于骞博士在德国慕尼黑汽车论坛上探讨了物理人工智能的发展趋势。

在3月18日的论坛上，于骞博士提出了一个引人深思的问题：“为何人工智能在围棋比赛中能够轻易战胜人类，而在自动驾驶领域却始终未能达到人类驾驶员的水平？”这一问题吸引了来自全球领先企业技术领袖及德国汽车工业学术专家的广泛关注。它不仅揭示了自动驾驶行业长期以来的核心挑战，还预示了通用物理人工智能时代即将到来。

论坛上，于骞博士与德国波鸿汽车研究中心的创始人费迪南德·杜登霍夫教授进行了深入交流。

当天，于骞博士在由德国汽车产业研究机构CAR和慕尼黑工业大学联合举办的论坛上发表了题为“超越自动驾驶：物理人工智能的现实世界应用”（Beyond Autonomous Driving: Physical AI in the Real World）的演讲，并与杜登霍夫教授进行了交流对话。这次活动不仅是技术层面的探讨，也是轻舟智航在完成百万级验证后，向德国这一全球汽车工业核心区域展示其物理人工智能技术的机会。

 

物理人工智能的浪潮正在席卷全球：自动驾驶是这项技术的重要试验田。

于骞博士在演讲中指出，物理人工智能已成为全球人工智能领域的新热点，而自动驾驶则是开启这一新时代的关键领域。轻舟智航将人工智能的发展划分为三个阶段：从模仿人类智能到探索类人智能，再到即将到来的超人智能阶段，预计于2026年开始。

这一阶段的关键转变在于，人工智能将不再局限于模仿人类行为，而是通过建立世界模型和强化学习，真正理解物理世界中的规律、意图及社会常识。

于骞博士解释说，围棋是一种具有完全信息的博弈游戏，人工智能可以在云端进行无数次低成本的实验。然而，自动驾驶面临的却是充满不确定性的物理世界，安全问题限制了其在真实环境中的自由发展。解决这一难题，即在保证安全的前提下，使人工智能具备推理能力、理解物理规律以及做出社会常识判断的能力，是物理人工智能必须攻克的核心问题。

 

面对这一挑战，轻舟智航提出了世界模型和强化学习相结合的解决方案。

于骞博士将这一技术方案形象地比喻为一个虚拟的“驾校”。世界模型模拟出各种复杂的驾驶场景，强化学习则不断优化人工智能的决策过程，让系统在虚拟环境中学习到如何像经验丰富的驾驶员一样应对各种突发情况。

这种技术架构的独特之处在于，它使自动驾驶系统从被动学习转向主动思考，从而具备了处理未知情况的能力。轻舟智航通过百万级的量产验证，确保了这一技术方案的实用性和有效性。

一百万台量产验证：物理人工智能的实际训练场。

 

2026年1月，轻舟智航迎来了一个重要里程碑：辅助驾驶系统搭载量突破一百万台。这百万辆行驶中的智能汽车，为物理人工智能技术提供了宝贵的实地测试环境。

于骞博士特别提到，轻舟智航注重技术创新而非单纯依赖算力。仅依靠128TOPS的算力，轻舟智航实现了城市NOA功能，能够有效应对复杂路口博弈、无保护左转及夜间电动车避让等难题。这一方案在市场上获得了积极的反馈，表明“普惠智驾”的商业模式同样可以实现高阶智能。

在商业化应用方面，轻舟智航采取了L2++和L4双轨并行的策略：L4无人物流车已在多个地点投入使用，开创了“量产即运营”的新模式；Robotaxi服务计划于2026年开始小范围试点，2027年实现大规模部署。

从全球视角出发：慕尼黑成为欧洲的重要基地。

 

2025年，轻舟智航开启了全球化布局，并在慕尼黑设立了办事处。于骞博士表示，慕尼黑是全球汽车工业与技术创新的核心区域，轻舟智航希望将在中国复杂交通条件下验证的AI技术，与德国深厚的汽车制造底蕴相结合。

这种融合已有坚实的基础：轻舟智航的自动驾驶解决方案支持英伟达、高通、地平线等全球主流芯片平台，并全面符合ASPICE CL2、ISO26262、ISO21434等国际最高技术与安全标准。这意味着，轻舟智航能够满足全球主机厂的硬件需求，并在严格的监管框架下迅速部署技术。

在与杜登霍夫教授的交流中，于骞博士强调了轻舟智航在海外市场的本地化服务理念。他指出，轻舟智航不仅致力于打造“聪明的车”，更在研发适用于各种自主设备的智能内核。未来，这一经过百万级验证的物理人工智能平台，将从汽车领域扩展到机器人等更多领域。

在与杜登霍夫教授的对谈中，于骞重申了轻舟在海外业务的理念，即服务要本地化。他强调，轻舟研发的不仅是“聪明的车”，更是一个可适配物理世界各类自主设备的智能内核。未来，这一经过百万台量产验证的物理AI底座，将从汽车延伸至机器人等更多领域。

 

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