智能驾驶，安全为本！轻舟智航全力打造安全的端到端

作者 ｜ Juice

编辑 ｜ 志豪

在刚刚过去的2024年，国内智能驾驶行业卷上天了。

有企业从这么卷的环境下脱颖而出，也有不少企业在卷的过程中慢慢失去声音。轻舟智航无疑是从中卷出来的一个实力玩家。

创始团队都来自Waymo的轻舟智航在量产智能驾驶方面取得了显著的成绩，拿下了国内头部新造车的订单，实现了超过50万台车的规模量产，另一方面又在资本收缩的情况下拿到了两轮数亿元融资，为下一阶段的发展储备好了粮草。

而在日前，车东西也和轻舟智航联合创始人兼CEO于骞、轻舟智航联合创始人兼总裁侯聪、轻舟智航CTO李栋等核心领导层进行了一次沟通。对于轻舟智航下一阶段的技术布局和发展方向有了更加深入的了解。

一、实现规模量产 连拿两轮融资

2024年对于轻舟智航来说无疑是发展过程中非常重要的一年，从量产落地和资本市场两个方面都有良好的表现。

▲轻舟智航2024年成绩单

2024年4月份的北京车展上，轻舟智航正式发布了基于征程6芯片的智驾方案。5月份，轻舟智航基于地平线征程5芯片的行泊全栈方案正式量产，到9月份，轻舟智航的NOA交付量就达到了40万台。

10月份，轻舟智航又联合四维图新发布了基于征程6M芯片的城市NOA方案，其中轻舟智航负责软件算法和整个全栈的交付。

11月份的时候，轻舟智航又进一步丰富了产品线，推出了Robobus，已经在金华实现了落地，目前正基于金华开始往浙江、长三角扩张。

12月份，轻舟智航的NOA上车数量正式超过了50万辆。并且在同一个月，轻舟智航拿下了征程6M的车型定点。

而在6月份和10月份，轻舟智航还获得了两轮融资。

整体来看，轻舟智航在2024年不但实现了量产，并且实现了快速上量，产品也从征程5芯片迁移到了征程6芯片上，实现了性能的升级。

而到2025年，轻舟智航的重点就将会放在基于征程6芯片开发的新产品。目前轻舟智航已经开发出了三个版本分别为轻舟乘风Air、轻舟乘风Pro、轻舟乘风Max。

▲轻舟智航智驾方案

具体来看，Air是一个极高性价比的高速NOA方案，成本会相对更低一些。该方案基于征程6E芯片，采用7个摄像头传感器。经过成本测算，这一产品可以下探到10万以内价格的车上安装和部署。

Pro相对于Air有些升级，摄像头从7个变成11个，增加了4个侧视摄像头，感知范围变得更广。芯片根据功能需求可以选择征程6E，也可以选择征程6M。据介绍，该方案也可以支持一些城市功能，比如记忆行车，客户如果选择了征程6M芯片的话，也能够扩展一些城市NOA功能。

这套产品的成本同样比较低，可以安装在10万级别的车型上。

最后则是Max方案，基于征程6M芯片，可以实现城市NOA功能，具体的硬件配置方面，支持11个摄像头，可选一颗激光雷达，这是一套无图的方案，并且可以迭代到端到端。

因此，这一方案的成本也相对比较高一些，主要会部署在15万以上的车型上。

二、安全是底线 轻舟智航全力兜底智驾安全性

虽然轻舟智航的产品将性价比作为一个非常重要的卖点，但是安全性也是轻舟智航非常重视的地方。

轻舟智航总裁侯聪认为，在安全方面，轻舟智航有三大优势：

一是源于L4级自动驾驶的技术基因，轻舟智航的所有创始人都来自Waymo，初创团队也来自Uber，早些年一直在做L4系统，从产品设计初始就将安全作为核心。

二是轻舟智航目前已经实现了50万+行业领先的大规模量产交付，可以基于大量的用户数据和问题反馈，持续利用数据闭环及问题修复流程，提升软件质量，形成有效的安全正循环。

三是轻舟智航以安全为导向的开发流程和质量管理体系。

▲轻舟智航的安全基因

从实际结果上来看，轻舟智航的表现也非常出色，其NOA的各项量产安全指标均已跻身业内最高水准梯队。在量产车上面，轻舟智航的高速NOA安全接管里程超过1000公里，AEB误触发率是40万公里小于1次，行业的平均值大概是在10万—15万；搭载轻舟智航方案的车型在CIASI中国保险汽车安全指数评价中也获得了最高的优秀+的评价。

▲轻舟智航智驾系统表现处于行业前列

尽管在安全方面已经取得了显著的成绩，但是轻舟智航团队认为这还不够，还需要进一步拉高智驾系统的安全性。

轻舟智航CTO李栋则详细拆解了轻舟智航如何进一步提升智驾系统的安全性。

▲轻舟智航对于智驾系统安全性的进一步思考

目前轻舟智航已经把对于安全的思考和行业非常火热的端到端进行了结合思考，设计了One Model的端到端模型，再在在线模型训练上独创性地引入了安全对齐机制，同时在离线训练中采用了基于运动模拟的世界模型。

