《科创板日报》3 月 25 日讯（记者 李明明）近日，轻舟智航宣布完成 D 轮新一轮融资 1 亿美元。本轮融资由某国内头部主机厂、宁波宁海兴泰合基金、梁溪科创产业母基金（博华资本管理）、华德科创、某头部汽车电子零部件公司等重磅产业投资方及投资机构联合投资。
关于本次投资中产业资本的加持，轻舟智航联合创始人、董事长兼 CEO 于骞表示，产业方看重轻舟的普惠技术、百万级数据积累与工程交付能力；轻舟智航看重其量产通道、场景资源与制造实力。双方不仅是投资关系，更是共建生态的同行者。
他还透露，在 Robotaxi 方面，轻舟智航计划在 2026 年开展 Robotaxi 小范围试点，2027 年开展规模化部署。
这是轻舟智航一年内完成的第二笔大额融资—— 2025 年 4 月，公司曾获得奇瑞汽车与立讯精密联合注资的 1 亿美元战略融资。
轻舟智航的故事始于 2019 年。
于骞，轻舟智航联合创始人、董事长兼 CEO，本硕毕业于清华大学计算机系。早在 2001 年至 2003 年读硕士期间，他就参与了清华大学人工智能国家重点实验室的 THMR-V 智能车研究，曾让一辆七座商务车在无人状态下跑出 150 公里的测试时速。此后，他赴美国南加州大学获得博士学位，先后在 Google 街景组担任关键项目技术负责人，并在自动驾驶鼻祖 Waymo 担任感知关键模块的机器学习算法研发 Tech Lead。
轻舟智航核心创始团队于骞、侯聪、大方、汪堃均出自 Waymo，四人分工互补、技术背景高度协同。
轻舟智航的融资之路起步于 2020 年。当年 4 月，公司宣布获得数千万美元种子轮融资，由 IDG 资本、元璟资本、Tide Capital 联合投资。这是轻舟获得的第一笔机构投资，为后续发展奠定了基础。
当年 10 月，轻舟智航完成天使轮融资，投资方为联想创投。联想创投首席投资官宋春雨是公司 CEO 于骞的多年好友，也是力主其回国创业的关键推手。宋春雨当时向于骞提出两个核心条件：一是组建由 Waymo 共事同事构成的稳定团队，二是落地国内创业。
在宋春雨看来，轻舟智航四位创始人熟知全球前沿的自动驾驶公司如何运转，在 Waymo 的共同经历也带给公司超前的技术洞察。比如，轻舟智航是国内最早使用 Transformer 架构的公司。
联想创投成立于 2016 年，是联想集团旗下的全球科技产业基金，主要投资方向包括 AI 及行业应用、算力软硬件、具身智能、新能源等。
目前，联想创投已投资超 300 家企业，包括宁德时代、蔚来、寒武纪、中控技术、思特威、海光信息、摩尔线程、智谱等 25 家 IPO 企业。同时孵化了 SHAREit ( 茄子快传 ) 、联想懂的通信、联想云科技等 10 余家子公司。
此后，轻舟开启了马不停蹄的融资节奏：
其中，2021 年 8 月，完成 1 亿美元 A+ 轮融资，由云锋基金和元生资本领投，美团龙珠和国际知名养老基金共同投资，老股东 IDG 资本持续跟投；
2025 年 4 月：获得奇瑞汽车与立讯精密联合注资的 1 亿美元战略融资，这是轻舟首次引入车企背景投资方。
值得注意的是，在 2025 年之前，轻舟智航曾是行业头部自动驾驶公司中唯一没有车企背景投资方的企业。这一状况在近一年内发生转变——奇瑞等主机厂相继入局。
押注通用物理 AI
在智驾行业 " 量产为王 " 的下半场，轻舟智航已经构建起 "L2++ 规模化量产反哺技术迭代，L4 前沿技术降维赋能量产 " 的闭环。
L2++ 领域，轻舟乘风智能辅助驾驶搭载车型已突破 100 万台，目前合作头部车企近 10 家，包括理想、奇瑞、广汽、吉利、上汽等，已量产车型近 30 款。2026 年预计有超过 50 款新车型量产，基本全部搭载城市 NOA，并下探到 10 万元级的国民车型。
此外，轻舟智航还大幅押注通用物理 AI，其技术支撑是 " 世界模型 + 强化学习 "。
本次 1 亿美元融资将重点投入世界模型 + 强化学习的前沿物理 AI 技术研发，谈及这一技术方案的核心突破点，于骞对《科创板日报》记者分析，物理 AI 的核心突破点在于 AI 不再仅仅复刻人类驾驶行为，而是依托世界模型与强化学习，开始真正理解物理世界的规律、人类意图与社会常识。世界模型 + 强化学习可以类比为搭建起一座 AI" 虚拟驾校 "。
其中，世界模型负责预演现实场景的无限可能性，模拟出复杂路口博弈、极端天气干扰、突发路况变化等数百万种长尾场景；而强化学习则像一个不知疲倦的教练，持续优化 AI 的决策路径，让系统在虚拟试错中学会如何像老司机一样从容应对，超越人类的反应极限。
在于骞看来，" 世界模型 + 强化学习 " 这一技术架构的独特价值在于，它让自动驾驶系统从 " 被动记忆 " 转向 " 主动思考 "，真正具备了应对未知场景的能力，不仅实现从 L2++ 向 L4 自动驾驶的进阶，未来更可以实现从自动驾驶场景像更广泛的具身智能场景的迁移。
他透露，轻舟智航世界模型 + 强化学习技术方案即将亮相发布。
当下，自动驾驶正从 L2++ 规模化量产期转向 L4 商业化落地期的行业关键节点。
工信部最新数据显示，2026 年 L2 级组合驾驶辅助新车渗透率已达 64%，全年预计突破 70%。NOA 不再是三四十万豪车的专属，10 万级别的经济型车也开始标配。
L3 正在叩门。奔驰、长安、小鹏等多家车企计划推出 L3 车型。但 L3 存在硬伤——责任界定灰色地带，以及人类驾驶员在系统请求接管时反应延迟（通常为 3-7 秒）。
因此，部分头部车企选择跳级直攻 L4。2026 年 2 月中旬，特斯拉首台专为 Robotaxi 设计的 Cybercab 正式量产下线，彻底取消方向盘和刹车油门踏板。在国内，百度萝卜快跑不仅在内地城市铺开，2026 年 2 月获批在香港跨区贯通机场岛，并已拓展至迪拜和阿布扎比等海外市场。
于骞认为，当前行业面临的核心技术瓶颈主要有：一是 L2 与 L4 技术底座割裂，数据和算法复用率低，研发成本高；二是长尾场景数据覆盖有限，真实路测与仿真迭代效率不匹配；三是对于物理世界动态理解不足，难精准预判复杂交通交互，比如弱势交通参与者行为意图的理解等。行业面临的主要商业化痛点主要是 L2++ 高算力硬件推高普惠量产成本，以及 L2 与 L4 技术硬件如何复用，制约 L4 规模化落地。
他表示，轻舟智航提出的通用物理 AI 技术路线，将用世界模型 + 强化学习突破因果理解瓶颈，以统一技术底座打破 L2/L4 壁垒，让 L2 数据反哺 L4 迭代，降低研发与落地成本。
L4 领域，轻舟智航已正式进军无人物流车赛道，目前该无人物流车辆已在金华、芜湖、宁波等多地投入运营。
