每經(jīng)記者｜劉曦    每經(jīng)編輯｜裴健如    

從大模型到生成式AI，人工智能在數(shù)字世界的應用日趨成熟。當技術邊界不斷拓寬，業(yè)界開始追問：AI的下一站究竟在哪里？對此，輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長兼CEO于騫給出的答案非常明確：物理世界。在他看來，自動駕駛正是連接數(shù)字世界與物理世界的重要橋梁。

從清華人智組的五型車項目，到如今百萬臺級智駕量產(chǎn)車搭載，于騫親歷了AI從啟發(fā)式搜索到深度學習的演進。他認為，AI已進入超人智能時代，但至今仍局限在數(shù)字世界。未來十年，物理世界AI將迎來爆發(fā)，自動駕駛是這場浪潮的先行者。

近期，《每日經(jīng)濟新聞》（以下簡稱NBD）“AI相對論”第三期獨家對話于騫，他系統(tǒng)分享了輕舟智航的理念，即用有限算力做出越級體驗，用國產(chǎn)芯片實現(xiàn)“智駕平權”，用“世界模型+強化學習”破解自動駕駛難題，以及面向通用物理世界AI的二十年遠征。

??本期嘉賓：輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長兼CEO于騫

于騫（圖片來源：企業(yè)供圖）

乘用車完全無人駕駛最早或于2028年實現(xiàn)

NBD：現(xiàn)在大家都在講物理世界AI，為什么這個詞最近討論得比較多？

于騫：我本科在計算機系，后來在人智組（國家人工智能重點實驗室）讀碩士。當時AI主要是啟發(fā)式搜索，偏算法，離真正的智能還有距離。我比較感興趣的是模式識別和機器學習，后來選了計算機視覺方向。在人智組時，我們做移動機器人——五型車項目，一輛改裝商務車，加了激光雷達和立體攝像頭，在清華校園和公開道路上做實驗，那時我就接觸到了自動駕駛。

現(xiàn)在回看，很長一段時間里，即便進入深度學習階段，我們做的還是偏機器智能的算法：感知、定位、預測、規(guī)劃，后來逐漸向人學習，變得更“類人”。到今天，我覺得已經(jīng)進入“超人”智能時代，很多AI能力遠超人類。但目前的AI仍局限在數(shù)字世界，不跟物理世界直接交互。我認為我們可能已接近AGI（通用人工智能），像ChatGPT能聊天、寫文章、生成圖像視頻、編程，但依然不接觸物理世界。

未來十年，物理世界AI會快速蓬勃發(fā)展。自動駕駛正是連接數(shù)字世界與物理世界的重要橋梁，最先能大規(guī)模商業(yè)化，對全社會價值巨大。輕舟智航的愿景是成為全球領先的通用物理AI公司，先做好自動駕駛，最終實現(xiàn)這個目標。

NBD：目前提及更多的還是單車智能，車路云一體化、萬物互聯(lián)還會再出現(xiàn)嗎？

于騫：首先要解決單車智能。依賴太多云端傳輸，帶寬、延時、責任歸屬都復雜。安全性要求高，網(wǎng)絡問題會造成隱患。未來通信技術發(fā)展后也會有很大變化，但目前以單車智能為主。

NBD：從輕舟智航的視角看，真正的無人駕駛的關鍵突破是什么？時間窗口是什么時候？

于騫：乘用車完全無人駕駛可能要到2028年至2030年。海外市場中，如Waymo已經(jīng)在多個城市進行無人化部署。中國Robotaxi（自動駕駛出租車）發(fā)展稍慢一些，我們目前在無人物流上發(fā)力，載物場景會比載人場景落地快。技術上當然還要做大量驗證，政策要非常謹慎，因為一起重大事故可能就會影響整個行業(yè)，要有安全敬畏之心。

不堆硬件，用有限算力創(chuàng)造更好體驗

NBD：當前輕舟智航給外界一個深刻印象：極致算法，極限壓榨芯片算力，對此您怎么看？

于騫：我們不太堆硬件。硬件資源當然重要，但更希望用強大算法來實現(xiàn)智能，而不是簡單堆砌，否則只會增加成本，消費者體驗不好。科技創(chuàng)新應該為用戶創(chuàng)造更大價值。

NBD：輕舟智航目前在中國智駕市場的位置大概是怎樣的？

于騫：我們已經(jīng)實現(xiàn)量產(chǎn)輔助駕駛的大規(guī)模落地，國內(nèi)大部分主流主機廠都是輕舟的客戶，海外也有很多潛在客戶。L4領域，無人巴士已在近30個城市及海外落地，今年物流產(chǎn)品也在快速推廣。

