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      單征程6M在手,輕舟智航為何成為普惠級城市NOA“頭號玩家”?

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      進入2026年,自動駕駛再次成為資本市場關注的焦點。事實上,這輪熱度在2025年已逐步顯現。據不完全統計,2025年全年,自動駕駛領域共有35家企業獲得融資,披露總金額超過582億元。如果說幾年前資本選擇押注前瞻概念,那么在汽車產業全面進入NOA高階輔助駕駛規模化普及的階段,資本則是開始更明確地押注“可規模化落地”的能力。



      但從真實市場結構來看,這一普及仍存在明顯斷層。在2025年前三季度,20萬元以上乘用車約占30%的市場份額,而13萬元以下車型占比接近50%,但后者幾乎普遍缺失城區輔助駕駛能力。對于供應商來說,誰能夠在保證安全和體驗底線的前提下,實現價格下探,把城市NOA推向主流消費人群,也成為當前的競爭焦點。

      基于此,輕舟智航選擇將目標直接對準城市NOA下探到10萬元甚至更低價格帶,推出了行業首個基于單征程6M的安全可解釋的一段式端到端城市NOA方案。在1月21日,該方案正式量產上車,首發搭載車型為搭載AD Pro的理想L系列智能煥新版。輕舟智航也成為行業首家基于單征程6M實現城市NOA,并完成規模化量產交付的自動駕駛公司。這一節點的意義,并不只在于“首發”,而在于驗證中算力平臺能否真正支撐穩定、可交付的城市復雜場景應對能力。

      更重要的是,這種策略本質上是在回應行業從技術競賽向工程競賽和規模競賽的轉變。當城市NOA從高端嘗鮮配置,逐步轉向面向主流市場的基礎能力時,誰能穩定交付、誰能控制成本、誰能持續迭代,遠比單點性能指標更重要。

      “百萬輛”裝載率成為城市NOA關鍵里程碑

      盡管各家輔助駕駛供應商研究方向有所不同,但業內普遍認為對于供應商來說百萬出貨量是一個門檻,既是企業系統可靠性、穩定性驗證的證明,也是企業完成數據積累參與到下一階段競爭的有力支撐。a

      而輕舟智航智能輔助駕駛系統搭載量即將突破百萬大關,是地平線伙伴中量產交付規模最大的NOA方案提供商。大規模的量產交付經驗和合作基礎,也讓輕舟智航成為在現階段理解單征程6M最透徹的“知音”之一。

      也正是基于“百萬輛”搭載量,輕舟智航瞄準了10萬級城市NOA市場。但現實挑戰同樣清晰:成本、安全與用戶體驗之間長期存在難以同時兼顧的“不可能三角”。算力越高、傳感器越多,體驗和安全上限越高,但成本難以下探;成本壓縮過度,又容易帶來穩定性與安全冗余不足的問題。這也迫使其必須在架構、算法和供應鏈層面重新尋找突破口。

      因此,輕舟智航通過算法創新和軟硬協同聯合優化,實現對算力的“極致壓榨”,其基于一顆128 TOPS級的中算力芯片,配合1顆激光雷達和11個攝像頭的傳感器配置,已經可以實現體驗良好的城市NOA功能,可媲美更高算力平臺的高階智駕體驗。此外在輕舟智航看來,“安全是頂配,不分中配還是高配”。其也將安全標準深刻融入企業基因,所有技術優化均在安全紅線之上進行,絕不因追求算力或性價比而妥協。

      事實上,輕舟智航與地平線自2022年5月達成戰略合作以來,雙方共創多項行業紀錄,持續實現技術引領。從基于征程5的高階輔助駕駛方案量產,到僅用兩周完成基于征程6方案的全棧功能開發與實車部署,再到輕舟智航成為地平線基于單征程6M的NOA方案的首批量產合作伙伴,也足以說明雙方互為信任背書、錨定技術共贏,正以硬核實力續寫智駕普惠的新征程。

      綜上,百萬級搭載量的積累為輕舟智航奠定了可靠性基礎,與地平線的深度協同打通了技術適配壁壘,而算法與架構的創新則破解了成本與體驗的平衡難題。輕舟智航所踐行的在壓低成本同時精準提升價值的路徑,既找準了10萬級市場的核心需求,也彰顯了其在智駕普及浪潮中的清晰定位,為后續規模化落地筑牢了根基。

      以系統能力解決安全長尾問題

      近年來,智能駕駛的相關事故頻繁進入公眾視野,也倒逼行業進行更深層次的技術反思。如果要真正推動智能駕駛從嘗鮮走向大規模普及,首要前提并不是功能邊界擴張,而是對安全長尾問題的持續攻克能力。