轻舟智行在安全机制中充分借鉴了时空联合规划的规则和限制，融入到网络训练中。在轨迹生成过程中，借鉴图文生成中条件生成的方法，将安全规则作为“教师”，引入额外的指导信号，自动化地去评价端到端模型产生的轨迹，不断给它feedback，惩罚碰到其他障碍物不完全的轨迹，以增加对生成过程的控制，通过这样强化学习的方法反复迭代，引导轨迹朝特定方向发展，使模型越来越去规避生成危险的结果。

同时，轻舟智航基于大语言模型的训练过程，将安全规则作为奖励函数，对模型进行微调，进一步增加模型的安全性。

传统世界模型会直接通过模型生成仿真视频，可控性、一致性比较难以保证，而且需要对物理世界的底层非常了解，才能生成比较一致性的视频。相对而言，其成本也会比较高。

轻舟智航结合智驾行业特点，提出了基于运动模拟的世界模型。这样做的好处是，一方面可以生成大量的长尾场景和罕见的安全临界场景加入模型训练，提升模型的安全性。另一方面，可以直接把模型放在这个环境里去迭代和仿真。

通过这些方式，轻舟智航确保了整个端到端模型既可以充分发挥灵活、上限高的优势，又可以做到下限高、更安全。

端到端的研发迭代离不开高效的数据闭环，轻舟智航在这方面也做了很多工作，实现了数据闭环和数据挖掘。

此外，轻舟智航也建立了更加完善的安全冗余机制和主动的安全反馈，提升人机交互，进一步保证智驾系统的安全性。

三、端到端是技术路线 L2无法直接升级为L4

在介绍轻舟智航的技术布局之后，侯聪和李栋也和车东西在内的媒体进行了一场交流，分享更多自己的思考和看法。

目前行业内对于VLA的讨论非常多，轻舟智航也有自己的思考，李栋认为VLA和VLM的前景还没有全发挥出来，轻舟智航也会关注这方面的进展，但是VLA和VLM对于算力的要求也会更高。

侯聪也表示，轻舟智航的策略是做一个具备高性价比的方案，而不是不计成本去冲击最佳性能。

关于端到端模型方面，轻舟智航也有自己的思考，侯聪表示端到端是技术方案，不是产品方案，能够实现类人驾驶的体验，但跟算力并没有必然的关系。无论是低算力还是高算力，都能实现端到端的效果，只是在体验上会有一些差别。

用高算力来做端到端的优势是模型可以做的更大一些，能够更好的解决长尾问题和复杂场景。

目前轻舟智航主要在寻找一个平衡点，既做到足够好的产品体验，又能够保证成本，未来随着技术的发展和成本降低，持续提升产品的能力上限。

而在整体算力的布局方面，轻舟智航会有一些自采的算力以供研发使用，在跟主机厂合作的时候，也会有算力方面的合作，共担成本。

作为一支有着L4研发基因的团队，轻舟智航对于L2和L4的关系也有着自己的思考。

侯聪认为，随着AI能力和算法能力的迭代，L2的表现会越来越接近L4，但是车辆是不是就会变成L4，这个目前还无法确定。

对于目前的车企来说，最务实的做法是把量产车的技术推到最好，然后再去做L4可能会更加顺理成章，现在来做的话，周期长且不见得能有好的结果。

在目前的量产智能驾驶领域，主要有两种模式，一种是车企自研，另一种则是供应商模式，并且关于这两种模式的探讨也从未停止。

李栋认为，车企自研的优势在于数据获取、资源获取和交付流程方面，在新势力车企中，自研是一个非常快捷、内部充满信任，自我闭环比较快的过程。

对于轻舟智航来说，其开发的方案不能仅限于一家主机厂或者一种配置，因此，轻舟智航内部一直有平台意识，通过平台来支撑不同的方案，在适配性方面可以做到更好。目前轻舟智航在做产品的时候，有两个核心的考虑因素，一是做精品，而是安全。

正因如此，目前轻舟智航也已经拿到了更多的车企项目，2025年也将会陆续对外公布。

结语：自动驾驶行业持续快速发展

在刚刚过去的2024年，自动驾驶行业迎来了快速的发展，城市NOA的发展走上快车道，同时端到端技术开始对行业产生重大的影响。

但另一方面，随着竞争的进一步加剧，不少自动驾驶公司的发展也遇到了不小的挑战。总的来看，2024年，自动驾驶行业的发展机遇和挑战共存。

迈步到2025年之后，自动驾驶行业的竞争只会增加不会减弱，这对于企业的研发能力和应对风险的能力都有了更高的要求，但同样的，行业加速内卷也将会带动行业的快速发展。