我們是行業(yè)中第一家在128 TOPS算力上實現(xiàn)全場景城市領航輔助駕駛并大規(guī)模量產(chǎn)的公司，讓普通車型也能用上“好用不貴”的智駕產(chǎn)品，而且安全標準很高，比如AEB（自動緊急制動）誤觸發(fā)里程行業(yè)普遍是一二十萬公里一次，我們已經(jīng)可以做到50萬公里小于一次。

NBD：一位企業(yè)家曾說過，汽車的終極目標是又便宜又好，您認同嗎？

于騫：是的。中國新能源車滲透率已超50%，智能化讓每個人都能享受更好的出行體驗。

NBD：近期，輕舟智航推出了500 TOPS的系統(tǒng)，算不算開始堆算力？

于騫：我們的理念不是停在某個算力水平。以前大家認為100-200TOPS做高速NOA就不錯了，我們用它做了全場景城市NOA。今年我們會落地500+TOPS的方案，目標是比肩1000TOPS的體驗。我非常認可DeepSeek用有限算力做出好體驗的理念。另外，我們的方案是全國產(chǎn)的。2022年進入乘用車業(yè)務時，我們是L4公司里第一個支持國產(chǎn)芯片的，用有限的算力做出了更好體驗。超過100萬臺的出貨全是國產(chǎn)化方案。當然，幫助中國車企出海時，我們也有英偉達、高通方案。但在中國，我們堅信國產(chǎn)方案最有生命力。

NBD：國產(chǎn)化路線是您決定的嗎？

于騫：2019年我們在硅谷起步，當年年底回到中國，堅定做國產(chǎn)化方案，連訓練芯片都用國產(chǎn)的。

NBD：輕舟智航的輔助駕駛方案是偏激進還是偏保守？

于騫：我們的底線是安全，但產(chǎn)品里有不同風格可選，例如舒緩風格適合不著急、欣賞風景的用戶。不同風格下人的注意力不同，輔助駕駛方案會與駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)相結合。未來幾年，所有智能車的體驗都會大幅提升，現(xiàn)在的“笨”只是階段性的。

NBD：“硬件標配+軟件付費”模式什么時候能在中國市場實現(xiàn)規(guī)模化？

于騫：特斯拉模式在美國常見，但中國市場，硬件和軟件不標配消費者就不買。所以，越來越多的國民車型都是硬件軟件標配。我們今年在油車上也實現(xiàn)了“油電同智”，像吉利、奇瑞等客戶已采用，（一些合資品牌）今年也會開始采用我們的方案。

不能只站在自動駕駛看問題，出海不是簡單復制中國模式

NBD：今年北京車展，輕舟智航提出了“世界模型+強化學習”的物理AI方案，為什么會選擇這條路線？

于騫：我認為，我們不能只站在自動駕駛領域解決問題，而是要從通用物理世界AI的角度來審視。圍棋AI可以自己左右手互搏，快速迭代。但自動駕駛每次迭代都要跟物理世界交互，成本高、時間長?！笆澜缒Ｐ?強化學習”可以建立一個虛擬空間，讓技術在里面快速迭代。

比如，看到一個足球滾過來，能推斷有小朋友在附近；看到路邊有水坑和行人，會減速避免濺水。這種對物理世界的理解，是VLA（視覺語言動作）和大模型難以完全解決的。自動駕駛本身是相對結構化的環(huán)境，數(shù)據(jù)規(guī)模大，“世界模型+強化學習”一定會發(fā)揮巨大力量。當然，世界模型本身也非常難，需要大量數(shù)據(jù)訓練，也需要符合Scaling Law（擴展定律），尤其是在非結構化的環(huán)境是非常有挑戰(zhàn)的。

NBD：輕舟智航的全球化進展如何？

于騫：我們從2023年開始出海，Robobus（自動駕駛巴士）在海外多個市場落地，物流車也在推廣。乘用車方面，我們既幫助中國主機廠出海，也服務海外主機廠。去年，我們在慕尼黑設立歐洲總部，理念是通過本地化實現(xiàn)全球化，在當?shù)毓蛡驁F隊，符合當?shù)胤ㄒ?guī)和客戶需求，不是簡單復制中國模式。

NBD：中國的路況更加復雜，在中國市場驗證過的輔助駕駛方案拿到海外市場會是降維打擊嗎？

于騫：駕駛能力不是問題，但客戶需求和法規(guī)差異很大。比如，海外路權優(yōu)先，沒有路權就得讓，要符合當?shù)亓晳T。

NBD：您對輕舟智航的未來有什么樣的期待？

于騫：剛創(chuàng)立時我們說要做20年。第一個七年我們已經(jīng)完成，下一個七年要把自動駕駛做到普惠，讓全社會享受到安全舒適的出行。第三個七年，進入通用物理世界AI的更高層面。那時候車可能完全不需要人開，家里一臺機器人能打掃、做飯、教育小孩。人類從繁重工作中解脫，回歸更有價值的事情。