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| 本文作者： 利榮 | 2020-04-03 09:48 |
又有自動駕駛新創(chuàng)公司談妥融資了，這次是Waymo出身、成立一年的輕舟智航。
近日，無人駕駛公司輕舟智航正式對外確認已獲得數(shù)千萬美元的種子輪投資，本輪投資由IDG資本、元璟資本、Tide Capital聯(lián)合進行。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，新一輪融資主要用于兩方面：通過完善大量的工具鏈以及仿真測試環(huán)境，建立起無人駕駛技術的“自動化規(guī)模生產的工廠”；基于這個“造火箭”、“自動化規(guī)模生產”的技術路徑，與合作伙伴一起逐步推動國內外某些場景的測試及試運營。
輕舟智航于2019年成立于硅谷，成立不到5個月便獲得了美國加州自動駕駛路測牌照并開始開展公開道路測試，目前公司已在美國硅谷、中國北京、深圳、蘇州等多個城市都設有辦公室，研發(fā)人員占比超過80%，碩博占比接近90%。
自動駕駛是一個萬億美金的市場，但同時也伴隨了許多未知和風險。他們能否追趕目前的行業(yè)進程？到底還需要多少時間？他們擁有多少資源？還有太多的不確定性。這些問題對任何一家公司都是一項龐大、艱難的任務，即便是由自動駕駛領域明星人物組建的團隊也是如此。
那么， 成立剛滿一年的輕舟智航是如何看待這些問題的？
「輕快，高效，我們希望在自動駕駛這條路上成為務實團隊?！馆p舟智航創(chuàng)始人兼 CEO 于騫這樣解釋「輕舟智航」的含義。
這句話的言外之意， 輕舟智航希望成為中國最強的L4全棧覆蓋自動駕駛團隊。
盡管這家公司正式成立剛滿1年，但如果我們了解四位創(chuàng)始人的背景，就能發(fā)現(xiàn)這家富有潛力的初創(chuàng)公司在自動駕駛領域所處的位置。
輕舟智航四位聯(lián)合創(chuàng)始人于騫、汪堃 、侯聰、大方，都曾在Waymo就職，有著豐富的自動駕駛實戰(zhàn)經驗，并都是自動駕駛研發(fā)的中堅力量。
于騫是南加州大學計算機視覺和機器學習方向博士，曾就職于Google街景組關鍵項目技術負責人，曾在Waymo擔任感知關鍵模塊的機器學習算法研發(fā)Tech Lead。
侯聰為佐治亞理工博士，曾就職于Waymo Perception Team，負責感知系統(tǒng)整體開發(fā)與優(yōu)化，感知系統(tǒng)的骨干力量，擁有10多年相關工作經驗。
大方哥倫比亞大學計算幾何/物理仿真方向博士，精通無人車路徑決策、規(guī)劃，曾就職于Waymo Motion Planning Team，負責運動規(guī)劃關鍵模塊。
汪堃畢業(yè)于北大，是Google中國直接入職Waymo第一人，曾就職于Waymo Simulation Team，負責仿真系統(tǒng)和系統(tǒng)架構。
2019年3月，他們從Waymo、特斯拉、Uber ATG、福特、英偉達、Facebook等世界頂級自動駕駛公司和科技公司，組建了輕舟智航核心團隊。
目前，這家初創(chuàng)公司獲得了來自IDG資本、元璟資本、Tide Capital等機構數(shù)千萬美元的天的種子輪融資。
值得注意的是，在自動駕駛領域，小馬智行PonyAI、禾多科技、以及硅谷Zoox也得到了IDG投資。
「核心團隊來自國際一線自動駕駛大廠，成員之間高度互補?！乖Z資本合伙人劉毅然告訴雷鋒網(wǎng)新智駕。
在他看來，整個團隊在感知、規(guī)劃、決策和仿真等領域上擁有深厚積累和實戰(zhàn)經驗，實現(xiàn)了全棧覆蓋。公司在成立以來利用先進的技術選型實現(xiàn)了更高的的人員效率和資本效率，并基于豐富行業(yè)經驗確定他們的技術選型：建立“自動化規(guī)模生產的工廠”
大規(guī)模智能仿真系統(tǒng)及可自主學習決策規(guī)劃框架的技術路徑，正是無人駕駛公司輕舟智航的核心優(yōu)勢。
按照于騫的說法，借助大規(guī)模智能仿真系統(tǒng)和可自主學習決策規(guī)劃框架，降低測試成本，提升開發(fā)效率，保證解決方案的可拓展性。
他比喻這種獨特的技術路徑是建立“自動化規(guī)模生產的工廠”：“相比傳統(tǒng)的‘造梯子’路徑，更像是在‘造火箭’?！?/p>
輕舟智航將有效數(shù)據(jù)、智能仿真系統(tǒng)以及決策規(guī)劃框架這三點視為推動技術向前不斷深入。
