上海车展上，智驾供应商轻舟智航发布行业首个基于单颗征程6M的端到端城市NOA解决方案。征程6是芯片公司地平线推出的一系列芯片，共有6个版本，包括J6B、J6L、J6E、J6M、J6H、J6P。J6M定位中等算力市场。

　　轻舟推出的这套方案最大亮点是在有限的算力下也能实现“高阶智能辅助驾驶功能”。据轻舟智航于骞介绍，轻舟推出的这套基于J6M的端到端城市NOA方案，能够灵活地完成隧道通行、锥桶提前绕行、占道车辆绕行、上下高架桥、无保护左转等复杂任务。

　　根据轻舟智航官方发布的信息，这个方案并非完全抛弃传统方法，而是将已得到大规模量产验证的“时空联合规划”经验融入到One Model（单一主体模型）的设计中，并通过独创的“端到端模型安全对齐”技术，让模型的输出行为符合人为定义的、经过验证的安全规则和限制。

　　可以将它理解为一种融合策略：既要发挥端到端模型的灵活性和高上限，又要通过引入规则约束和安全机制来保证系统的稳定性和可靠性，确保“下限高，更安全”。

　　轻舟智航还强调“无论中配、高配，安全都是顶配”。

　　2025年，NOA功能量产上车加速，首次接触辅助驾驶的用户数量随之激增，安全问题成为整个行业绕不开的重要话题。

　　“技术创新的本质不是为了炫技，企业应当引导用户形成对技术应用边界的正确认知。”于骞在车展上说道，“企业不应过度宣传，没必要天天往城中村里面去开，覆盖到90%~95%老百姓开车经常遇到的场景就可以了。”

　　于骞介绍道，之所以能做到更安全，是因为轻舟在方案中精简了场景代码，降低了系统延迟，释放了大量CPU资源给到主动安全功能。

　　据轻舟智航CTO李栋介绍，由于目前采用的算力平台不是打满的算力，所以轻舟并未在车端部署类似于LLM之类的模型。同时，还有很多离线的工具，是由云端大模型支撑的，比如云端的自动化标注、自动化评测等等，其中99%的数据标注都是离线大模型完成的。

　　发布会结束后，21世纪经济报道及其他媒体同轻舟智航联合创始人、CEO于骞、轻舟智航联合创始人、总裁侯聪，以及轻舟智航CTO李栋进行了一次小范围的提问沟通，以下是沟通会速记（经整理、编辑）：

　　提问：想知道咱们城市NOA的项目是为和理想的合作后续升级准备的吗？还是说有其他的合作？

　　于骞：首先，我们确实不方便透露客户的信息，但是我们的产品其实是面向所有人的，带来更安全、更舒适、更便捷的用户价值。同时我们希望更多的用户能够使用到这样的车型，但个别的客户信息确实现阶段不方便提供，希望你能理解。

　　提问：如何应对端到端大模型的不可解释性？

　　于骞：端到端不可解释是大家一个短期的认知。端到端完全可以解释，模型可以输出很多辅助的信息，可以告诉用户它为什么做这样的选择。我们提出的时空联合规划理念，就是要去掉端到端下限低的问题，避免出现以前说的幻觉问题。

　　李栋：关于不合理的现象怎么办，我们现在的司机或者测试人员遇到不好的现象，可以点一个按钮直接就把这个数据给标记并上传，它其实相当于是一些badcase，然后我们去检查到底系统哪出现了问题，产生了不合理的现象，我们会进行收集和持续改进。

　　提问：理想和小鹏都有云端的世界模型，他们打算用世界模型，一是做评测，二是世界模型更高阶的强化学习。您认为世界模型在智驾中，下一步走向强化学习是必要的吗？

　　李栋：世界模型除了仿真评测，还有数据生成的作用。但是现在实地的用户产生的很多数据，可以减少他对世界模型的依赖。但如果没有很多数据的话，世界模型也训练不出来。另外世界模型对算力的要求也特别高，像我们是设计了一个比较smart的方法去降低训练成本，比如刚才讲的基于世界模型的运动模拟。我们除了静态，其实还有仿真。

　　提问：什么时候仿真不行，只能用世界模型？

　　李栋：仿真和世界模型是一件事，仿真需要调用世界模型。

　　提问：新规出来之后，对我们有什么影响？有看到我们仍然在用高阶去形容辅助驾驶，这是不是我们最后的倔强？

　　于骞：高阶和低阶是一个相对的概念。我们非常清楚，高阶肯定是辅助。我们需要给消费者讲清楚这东西是辅助驾驶，没必要非去炫技，让消费者对那些炫技付出额外的成本，造成不安全的因素。我们的产品策略是务实，我不求哪哪都能开，但是我要告诉消费者能开的地方都好开。我们这套方案毕竟不是一个 L4 的系统，也不是 L3 的系统，毕竟要有一个比较明确的ODD 的限制，讲明白就好，不要模糊概念。它是辅助驾驶，只是 ODD 的范围大小、场景不太一样。

