[汽车之家 行业]2026年4月24日，第十九届北京国际汽车展览会在万众瞩目中正式开启。本届车展以"领时代，智未来"为主题，重点展示智能驾驶、全栈自研架构、800V高压快充以及AI大模型入车等前沿科技。同期，汽车之家邀请了轻舟智航CTO李栋展开深入交流，一起聚焦创新，共话行业未来。
轻舟智航CTO李栋
本次对话，李栋围绕轻舟智航的公司愿景升级、L2++与L4业务进展及核心技术路线分享了深刻见解。李栋首先介绍了此次北京车展的重点动作——公司使命愿景全面焕新，从"将无人驾驶带进现实"升级为致力于成为一家通用的物理AI公司，使命聚焦于通过安全向善的智能创造美好生活。在业务层面，L2++已覆盖超百万辆车，并发布了基于世界模型与强化学习算法的大算力智驾方案；L4方向则重点展示了最新的物流车进展，涵盖奇瑞合作车型及自研物流车。
在技术路线层面，李栋强调轻舟智航的核心优势在于安全可解释的端到端方案、六年L4 Robovan运营经验积累，以及大规模量产数据对模型训练的持续赋能，使其在接近500 Tops算力平台上实现超越平台规格的智驾安全性与体验。在商业布局上，国内已有近十家乘用车客户，量产车型今年有望达到约50款；海外市场亦在积极拓展，L2++、Robovan及Robotaxi均存在合作机会。展望Robotaxi大规模落地，李栋预判需等到2029年左右，届时技术成熟度与边际成本的协同下降，有望真正实现城市范围内的规模化运营。
以下为对话实录：
汽车之家：李博士您好，很高兴您能接受我们汽车之家的专访，您能简单介绍一下轻舟在北京车展参展亮点有哪些？
李栋：很荣幸来参加这个访谈。我们轻舟智航在这次车展有一个公司使命愿景的升级，从以前的"将无人驾驶带进现实"，变成我们的愿景是成为一家通用的物理AI公司，我们的使命是通过安全向上的智能创造美好的生活。在业务这块，给大家展示的是现在L2++和L4两块的进展，L2++有100多万辆车装载L2++的软件，发布了大算力的智驾方案，使用的是世界模型+强化学习的算法。在L4这块，展台上展示我们最新的物流车的进展，有奇瑞的L2的车还有自己做的物流车。
汽车之家：现在很多行业头部玩家都在探索世界模型或端到端，轻舟的优势在哪里？
李栋：我们现在的方案也是基于世界模型的强化学习方案来做，我们的优势有几点。我们的产品理念特别注重安全性，包括做端到端，世界模型都使用安全可解释的端到端；另外我们过去积累的所有场景、数据都帮助我们输出更安全的模型。还有一个点在产品的层面以及数据积累上，因为我们一直有过去六年的L4 Robovan的运营经验，以及过去大量量产的数据，这些数据能够让我们的模型学习效果更好，能够让模型在接近500 Tops算力平台上获得超越该平台的智驾安全性和体验。
汽车之家：听起来很不错，那咱们在Robotaxi和Robovan方面的规划是什么？
李栋：现在L2和L4是层层递进的关系，L2已有城区城市NOA的能力，我们的模型像个引擎一样可以让车在复杂的城市道路中穿行，这个模型能力可以很顺滑地迁移到Robovan平台。Robovan使用的是同样的一份模型，应用场景从载人变成了载物，从副驾开车变成载物在城市运行，我们能看到同样在城市里有非常丝滑的穿行表现。
我们在Robovan这块也会持续大规模部署全无人车的运营经验，以及持续打磨行车模型，下一步这些经验终将为未来在Robotaxi上做一些铺垫工作。整个所有研发和产品的复用性和一致性非常强，我们一步一步从小的商业计划形成更大的商业计划。像现在L2在国内已经有接近十家的客户，而且我们也在积极拓展海外客户，这是比较成熟的产品。L4的物流现在在市场上也可以看到，即将产生很强突破的产品；在Robotaxi这块，未来能够通过前面的数据、运营经验、模型能力提升等积累，将来Robotaxi也可以变成一个可以上量的产品。
汽车之家：Robotaxi其实是针对乘用车的，Robovan是针对货车的，在乘用车和货车应用的过程中，您觉得乘用车遇到的困难多一点，还是货车遇到的困难多一点？
李栋：其实都挺多的，它们有很多共性。共性是说在正常道路上行走的时候一模一样，都要跟其他车辆社交或者遵守交通规则、红绿灯之类的。但是区别点在于始端和末端，在末端Robovan要进入一些园区或者厂房内、地库或者指定的车位装卸货物；载人则对实时性要求会高一点，因为人不愿意等太久，需要非常及时地到达指定的地点接乘客。在这个点上场景会稍微不同，Robovan的场景更杂乱一些，它可能在生产区域；载人接驳场景点还是有点接近外面公开道路的场景，路边的场景。
