對話輕舟智航侯聰：「安心感」比「效率」更重要！端到端并非“全黑箱”，模塊化仍是前提 | 智車星球

輕舟智航發布新一代智駕與無人方案，以百萬交付為起點，押注無人駕駛黃金10年。

作者|王蕊

編輯|西子

1 月 23 日，輕舟智航發布了新一代輔助駕駛系統、無人物流方案和 Robo-X 開放平臺，并將 2026 年定義為“無人駕駛黃金10 年”的起點。

發布會前一天，「智車星球」對輕舟聯合創始人兼總裁侯聰進行了專訪。

到今年1月，搭載輕舟智航輔助駕駛方案的量產車累計超過100萬輛，在128TOPS 算力的地平線單征程6M芯片上實現城市NOA量產落地，并且這一城市 NOA 方案將開始向 10 萬級市場下探。

作為技術圈少見的 ENFP 型人格，他富有創造力和共情能力，又能在務實與創新之間找到自己的節奏。

他本科畢業于清華大學自動化系，隨后在清華計算機系完成研究生學習，并在美國佐治亞理工學院獲得計算機科學博士學位。2013 年博士畢業后，侯聰加入 Google，很快被推薦進入 Google X 實驗室的無人車項目組，負責感知系統研發。2016 年，谷歌拆分無人車業務、Waymo 正式成立，他也成為 Waymo 最早的一批核心工程師之一。

2019 年，侯聰離開谷歌Waymo，創辦輕舟智航時，他的大兒子剛滿月。6年后，輕舟方案邁過100萬交付門檻，他也從技術專家，成長為一個成熟創業者。

在訪談中，侯聰給出了一些重要判斷：智駕供應商會在2-3年內收斂至不超過 5 家；技術路徑正在形成共識，端到端作為架構底座，VLA 面向強語義能力，世界模型用于離線評測與安全兜底；輕舟將以“低算力普惠 + 高算力上限”的雙線思路推進產品矩陣。

同時，他也首次明確了輕舟的2026 目標：2026年，輕舟智航交付車型會突破 50 款，其中相當大一部分是城市NOA方案；無人物流車方面的量會往 1 萬量級突破；今年也會運營一個小范圍的 Robotaxi 車隊。

（關于為何“只靠端到端無法實現 L4”、以及 Waymo、特斯拉在 L4 路線上的真實差距，侯聰此前已在一文中有過系統闡述。）

以下為根據專訪內容整理。

Waymo開始大規模應用

智車星球：去年咱們聊過 Waymo，過了一年，您覺得它取得了哪些進步？

侯聰：它的運營范圍在擴大，現在公開可以打到車的范圍，從之前的舊金山市區擴展到整個舊金山灣區、洛杉磯的很大一塊運營區域，還有奧斯汀。目前它在很多城市還在測試，像東部的邁阿密、亞特蘭大、紐約，海外的東京、倫敦也會去擴展。

這次 CES 展出的車，硬件方案做了一些調整，成本也在往下降，思路就是通過降本提升擴張速度，增加營收和利潤的比例。

智車星球：Waymo 的車隊規模有進一步變大嗎？

侯聰：肯定在持續擴張。目前舊金山那邊已經滿大街在跑了，當地需求也比較旺盛，比如音樂會、話劇結束后，外面全是 Waymo 的車，還挺壯觀的。雖然周期比想象中長一些，但確實看到在大規模應用了，還是蠻高興的。

