城市NOA的战火，已经从“开城数量”烧到了“体验深度比拼”的深水区。

根据《高工智能汽车研究院》数据显示，过去几年，以NOA为代表的高阶辅助驾驶进入了爆发期，年均复合增速达到388.48%，行业整体呈井喷态势。其中，2025年，中国市场乘用车搭载城区NOA（含选装，硬件预埋）交付新车为340.16万辆，同比增幅超过102%。

翻倍增长的数据背后，传统依赖高精地图和小模型的技术路线已经全面触及天花板：跨城适配成本高、决策逻辑生硬、面对长尾场景表现不稳。

业内普遍认为，只有物理AI能彻底突破这些痛点，推动智驾进入全新发展阶段。

在北京车展期间，轻舟智航携世界模型+强化学习的物理AI方案，以及算力超500TOPS的乘风MAX高阶智驾解决方案亮相，以世界模型+强化学习统一技术底座，推进辅助驾驶新发展。

依托世界模型+强化学习统一技术底座，轻舟乘风MAX高阶智驾解决方案不仅实现了底层能力的突破，更将城市NOA体验向前一步。

这不仅是一次产品层面的升级，更是轻舟智航在技术路线与战略方向上的跃迁——从“自动驾驶”迈向“通用物理AI”，轻舟智航已经完成了关键一跃。

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城市NOA打响了体验军备赛

《高工智能汽车研究院》预计，到2026年，城区NOA标配占比有望突破25%，甚至是冲刺30%。伴随着城区NOA渗透率的快速提升，用户需求也已经越过“有这个功能”的门槛，直指“好用、像人、可靠”。

“物理世界里的AI，还远未进入超人智能时代。”轻舟联合创始人、董事长兼CEO于骞博士表示，在真实交通场景中，现有AI还无法完全媲美人类司机的理解、预判与博弈能力。这也是当前高阶辅助驾驶系统在面对无保护左转、临时施工等长尾场景时表现“挣扎”的根本原因。

轻舟联合创始人、董事长兼CEO于骞博士

业内人士一致认为，高阶辅助驾驶行业竞争正从规则驱动、数据驱动，全面迈向物理AI驱动。以世界模型构建虚拟推演能力，以强化学习实现自主进化决策，以VLA多模态大模型打通感知决策全链路，成为突破体验瓶颈、拉开技术差距的核心关键。

在本次北京车展期间，轻舟智航正式推出的乘风MAX辅助驾驶解决方案，以超500TOPS的算力，搭配世界模型+强化学习统一技术架构，将城市NOA体验向前一步。

据介绍，乘风MAX辅助驾驶方案在复杂场景通过率大幅提升。比如在城中村窄路、复杂路口、无保护左转、临时施工等困难场景下，乘风MAX辅助驾驶方案可精准识别行人意图、动态博弈决策，表现出更接近人类驾驶的“防御性本能”，全面提升城市NOA通行效率与安全能力。

不仅如此，乘风MAX辅助驾驶方案还拥有极强的泛化能力，面对陌生路况、特殊天气、非标交通场景，系统可快速自适应，表现稳定可靠。

轻舟智航联合创始人、总裁侯聪博士向《高工智能汽车》强调，轻舟一直坚持不堆料、不盲目内卷的原则，乘风MAX用大于500TOPS实现了对标行业上千TOPS的体验，靠的是极致架构优化与工程能力，而非硬件堆砌。

2026年，轻舟乘风辅助驾驶搭载量已经突破100万台，量产25款车型，稳居行业第一梯队。侯聪介绍，2026年轻舟智航预计新增合作量产车型超过50款，其中大部分将搭载城市NOA方案。

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轻舟物理AI重构智驾底层逻辑，打破行业天花板

如果说乘风MAX是轻舟智航抛出的矛，那么“世界模型+强化学习”就是其坚不可摧的盾。于骞博士断言，2026年将是自动驾驶行业划时代的拐点。过去十年是教车“学会开车”，而未来十年，则是无人驾驶全面迈向通用物理AI的征程。

