《星河问途：完成数千万元天使轮融资，已交付各类型L无人驾驶车数百辆，用突破性自动驾驶技术打造L4级道路移动机器人》）

图源：环球网

一、出身“豪门”：一支比车企更懂车的技术天团

星河问途是谁？它不是从石头缝里蹦出来的技术极客，算得上是追觅科技在出行领域布下的一颗关键棋子。

2025年7月，星河问途（苏州）智能科技有限公司正式成立。从股权结构看，它的直接股东是追觅系资本“星梦计划”——也就是说，这是追觅科技嫡系部队的一次战略出击。

但星河问途最硬的通货不是钱，是人。

核心团队清一色来自理想、蔚来、华为等头部车企的自动驾驶部门，不仅经历过惨烈的“智驾内卷”，更实打实参与过从0到1的大规模量产交付。

总裁孙晓龙长期深耕自动驾驶行业，主导完成了业内领先的BEV感知算法、VLM/VLA大模型等突破性工作。

创始人则拥有超13年AI与具身智能领域经验，主导完成2次自动驾驶从0到1的大规模量产。

这是一群不缺钱、不缺技术、更不缺实战经验的老炮儿。他们出来的第一天，技术起跑线就直接拉到了L4级。

图源：中商产业研究院

2025年10月，星河问途宣布完成数千万元首轮融资，资金投向L4级智驾无人车辆产品升级。

要知道，2025年中国自动驾驶市场规模已达4502亿元，预计2026年将达到5293亿元。

在这样一条千亿级赛道上，星河问途的每一步都踩在行业的鼓点上。

二、星河问途ASTROX的技术野心：不做“更好的司机”，要做“贾维斯”

星河问途ASTROX认为，随着智能座舱和智能底盘的快速发展，汽车的本质正在改变——它不再只是一个移动载具，而是正在向具备感知、理解、决策、执行和交互能力的“未来出行机器人”演进。

