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降维L2,于骞不甘轻舟“裱糊匠”

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降维L2,于骞不甘轻舟“裱糊匠”

轻舟智航们的《三体》降维梦。

文|科技新知

裁员、降低福利、股价暴跌、公司倒闭,L4路线的自动驾驶赛道骤然进入寒冬。

近日据知情人士透露,图森未来计划本周裁撤至少一半雇员,收缩自动卡车驾驶系统的制造与测试项目。该消息的爆出再次为L4的前景蒙上一层阴影。

与之对比明显的是,L2领域正在持续升温。

据高工智能汽车研究院数据显示,2022年中国市场(不含进出口)乘用车前装标配搭载L2级辅助驾驶的搭载率,已经连续第二个月超过30%。资本市场的数据显示,自2021年以来,自动驾驶赛道中L2项目的融资成为最耀眼的存在。

正如复星锐正资本合伙人刘思齐所述,眼下自动驾驶赛道主要还是看辅助驾驶系统上车之后前装量的比较,这将会是一个比较明确的趋势。

那么对于押注L4的公司而言,要么画地为牢,要么改弦易辙,而其中的大多数自然选择了后者。

最典型的莫过于,曾认为Momenta“搏二兔,不得一兔”的文远知行,以及在Robobus领域扎根数年的轻舟智航,二者今年以来都在产品层面开始向L2倾斜。

后者更是在近期频频造势。12月2日,轻舟智航宣布完成数亿元B1轮融资,据介绍资金将用于加速高级辅助驾驶前装量产以及Robobus的规模化落地;紧接着几天后,又宣布推出基于征程5芯片的“轻舟乘风高阶辅助驾驶解决方案”。

作为L4自动驾驶公司“降维”求生的典型样本,这家自动驾驶初创公司一时之间吸引了不少目光。但机遇与挑战并存,眼下留给轻舟智航的时间不太多了。

降维再降维

选择自动驾驶的创业公司,创始人要么有名校光环,要么有名企背景,这两样轻舟的于骞都占了。

本硕就读清华计算机系,大学期间投身清华人工智能重点实验室,从事移动机器人相关工作;此后于骞对计算机视觉产生了很大兴趣,遂远赴美国南加州大学读博士。

身披名校光环的同时,于骞先后加入谷歌、Waymo从事相关工作,曾任Waymo感知关键模块的机器学习算法研发Tech Lead。

2019年1月,受本科同学、IDG资本合伙人牛奎光的影响,于骞反复思考了3个月,最终和其他3个也出自Waymo的同事侯聪、大方、汪堃一起于2019年3月,在美国硅谷成立了轻舟智航。同年11月,回到中国的轻舟智航,面临的第一个问题便是选择落地场景。

一般情况下,自动驾驶主流的应用场景可分为:Robobus、Robotaxi、港口场景、封闭园区、矿区场景、无人环保、干线物流、末端配送。

一番考察和思考后,轻舟最终选择微循环的小巴作为无人驾驶方案的第一个落地场景,也就是RoboBus,出发点是为更好满足城市早晚高峰的通勤需求。

在轻舟智航的语境下,Robobus是L4自动驾驶最快实际落地的场景。

第一,Robobus处于中低速行驶,乘客对车速的预期可控,速度保持在20km/h到50km/h之间,是非常适合于自动驾驶初期发展阶段的应用场景。

第二,Robobus的行车路线固定,车辆可以在同一条线路上反复磨炼,更能确保行驶安全,并可结合V2X实现红绿灯优先和预警。这是相较Robotaxi的最大优势之一。

第三,Robobus属于多人出行场景,在「四化」趋势下,具有显著的社会效益。而且结合城市轨道交通微循环接驳应用,市场需求和市场容量非常之大。

从技术难度来看,据业内人士披露,“自动驾驶落地的技术难度与场景相关,Robotaxi场景标准库中场景问题数目2+万种,仅为所有场景问题的50%;Robobus场景标准库中场景问题数目<1万种,剩余的场景问题数目较少。由于Robobus面临的场景问题较为简单,Robobus在较难的场景问题得到解决后能够在市场进行投放。”

