谁在引领2022自动驾驶投融资？L4领骏科技，百度无人车元老创办

浩楠 白交 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

2019年的一天，领骏科技创始人杨文利博士坐在北京中关村的办公室里，手里拿着好几份来自各方的收购邀约。

有知名车企、有互联网大厂、也有其他自动驾驶明星公司，都看上了这个出自百度无人车元老团队的自动驾驶公司。

国际领先的决策规划算法能力是各路豪杰纷纷向领骏科技抛出橄榄枝的最重要原因之一。

当时，正值自动驾驶“资本寒冬”，杨文利的领骏科技一度要靠几个合伙人垫钱才能发出工资。

卖掉公司，日后背靠大树发展不愁，说不定还能阶段性实现财富自由…

这不正是大多创业者追求的吗？

而寒冬之中，一批自动驾驶公司倒掉、卖身……领骏科技也一度声息全无。

直到2021年下半年，有关领骏科技商业落地消息曝光，更让人吃惊的还有接二连三的融资进展。

自动驾驶江湖起起伏伏的浪潮里，浮常见，沉也常见，但历经浮沉之后再度来到舞台中央的。

领骏科技是独一个。

2022年领骏科技成了自动驾驶领域的一个热门标签。

老投资人——比如技术出身的武岳峰资本创始合伙人武平，认为领骏科技一定会再次受到关注，因为团队和技术。

新投资人——比如政府引导基金出身的领创资本合伙人刘扬，则惊讶于领骏科技的“超值”——它有完整的全栈技术、共患难的团队、丰硕的技术成果，以及如今潜力和空间巨大的估值。

