车东西6月8日消息，在2026高通汽车技术与合作峰会期间，轻舟智航（QCraft）与高通（Qualcomm）联合展示了双方自2025年9月达成战略合作以来的阶段性成果。

本次活动中，轻舟智航首次面向参会嘉宾开放了基于高通 SA8650P 平台方案的实车试乘体验。轻舟智航 CTO 李栋博士在“先进驾驶辅助及驾舱一体”分论坛发表了题为《从无人驾驶迈向通用物理AI》的主题演讲；轻舟智航副总裁赵刚则参加主论坛圆桌讨论，围绕辅助驾驶规模化落地、城市 NOA 技术发展、全球化竞争以及 L3 商业化路径等话题分享了观点。

李栋表示，轻舟智航基于 Snapdragon Ride 平台的开发工作已进入量产推进阶段。

2025年9月，轻舟智航与高通正式达成战略合作。双方合作不到一年，轻舟智航已基于高通 Snapdragon Ride平台，包括 SA8775P 与 SA8650P，完成高速 NOA 与城市 NOA 功能开发，并进行了道路实测验证。按照规划，相关方案将于2026年面向全球市场启动量产交付。

李栋介绍，轻舟智航目前已投入大量量产研发资源，持续推进高通芯片平台的适配工作，并加快城市 NOA 的验证节奏，以更好满足全球 OEM 在汽车智能化方面日益多元的需求。

在峰会现场，轻舟智航设置了基于 SA8650P 方案的城市 NOA 试乘环节。道路实测中，搭载该方案的车辆在复杂城市交通环境下完成了多类场景应对，包括无保护左转、人车混行、隧道通行、主辅路切换以及拥堵路段动态博弈等。根据现场体验反馈，车辆在决策、行驶平稳性和操控连贯性方面表现较为稳定，试乘者对其拟人化驾驶体验给予了积极评价。

李栋还透露，轻舟智航正与高通联合开发基于更高算力 QAM8797P 平台的方案。

在量产应用方面，轻舟智航的“轻舟乘风”辅助驾驶解决方案目前已搭载近30款量产车型。根据公司规划，预计到2026年将新增50余款量产车型。

截至目前，轻舟智航辅助驾驶系统累计用户行驶里程已超过35亿公里，智能泊车辅助使用次数超过1亿次，AEB 误触发率低于每50万公里1次。公司数据显示，该系统每年帮助用户避免超过14.6万起潜在事故。

除乘用车辅助驾驶业务外，轻舟智航也在推进 L4 无人物流业务。公司提出“以载人的安全，做载物的服务”的理念，并已在多个场景中开展实车运营。

在全球化布局方面，轻舟智航基于高通 Snapdragon Ride 平台的方案已在德国、法国等欧洲多地开展道路测试，相关工作正在为后续海外市场拓展做准备。

在“先进驾驶辅助及驾舱一体”分论坛上，李栋围绕《从无人驾驶迈向通用物理AI》发表主题演讲。他认为，行业正处于从单一场景无人驾驶向具备更强泛化能力的通用物理AI发展的阶段。在这一过程中，世界模型与强化学习将成为连接数字世界与物理世界的重要技术路径。

李栋提出，构建面向物理世界的“AI大脑”，关键在于“世界模型+强化学习”。他表示，世界模型不仅需要具备观察世界、预测世界的能力，还需要能够支持系统持续学习并采取行动。

李栋进一步介绍了轻舟智航正在构建的云端世界模型。该模型主要具备三方面能力：

第一，高可控视频生成能力。该能力基于运动模拟和多视角 BEV 布局约束，使生成内容能够更好地匹配物理规律。

第二，零样本生成能力。系统可通过自然语言作为“世界编辑器”，生成障碍物动态插入、长尾交通场景以及恶劣天气等复杂情况。

第三，低成本闭环仿真能力。该能力可为世界模型和端到端模型提供持续强化学习环境，支持模型在大量仿真场景中反复训练与优化。

李栋强调，利用云端世界模型开展强化学习，有助于系统形成更强的防御性驾驶能力，从而在风险发生前进行识别和应对，提升整体安全性。

按照轻舟智航的技术规划，基于“世界模型+强化学习”统一架构的物理AI模型，将重点提升推理能力、决策质量和泛化能力。无论是在城市 NOA 的复杂交通博弈中，还是在无人物流车面对高风险、低频长尾场景时，云端世界模型都能够生成对抗性场景，并通过大量模拟环境持续优化系统策略。

李栋表示，轻舟智航的使命是“以安全和向善的智能，创造更美好的生活”。他认为，AI能力持续增强，但技术发展仍应以安全、善意和对人的尊重为前提。无人驾驶是通用物理AI的重要基础，轻舟智航将继续在无人驾驶方向投入研发，推动更高阶技术落地，使技术能够以更安全的方式服务更多用户。

在主论坛圆桌环节，轻舟智航副总裁赵刚介绍了公司与高通的合作进展和后续规划。他表示，轻舟智航两年前便希望与高通展开合作，目前双方合作已进入较为深入的阶段。未来，轻舟智航将继续投入更多资源，围绕高通现有主流汽车芯片以及未来芯片设计开展合作，为现有及未来客户提供更好的产品与服务。

谈及 NOA 大规模上量过程中的主要瓶颈与挑战，赵刚认为，技术演进始终围绕用户需求展开。从 BEV 到端到端，再到 VLA 以及未来更高阶的技术路线，背后的核心驱动力都是用户对更长接管里程、更高安全性和更好舒适性的需求。随着用户需求不断增长，技术迭代也会进一步推动产品规模化应用。

赵刚表示，轻舟智航在2026年升级了使命愿景，特别强调“安全和向善”。他指出，安全应始终放在第一位。当前，轻舟智航已为百万量级用户提供 NOA 辅助驾驶功能，未来每年可能有100万甚至更多用户使用相关产品。这意味着企业需要面对的是大量真实用户、真实生命和真实家庭。因此，技术栈的建设应服务于安全和向善，企业也需要承担起对安全和生命的责任，持续提供更高水平、可迭代的产品和技术。

在被问及 FSD 入华可能带来的影响时，赵刚表示持欢迎态度。他认为，特斯拉既是主机厂，也是行业值得学习的对象。当前，中国多家算法公司已经能够在技术能力上接近特斯拉等国际领先企业。

赵刚认为，国内企业的核心竞争力之一在于迭代速度。通过体系化竞争，包括企业之间的竞争以及与外部先进产品的竞争，行业可以不断提升产品力和服务水平。他将 FSD 比作长跑中的“兔子”，认为这种外部参照和竞争对象有助于推动行业进步，而中国企业也有机会实现追赶、超越乃至领跑。

关于 L3 级自动驾驶真正商业化的路径和时间表，赵刚判断，技术本身已不再是最大障碍。他认为，L3、L4 与当前 L2++ 技术栈之间具有较强的连续性，相关技术水平已经逐步接近可让用户安全体验的阶段。

赵刚指出，L3 商业化真正面临的挑战更多来自社会体系，包括法规、保险、金融机制以及公众认知等方面。他表示，如果要让用户从驾驶员转变为乘客，就需要像公共交通系统一样具备完整的保护机制和极低的事故率。当汽车逐渐具备类似公共交通工具的属性时，社会体系建设的重要性将更加突出。

他预计，未来两到三年，法规、保险、公众认知等体系化建设将成为 L3 真正落地的关键突破点，而技术本身的发展速度可能会更快。