智車星球：去年您說特斯拉和 Waymo 在 Robotaxi上的差距有 5 年以上，現在有變化嗎？

侯聰：今年判斷差距在縮小，因為特斯拉追趕速度比較快，但依然還有 3 年左右的差距。我相信特斯拉如果繼續加速迭代，可能還會繼續縮減。

但目前讓特斯拉做到全國化、無人化的大范圍運營，還需要一些時間。在具體運營中遇到的問題，包括安全保障方面的問題，它還沒有解決過。

兩三年內供應商只剩 5 家

智車星球：您之前判斷智駕終局最多只會留下 5 家供應商，這個判斷現在還成立嗎？

侯聰：智駕終局我一直判斷最多也就 5 家左右的核心供應商。收斂應該就在這2、3年左右，后面可能是你追我趕的狀態，但整個玩家格局基本會固定。

留下來的基本條件是產品競爭力足夠，這是基礎保障。背后是持續的交付量提升，形成正向循環：交付越多，用戶反饋越多，能處理的場景問題越多，產品安全性越高，進而吸引更多客戶選擇我們。

智車星球：去年行業有點分地盤、抱大腿的感覺，目前留存的玩家都有自己優勢的客戶或背景，市場會怎么變化？會形成什么樣的格局？

侯聰：首先這個市場還是增量市場，智駕裝配率還有很大提升空間，比如去年城市 NOA 裝配率約 15%，今年有可能漲到 20%、30% 往上，蛋糕在變大。同時不同玩家之間會有差異化優勢，有些擅長做高算力芯片相關方案，有些擅長海外客戶，有些像華為那樣品牌導向，成本高但品牌做得好，大家各自有優勢。

客戶方面，會有更多可以長期合作的客戶，所以我們會持續提升客戶滿意度，用更好的產品獲取更多車型，這也是我們的護城河，有了好的客戶和長期合作意愿，在市場中的位置會相對穩固一些。

端到端需要搭配世界模型

智車星球：端到端、VLA、世界模型這三種技術路線是什么關系？

侯聰：端到端是架構，它并不沖突于 VLA 或世界模型。端到端的核心是聯合訓練，讓傳感器信號進來后，信息在網絡中充分流動，而不是只傳遞結構化的感知結果。

VLA 可以加入進來，提升強語義理解和推理能力，但它對算力要求更高，更適合在大算力平臺上落地。

世界模型現在更多是在離線層面做閉環評測和數據合成，幫助做閉環仿真，這三者是協同關系。

智車星球：VLA的算力要求大概在多少以上？

侯聰：500 到 1000TOPS 這么一個量級，算力越大，可以做得越重。

智車星球：世界模型也需要大算力嗎？

侯聰：世界模型對于小算力也是有用的，是可以復用的。

智車星球：去年您說只靠端到端實現 L4 不可行，現在還是這個觀點嗎？

侯聰：端到端是很好的技術，但能否保證絕對安全，要看整個系統體系的搭建和評測。特斯拉需要用世界模型技術去評測，就是因為過去車上的閉環評測不夠用了，需要離線評測。

端到端確實需要搭配世界模型方案，才有可能實現離線閉環評測。如果評測做得非常好，端到端能力還可以再往上拔，但這里面一定要有可解釋性才能保證安全。

實際過程中，需要把它（端到端）當白盒，在里面做拆解，系統依然由很多組件組成，需要知道哪個組件出了問題，去修復這個組件，而不是當黑盒，那樣容易形成“蹺蹺板”效應，修了一些問題又出現新的問題。

用 128TOPS跑出 256TOPS 體驗

智車星球：輕舟現在有Air版、Pro 版、Max 版多個版本，這三個版本各自的定位和設計邏輯是什么？

侯聰：Air版是高速功能，是極致性價比方案，BOM 成本很低，已經實現了很多車型交付，這個產品依然會長期存在。

Pro 版從過去的高速升級到了城市，基于單征程 6M 方案，算力 128TOPS，激光雷達是選配，已經量產，今年會有更多車型裝配。如果不追求極致體驗，這是一個普惠方案，能在體驗和成本之間實現很好的平衡。

Max 版是新推出的更高算力平臺，目標是極致城市體驗，芯片是開放的，但算法架構是基于 500TOPS 往上的芯片去設計的，今年會有量產計劃。

智車星球：為什么輕舟能在 128TOPS的單征程 6M 上，跑出接近 256TOPS 的城市NOA體驗？

侯聰：我們一開始在架構設計的時候，就是優先為征程 6M 這個平臺去設計的。比如它的 BPU、CPU 的協同方式，它更適合跑什么樣的網絡結構，我們在一開始就做了大量針對性的設計。

