车东西（公众号：chedongxi）
作者 ｜  Juice
编辑 ｜  志豪

车东西4月26日上海车展现场报道，4月23日，第二十一届上海国际汽车工业展览会（简称：2025上海车展）拉开帷幕。

轻舟智航在车展首日重磅发布行业首个基于单征程6M的端到端城市NOA解决方案。

作为国产芯片平台上研发效率高、量产性能好、交付上车规模领先的高阶辅助驾驶方案商，轻舟智航凭借于在征程平台上的大规模量产实践，以及对征程系列平台的长期深耕和深度理解，结合完善的数据闭环开发工具链体系，以最高的开发效率，成为业界首个在单征程6M上实现端到端城市NOA的高阶辅助驾驶方案商。

在发布会结束后，轻舟智航联合创始人、CEO于骞，轻舟智航联合创始人、总裁侯聪与轻舟智航CTO李栋也接受了车东西在内的媒体采访，详细介绍了轻舟智航对于辅助驾驶的思考。

1、端到端算法会有很多不可解释性的驾驶习惯，怎么来解决这些问题？

于骞：端到端不可解释是大家一个短期的认知，其实端到端完全是可以解释的，因为模型可以输出很多辅助的信息，可以告诉用户它为什么做这样的选择。

比如说它完全可以有很多中间步骤的输出，虽然它最终能输出完整端到端的信息，但它中间的步骤是完全可以输出的。它甚至可以输出一套为什么这样做的逻辑，这是完全可以做到的。

包括为什么提到了我们时空联合规划的这种设计理念，这个理念就是要去掉端到端下限低的问题，避免出现以前说的幻觉问题，比如现在大语言模型经常出现幻觉问题，我们会尽量把它去掉。当然这也需要数据的积累，通过用户数据的反馈，产品不断的迭代，但是不可解释性我不认为他有根本性问题。

李栋：关于不合理的现象怎么办，我们现在的司机或者测试人员遇到不好的现象，可以点一个按钮直接就把这个数据给标记并上传，它其实相当于是一些badcase，然后我们去检查看到底系统哪有问题，产生了不合理的现象，我们会收集和持续迭代改进的。

2、我刚刚看到轻舟比较侧重于做端侧的大模型，现在很多同行或一些车企，他们其实强调云端大模型和端侧大模型结合比较多，轻舟怎么思考这件事？

李栋：你讲的端侧大模型是指车上的大模型，我们现在是有很多离线的工具是云端大模型支撑的，比如说云端的自动化标注，云端的自动化评测，这些其实是在云端进行的，因为我们现在算力平台不是那种特别打满的算力，所以我们没有在车端部署类似于大语言模型之类的模型。我们现在主要是让它做一些离线的工作，像我们99%的数据标注都是离线大模型完成的。

3、我有一个关于技术上的问题，首先我了解到像理想和小鹏都有云端的世界模型，他们打算用世界模型，一是做评测，二是世界模型更高阶的强化学习。我想问一下，您认为世界模型在智驾中，下一步走向强化学习是必要的吗？或者说如果是必要的话，它是现在必要的，还是有一个具体的 trigger， 可能在满足某个条件后，它就是必要的？

李栋：世界模型除了仿真评测，还有数据生成的作用。但是现在实地的用户产生的很多数据，可以减少他对世界模型的依赖。但如果没有很多数据的话，世界模型也训练不出来。另外世界模型对算力的要求也特别高，像我们是设计了一个比较smart的方法去降低训练成本，比如刚才讲的基于世界模型的运动模拟。

4、大家非常关心智能驾驶安全，所以我们怎么去平衡体验感和安全感，包括成本。

于骞：首先我认为安全不能妥协，我们并不能为了某些事情而对降低安全性做出妥协。在我们的行业中，智驾安全水平的能力要求是有一定的行业标准的，包括各种各样的测试验证的工作，包括国家的标准，整个标准是越来越高的，越来越符合我们用户实际的使用场景。

关于体验和成本的平衡，我的理解是比如30万和非常豪华的车，它的产品体验肯定有区别，它可能在ODD的设计上面，一些功能的要求可能不一样。

侯聪：安全和体验不是对立的，是统一的。因为安全感是体验的一部分，所以如果这个行为它不安全，你的体验也是不好的。