到目前为止,轻舟智航的Robobus已经在苏州、深圳、武汉、北京、无锡、嘉兴等10座城市开展测试及运营。

然而在一些投资人看来,RoboBus的客户主要To G(政府客户),想象空间有限,且面临商业模式问题。

据IDTechEx发布的《Robot Shuttles and Autonomous Buses 2020-2040》报告显示,2040年单固定线路无人小巴的市场规模达到180亿美元。

与之对比,据中信证券预测,到2040年Robotaxi的潜在市场空间约为3.2万亿元,而自动驾驶技术在环卫、物流配送、港口矿区运输等其他领域的市场空间约为3万亿元。

商业化上,据前员工透露,轻舟的智能巴士的模式包括三种,一种为不同的主体组成合资公司一同运营,一种为第三方机构负责运营,一种为公交公司直接购车自己进行运营。

第一种运营模式具体可以理解为智能驾驶公司、主机厂、当地政府与其他战略资源合作方,一同出资建立合资公司进行运营。三种模式中轻舟最倾向于第一种,轻资产模式更符合其目前的发展阶段。

例如,在轻舟智航的苏州项目落地中,便是以第一种模式下成立了苏州轻棹科技有限公司,而与苏州政府合作中,政府会给予购置与改装补贴、运营补贴,整个过程过于依赖外部输血。

就在轻舟智航探索商业化模式的同时,RoboBus赛道已经迎来了不少玩家。

今年初,文远知行举行“文远小巴 Robobus 运营首发仪式”,宣布正式在广州国际生物岛对外开放运营全无人驾驶小巴;4月28日,百度Apollo Robobus获得北京市智能网联汽车政策先行区颁发的智能网联汽车道路测试牌照,可在北京经开区60平方公里范围内进行道路测试,等等。

或在众多因素考量下,轻舟智航终于迈出了L4“降维”L2的这一步。5月推出了最新一代「Driven-by-QCraft」车规级前装量产自动驾驶方案,后更名“乘风”,意指“高速+城区”NOA辅助驾驶解决方案提供商。

实际上,此番举动在一些Robotaxi公司看来,本身就是一种“降维再降维”的行为。

文远知行CEO韩旭就曾公开表示,“今天做低速、慢速物流园区的企业,很有可能在未来3-5年内被一个强大的、占据战略市场的L4级自动驾驶公司降维打击,这是可能发生的事情。未来谁掌握真正的自动驾驶平台化技术,谁就会是王者。”(从Robotaxi到RoboBus再到前装量产)

降维一定是打击吗?

“大部分的L4公司运营,都会在一个相对简单的路况下来做;做城市NGP最痛苦的是没有对标,我们希望直接跟L4公司对标,用一款量产车的成本,做到L4公司的体验。”

今年6月,在“城市NGP工程测试版体验”的视频中,小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙提到,特别希望直接跟一家L4公司对标,用一款量产车的成本做L4体验。言外之意是,和小鹏相比,L4公司不能做好量产级别城市NOA。

这一发言在7月的中国汽车蓝皮书论坛上,被于骞隔空回应,用一款量产车的成本把城市NOA做到L4级别体验的公司就是轻舟智航。

两人隔空喊话揭示出的问题是,L4公司“降维”L2,并不一定能够完美契合城市NOA场景,或者说,L4公司尚需要“查漏补缺”。

当然,轻舟智航的自信并不是无的放矢,一定程度上,这与整个行业的现状有关。

先看场景,轻舟智航CTO侯聪曾在采访中表示,“像Robotaxi这种开放道路L4场景,离最终商业化落地还有一定的距离,所以L4公司也一直在探索落地场景。随着这些年乘用车电动化、智能化的趋势越来越清晰,ADAS也开始往更复杂的城区道路场景发展,现在城区NOA的场景其实和L4已经非常接近了。”

