公司|自动驾驶难落地？这家公司试图以微循环公交场景破题_系统|巴士|城市|自动|场景|微循

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图片来源：视觉中国

采访人员 | 于浩

自诞生起，自动驾驶概念就是一个能够引发无限联想的概念。但因技术迟迟未能实现商业落地，自动驾驶赛道曾于2018年左右在资本市场上陷入沉寂。
而自从2020年开始，这一概念似乎克服了市场的失望情绪，再次火热起来。在近年来获得融资的项目中，自动驾驶技术被应用到智能汽车、无人巴士、物流配送等诸多场景中，开始释放出商业价值。
成立于2019年3月的轻舟智航正是一家聚焦于城市无人巴士场景的自动驾驶创业公司，在该场景下为城市提供L4级自动驾驶解决方案。截至目前，轻舟智航已完成天使轮、Pre-A轮、A1轮三轮融资。最新一轮融资消息发布于3月4日，轻舟智航官方透露融资额度为数千万美元。值得一提的是，据彭博社报道，该轮融资资方包含字节跳动。
按照轻舟智航联合创始人及CEO于骞的说法，在智慧城市与新基建的政策背景下，几位联合创始人都看到了自动驾驶技术在中国的发展潜力，由此决定辞职创业。
公司成立的前四个月，于骞与其他核心人员在自家车库里改装出了第一辆路测车，搭建起了最早的轻舟智航无人驾驶系统。在系统内进行了近万次仿真训练后，轻舟智航成功在美国加州完成了第一次上路测试。

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这种仿真训练模式得以延续至今，成为轻舟智航重要的技术支撑。于骞将仿真训练形容作“考试题库” 。在路测中自动驾驶系统会遇到各式各样的“难题” ，在仿真训练中，系统可以针对做错的题或者难题的变形进行反复练习，达到“举一反三”的效果，提升路测效率。
自动驾驶行业存在长尾效应，即技术上已经解决了90%的问题，但剩下的10%却可能要花费同样多甚至更多的精力，这10%包括很多边界化难题，经常被称为Corner Case 。而Corner Case延所伸出的就是针对自动驾驶安全性与实用性的质疑。
针对这一难题，轻舟智航也在尝试给出解决方案。于骞告诉界面新闻，轻舟智航正试图基于大规模智能仿真系统及可自主学习决策规划框架打造底层系统，以应对层出不穷的特殊情况。 “我们不再用见招拆招式的生产方式，而是采用更工业化的方式，通过一套系统化的工具去解决问题， ”他解释说， “系统的输入可能是一些数据或者一个测试场景，输出的产品是算法和模型。 ”
在商业模式方面，轻舟智航并非简单出售自动驾驶设备，而是采用出售“运力”的模式，为客户提供车辆、安全员、技术运营为一体的解决方案。据了解，轻舟智航的产品已落地苏州、深圳与武汉，可支持地铁接驳专线、微循环公交、快速路公交、园区通勤摆渡和景区观光游览等场景。
在于骞看来，无人巴士行业还处于早期阶段，懂得如何运营的人员还比较少，如果单单卖产品，后续服务体系很难依靠市场力量建立。同时，基于这种模式，轻舟智航得以向客户提供更多元化的服务， “我们可以为地方政府提供数据接口，将车内车外的情况以及车辆本身的情况，比如行驶里程都以数字化的形式呈现出来。 ”于骞介绍到。
无人巴士适用的“微循环公交”“地铁接驳专线”等交通场景，被于骞形容作“城市的毛细血管” 。在城市优先发展公共交通国家战略的大背景下，这些场景被他视作L4级别自动驾驶尽快落地中国的重要场景。
以往L4级别自动驾驶产品应用场景多集中在封闭园区，且由于安全性的考虑，大多只能低速行驶。在这种应用场景下，自动驾驶系统所遇到的实际路况会很简单，从而影响到产品迭代的效率；园区与园区之间的道路规划差异也决定了这一场景下，无人驾驶产品的扩展性不强。
而轻舟智航关注的城市微循环公交等场景下，车辆行驶的路线相对固定，这首先使得轻舟智航能够在确保安全性的前提下收集到公开道路上的路测数据。另外，各地公开道路的道路规划标准基本一致，相较于园区场景，针对公开道路场景的自动驾驶产品更具备扩展性。从成本的角度来看，大多数城市的巴士车型统一，可批量生产，这在一定程度上也能够降低轻舟智航的造车成本。
目前，轻舟智航的公开道路无人公交项目已在苏州、深圳、武汉三座城市启动常态化运营，于骞预计很快可以达到百台车规模。
【公司|自动驾驶难落地？这家公司试图以微循环公交场景破题】“未来我们会聚焦在巴士这一场景，把它做的更加完善， ”谈及轻舟智航的未来规划，于骞向界面新闻透露了两个发展方向。 “对于有固定线路的巴士，在非高峰时期可以采用网约的形式实现共享出行。同时，我们也在规划L3级别的巴士改造，在降低司机劳动强度、增加公交车安全性的同时，新产品也可以为L4级别的系统提供更多路况数据方面的支持。 ”