6 月 4 日至 5 日，在 2026 高通汽车技术与合作峰会上，轻舟智航与高通联合展示自 2025 年 9 月达成战略合作以来的最新成果。轻舟智航首次向参会嘉宾开放基于 SA8650P 方案的实车城市 NOA 试乘。轻舟智航 CTO 李栋博士在‘先进驾驶辅助及驾舱一体’分论坛发表题为《从无人驾驶迈向通用物理 AI》的主题演讲；副总裁赵刚出席主论坛圆桌论坛，围绕辅助驾驶规模化、城市 NOA 技术突破及全球化竞争等议题展开对话。李栋表示，轻舟基于 Snapdragon Ride ™平台的开发已迈向量产快车道。

合作加速落地：轻舟基于高通 Snapdragon Ride ™平台（SA8775P、SA8650P）已完成高速 NOA 与城市 NOA 功能的开发及道路实测验证，计划于 2026 年面向全球市场启动量产交付。公司已投入大量量产研发资源，加速高通芯片适配，城市 NOA 验证节奏持续加快，以满足全球 OEM 日益多元的智能化需求。

峰会现场设置基于 SA8650P 方案的城市 NOA 试乘环节。搭载该方案的车辆在复杂城市路况中完成无保护左转、人车混行、隧道通行、主辅路切换及拥堵路段动态博弈等场景测试，全程决策精准、行驶平稳、操控丝滑，拟人化驾驶体验获试乘者积极反馈。李栋透露，基于更高算力 QAM8797P 平台的方案正与高通联合开发。

截至当前，‘轻舟乘风’辅助驾驶解决方案已搭载近 30 款量产车型，预计 2026 年将新增 50 余款量产车型。其辅助驾驶系统累计用户行驶里程突破 35 亿公里，智能泊车辅助使用超 1 亿次，AEB 误触发率低于每 50 万公里 1 次，每年帮助用户避免超过 14.6 万起潜在事故。在 L4 无人物流领域，轻舟已在多场景实现实车运营。基于 Snapdragon Ride ™平台的方案已在德国、法国等欧洲多地开展路测，加速出海进程。

李栋指出，行业正从单一场景无人驾驶迈向具备广泛泛化能力的通用物理 AI，世界模型与强化学习是连接数字与物理世界的关键路径。轻舟构建的云端世界模型具备三大核心能力：高可控视频生成，原生对齐物理规则；零样本生成引擎，支持自然语言驱动的障碍物动态插入、长尾场景及恶劣天气合成；低成本闭环仿真环境，支撑世界模型与端到端模型持续强化学习。通过云端世界模型进行强化学习，可使 AI 形成防御性驾驶本能，实现‘防患于未然’的安全。

轻舟基于‘世界模型 + 强化学习’统一架构的物理 AI 模型，具备推理更强、决策更优、泛化更广的特点。该模型可高效生成对抗性场景和模拟‘平行宇宙’，持续优化城市 NOA 复杂博弈及无人物流车高危罕见场景应对策略。

赵刚在主论坛圆桌环节介绍轻舟与高通合作历程及最新规划，称双方已进入合作‘蜜月期’，愿在高通现有主流智驾芯片及未来设计上加大投入，服务现有及未来客户。针对 NOA 大规模上量瓶颈，赵刚指出用户对更高接管里程、更好安全性与舒适性的需求是技术原动力。轻舟 2026 年升级使命愿景，明确‘安全和向善’为最高优先级。公司已为百万量级用户部署 NOA 辅助驾驶功能，未来每年或有百万级客户使用其产品，技术栈始终服务于安全与生命责任。

面对 FSD 入华可能带来的影响，赵刚持欢迎态度，视特斯拉为主机厂亦为学习榜样。他认为当前国内头部算法公司技术水平已非常接近特斯拉，核心护城河在于迭代速度。通过体系化竞争，可在产品力与服务态度上实现超越。关于 L3 商业化路径，赵刚判断技术已非最大障碍，L3、L4 与 L2++ 技术栈相通，用户安全体验已达可用阶段；真正挑战在于社会体系——法规、保险、金融及公众认知。汽车要成为公共交通工具，需完整保护机制与极低事故率，未来两三年社会体系建设将成为 L3 落地最大突破点。

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