非常巨大。

于騫：輕舟智航成立 6 年，還是一家年輕的公司。我們創立公司的目標是長期致力于讓駕駛變得安全、舒適、便捷，改變人們的出行方式，我們是著眼于未來20年去做事的，現在才剛剛起步。這個行業發展空間廣闊，但也存在一些浮躁的各種聲音。我們始終秉持務實的心態，堅持以用戶價值為核心，只有為用戶創造足夠多的價值，公司自身的價值才能得以體現。

搜狐汽車：在您創業初期，有預料到這個行業會發展得這么迅猛嗎？

于騫：這個行業的發展速度確實超出了我的預期。這很大程度上得益于中國市場的消費者樂于接受新鮮事物，愿意嘗試新的產品和技術，這種強大的市場需求推動了行業的快速發展。

搜狐汽車：現在參與高階輔助駕駛解決方案的團隊很多，車企也在進行自研，同時還有像輕舟智航這樣的解決方案提供商。您覺得這兩條路未來的發展趨勢是怎樣的？核心競爭力是什么？

于騫：主機廠和供應商在高階輔助駕駛領域的合作有很多創新空間，并非是“有你沒我，有我沒你”的關系。對于主機廠來說，最核心的是為消費者提供優質產品，以合理價格打造差異化產品。至于產品的實現方式，并非所有環節都要自己掌握。主機廠更關注產品定義，做好平臺化，使產品能適用于不同車型，降低綜合成本，突出產品差異化，展現品牌特色。

在智能駕駛方面，并非一定要全棧自研，有些成熟的技術和模塊，自己重新開發一邊成本較高。所以，主機廠可以把研發資源和精力集中在最能體現差異化、凸顯品牌調性的環節，與供應商深度合作，探索互利共贏的方式，提升產品整體體驗，降低成本，這其中有很多創新點值得挖掘。

搜狐汽車：在技術路徑上，特斯拉算是一種技術流派，它沒有使用激光雷達。您怎么看待這種技術選擇？技術路徑有固定答案嗎？

于騫：是否采用激光雷達更多是基于產品的選擇。特斯拉在智能駕駛領域積累了大量數據，經過長時間打磨，并且擁有強大的算力儲備，所以不能簡單照搬特斯拉的模式。從長遠來看，視覺是非常重要的傳感器，畢竟人類主要依靠視覺感知外界。但人眼是極為復雜的 “傳感器”，遠超目前的攝像頭，其分辨率、功耗、自帶云臺和雨刷等功能，都是攝像頭難以企及的。因此，視覺雖重要，但實現成本可控、安全可靠的產品，需要多種傳感器融合，不能單純模仿他人經驗，要從實際出發進行選擇。

搜狐汽車：您剛才提到特斯拉在數據量、時間維度和算力方面的優勢，是否可以理解為，算力、數據這些會是未來競爭的核心點？

于騫：高階輔助駕駛和完全自動駕駛都屬于 AI 應用，算法、算力和數據是 AI 的三要素。但在汽車領域，要求更為嚴苛，因為涉及到安全性，這不同于 ChatGPT 回答錯誤問題，汽車出行安全事故關乎人命。在車規要求和充分驗證機制方面，汽車領域的 AI 比傳統 AI 標準更高。所以，汽車領域的 AI 既與傳統 AI 相關，又有其獨特屬性，我們需要深入思考這些深層次問題。

搜狐汽車：現在很多車企和華為合作，華為的展臺也很熱鬧。您怎么看待車企和巨頭供應商的合作？

于騫：華為有自己的發展模式和打法。但這個行業不會只有一種模式，就像世界不會只有一種花、一種顏色。特斯拉在行業內很強，但汽車市場不會只有特斯拉一種車。在一定程度上，行業發展會有收斂的趨勢，但不會出現只有某一家存在的情況。汽車領域和互聯網不同，不像微信那樣具有純粹的網絡效應。汽車有不同價位、品牌，面向不同年齡段的消費者，產品體系較為復雜，和手機行業也不完全一樣，有其自身獨特屬性。雖然會有收斂趨勢，但最終的市場格局還需看汽車市場的具體發展情況，我認為市場不會只有一種聲音。

搜狐汽車：您最近會比較關注哪些技術趨勢呢？

于騫：我們一直密切關注行業最前沿的技術信息，像端到端的大模型，例如 VLM、VLA，還有 Multi-Agent 多智能體交互等技術。這些技術背后有大量創新，并非只是流行術語。以 DeepSeek 為例，它不是單一的創新，而是涉及多方面創新，這些創新為實現良好的產品體驗提供了支撐。不過，這些創新的實現需要長期積累，依靠一整套研發體系的支撐，這也是我們公司的優勢所在。