基于这一判断，星河问途ASTROX提出了面向未来智能驾驶系统的三项核心能力：

第一，“自主思想”的能力。

系统不仅能够推理、决策，还能将过程以可解释的方式呈现出来。

这背后是思维链（CoT）技术的应用——让AI像人类一样逐步分析决策。

第二，“自主学习”的能力。

不是停留在模仿人类老司机的层面，而是能像人类一样举一反三，面对从未见过的复杂场景时依然具备应对能力。

这需要世界模型（World Model）的支撑。

图源：东方财富网

第三，“协作人类”的能力。

系统需要听懂人类的自然语言，理解驾驶员与其他交通参与者的意图，并充分调动智能底盘能力满足不同场景需求。

这三项能力背后，星河问途ASTROX想要的不是一个驾驶辅助工具，而是一个类似钢铁侠的人工智能管家“贾维斯”的智能大脑。

这个大脑，就是SEWE Advanced Autonomous Brain。

三、星河问途的SEWE“三体”架构：座舱、智驾、底盘的深度融合

星河问途（ASTROX）的SEWE Advanced Autonomous Brain（SEWE高级自主大脑）由三大系统构成，分别对应理解、决策、执行三个环节。

System 1：面向座舱交互的任务理解系统。

通过大语言模型与AI智能体，将自然语言指令拆解为可执行任务。

你说“我想去机场顺便接个同事”，它能自动规划路线、识别接人地点。

这标志着智能驾驶系统向真正理解人类驾驶意图迈出了关键一步。

图源：星河问途官微

System 2：以大模型为核心的智能驾驶决策系统。

集成VLM（视觉语言模型）与端侧世界模型，同时引入思维链技术，让系统决策过程变得“可解释”——这不是黑箱，而是透明的大脑。

System 3：面向车辆执行的智能控制系统。

率先采用模型预测控制（MPC），将智能底盘多执行器协同控制纳入统一优化框架，在车辆动力学强约束条件下释放智能底盘的极限性能。

通过三大系统的协同，SEWE实现了智能座舱、智能驾驶与智能底盘之间的深度融合——从用户意图理解到环境感知决策再到车辆动态控制的系统级闭环架构。

四、技术路线的“第一性原理”：激光雷达+VLA+世界模型的融合之道

在技术路线的选择上，星河问途ASTROX展现了难得的清醒。

感知层面，优先采用激光雷达方案。

从第一性原理出发，系统能够接触到的物理世界越多、获得的信息越全面，最终做出的规划和决策表现就越好。

因此，SEWE在开发之初便优先采用激光雷达版本方案，而非纯视觉方案。

VLA与世界模型的关系上，ASTROX认为二者并非相互替代，而是相互融合、互为补充。

在端侧，SEWE集成VLM/VLA大模型能力，并搭配轻量化端侧世界模型，兼顾实时性、泛化能力与决策效率；

在云端，则构建以世界模型为核心的数据闭环体系。这一判断与行业趋势高度吻合。

星河问途创始人张青山。图源：亿欧网

数据闭环层面，ASTROX搭建了SEWE Self-Evolving Flywheel Framework（自进化飞轮框架）。

 这套框架通过云端世界模型和强化学习模型，使SEWE具备持续自我学习和自我进化的能力。

更关键的是，ASTROX在整个数据闭环中量身定制了一整套AI Agent引擎，包括高价值数据自动挖掘、自动化数据标注、融合检索增强生成（RAG）等能力。

通过将多类AI Agent接入数据闭环工作流，系统能够显著提升从数据发现、数据处理、数据理解到模型训练的全链路效率。

五、商业化速度：从0到数百台，只用了一年

星河问途的可怕之处，在于它既懂技术，又懂量产。

2025年6月项目启动，到9月首届经销商大会上，星河问途一次性斩获1.2亿元意向订单，预定车辆超千台。

已交付各类型L4级无人驾驶车辆数百台，建立起覆盖中国、中东、东南亚及东欧的跨境销售网络。

图源：星河问途官微

商业模型上，星河问途采用“硬件销售+智能驾驶系统订阅”的双轮驱动。

其L4级无图自动驾驶车辆单日可运行12小时以上，完成6次以上配送循环，单台车可覆盖12个以上驿站，运力较传统方案提升超300%。

2025年国庆期间，星河问途与多地交投集团合作投放充电机器人，仅湖南、江苏两地，近20台设备就累计提供充电服务超1000车次，总充电量突破23000千瓦时。

六、行业影响：重新定义自动驾驶的“终局形态”

星河问途ASTROX的全球首发新一代自动驾驶系统，对行业的影响远不止“又多了一家自动驾驶公司”。

第一，它提出了一个被长期忽视的问题：自动驾驶的终极目标是什么？

如果答案是“替代人类司机”，那天花板就是Robotaxi的渗透率。

但如果答案是“让汽车成为出行机器人”，那天花板就是整个汽车产业的智能化重构。

星河问途ASTROX选择后者。

第二，它验证了“具身智能”从概念到产品的可行性。

2025年，中国具身智能市场规模约52.95亿元，预计2030年将达到千亿规模。

星河问途证明，汽车本身就是最大的具身智能载体——从扫地机器人到无人配送车再到智能汽车，追觅系正在构建一个完整的“具身智能”产品矩阵。

第三，它加速了“VLA+世界模型”技术路线的行业共识。

2026年北京车展上，这条路线已成为头部玩家的共同选择。

但ASTROX的独特之处在于，它把这套架构从乘用车扩展到了所有移动机器人场景——无人配送车、充电机器人、清扫机器人。这种“一鱼多吃”的技术复用能力，是单一场景玩家无法比拟的。

总之，无人车来也（公众号：无人车来也）认为：

星河问途ASTROX的故事，本质上是一个关于“重新定义”的故事。

它重新定义了自动驾驶的终极目标（不是替代司机，而是赋能出行机器人），重新定义了技术架构的边界（不是座舱、智驾、底盘的三张皮，而是系统级闭环），重新定义了商业化的路径（不是卷Robotaxi，而是赋能所有移动智能体）。

2026年，自动驾驶、具身智能市场突飞猛进，星河问途虽仍是“小船”，但已与特斯拉FSD、华为ADS等站在同一牌桌。

牌局才始，定义规则者，方能走得更远。

#无人车来也#无人驾驶#自动驾驶#无人车

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