與這種主流的仿真軟件不同，輕舟智航的仿真軟件界面拒絕“華而不實”，拋棄了復雜的渲染工作，僅保留了感知結果，包括3D Box和雷達點的疊加，場景很真實。
汪堃詳細介紹了區(qū)別于游戲引擎開發(fā)的輕舟智航仿真系統(tǒng)架構：
最底層的是輕舟智航自研的Car OS，借助底層的通訊系統(tǒng)來保證模塊之間的高效通訊；
Car OS與仿真器是高度整合的系統(tǒng)，核心仿真器及評估器，是基于底層的Car OS接口開發(fā)的，能保證仿真系統(tǒng)的確定性；
第三層是仿真周邊工具鏈和基礎架構，可保證整個數(shù)據(jù)閉環(huán)的有效性，將全部數(shù)據(jù)高效利用起來；
第四層是大規(guī)模場景庫構建；
最頂層是分布式系統(tǒng)仿真平臺，支持快速、大規(guī)模的仿真應用，在短時間內得出正確評估。
除了獨特的仿真系統(tǒng)，輕舟智航的仿真評估器也可以分為5類：
安全性評估器（Safety Evaluator），包含是否碰撞、是否壓到路邊、是否撞到行人等評估；
真值評估器（Ground Truth Evaluator），可通過人工標注或自動標注的方式對仿真結果進行檢測對比，及時反饋；
法規(guī)評估（Law Evaluator），指的是根據(jù)交通規(guī)則進行評估，例如是否闖紅燈、是否逆行等；
舒適度評估（Comfort Evaluator），指是否有急剎等帶來不舒適感的等行為；
狀況評估（Stats Evaluator），相對比較底層一些，指根據(jù)模塊生成的中間結果，進行縱向比較得到評估的結果。
汪堃表示，“我們認為仿真是達到規(guī)?；療o人駕駛技術的唯一路徑。
一方面，借助仿真及相關工具鏈，能形成高效的數(shù)據(jù)測試閉環(huán)，支持算法的測試和高效迭代，取代堆人或堆車的方式；另一方面，只有經過大規(guī)模智能仿真驗證過的軟件，才能夠保證安全性和可用性。
輕舟智航目標是打造適應城市復雜交通環(huán)境的“老司機”，值得一提的是業(yè)務模式為合作伙伴提供可量產的L4級無人駕駛解決方案。
其實，很多初創(chuàng)公司都將自己的自動駕駛解決方案定位在 L 4，但事實上這一級別的自動駕駛看起來很激動人心，但離實際市場還有一段距離，而且還將面臨各種法律法規(guī)的問題。
對于 L4 的定位，于騫的思考是——我們本身是做技術出身，L4 在技術上來說更難，但 L4 也更加符合未來的預期。
我們的定位是無人駕駛技術解決方案提供商，與合作伙伴一起完成從 demo 到商業(yè)化落地。
整個自動駕駛行業(yè)在往合作方向發(fā)展，并非一家公司就能從頭做到尾。我們對“合作”是非常堅定的態(tài)度，只聚焦自己擅長的領域。
而落地問題，在可預見的未來是很快可以實現(xiàn)的。我們的市場和產品的落地會在中美兩地并進，我們希望做一個符合中國的交通系統(tǒng)的解決方案。
于騫告訴雷鋒網(wǎng)，其主要的合作伙伴包括車廠、出行公司、商業(yè)運營公司等，具體的項目正在中美兩地推進。
在過去一年的起步階段，輕舟智航不希望通過見招拆招的方式進入到某個具體的小應用場景，變成一家靠堆人來解決問題、無法規(guī)?；墓こ坦尽６菍Ｗ⒂凇靶逕拑裙Α?，在做到主線夠深入、橫向可擴展之后，再以輕、快的方式實現(xiàn)真正的無人駕駛。
簡言之，他們的技術方案將覆蓋從低速到高速、從物流到出行、從商用車到乘用車等多個場景。
正如于騫所言，輕舟智航的商業(yè)模式是全方位、多場景落地。
“作為創(chuàng)業(yè)公司，我們選擇以漸進的方式去推進無人駕駛，所以會以低速場景起步，從低速、載貨、商用車逐步向高速、載人、乘用車推進?！?/p>
當然，這也包括一眾自動駕駛玩家聚焦的Robotaxi產品運營模式。于騫認為，Robotaxi是應對城市復雜道路交通環(huán)境里的長期目標，也是無人駕駛落地最終的應用場景。他們自己不會做Robotaxi的打車網(wǎng)絡，以及Robotaxi的全棧式模式——從生產到運營，而是專注以技術作為切入點。
無人駕駛是一個龐大的市場，目前處于比較早期的階段。2019年入局的輕舟智航不算早，但也有后發(fā)優(yōu)勢。近期自動駕駛融資消息不斷，這對行業(yè)是好事，說明自動駕駛行業(yè)春天已來，隨著供應鏈上下游逐步完善，特定場景的無人車陸續(xù)上路。而規(guī)模應用，將會在 2 到 3 年后爆發(fā)。
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