轻舟智航全面适配高通Snapdragon Ride™平台，加速高阶智驾全球化

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（QCraft）与高通（Qualcomm）联合展示了自2025年9月达成战略合作以来的最新成果。

作为全球领先的从无人驾驶向通用物理AI迈进的公司，轻舟智航首次向参会嘉宾开放了基于SA8650P方案的实车试乘。

同时，轻舟智航CTO李栋博士在“先进驾驶辅助及驾舱一体”分论坛发表了题为《从无人驾驶迈向通用物理AI》的主题演讲；

副总裁赵刚则出席了主论坛圆桌论坛，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深度对话。

早在2025年9月，轻舟智航与高通正式达成战略合作。

不到一年时间，基于高通Snapdragon Ride™平台（SA8775P、SA8650P），轻舟已完成高速NOA与城市NOA功能的开发与道路实测验证，计划于2026年面向全球市场启动量产交付。

李栋表示，目前公司已投入大量量产研发资源，全力加速高通芯片的适配工作，城市NOA的验证节奏不断加快，目的是更好满足全球OEM日益多元的智能化需求。

李栋还透露，目前基于更高算力的QAM8797P平台方案也正在与高通联合开发中。

截至目前，“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。

在分论坛演讲中，李栋指出，行业正站在一个历史拐点上——从单一场景的无人驾驶，迈向具备广泛泛化能力的通用物理AI，而世界模型和强化学习正是连接数字与物理世界、通向通用物理AI的必经桥梁。

如何打造物理世界的“AI大脑”？他的答案是：世界模型+强化学习。世界模型不仅要能观察世界、预测世界，更要能够学习与行动。

李栋详细介绍了轻舟智航构建的云端世界模型。

该模型具备三大核心能力：

一是高可控视频生成，基于运动模拟和多视角BEV布局强约束，原生对齐物理规则；

二是零样本生成引擎，通过自然语言作为“世界编辑器”，可以一键合成障碍物动态插入、长尾场景及恶劣天气；

三是低成本闭环仿真环境，支撑世界模型和端到端模型持续进行强化学习。

他特别强调，通过云端世界模型进行强化学习，能够让AI拥有防御性驾驶本能，真正实现“防患于未然”的安全。

在主论坛圆桌环节，赵刚首先介绍了轻舟与高通的合作历程与最新规划。

他坦言，两年前轻舟就非常希望与高通合作，双方现已进入合作的“蜜月期”。

“我们愿意投入更多资源，在高通现有主流智驾芯片以及未来的设计上进行合作，为我们现有以及将来的客户提供更好的服务。”

当被问及NOA大规模上量过程中最主要的瓶颈与挑战时，赵刚指出，从BEV到端到端、VLA，再到未来更高阶的技术，技术的原动力始终是用户需求——用户越来越认可更高的接管里程、更好的安全性和舒适性。

技术的成长伴随着需求，而需求又带来量的爆发。“轻舟在2026年升级了使命愿景，特别提到了‘安全和向善’。

安全摆在第一位。我们现在已经为百万量级用户提供了NOA辅助驾驶功能，未来每年可能有100万甚至更多的客户在使用我们的产品，那是百万个人、百万个生命、百万个家庭。

技术栈是为安全和向善服务的。我们要担起对安全和生命的责任感，为社会贡献最高阶且不断迭代的产品和技术。”

面对FSD入华可能带来的冲击，赵刚的态度是“欢迎”。他认为，特斯拉是主机厂，更是值得学习的榜样。

“今天，在座的几家优秀算法公司都能看到特斯拉，而且技术水平非常接近。我们的护城河是什么？就是我们迭代的速度。通过体系化的竞争，彼此之间的竞争以及与外部竞争，比拼产品力和服务态度。FSD就像一个长跑里的兔子，这个兔子可以被超越，也许还会有新的兔子，我们实现超越和领跑，完全可以做到。”

关于L3真正的商业化路径和时间图谱，赵刚判断技术已不是最大障碍。

“L3、L4和现在的L2++技术栈是相通的，大家的技术水平已经逐渐到了可让用户安全体验的阶段。

真正的挑战是社会体系：法规、保险、金融、民众的认知。试想一下，把自己从驾驶员变成乘客，就像坐火车一样，需要完整的保护措施和极低的事故率。汽车要变成公共交通工具，社会体系建设才是最重要的。

未来两三年，体系化建设将成为L3真正落地的最大突破点，技术反而会更快。”轻舟智航辅助驾驶高通汽车技术与合作峰会