另外，我們跟地平線的合作已經差不多 4 個年頭了，積累非常深。我們給他們提了很多算子支持、編譯器優化的需求，所以在地平線平臺上體現出來的性能非常好。通過大量工程經驗的總結和積累，能在有限算力下發揮出更高的體驗。

智車星球：我們現在MPI（平均接管里程）的統計數據水平如何？

侯聰：MPI 的統計口徑大家不一樣，完全取決于測試場景，不同場景下數據能差好幾倍，很難做公平的橫向比較，但我們基于征程 6M 的 MPI 已經進入第一梯隊了。

智車星球：第一梯隊的MPI大概是什么水平？有進一步的目標嗎？

侯聰：目前在幾十公里每次的水平，我們今年往 200 的目標去努力。

智車星球：特斯拉的MPI大概是什么水平？進化速度怎么樣？

侯聰：它肯定是全世界 MPI 最高的，一般認為是破千的，但也看場景。我開特斯拉也蠻多的，還是會有接管，但大多是導航接管或效率接管，安全接管非常非常少。

“安心感”比單純“高效率”更重要

智車星球：使用城市NOA還是有些門檻，您認為企業應該怎么做，讓用戶慢慢上手，既安全又舒心？

侯聰：首先要試一下，不嘗試就不知道它當前的能力是什么樣子。還要降低使用門檻，比如通過標配等方式，讓更多用戶能夠接觸到。

第二個是安心感要足夠強，它的反應要符合預期，如果經常給 “驚喜”，可能用一兩下就不想用了。

還是要確保體驗和安全，尤其是安全場景下，要及時給用戶反饋，比如告訴用戶 “我知道了，我看到了”，車已經在減速、反應了，讓用戶放心，把預期管理好，不至于慌亂。智駕將會越來越通過體感來傳遞安心感。

用戶碰到車該減速不減速、開得過快的情況會很慌，保守的用戶可能就再也不用了，一定要照顧好這類用戶的使用感受。在 10 萬級車型上，安心感比效率更重要。

第三個，從營銷層面，不要做過度宣傳，不然用戶嘗試后差距太大，對推廣不利。

規模交付驅動正循環

智車星球：面對眾多友商競爭，公司的獨特策略和信心來源是什么？

侯聰：首先，我們有信心在低算力平臺做出高算力的效果，這個能力一般玩家需要很長時間構建，我們有實際優勢。

其次，架構上優先為征程 6M 設計，能最大化利用它的特點，充分發揮 BPU 和 CPU 的算力，工程上的優勢很明顯。

另外，我們的端到端架構體驗非常絲滑，這需要大量數據積累，我們的交付量剛剛破100萬，有大量用戶反饋，持續迭代方案，市面上破百萬交付量的玩家可能只有我們和華為。

智車星球：去年您的角色從CTO變成總裁，這一年多有哪些變化？關注的核心指標或事情有哪些變化？

侯聰：我會更關注產品和組織。產品上，會做一些安全方面的提升和更高的要求，適配不同客戶的需求；交付效率上，會設計好的交付流程和項目管理流程。

智車星球：想請您總結一下輕舟智航在 2025 年取得了哪些成績和進展。

侯聰：2024 年我們實現了 0 到 1 的量產交付，2025 年是 1 到 5 的階段，核心是構建交付體系，讓交付效率和成本更優。

2025 年實現了將近 30 款車型的交付，同時完成了城市場景 0 到 1 的突破，剛剛（1月21日）宣布了跟理想車型的城市方案的交付。之前的高速方案也完成了 1 到 5 的推進，今年會有超過 50 款車型的交付。

另外，海外業務也在擴張，在德國成立了辦公室，積極和海外客戶合作。

智車星球：2026 年輕舟有什么目標？

侯聰：今年有好幾個目標，交付車型會突破 50 款，其中相當大一部分是城市方案；物流方面的量會往 1 萬量級突破；今年也會運營一個小范圍的 Robotaxi 車隊。