在2026北京国际车展期间，轻舟智航首次公开新一代世界模型+强化学习物理AI方案，直指自动驾驶核心能力短板，彻底改变传统智驾的运行逻辑。于骞博士强调：“世界模型+强化学习是链接数字与物理世界的核心桥梁，也是通往通用物理AI的必经之路。”

具体来看，轻舟智航的物理AI模型由云端世界模型+车端世界行为模型组成，实现了推理更强、决策更优、泛化更广三大升级。

其中，云端世界模型是轻舟物理AI的基础底座，融合运动模拟世界模型与强化学习，具备高可控视频生成、零样本生成引擎和低成本闭环仿真等核心能力，可一键生成极端天气、逆行、鬼探头等长尾场景，在数字世界完成无限训练与安全验证，真正实现了L2++与L4技术底座统一。

而车端以在线世界模型为骨干，融合VLA多模态大模型与强化学习算法，实现感知-决策-行动全链路模型化的打通，高效支撑轨迹生成与决策泛化，目前这一方案已进入实车测试。

总体来看，与传统AI“只识别、不理解、难预判”不同，轻舟物理AI技术架构以VLA视觉-语言-动作多模态大模型为基座，通过世界模型构建高精度虚拟交通世界，实现对道路、车辆、行人、障碍物的动态推演与未来态势预测。而强化学习则让系统从“模仿人类”升级为“超越人类”，面对突发场景、极端路况时，决策更果断、更顺滑、更符合真实交通规则与驾驶常识。

正是如此，轻舟这套物理AI架构可以让智驾系统真正理解物理世界、预判交通态势、自主进化决策。于骞表示，“基于这套物理AI模型，我们将带来三大核心能力升级：推理更强、决策更优、泛化更广。”

从技术演进脉络来看，轻舟智航一直在引领行业技术变革。早在2024年，轻舟智航就落地安全可解释端到端，2025年实现车端统一架构，2026年正式迈向物理AI模型。托自研AI超级工厂，轻舟形成完整数据闭环，通过云端世界仿真引擎与车端世界行为模型双端协同，实现模型一次训练、双端复用，最终推动推理、决策与泛化能力全面跃升。

侯聪表示，轻舟智航L2与L4技术同源、数据互通，百万台量产数据持续反哺算法，让L4更安全、更高效；L4的高阶能力又下沉赋能L2，形成良性循环，这是轻舟智航独有的核心壁垒。

以此为根基，轻舟智航将从自动驾驶赛道，全面拓展至智能驾驶、无人驾驶、具身智能等领域，向着通用物理AI坚定进发。于骞表示，轻舟智航的愿景是成为全球领先的通用物理AI公司。

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L2++与L4双轮驱动

基于物理AI技术底座，轻舟智航构建L2++与L4双轮驱动、中国与全球同步布局的发展格局，从自动驾驶赛道向通用物理AI全面进阶。

在北京车展期间，轻舟智航带来了L4 Robotaxi与Robovan的最新进展。

关于行业最关心的Robotaxi落地路径，于骞给出了轻舟的判断。他对比了Waymo和特斯拉两条路线：Waymo稳妥但成本高，特斯拉成本可控但向完全无人跨越时风险大。轻舟的选择是——“用更强的大脑，而非只靠传感器堆叠”。

而在L4无人物流（Robovan）方面，轻舟智航将依托在乘用车领域的L2百万级量产经验，把安全、稳定、可靠的产品能力发挥到物流领域。轻舟表示，2026年会小范围试点Robotaxi，稳步推进高阶无人化落地。

而全球化布局方面，轻舟智航在德国设立欧洲总部，与高通等全球巨头达成合作，布局欧洲、亚洲等市场，实现“一套技术、全球落地”。

可以看到，从中国到欧洲，从辅助驾驶到无人驾驶，轻舟智航正在推动中国智能驾驶技术走向全球。