“真正的通用物理智能革命，往往誕生於最日常、最不起眼的生活場景之中。”1月29日，在澎湃新聞（www.thepaper.cn）於上海舉辦的“2026科技展望開年演講”上，輕舟智航聯合創始人、董事長兼CEO於騫在演講中指出，2026年是無人駕駛未來10年新週期的起點，無人駕駛將從此進入“超人智能時代”。
在於騫看來，真正的通用物理智能革命，很可能從最日常的駕駛場景開始。一輛自動駕駛汽車，本質上就是一個與現實世界持續交互的移動機器人，而駕駛，將成爲通向通用物理AI的重要入口。
以下是於騫的演講（略有刪減）：
黃金十年新週期的開啓之年
我是2019年開始創業成立輕舟的，站在那個時間節點，我們相信無人駕駛在20年內一定會大範圍普及。
2004年至2020年可以說是“機器智能時代”，我們把自動駕駛的系統分爲感知、決策、規劃、控制等多個功能模塊，但各模塊難以真正融合，這段時間的無人駕駛更像是一種機械開車的狀態。
2021年至2025年，無人駕駛進入了“類人智能階段”，系統變得更加像人，這段時間以端到端架構爲核心，系統在感知、規劃、決策與運動控制上實現了統一建模，模型可以大規模地利用真實數據，駕駛能力逐漸接近人類，甚至在部分場景優於人類。
自2026年起，我認爲無人駕駛技術將邁入“超人智能時代”，隨着整個端到端的架構成爲共識，以及VLA（Vision-Language-Action）和世界模型的引入，我們不光可以使用真實數據，還可以大量使用生成數據，模型能更深入地理解物理規律與人類意圖。
我們認爲2026年是非常重要的年份，既是無人駕駛黃金十年新週期的開啓之年，也是我們進入超人智能時代的元年。
基於這樣的發展趨勢，我們對無人駕駛未來五年做出以下展望：
大範圍的真正的智駕平權的到來，尤其在國內市場，10萬元左右的國民車型都會搭載城市級別的領航輔助駕駛系統，大家的出行更加方便。
隨着整個技術可靠性大幅度提升，城市NOA（領航輔助駕駛Navigate on Autopilot）的接管頻率從現在的“天級別”，很快進入到“周級別”，甚至進入到“月級別”，城市領航輔助駕駛系統每個月接管一次。
隨着智能駕駛的車輛裝機越來越多，它一定會減少刮蹭、傷亡，自動駕駛專屬的保險會低於人類保險費50%以上，我相信這一天一定會到來。
在可限定區域完全無人駕駛的領域，我們相信在全球範圍內將會有50座城市24小時不間斷地實現Robotaxi（無人出租車）常態化運營，單車日均載客的訂單數會超過人類司機。老百姓自己買的車也會出現類似於L4這樣的產品功能，相信在未來五年，我們車輛的方向盤是可以插拔的。
隨着乘用車無人駕駛業務的發展，硬件成本、計算成本將會大幅下降，無人物流車應該很快會達到200萬臺的規模。
我們預計在2030年左右，通用物理AI的時代將真正到來。未來十年的新週期，將是無人駕駛通用智能真正實現大規模價值兌現的十年。
物理世界的智能突破口很可能從駕駛開始
對於廣大觀衆來說，選擇輔助駕駛系統更多的是希望解決現實的問題，但在過去的幾年裏，大部分的輔助駕駛系統還沒有真正做到好用，有點用但還不太多，算不上可以真正解決老百姓日常生活中的痛點的“止疼藥”。我們也在思考怎樣做到真正的價值創造，而不是簡單地堆積算力、堆傳感器。
我們認爲，算力是基礎，但不是唯一的決定因素，技術創新比單純堆算力更重要。我們是行業裏第一個擁抱國產化芯片的高級別自動駕駛公司，我們一直在思考如何通過領先的算法、工程，用有限的算力爲消費者創造最佳體驗。
大家經常說L2是輔助駕駛，L4是無人駕駛。但我認爲不管是L2還是L4，底層的技術邏輯是高度一致的。從技術到產品架構，我們共享了同一套技術底座，我們稱之爲“由AI驅動的自動駕駛的超級工廠”，這種技術的同源性帶來的核心優勢是通過L2產生大量數據，直接應用到L4產品的訓練中，反之亦然，這使得我們的數據價值被最大化利用。
當前，搭載輔助無人自動駕駛系統的車輛已經能夠非常穩健、可靠、絲滑地應對很多的複雜場景，但還是有很多真實世界的挑戰：
譬如當車輛前方突然滾來一個足球，我們能夠推測旁邊可能會有人跑出來，需要減速小心繞開，這就需要無人自動駕駛的模型對世界常識有理解才能做出正確的反應；再如雨後路上有很多積水，如果車沒有減速，大概率濺起的水花會把路人打溼，這需要我們的模型具備理解物理世界中濺水、遮擋以及人的反應等因果關係。
針對這些挑戰，我們覺得未來的自動駕駛大模型需要有幾方面的核心能力：首先它需要具備對行爲邏輯的泛化推理能力，它能夠推演出相互關聯的事實情況；其次它需要能理解人類社會的基本常識，包括人類的自然語言指令、姿態指令。
爲了解決這些挑戰，我們也開展了一系列新模型的設計和研發，將VLA與世界模型的優勢融入端到端的架構裏面。
大家經常把VLA理解成“用語言解釋模型在想什麼”，但在我們的系統裏，語言真正的價值不是給人看的，而是給系統用的。我們是把語言作爲行爲的接口，把多種系統應用對齊，包括智駕不同組成部分的對齊，同時我們會把遠程的系統和車載系統進行對齊，可以通過語言的指令來遠程指揮L4完成避障、脫困的動作。
但不管是VLA還是世界模型，我覺得都不會是自動駕駛技術的終極答案，我相信新的技術一定還會層出不窮，推動自動駕駛更前沿的發展。 到時候，無人駕駛已不是隻會開車的系統，它會演進爲面向物理世界的通用智能。很多通用智能的革命往往始於那些最平常、最不起眼的一些入口。物理世界的智能突破口很有可能從駕駛開始，因爲一輛自動駕駛的車就是四個輪子的機器人，它解決了人類日常出行中最基本的感知決策，以及與物理世界交互的能力問題，我相信這也是我們通向物理世界通用智能的關鍵起點。
澎湃新聞記者 喻琰
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