智車星球：交付一款車型需要多少人？

侯聰：純開發的人力是個位數，算上測試和其他人員會多一些，但適配開發這塊，每個車型是個位數的工程師數量，這對平臺的成熟度和功能完備性要求很高，只要平臺成熟、可適配性強、功能完備，交付效率肯定會非常高。

用同一技術底座跑通L2和L4

智車星球：去年輕舟官宣進入無人配送小車領域,一邊做 L2 一邊做 L4，兩條業務線的目標和路徑是否不一樣？

侯聰：兩者既有共性也有差異，但可復用的技術更多。

首先場景完全一樣，都是公開道路場景，包括城中村、鄉村道路等復雜場景；其次供應鏈高度復用，用城市方案的硬件去做小車是足夠的，只是小車上會做一些額外的安全保障；第三算法也完全復用，得益于場景和硬件方案一致。

L4 是全無人產品，我們會通過更多安全冗余（包括硬件、算法冗余）加上運營保障，確保安全運營。

智車星球：從 L2 +進化到 L4 可行嗎？

侯聰：我覺得是可行的，但前提是，要解決 L4 在運營過程中或安全性上的額外保障。底層基礎上，比如目前的算法、端到端技術、離線的世界模型技術、VLA 這些是完全可以復用的。

但這些是否足夠保障 L4 的安全運營？我覺得可能還需要增加一些安全冗余。

智車星球：L4 需要增加的冗余是什么？

侯聰：早期會考慮加一些盲區補盲雷達應對特殊場景，同時持續提升視覺能力，算力上也會部署更多冗余模塊。

智車星球：現在城市NOA基本是輕地圖甚至無圖方案，無人配送的 L4 也能做到嗎？

侯聰：可以做到，但分場景。復雜場景下依然保留地圖方案，主要是確保安全，是混合模式。尤其是末端場景非常的非結構化，地圖還是有很大幫助。

智車星球： L4 無人配送領域，輕舟進入這個市場的打法和策略是什么？

侯聰：我們不一樣的是，聯合車廠一起做，去年年底宣布了和奇瑞商務車的合作，這種模式能借助車廠的量產優勢和商務合作機會，快速把運營量鋪上來，今年到明年應該能對齊頭部玩家的量。

供應商整體效率會更高

智車星球：您更看好自研廠家，還是供應商？

侯聰：我們堅信供應商整體效率更高，迭代更快、學習能力也更強，所以供應商一定能做到完全不亞于車廠自研的方案效果，尤其在低算力下，我們甚至應該做得更好。

我覺得我們跟特斯拉會反倒更接近一些，特斯拉當前這代算力其實也沒有那么高，目前國內車廠自研的算力已經顯著高于特斯拉了，但特斯拉依然可以通過很多工程化積累做到很高水平，這也給了我們很大信心。

智車星球：適配不同芯片的難度和遷移成本在哪里？

侯聰：首先芯片的有效算力有區別，如果高算力用得飽和，低算力可能跑不動，最好有一個 “旋鈕”，算力高就調得性能更好，算力低也能保證性能，我們會用相關設計去保證。

第二個是推理方面，不同芯片提供的能力和支持有差異，但我們發現大部分模型做一個通用網絡就夠了，核心點上（比如某些感知網絡、下游網絡）會做輕量定制化，不會帶來很多開發成本。

智車星球：目前國內供應商競爭激烈，國外對我們的需求怎么樣？

侯聰：國外對無人駕駛的認知和接受度比國內晚不少時間，但需求肯定在增長。我們正在積極和歐洲、日韓的車企接觸。去年有了實質性進展，在德國設立了辦公室，有團隊幫我們做商務對接和代碼展示相關工作，今年會持續放出進展，目前看歐洲市場出成果的可能性更大一些。

最真誠的智能汽車報道