而L4和L2的场景趋同,此前在Robotaxi场景积累了大量的算法能力、数据闭环能力、研发体系等,可以变相复用。

此外还要考虑硬件层面的因素。尽管算法能力可以复用,但此前的算法逻辑基于“L4的硬件”,而L2的量产车基本用不起能支持L4的芯片及传感器。好在,如今随着上车规模的增加,硬件价格持续下降,L2和L4之间的距离也逐渐被拉近。

基于以上可以看到,目前涉猎前装量产的自动驾驶公司,纷纷都在宣传自己的方案成本。

去年12月,元戎启行发布旗下的L4级别自动驾驶方案,当时公布的方案成本不足1万美元(约为6.4万元),而在今年4月这一价格下调至3000美元(约为2万元);轻舟则表示DBQ V4(轻舟乘风)的标配版方案,只需10%的成本即可实现99%的L4级能力,量产成本低至1万元人民币。

具体来看,这1万元的量产成本本身就是一种宣传噱头。

侯聪在专访环节向媒体披露:“1万元的话这个肯定是需要一定的量的,我们也是成本的判断,我们也是根据一般的量,根据我们最大程度上对这个市场的一个了解去估算的成本,这个成本对于一般的一个量产车型来讲的话,都是成立的。成本方面主要其实还是我们对于这个方案的整个精简。”

至于为何声称“10%的成本即可实现99%的L4级能力”,则是指想要完全达到 L4的水准,最难的地方就在于最后10%甚至1%的问题 ,它需要大量安全的冗余、软件兜底的策略。从线控到电源到硬件、传感器、计算到整个软件,所有的部分都要带冗余的,包括大量的长尾效应,需要做大量的测试才能实现。

倘若如此,硬件及软件算法的提升,似乎可以推论,轻舟智航们能够形成降维打击,但其中的不确定性依旧还有很多。

「九章智驾」认为,L4公司在算法能力、数据闭环能力、系统流畅性和技术架构上限上占据了一些优势,但是也并不是全然没有短板。它们的集成能力和供应链管理相对较弱,不过最突出的短板还是工程能力。

所谓工程能力具体是指以下三点:满足车规级要求,如安全性、稳定性、可靠性等;能够满足功耗成本等目标;满足以上两点的基础上再优化算法功能和用户体验。

尽管轻舟智航强调自己拥有非常强的工程能力,很早就搭建了一整套的底层测试工具链,比如仿真和CI(软件集成)的结合。但在其前装量产方案的真正落地之前,一切都不能下定论。

更重要的一点是,眼下新能源汽车智能化之争战至中场,车企普遍把高速公路场景下的辅助驾驶收入囊中后,赛场逐渐转换到城市场景。无论是造车新势力还是传统车企,早已通过自研的方式向市场推送城市领航驾驶功能。即便是那些暂时和方案供应商们合作的车企,大多也抱着“卸磨杀驴”的想法。

也就是说,行业终局很可能就是强势主机厂全栈自研,中小主机厂用技术方案公司,可是这个市场并非能容得下这么多轻舟智航们。

写在最后

在于骞描述轻舟智航的筚路蓝缕中,多次强调企业最看重的就是要找到技术和商业之间很好的平衡,两者之间能够Bridge The Gap(弥合差距)。

因此轻舟智航即便在车库创业时的第一辆车是Robotaxi,回国后却起步从小巴做起。这背后最大的逻辑就是,寻找技术和商业化的平衡。

而如今轻舟智航再次“降维”选择前装量产市场,同样是在寻找自动驾驶技术和商业化之间能走通的路径。

可这不断“降维”背后,同时不断诉说着自动驾驶领域技术与商业之间的万重山海,屡屡让轻舟们“滞航”。

参考资料:

第一电动《轻舟智航于骞:人类梦想自动驾驶几十年,从来没有像现在这么近 》

九章智驾《L4自动驾驶公司降维做L2前装量产,前景如何?》

九章智驾《Robotaxi公司做L2前装量产,机遇与挑战并存》

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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降维L2,于骞不甘轻舟“裱糊匠”