能生出一种巴菲特之感——价值洼地。

沉浮六载，领骏科技重新站在聚光灯下

领骏科技快马来袭，尤其2021年下半年以来反复出现在大家的视野中。

落地进展、商业化速度等外在表现频频曝光——

率先获得赣州的自动驾驶汽车城市运营许可，一次性交出三种测试车型：无人小巴、智能网联公交车，Robotaxi。

无人小巴从开发到运营部署，不到一个月就能完成。

目前三种车型已在市区进行
了超过5个月的常态化测试运营。

还有接二连三的融资消息——

前段时间，领骏科技官宣获数千万元新一轮融资。天眼查显示，该笔投资由上市物流公司、货运界“滴滴”满帮集团领投，老股东臻忻资本跟投。

值得一提的是，这是领骏科技近一年内的第三笔融资。

去年4月、11月，分别拿到赣州市金融控股集团和赣州经开区工业发展投资集团、地平线、臻忻资本等机构的数千万融资。

如此迅猛之势，甚至有一些人惊叹：自动驾驶又来了一匹黑马。

但事实上，它并非黑马。

而且从一开始领骏科技就是有着明星光环的种子选手，它的创办从一开始就受到业界关注。

时间回到2016年，自动驾驶大热，全球资本市场争相热捧。

国外以Cruise、Zoox为代表的大批创业公司获得巨额融资。一些大厂技术人员开始出走创业，从谷歌出走的就有Aurora、Nuro、Otto、Argo……

谷歌无人驾驶主干Waymo，也开始分拆独立，全面拥抱商业化。

类似的情况也正在国内发生。

大厂加速组建自动驾驶团队，大批自动驾驶公司也正在诞生，比如图森未来、AutoX、Momenta、驭势科技、智行者…

从百度出走的创业团队也不在少数，地平线、禾多、小马智行、文远知行，Roadstar……主打L4级的领骏科技，就是其中之一。

创始人杨文利曾是百度自动驾驶项目的前三位员工，但跟大多数自动驾驶人才不同的是，他是集“系统工程+产品化+算法能力”于一体的综合型技术专家。

他本硕毕业于清华自动化专业，随后在宾夕法尼亚州立大学获得博士学位。在来到百度之前，杨文利曾在西部数据担任了四年的首席架构师。

杨文利回忆起当时面试现场，直接表演了个手拆硬盘，直接把后来的老板震惊到了。

在产品设计上杨文利沿袭了复杂机电系统中「系统工程」的设计思路。

系统工程，简单来说，就是以整体系统为导向，让多个零部件协同工作、合理分配。即便一个模块不完美，也能依靠其他模块去互补。

这一点，就跟当时大多数自动驾驶公司的思路有所不同——追求单独一个模块，去耗费更高的研发成本。

基于这种独特的技术背景，在创业之初，很快就获得了包含百度七剑客王啸在内的看好，并完成九合创投等在内的天使轮融资。

很快，在2018年他们就给出了第一代L4量产级乘用车，率先实现了自主泊车、高速行驶、通过收费站、通过隧道、高峰拥堵路段自主变道和进出复杂环岛能力。

他们后装完成的这辆车，选择了自主品牌，展现出强大的系统工程能力，一时间热议四起，备受关注。

甚至在自动驾驶创业高涨的第一阶段，有了明星公司的光环。

资寒三秋，领骏科技研发步伐不停

2019年开始，自动驾驶经历了第一阶段创业的火热和泡沫期，大环境正在悄然发生变化。

后来被叫做资本寒冬，多家自动驾驶公司在寒冬里倒下。

但资本层面的外因，不是造成行业遇冷的本质原因。

因为回到工业本质，更核心的还是生态不成熟、零部件高昂。

任何一项技术，距离真正的客户价值，都有非常多的产业挑战需要解决。

更何况自动驾驶。它要变革的是我们的出行方式，是横亘百年的汽车行业。

当时，单颗激光雷达就要六七十万，如果想大规模搞研发、搞测试，小公司根本难以存续。

还有线控底盘这一无人驾驶的关键载体，当时仅两辆车可实现该功能——保时捷和宝马，国产车均没有配置。

像谷歌Waymo、百度这样的企业，可以依靠自身的资本优势来应对。

但对于创业公司来说，却是一笔望不到头的开销。

而更大的挑战，还来自于车厂，甚至成为诸多企业转型或停摆的关键点。

虽然资本关于自动驾驶的故事，都是这项技术潜在市场巨大，估值无可限量。

但在汽车制造业的认知中，短期内根本无法实现真正的自动驾驶。他们更倾向于安全性、可靠性更高的L2级辅助驾驶。

没有了实际的需求方，资本市场也随之冷淡。

在这样一个技术冷静期，领骏科技忽然消失于大众视野中，在外界看来，甚至没有缓冲期。

杨文利回忆道，当时不少人还电话关心公司的生存问题。

事实上，那段时间领骏科技也的确到了艰难时刻，一度工资发不下去，杨文利还同时接到了好几个公司收购offer。

最差结果也就这样了。

资本的寒冬使得领骏科技全员聚焦研发，比如逐年持续迭代L4乘用车、完全自主知识产权的仿真平台、自动化率超过95%的高精地图工具，丰硕的技术成果还为之后的快速商业化打下了基础。

