【文/财圈社&道哥说车 李雅萱】当智能驾驶的浪潮裹挟着各种技术概念奔涌而来,行业仿佛置身于迷雾笼罩的赛道——有人沉迷于算力竞赛的狂飙,有人困于安全与体验的两难选择,更有人在L2到L3的门槛前徘徊。
端到端模型如何突破不可解释性争议?安全体验与成本控制能否兼得?从L2迈向L3的关键鸿沟该如何跨越?
作为首个用单颗征程6M芯片跑通端到端城市NOA的玩家,轻舟智航如同一位经验老道的舵手,用务实的回答拨开迷雾,展现出在技术落地与产业进化中的独特节奏。
端到端不是黑匣子,是会说话的智能大脑
提起端到端技术,总有人担心它是个黑匣子,做出让人摸不着头脑的驾驶决策——比如在路口突然变道,让乘客惊出冷汗。轻舟智航却给这个大脑装上了语音系统:它不仅能输出最终的驾驶动作,还会解释为什么这样做。
CTO李栋打了个比方“就像老司机开车时会嘟囔‘前面路口右转道太堵,提前变道更顺’,我们的模型能把类似的决策逻辑拆解出来,告诉你当前车道的通行效率、变道时机的安全窗口。”
这种可解释性背后,是轻舟独创的“时空联合规划”架构在发力——它打破了传统端到端模型“闷头输出”的毛病,把决策过程拆分成多个透明环节,比如先算清楚接下来500米各车道的风险系数,再规划什么时候变道最安全。
更关键的是,他们建立了一套实时挑刺机制:当测试司机发现系统做出不太像老司机的操作,比如没必要的急刹,只需一键标记,这个场景就会带着“环境数据+系统决策+人工修正”的体检报告上传到云端,成为模型迭代的营养剂。
李栋笑称:“现在每天都有上万条挑刺数据涌入,系统就像个正在快速成长的新手司机,越开越懂规矩。”
安全不是紧箍咒,是体验的隐形翅膀
在智能驾驶的江湖里,安全与体验常被看作对立的两面:追求安全就得保守驾驶,像个谨小慎微的新手;追求体验就得激进超车,难免带着几分危险。但轻舟智航却认为,真正的好体验,应该是稳稳的安全感——就像坐飞机时,平稳落地比刺激的俯冲更让人舒心。
他们的秘诀是安全优先的体验公式:先给系统划好安全红线,比如绝不允许在路口实线变道、绝不跟车过近,这些百万级真实事故场景打磨出的安全字典,是所有驾驶决策的前提。在这个安全结界内,系统再去优化细节:比如遇到加塞车辆,不是生硬地急刹,而是像老司机那样带一脚油门再轻刹,让乘客几乎感受不到顿挫;在拥堵路段跟车时,保持恰到好处的车距,既不让旁车轻易插队,又避免频繁启停的晕车感。
说到成本,轻舟更像个精明的技术管家。当同行还在比拼堆算力时,他们用单颗征程6M芯片实现了城市NOA——算力只有竞品的三分之一,却通过模型轻量化设计,把每一份算力都用在刀刃上。
“我们不做炫技式研发,比如专门攻克城中村窄路会车这种极端场景,而是聚焦95%用户每天都会遇到的城市主干道、快速路,让常用场景足够好用,这才是用户真正需要的性价比。”CEO于骞的话,道出了轻舟对体验的本质理解:不是征服极限,而是把日常开好。
迈向L3?先铺好三块“铺路石”
从L2到L3,看似只有一个数字的跨越,实则是一场全产业链的成人礼。轻舟智航清楚,这需要三块关键的“铺路石”。
第一块是责任界定石。L3的核心是人机责任切换,比如系统在高速上可以自主驾驶,但遇到暴雨就得交给司机。但现实中,“什么时候该交回”“出了事算谁的”这些问题,需要清晰的规则。轻舟正在参与国家标准制定,试图把ODD(设计运行域)细化到暴雨天、能见度低于50米这样的具体场景,让责任边界像车道线一样清晰。
第二块是数据规模石。L3需要千万公里级的数据积累,才能覆盖足够多的长尾场景——比如高速公路上突然出现的散落物、乡村道路突然窜出的家禽。
轻舟定下了2025年量产100万辆的目标,“只有让系统走进千家万户,在真实路况中‘摸爬滚打’,才能发现实验室里遇不到的难题。”总裁侯聪打了个比方,“这就像小孩学走路,摔过足够多的跤,才能走得稳。”
第三块是冗余保护石。L3要求系统在硬件故障时仍能安全运行,比如摄像头坏了,雷达得顶上;算力平台出问题,备用系统得立刻接管。
轻舟的解决方案是软硬件双重保险。软件上采用分层设计,感知层、规划层、控制层独立运行又相互校验;硬件上预留算力扩展接口,就像给系统装了备用电池,确保关键时刻不掉链子。
轻舟智航没有追逐算力竞赛的喧嚣,也没有沉迷于全场景覆盖的噱头,而是选择在端到端技术的“可解释性”上磨细节,在安全与体验的平衡中找节奏,在L3的门槛前踏实铺路。
这种稳舵前行的姿态,或许正是当下智能驾驶行业最需要的清醒——技术的价值,从来不是征服极限,而是让日常出行更美好。
当行业潮水退去,留下的一定是那些真正扎根用户需求、尊重技术规律的前行者。轻舟智航的故事,正在证明:在智能驾驶这场漫长的马拉松里,稳健,才是最快的加速。
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