轻舟智航们的《三体》降维梦。

文|科技新知

裁员、降低福利、股价暴跌、公司倒闭,L4路线的自动驾驶赛道骤然进入寒冬。

近日据知情人士透露,图森未来计划本周裁撤至少一半雇员,收缩自动卡车驾驶系统的制造与测试项目。该消息的爆出再次为L4的前景蒙上一层阴影。

与之对比明显的是,L2领域正在持续升温。

据高工智能汽车研究院数据显示,2022年中国市场(不含进出口)乘用车前装标配搭载L2级辅助驾驶的搭载率,已经连续第二个月超过30%。资本市场的数据显示,自2021年以来,自动驾驶赛道中L2项目的融资成为最耀眼的存在。

正如复星锐正资本合伙人刘思齐所述,眼下自动驾驶赛道主要还是看辅助驾驶系统上车之后前装量的比较,这将会是一个比较明确的趋势。

那么对于押注L4的公司而言,要么画地为牢,要么改弦易辙,而其中的大多数自然选择了后者。

最典型的莫过于,曾认为Momenta“搏二兔,不得一兔”的文远知行,以及在Robobus领域扎根数年的轻舟智航,二者今年以来都在产品层面开始向L2倾斜。

后者更是在近期频频造势。12月2日,轻舟智航宣布完成数亿元B1轮融资,据介绍资金将用于加速高级辅助驾驶前装量产以及Robobus的规模化落地;紧接着几天后,又宣布推出基于征程5芯片的“轻舟乘风高阶辅助驾驶解决方案”。

作为L4自动驾驶公司“降维”求生的典型样本,这家自动驾驶初创公司一时之间吸引了不少目光。但机遇与挑战并存,眼下留给轻舟智航的时间不太多了。

降维再降维

选择自动驾驶的创业公司,创始人要么有名校光环,要么有名企背景,这两样轻舟的于骞都占了。

本硕就读清华计算机系,大学期间投身清华人工智能重点实验室,从事移动机器人相关工作;此后于骞对计算机视觉产生了很大兴趣,遂远赴美国南加州大学读博士。

身披名校光环的同时,于骞先后加入谷歌、Waymo从事相关工作,曾任Waymo感知关键模块的机器学习算法研发Tech Lead。

2019年1月,受本科同学、IDG资本合伙人牛奎光的影响,于骞反复思考了3个月,最终和其他3个也出自Waymo的同事侯聪、大方、汪堃一起于2019年3月,在美国硅谷成立了轻舟智航。同年11月,回到中国的轻舟智航,面临的第一个问题便是选择落地场景。

一般情况下,自动驾驶主流的应用场景可分为:Robobus、Robotaxi、港口场景、封闭园区、矿区场景、无人环保、干线物流、末端配送。

一番考察和思考后,轻舟最终选择微循环的小巴作为无人驾驶方案的第一个落地场景,也就是RoboBus,出发点是为更好满足城市早晚高峰的通勤需求。

在轻舟智航的语境下,Robobus是L4自动驾驶最快实际落地的场景。

第一,Robobus处于中低速行驶,乘客对车速的预期可控,速度保持在20km/h到50km/h之间,是非常适合于自动驾驶初期发展阶段的应用场景。

第二,Robobus的行车路线固定,车辆可以在同一条线路上反复磨炼,更能确保行驶安全,并可结合V2X实现红绿灯优先和预警。这是相较Robotaxi的最大优势之一。

第三,Robobus属于多人出行场景,在「四化」趋势下,具有显著的社会效益。而且结合城市轨道交通微循环接驳应用,市场需求和市场容量非常之大。

从技术难度来看,据业内人士披露,“自动驾驶落地的技术难度与场景相关,Robotaxi场景标准库中场景问题数目2+万种,仅为所有场景问题的50%;Robobus场景标准库中场景问题数目<1万种,剩余的场景问题数目较少。由于Robobus面临的场景问题较为简单,Robobus在较难的场景问题得到解决后能够在市场进行投放。”

