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图注：搭载DeepRoute-Driver 2.0解决方案的Robotaxi
能够验证的事实是，Roadstar.ai于2018年提出的基于多传感器前融合的自动驾驶方案，可通过多个传感器的高精度空间同步、时间同步，降低空间精度误差。其Cityscapes 数据集在计算机视觉基准测试为第一名，并获得KITTI 3D检测数据集的前三名。
而在2020年，元戎启行也曾在提出3D物体检测的论文，并被CVPR2020收录。
元戎启行背后的周光 回顾第一段创业经历，周光认为，Roadstar.ai失败的原因是他所无法接受的：“我可以接受公司技术不好被市场淘汰。像Roadstar这样明明技术一流，但其他原因导致的失败，是我无法接受的。”
周光的自信，是源于对自身团队在技术上的深厚积累。成立不到一年的Roadstar如风而去，难以证明周光的说法，但细观今日的元戎启行，仍可窥见一二。
具体而言，元戎启行在过去短短两年的时间里开发了一系列算法、硬件，提前为自动驾驶载客作了充足的准备。
基于点云的3D物体检测网络模型，元戎启行提出的深度学习模型HVNet可帮助Robotaxi在雨天、黑夜等情况下依然能精准感知周边物体。
在硬件方面，元戎启行开发了包括ADS控制器、车载相机DeepRoute-Vision、DeepRoute-Syntric等在内的智能设备，可同步传感器时间、空间信息等原始数据。
而今年7月，元戎启行在深圳市福田区开启Robotaxi的载人测试，成为深圳市首家开展自动驾驶载人应用示范的企业，更可说明其自动驾驶技术已得到福田区政府的认可。
过去两年，周光除了在幕后主导公司技术路线之外，也从上一段创业经历中吸取教训，将大部分时间研究如何疏通公司的组织架构，使其成为“可自我调节的神经网络”。
【 清华大学|对话元戎启行CEO周光：我不是「天才」，但我在等一个「机会」】尽管元戎启行如何运转，是否良性运转无从得知，但从周光对于公司战略的把控也能侧面证明周光的个体已经与公司融为一体，其理念正在影响公司发展。
尽快获得融资，极力推高估值，快速谋求上市，这是大部分自动驾驶公司的发展路径，也是当下公司商业化难以实现，借外部输血维持生存的一项手段。
不过，这一过程可能在元戎启行难以实现。
在同一时期成立的公司之中，元戎启行的融资进程或是最晚的一家，其A轮至B轮融资的时间相差一年之久，然而周光却不以为然。
周光看来，元戎启行的目标是真正实现无人驾驶技术，而非在短期登陆资本市场。因此，在过去两年，与其说周光四方寻求融资，不如说他在努力挑选双方意见一致的投资对象，而与乐于长线投资的阿里巴巴合作，则是周光心目中完美的案例。
如今，周光已完成由幕后走至台前的身份转换，其镌刻在元戎启行的印记，未来或将愈发明显。
写在最后 当回忆起在清华大学基科班的学习经历时，周光认为其在人才济济的环境中，收获了一个珍贵的特质——延迟满足感。这一特质此后贯穿着他的求学生涯，工作、乃至个人创业。
这一点也隐约体现在周光对于元戎启行的发展规划。在与新智驾长达两个多小时的交流中，周光曾多次提及“终局思维”，元戎启行如今近乎所有的公司业务，其雏形在两年前就已初步形成在他的脑海。
如今，元戎启行的两大业务——Robotaxi服务与同城货运，其出发点均基于城市道路的L4级自动驾驶，寻找各种生活场景应用，如此其资金利用效率也将极大提高。
在以“快”为特征的时代下，元戎启行沉心静气，追求业务稳步发展的行为或许稍显另类，但不置可否，它在稳扎稳打之中交出一份亮眼的成绩，将自动驾驶解决方案的极大压缩。
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