　　提问：刚刚介绍到新规出来之前和之后，我们在技术、研发上有一些变化。我想知道那我们怎么跟车企协同去做一些新的调整？

　　于骞：我们非常注重验证，对产品质量很看重。每一个推送、更新都是经过大规模验证之后才推向市场。新规出来与否，我们对安全的要求都从来没有改变过。

　　提问：大家非常关心智能驾驶安全，我们怎么去平衡体验感和安全感，包括成本？

　　于骞：安全不能妥协，我们并不能为了某些事情而对降低安全性做出妥协。关于体验和成本的平衡，30万以下和以上的车，产品体验肯定有区别，它可能在ODD的设计上、功能要求可能都不一样。

　　侯聪：安全和体验不是对立的，是统一的。安全感也是体验的一部分，如果这个行为不安全，你的体验也是不好的。所谓的安全和体验对立，可能是说有些为了效率，可能比较激进的这种驾驶行为会存在安全的隐患，这实际上还是看场景。其实在你比较自信的时候，你可以做得比较拟人，但还是以安全为前提的，它们是统一而非对立的关系。

　　提问：会不会为了安全变得保守一些？

　　侯聪：这个取决于一些场景，防御型驾驶本身就有一定的保守性，为了安全。这是我们追求的一个目标，但防御型驾驶并不代表体验不好。

　　提问：我刚刚看到轻舟比较侧重于做端侧的大模型，现在很多同行或一些车企，他们其实强调云端大模型和端侧大模型结合比较多，轻舟怎么思考这件事？

　　李栋：你讲的端侧大模型是指车上的大模型，我们现在是有很多离线的工具是云端大模型支撑的，比如说云端的自动化标注，云端的自动化评测，这些其实是在云端进行的，因为我们现在算力平台不是那种特别打满的算力，所以我们没有在车端部署类似于大语言模型之类的模型。我们现在主要是让它做一些离线的工作，像我们99%的数据标注都是离线大模型完成的。

　　提问：当前行业智能驾驶水平，您觉得它达到了什么样的一个程度？进入L3的条件是什么？

　　于骞：现阶段其实还属于L2。不管是L2+还是L2++，现阶段更多的还是如何提升L2安全性的问题。真正进入到L3或L4的阶段，责任归属肯定要非常清晰，ODD的限制要非常明确。 L4 是更长期的一个目标，这是事实。

　　提问：从当前阶段通向L3，需要满足哪些指标？

　　侯聪：首先需要你能够解决更多的长尾问题，无论是从算法能力，还是从硬件配置上去解决这些问题，这需要一定的积累。当你的用户量足够多的时候，你才有底气做这件事情。其次是需要考虑一些功能安全，比如硬件、软件失效情况下的应对方法、策略设计。最后通往L3、L4还需要有一定的运营支持，L4会更明显一些。到L3这个层次，车厂提供的已经不仅是一个产品，而是一种服务了。这些都是需要车厂这边无论从保险，还是从事故后的处理这块，需要把运营系统做起来。但是站在我们角度，我们关注L2更多一些。

　　于骞： 市面上有L3的车很少，受制于交付的数量、ODD 的限制。L2和L3中间最大的 gap 是 L2 的产品还没有进行大规模的交付，交付量很小的话，事故都不好统计。在保证安全的前提下，有足够多的用户覆盖度，至少交付得超过百万台，才能知道什么地方容易出事。同时，新的技术范式、新的技术研发也要跟上，包括软件、硬件方的冗余，都要跟上，最终才能实现。如果没跨过责任归属，就只能叫 L2。

　　提问：在这一过程中轻舟扮演什么角色？

　　侯聪：我们还是供应商角色，但是我们会和车厂会有更深度的合作关系。因为如果想往L3和L4去做的话，其实是要深度的去参与到一些比如说硬件的设计、选型和指标设计，要从整体上达到一个安全的目标。

　　提问：刚说到车企在选择供应商的时候，会更看重它的规模量产。在您看来，多大的规模算是大规模？

　　于骞：起码十万、几十万，我觉得这样的规模才经得起真正的验证。几千台、一两万台，规模太小，很多问题暴露不出来。很多重大事故、难遇到的场景，那可能是几千万公里积累出来的。

　　提问：咱们今年目标是量产上车突破 100 万辆，达成这个目标之后，我们是不是就能够实现盈利？

　　于骞：盈利，是顺水推舟的，或者说水到渠成的。我们作为一家公司的核心，是要为用户创造更大的价值，才能凸显我们的价值。我们从来没想着天天盈利，每天挣钱，这个不是我们现在最主要看重的，我们要反复考虑有没有为我们的消费者、客户、用户创造更大的价值，这个是我们最关注的。