到目前为止,轻舟智航的Robobus已经在苏州、深圳、武汉、北京、无锡、嘉兴等10座城市开展测试及运营。

然而在一些投资人看来,RoboBus的客户主要To G(政府客户),想象空间有限,且面临商业模式问题。

据IDTechEx发布的《Robot Shuttles and Autonomous Buses 2020-2040》报告显示,2040年单固定线路无人小巴的市场规模达到180亿美元。

与之对比,据中信证券预测,到2040年Robotaxi的潜在市场空间约为3.2万亿元,而自动驾驶技术在环卫、物流配送、港口矿区运输等其他领域的市场空间约为3万亿元。

商业化上,据前员工透露,轻舟的智能巴士的模式包括三种,一种为不同的主体组成合资公司一同运营,一种为第三方机构负责运营,一种为公交公司直接购车自己进行运营。

第一种运营模式具体可以理解为智能驾驶公司、主机厂、当地政府与其他战略资源合作方,一同出资建立合资公司进行运营。三种模式中轻舟最倾向于第一种,轻资产模式更符合其目前的发展阶段。

例如,在轻舟智航的苏州项目落地中,便是以第一种模式下成立了苏州轻棹科技有限公司,而与苏州政府合作中,政府会给予购置与改装补贴、运营补贴,整个过程过于依赖外部输血。

就在轻舟智航探索商业化模式的同时,RoboBus赛道已经迎来了不少玩家。

今年初,文远知行举行“文远小巴 Robobus 运营首发仪式”,宣布正式在广州国际生物岛对外开放运营全无人驾驶小巴;4月28日,百度Apollo Robobus获得北京市智能网联汽车政策先行区颁发的智能网联汽车道路测试牌照,可在北京经开区60平方公里范围内进行道路测试,等等。

或在众多因素考量下,轻舟智航终于迈出了L4“降维”L2的这一步。5月推出了最新一代「Driven-by-QCraft」车规级前装量产自动驾驶方案,后更名“乘风”,意指“高速+城区”NOA辅助驾驶解决方案提供商。

实际上,此番举动在一些Robotaxi公司看来,本身就是一种“降维再降维”的行为。

文远知行CEO韩旭就曾公开表示,“今天做低速、慢速物流园区的企业,很有可能在未来3-5年内被一个强大的、占据战略市场的L4级自动驾驶公司降维打击,这是可能发生的事情。未来谁掌握真正的自动驾驶平台化技术,谁就会是王者。”(从Robotaxi到RoboBus再到前装量产)

降维一定是打击吗?

“大部分的L4公司运营,都会在一个相对简单的路况下来做;做城市NGP最痛苦的是没有对标,我们希望直接跟L4公司对标,用一款量产车的成本,做到L4公司的体验。”

今年6月,在“城市NGP工程测试版体验”的视频中,小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙提到,特别希望直接跟一家L4公司对标,用一款量产车的成本做L4体验。言外之意是,和小鹏相比,L4公司不能做好量产级别城市NOA。

这一发言在7月的中国汽车蓝皮书论坛上,被于骞隔空回应,用一款量产车的成本把城市NOA做到L4级别体验的公司就是轻舟智航。

两人隔空喊话揭示出的问题是,L4公司“降维”L2,并不一定能够完美契合城市NOA场景,或者说,L4公司尚需要“查漏补缺”。

当然,轻舟智航的自信并不是无的放矢,一定程度上,这与整个行业的现状有关。

先看场景,轻舟智航CTO侯聪曾在采访中表示,“像Robotaxi这种开放道路L4场景,离最终商业化落地还有一定的距离,所以L4公司也一直在探索落地场景。随着这些年乘用车电动化、智能化的趋势越来越清晰,ADAS也开始往更复杂的城区道路场景发展,现在城区NOA的场景其实和L4已经非常接近了。”

