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36氪首发 |「轻舟智航」获IDG资本等数千万美元种子轮融资，研发L4级自动驾驶解决方案

晰数塔互联网快讯
2020-04-03 09:31

36氪获悉，自动驾驶初创公司“轻舟智航”对外宣布已获得数千万美元的种子轮融资，投资方包括IDG资本、元璟资本、Tide Capital，融资主要用于技术研发和商业化落地。

轻舟智航在2019年成立于硅谷，基于大规模智能仿真系统和可自主学习决策规划框架，研发适应城市复杂交通环境的L4级自动驾驶技术解决方案，落地场景顺序是从低速到高速、从物流到出行、从商用车到乘用车。

目前，轻舟智航已在美国硅谷、中国北京、深圳、苏州等地设有办公室，并已获得美国加州自动驾驶路测牌照、正在进行公开道路测试，与合作伙伴在中美两地有路测车辆近10台。该公司联合创始人兼CEO于骞（James）表示，他们现在更关注“可商业化、可优先落地”的场景，但暂时不方便公布具体情况。

图源：轻舟智航

虽然公司成立时间相对较晚，但轻舟智航团队已经在自动驾驶领域小有名气，核心成员曾就职于Waymo、特斯拉、Uber ATG、福特、英伟达、Facebook等公司，在感知、仿真、运动规划、传感器与车载系统等领域有丰富行业经验。

该公司联合创始人兼CEO于骞是美国南加州大学计算机视觉和机器学习方向博士，曾是Google街景组关键项目技术负责人，曾在Waymo担任感知关键模块的机器学习算法研发Tech Lead。

其他三位联合创始人侯聪、大方、汪堃此前分别是Waymo的感知、运动规划和仿真团队的Tech Lead。其中，侯聪是佐治亚理工学院博士，曾就职于Waymo Perception Team，负责感知系统整体开发与优化；大方擅长无人车路径规划与决策，是哥伦比亚大学计算几何/物理仿真方向博士，曾就职于Waymo Motion Planning Team，负责运动规划关键模块；汪堃毕业于北大，是Google中国直接入职Waymo第一人，曾就职于Waymo Simulation Team，负责仿真系统和系统架构。

在自动驾驶传统研发路径里，只有采集大量真实路测数据、反复手动调整算法参数，才能发现和解决各种边界化难题（corner case），而这需要依赖大量的路测车辆、时间和人力，导致成本高昂、落地周期较长。

于骞告诉36氪，为了大幅降低测试成本、提升开发效率，轻舟智航借助大规模智能仿真系统，在仿真环境中复现边界化场景，并基于现有数据生成大量模拟真实场景的数据。同时，他们研发的可自主学习决策规划框架，抛弃了传统单一规划决策方法，可在仿真场景中自主学习各类复杂场景，寻求最优运动规划决策，保证安全性和舒适度。

谈及仿真的优势，汪堃提到，首先，仿真的路测成本大约是实际路测成本的1%，甚至更少，因为实际路测需要硬件成本、传感器成本、司机成本和系统工程师成本，且每天有效测试时间只有8-10小时，但使用仿真路测，在要求不高时，只需一台电脑和GPU，便能连续24小时进行测试；第二，在实际路测中，遇到极端情况是小概率事件，一旦发生，极不安全。而在仿真系统里，工程师可以通过手工编辑或自动生成来测试众多极端情况，保证实际路测前有充分验证。

第三，仿真的扩展性比实际道路测试的扩展性大。仿真路测里程大概1000倍于实际路测里程。而且，仿真系统所需硬件成本很低，而车队的硬件成本、人员成本和运营成本非常高，随着云服务的发展，仿真的可扩展性将远大于车队的可扩展性；第四，开发自动驾驶软件时，每天都要进行大量的代码更改和算法迭代。当实际路测车辆有限、测试场景和里程有限的情况下，很难客观比较软件的迭代水平，但借助仿真，工程师能在大量场景库里并行测试，在很短时间内便能对软件版本进行评估。未来，当评估软件是否达到量产水平时，仿真也是主要的测试评价技术。

3月16日，轻舟智航邀请了硅谷风险投资BoomingStar Ventures管理合伙人Alex Ren作为第三方见证者，当天晚上7点多录制了一段在硅谷的路测视频。在视频中可以看到，轻舟智航的自动驾驶乘用车（林肯MKZ车型）配备了一个64线激光雷达、6个环视摄像头和4个毫米波雷达。当天，其以自动驾驶模式行驶到一个商业区周边的麦当劳，经过一个汽车穿梭窗口（Drive-through），随后穿过一个大超市及其停车场，回到轻舟智航公司。

谈及这个测试场景的独特性，于骞表示，从技术上看，麦当劳的Drive-through车道比单车道更窄，对定位和控制的要求都比较高。如果横向定位和控制不精确，就会轧到路沿或蹭到建筑物，如果纵向不准，就会对不准点餐窗口；其次，麦当劳Drive-through的出口是停车场，是非结构化道路，要应对人车混杂的情况，还要通过无保护右转进入道路主路；而更有挑战性的是，麦当劳是正常营业的地方，不能像其他开放道路一样重复进行路测，只能通过大量仿真测试，做到第一次上路就安全可靠。

而从商业的角度看，以麦当劳为首的美国快餐业占了餐饮业的很大份额，而麦当劳70%的营业额都来自drive-thru，美国的外卖配送人工费又比较贵，在这个场景做无人驾驶很有商业价值。

谈及商业模式，于骞告诉36氪，如果是高级别自动驾驶，更现实的情况是提供租赁服务。他们会与车厂、出行公司、商业运营公司等共同进行商业化运营。

“在发达国家，现在一台L4级自动驾驶整车的成本接近于一个司机一年的工资。如果把成本控制在人工成本以内，那就比较合适。”于骞表示。

虽然轻舟智航多次对外强调其在“仿真”方面的核心能力，但于骞表示，做仿真的主要目标还是提高开发效率，但他们不是单纯做仿真的公司，“只是把仿真作为一个重要模块，基于仿真从0开始搭建L4无人驾驶技术的框架，并且加入更多新的设计和框架，从一开始就走一条更加高效、智能化、自动化的路线，舍弃了一些包袱”。

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