中國人工智能企業輕舟智航登陸德國慕尼黑，向全球汽車業界展示通用物理AI最新成果。當地時間三月十八日，輕舟智航聯合創辦人、董事長兼行政總裁于騫出席「智能汽車與智能製造論壇」並發表主題演講，以百萬台量產驗證為基礎，闡述自動駕駛邁向通用物理AI的技術路徑，正式展開全球化布局新一頁。

  「為何在大約十年前AI就能擊敗人類圍棋冠軍，而在自動駕駛領域卻一直難以媲美人類駕駛能力？」德國當地時間3月18日，當輕舟智航聯合創辦人、董事長兼CEO于騫博士在德國慕尼黑「智能汽車與智能製造論壇」上拋出這個問題時，台下坐著的都是全球頂尖企業的技術領袖與德國汽車產業的學術專家。這個問題不僅直指自動駕駛行業二十年來的核心焦慮，更揭開了全球AI競賽下一個賽段的序幕：通用物理AI。

「智能汽車與智能製造論壇」探討科技發展。大會供圖

  在這場由德國汽車產業研究機構CAR與慕尼黑工業大學聯合舉辦的頂級論壇上，于騫博士發表題為「Beyond Autonomous Driving: Physical AI in the Real World」（不止自動駕駛，物理AI未來已來）的交流演講，並與論壇主持人、德國波鴻汽車研究中心創辦人費迪南德·杜登霍夫教授展開深度對談。這不僅是一次技術交流，更是輕舟智航在完成百萬台量級驗證後，向全球汽車工業腹地——德國，遞出的一張「通用物理AI」名片。

  「物理AI已成為全球AI領域的下一個浪潮，而自動駕駛正是打開這扇大門的鑰匙。」于騫在演講中闡述了輕舟對於AI發展階段的劃分：過去二十年，行業經歷了機器智能的模仿與類人智能的探索，而2026年，行業正式邁入超人智能的全新階段。這一階段的本質躍遷在於：AI不再僅僅復刻人類駕駛行為，而是依託世界模型與強化學習，開始真正理解物理世界的規律、意圖與社會常識。

  于騫向在場觀眾解釋，圍棋是虛擬世界的完美信息博弈，AI可以在雲端進行幾乎無限次低成本的試錯。但自動駕駛面對的是無限不確定性的物理世界，安全紅線決定了它無法在真實環境中「野蠻生長」。這正是物理AI必須解決的終極難題——如何在保障安全的前提下，讓AI掌握推理泛化、物理規律理解以及社會常識決策三大核心能力。

  于騫形象地將其比喻為一座AI虛擬「駕校」。在這裏，世界模型負責預演現實場景的無限可能性，模擬出複雜路口博弈、極端天氣干擾、突發路況變化等數百萬種長尾場景；而強化學習則像一個不知疲倦的教練，持續優化AI的決策路徑，讓系統在虛擬試錯中學會如何像老司機一樣從容應對，甚至超越人類的反應極限。

  這一技術架構的獨特價值在於，它讓自動駕駛系統從「被動記憶」轉向「主動思考」，真正具備應對未知的能力。而這種能力的「實戰」檢驗，正是輕舟已構建起的堅實護城河。

  在2026年1月，輕舟智航迎來歷史性節點：輔助駕駛系統搭載量正式突破100萬台。這100萬台行駛道路上的智能汽車，構成了物理AI技術最寶貴的真實訓練場。

  于騫特別強調，輕舟堅持技術創新優於單純算力堆砌。在僅128TOPS的算力平台上，輕舟實現了業界領先的城市NOA功能，從容應對複雜路口博弈、無保護左轉乃至夜間避讓密集電動車等難題。這一方案獲得極佳的市場反饋，證明了「普惠智駕」的商業路徑同樣可以通向高階智能。

  在商業化落地方面，輕舟構建起L2++與L4雙輪驅動的模式：L4無人物流車已在多地落地，首創「量產即營運」範式；而Robotaxi業務亦計劃於2026年啟動小範圍試點，2027年實現規模化部署。

  2025年，輕舟正式開啟全球化布局，並在慕尼黑設立辦事處。于騫在論壇現場表示，慕尼黑是全球汽車工業與工程創新的心臟，輕舟希望將在中國複雜交通環境中驗證的AI技術，與德國百年造車的工程底蘊深度融合。

  這種融合已具備現實基礎：輕舟的自動駕駛解決方案實現對輝達（NVIDIA）、高通、地平線三大全球主流芯片平台的兼容，並全面符合ASPICE CL2、ISO26262、ISO21434等國際最高技術與安全標準。這意味着，輕舟不僅可以適配全球車廠的硬件需求，更能在嚴格的安全體系下快速實現技術落地。

  在與杜登霍夫教授的對談中，于騫重申輕舟在海外業務的理念，即服務要本地化。他強調，輕舟研發的不僅是「聰明的車」，更是一個可適配物理世界各類自主設備的智能內核。未來，這一經過百萬台量產驗證的物理AI底座，將由汽車延伸至機械人等更多領域。

頂圖：輕舟智航聯合創辦人、董事長兼行政總裁于騫(右)出席「智能汽車與智能製造論壇」。大會供圖