汽车之家：除了已公布的近30款车型，今年轻舟在乘用车量产合作方面还会有哪些新的车企或品牌合作，可以透露给我们吗？
李栋：我们在国内，比如说中西部大的央企主机厂还有中部的一些央企主机厂和我们合作，其实已经合作了。在国内还是持续有新的突破，在车型方面我们去年已经量产23款车，今年估计会有更多款，接近50款车型会搭载高阶辅助驾驶。在海外今年也有所突破，首先国内的OEM生产的车在海外量产也搭载了我们的方案，另外我们在海外车企这块也在跟很多知名的主机厂有POC类的合作，未来有很多潜在的机会。
汽车之家：海外这边是以Robotaxi为主，还是Robovan为主？
李栋：机会还是挺多的，不管是L2++这种高阶辅助驾驶，还有Robovan都有很多合作机会，Robotaxi、Robovan其实都有很多合作机会。
汽车之家：在追求"小算力大体验"的过程中，最大的技术挑战是什么？是如何突破的？
李栋：我觉得最大的挑战是做出既安全又好用的产品。小算力下因为计算能力有限，而自动驾驶是需要高度实时的系统，做同样的计算需要的时间会更多，我们针对芯片平台、针对产品做了非常多的协同优化工作，这块是我们公司比较擅长的事情。
比如说在类似128 Tops这样的算力平台上，也能做出别人两三百Tops才能做出的城市NOA体验。我们对产品质量的把关，一方面整个公司对安全非常重视，是零容忍的；另一方面我们在技术上也有相应的把关机制，比如说过去一直积累了非常多的Test Case、仿真场景、测试用例之类的，这样不管什么平台做的产品，都要让它经过这些自动化测试的把关和校验，再Release给用户或者客户。这样整个产品的安全性从公司文化和技术上都是有保障的，确保产品始终是非常安全和非常好用的。
汽车之家：现在有很多车企喜欢堆料，轻舟喜欢的路线是"更强的大脑"，纯视觉轻感知方案在算法层面需要克服哪些更高难度的挑战？
李栋：我们会更好地发挥传感器和算力的潜力，把它用好，而不是因为没有必要加一些硬件却对整个产业方案的推广造成阻碍，在保证整体安全性和好用的前提下，我们会充分地压榨每个硬件的潜力把这个产品给做好。
我们也不是轻感知的方案，我们是端到端的方案，基本上可以靠纯视觉做一套端到端的自动驾驶系统。这需要的数据比较多，模型设计上有一些自己的独到之处，数据需求上也会比较大。我们的优势在于，我们有离线的自动化标注算法，能让数据充分利用起来。
比如说在量产方案里，可能一些客户没有激光雷达，回来的数据全是视觉的，离线模型能够重建出来这个场景，仍然在视觉数据里标注清楚3D几何空间所有的场景是什么样子，这样帮助模型继续学习这些场景，不断提升能力。这是我们做得比较好的一些地方，让视觉模型也有非常好的表现。
激光雷达变成我们整个方案可插拔的插件，有了激光雷达之后，我们的性能可以利用激光雷达的能力做得更好，但是没有的情况下我们整个产品仍然是非常好的产品。
汽车之家：您认为Robotaxi真正落地时间——比如在一些城市消费者能感知到的时候，您觉得大概是哪年？
李栋：可能不同城市的体感是不一样的，L4这个概念涵盖了很多东西，比如说它涉及运营区域，可能只是一条街。
汽车之家：不考虑法规层面，您觉得量产做落地，给个大概的时间就行。
李栋：如果让用户能感知到，他必须很容易能打到车，而不是一个城市只有几辆Demo车永远打不到。我们估计在一个城市可能有几千辆车在运行，车必须覆盖城市的边边角角都能到。想做到这个能力，我觉得得到2029年、2030年那个时间。现在Robotaxi在运行，但很多都是在受限的区域内，因为想实现整体的盈利很困难，现在这个阶段带着非常多的激光雷达，以及对静态场景的要求比较高，扩增的话成本也会随之线性增长。如果达到一定技术能力、扩增时边际成本很低的时候，可能更容易做到这件事。
汽车之家：您考虑的2029年，是从成本角度，不是从技术角度？
李栋：从技术角度现在还是有很多方案可以把它做好，只是成本特别高，不是特别Scale的方案，并不是快速铺开的路径。
汽车之家：那您觉得，现在主要制约的，是成本问题吗？
李栋：都有，成本和技术是耦合的，技术越好，可能对一些辅助条件，比如说激光雷达或者对环境的要求就越低，这样成本可能也越低。可能一块投入是投入在技术上，让AI模型、让大脑更聪明；也可以投在硬件上，通过硬件能力解决一些问题。两者不是绝对排他的，但是是一个选择上的考量。