      尤其在城市復雜交通環境中,極端場景、邊緣場景和不可預期行為本就具備高度隨機性,任何模型一旦出現穩定性缺口,都可能被迅速放大為系統性風險。端到端技術路線雖然在擬人化決策、復雜場景泛化能力方面具備明顯優勢,但其“黑盒”屬性也帶來了新的安全挑戰。



      對此,輕舟智航行業首創“安全可解釋端到端”大模型,提升了模型整體性能和可解釋性,既可以充分發揮上限高、擬人化的優勢,又可以做到下限高、更安全,同時構建了高效數據閉環持續解決各類復雜的長尾問題。在面對無燈T字路口、人車混行窄路等高頻風險場景時,系統可提前預判、減速防御,不搶不急,預留充足安全余量,從行車到泊車全程守護。

      這主要因為其在模型訓練層面實現了兩大技術突破:在線模型訓練階段,將獨創且已得到充分量產驗證的“時空聯合規劃”的經驗融入One Model 端到端模型設計中。通俗來說,就是讓車知道啥時候、往哪開才又安全又穩當,讓汽車“大腦”想出來的行駛路線,完全符合現實場景的安全標準,這就叫 “安全對齊”。而在離線訓練層面,采用基于運動模擬的世界模型,讓汽車 “大腦” 在虛擬的“開車世界”里,把各種少見的危險情況都練一遍,全面提升極端情況應對能力。

      此外,輕舟智航已大規模量產的NOA方案,實現了多維度的安全指標引領:輕舟智航輔助駕駛系統已實現高速NOA超1000公里安全接管水平,AEB誤觸發率低至40萬公里小于1次,遠優于行業平均水平,每年幫助用戶避免潛在事故超過14.6萬次。這類指標的價值不在于單點領先,而在于其穩定性與長期一致性,能夠為模型迭代和系統優化提供可靠反饋基礎。

      輕舟智航圍繞“安全可解釋一段式端到端”的探索,本質上是在嘗試為行業提供一種可復制的工程范式,把算法不確定性轉化為可管理的系統能力。隨著真實數據和規模化驗證持續積累,這類體系化能力將逐漸拉開技術路徑之間的長期差距,也將成為智能駕駛能否贏得公眾信任和市場空間的關鍵基礎。

      駛向智駕未來更需要“行穩致遠”

      從技術演進的角度來看,城市NOA之所以持續被業界高度重視,并不僅僅因為其已經成為用戶購車決策中的重要考量因素,更重要的是,它本身就是智能駕駛走向規模化、邁入自動駕駛普及階段的必經路徑。

      在業內人士看來,自動駕駛真正的分水嶺,并不在于誰率先展示某個高階能力,而在于誰能夠把復雜能力穩定地交付給大規模用戶,并在真實使用中持續進化。只有當系統在數百萬用戶、數十億公里的數據反饋中仍能保持一致表現,并持續修復長尾問題,技術優勢才具備長期意義。



      在更高安全門檻成為前提條件的背景下,輕舟智航也瞄準了智能輔助駕駛的“下一站”——世界模型,將其作為提高端到端系統安全性的重要支點。據業內人士介紹,相較于傳統世界模型,基于運動模擬的世界模型可以批量生產大量的長尾場景和罕見的安全臨界場景,同時生成的仿真視頻更加可控,保證了時序、空間位置、物體幾何、物理規則的一致性和正確性,從而全面提升智能輔助系統的安全性。

      技術攻堅的背后,是智能駕駛賽道競爭邏輯的深刻轉變。在業內人士看來,智能駕駛已經進入“關門戰”,盡管新玩家入局通道收窄,但存量參與者的競爭壓力不減反增,價格下探、規模能力與工程可靠性,正在成為新的競爭坐標系。這一變化意味著,未來能夠留下來的參與者,不一定是最早推出高階功能的企業,而更可能是那些能夠在安全、成本與體驗之間建立穩定平衡,并持續把復雜能力轉化為規模化產品的企業。城市NOA的普及程度,正在成為檢驗這一能力的核心窗口,也將直接影響下一階段智能駕駛產業格局的重塑方向。

      在這一坐標體系下,能夠同時完成低成本平臺量產、百萬級規模驗證、端到端安全工程體系閉環的企業并不多。綜合平臺適配深度、交付規模與工程成熟度來看,輕舟智航已經成為少數真正具備10萬級城市NOA規模化落地能力的企業之一,也是在單征程6M生態中率先跑通城區NOA工程化閉環的頭部玩家,其所形成的能力壁壘也正在轉化為可持續的競爭力。

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