【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。