而L4和L2的场景趋同,此前在Robotaxi场景积累了大量的算法能力、数据闭环能力、研发体系等,可以变相复用。

此外还要考虑硬件层面的因素。尽管算法能力可以复用,但此前的算法逻辑基于“L4的硬件”,而L2的量产车基本用不起能支持L4的芯片及传感器。好在,如今随着上车规模的增加,硬件价格持续下降,L2和L4之间的距离也逐渐被拉近。

基于以上可以看到,目前涉猎前装量产的自动驾驶公司,纷纷都在宣传自己的方案成本。

去年12月,元戎启行发布旗下的L4级别自动驾驶方案,当时公布的方案成本不足1万美元(约为6.4万元),而在今年4月这一价格下调至3000美元(约为2万元);轻舟则表示DBQ V4(轻舟乘风)的标配版方案,只需10%的成本即可实现99%的L4级能力,量产成本低至1万元人民币。

具体来看,这1万元的量产成本本身就是一种宣传噱头。

侯聪在专访环节向媒体披露:“1万元的话这个肯定是需要一定的量的,我们也是成本的判断,我们也是根据一般的量,根据我们最大程度上对这个市场的一个了解去估算的成本,这个成本对于一般的一个量产车型来讲的话,都是成立的。成本方面主要其实还是我们对于这个方案的整个精简。”

至于为何声称“10%的成本即可实现99%的L4级能力”,则是指想要完全达到 L4的水准,最难的地方就在于最后10%甚至1%的问题 ,它需要大量安全的冗余、软件兜底的策略。从线控到电源到硬件、传感器、计算到整个软件,所有的部分都要带冗余的,包括大量的长尾效应,需要做大量的测试才能实现。

倘若如此,硬件及软件算法的提升,似乎可以推论,轻舟智航们能够形成降维打击,但其中的不确定性依旧还有很多。

「九章智驾」认为,L4公司在算法能力、数据闭环能力、系统流畅性和技术架构上限上占据了一些优势,但是也并不是全然没有短板。它们的集成能力和供应链管理相对较弱,不过最突出的短板还是工程能力。

所谓工程能力具体是指以下三点:满足车规级要求,如安全性、稳定性、可靠性等;能够满足功耗成本等目标;满足以上两点的基础上再优化算法功能和用户体验。

尽管轻舟智航强调自己拥有非常强的工程能力,很早就搭建了一整套的底层测试工具链,比如仿真和CI(软件集成)的结合。但在其前装量产方案的真正落地之前,一切都不能下定论。

更重要的一点是,眼下新能源汽车智能化之争战至中场,车企普遍把高速公路场景下的辅助驾驶收入囊中后,赛场逐渐转换到城市场景。无论是造车新势力还是传统车企,早已通过自研的方式向市场推送城市领航驾驶功能。即便是那些暂时和方案供应商们合作的车企,大多也抱着“卸磨杀驴”的想法。

也就是说,行业终局很可能就是强势主机厂全栈自研,中小主机厂用技术方案公司,可是这个市场并非能容得下这么多轻舟智航们。

写在最后

在于骞描述轻舟智航的筚路蓝缕中,多次强调企业最看重的就是要找到技术和商业之间很好的平衡,两者之间能够Bridge The Gap(弥合差距)。

因此轻舟智航即便在车库创业时的第一辆车是Robotaxi,回国后却起步从小巴做起。这背后最大的逻辑就是,寻找技术和商业化的平衡。

而如今轻舟智航再次“降维”选择前装量产市场,同样是在寻找自动驾驶技术和商业化之间能走通的路径。

可这不断“降维”背后,同时不断诉说着自动驾驶领域技术与商业之间的万重山海,屡屡让轻舟们“滞航”。

参考资料:

第一电动《轻舟智航于骞:人类梦想自动驾驶几十年,从来没有像现在这么近 》

九章智驾《L4自动驾驶公司降维做L2前装量产,前景如何?》

九章智驾《Robotaxi公司做L2前装量产,机遇与挑战并存》

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