在杨文利看来，生态不成熟属于意料之中的事。

甚至早在2016年出发时，基于行业发展路径，就已思考好了L4级自动驾驶的实现路线。

现在毋庸赘述了，L4级自动驾驶的实现，有两条代表性路线。

一条是以Waymo为代表的跨越式，跳过中间的L2、L3，直接实现L4级。一条是以特斯拉为代表的渐进模式，从L2逐步迭代到L4。

杨文利和领骏科技，在2017年出发时没有选择上述的任何一条。

他们看到了Waymo模式的“重”和特斯拉路线的“难”，进而选择了一条兼容并包的中间形态，通过渐进的方式来挑战L4。

即以全栈自动驾驶技术供应商的角色，为主机厂提供自动驾驶系统，通过最广泛的合作和量产车上路，实现数据驱动下的闭环。

后来这条路也被称为通用Cruise路线。但Cruise有通用，而领骏科技需要用技术向主机厂展现实力。

但跟大多数追求大批量车型测试、砸钱买零部件的思路不同的是，领骏科技从一开始就沿袭系统工程“减少无效研发”的思路——

仅用少量乘用车迭代测试L4。

于他们而言，背后属于真正“有效研发”的，则是小蚂居数据研发平台。

这当中既包括数据自动化处理、模型快速训练验证，也包括仿真环境，实现根据实际路测数据合成“量产”更多高价值场景用于训练迭代。

具体而言，就是首先根据测试数据进行自动化处理，包括语义级分析、提炼独立场景，构建场景库。

随后将场景库放到仿真引擎中，与已有场景进行排列组合，从而重构出几百上千公里的虚拟测试场景。

最后根据测试表现反向提升算法能力，以此形成数据研发闭环。

在这当中，杨文利还提到了一个细节，他们的仿真平台“并不漂亮”——

全都是抽象数据，没有去渲染环境面貌，比如光线、阴影、雨雪效果之类。

主要是为了验证决策规划系统和预测系统。这样在相同算力下，领骏科技就能测试更多里程。

于是在等待行业成熟的这几年里，领骏科技在节省了不少研发成本的同时，还能保持技术每年持续迭代的速度。

杨文利介绍，目前领骏科技的L4自动驾驶系统，已经具备城市内实现P2P（从停车场到停车场）的能力，可以处理包括泊车、普通道路、十字路口、高速路、环岛、隧道等所有驾驶场景。

没有过多分散精力的项目，让领骏科技的研发团队能全力投入L4全栈技术的研发和打磨。

这样的“等待”，在外界看来是悄无声息，造成了领骏科技过去几年光环不如头部公司闪亮的状况。

一级市场投资人的反馈，也不足为奇，然而，自动驾驶行业里最优价值选项恰恰也因此而产生。

转型一年，领骏科技商业突飞猛进

自动驾驶“下半场”，其实是全行业在资本寒冬中的思变之举。

技术瓶颈和资金紧缩让企业无法维系大而全的业务线，转而专攻一个个自己擅长的专门领域。

经过几年分化，当年高举L4级RoboTaxi的自动驾驶创业公司，走上了各自不同的商业化道路。

对于领骏科技这样对“寒冬”感受尤其深刻的公司来说，转型更
是刻不容缓。

不过杨文利在面对多种可能切入的赛道和一些可以快速变现的项目时，仍然保持了独立清醒的思考——

优势不能丢，之前的投入和积累的技术优势，要最大程度和商业模式结合。

如果仍然执意在普通乘用车上释放L4自动驾驶技术，则主机厂未必接受，政策也不能保证放开，最终会走进如同Waymo今天面临的困境。

而俯身去做L2，不但领骏科技本身的技术优势可能偏废，而且此时此刻辅助驾驶底层硬件已经高度成熟且同质化，投入资源可能难以做出差异化优势。

所以领骏科技要找到一条最大程度和自身技术栈契合的商业化方式。

前面说过的领骏科技的优势，无论是数据自动处理，还是仿真环境生成场景，都指向一个方向：城市内复杂路况下的复杂决策规划。

AKA L4级自动驾驶功能。

杨文利介绍，领骏科技的商业战略选择，要充分利用自身技术优势，能很快落地量产，还要能支撑后续开发迭代：“下得去，回得来。”

所以，领骏科技的商业落地项目最终选定两个：无人巴士和城市支线物流，并不是RoboTaxi。

除了政策因素，无人巴士相较RoboTaxi而言，服务面更广，在提高出行效率缓解拥堵方面优势明显。

结合国内智能网联政策指导，地方政府愿意开放支持智能网联公交等，也和领骏科技服务社会创造价值的观念契合。

最重要的，无论是无人巴士，还是不久后上线的城市物流车，运行场景和L4级RoboTaxi场景相同，都是面对城市复杂道路，领骏科技的技术储备可以直接复用，项目落地速度快。

杨文利颇有些自豪地透露赣州的无人小巴项目，从研发到定型测试只用了一个月时间。

原因无他，唯手熟尔。

这就是“下得去”。

无人巴士产品已经投入运营，从研发角度来看，说明搭载领骏科技L4级自动驾驶系统的产品，已经能源源不断“反哺”系统迭代升级了。

领骏科技选择的落地方式与其他无人车公司最大的不同，在于产品形态和技术优势高度重合，具体项目上可以复用底层核心技术，返回的有效数据比例高。

也就是说，领骏科技在商业变现和追求自动驾驶终极目标之间，找到了一条完美结合的路线。

杨文利一直强调“回得来”，含义就是尽量少分散力量做与L4技术关联性不大的项目，一切行动都以自动驾驶终极目标为原则。

另外，领骏科技这样的商业路线选择，也对技术迭代有独特增益。

无人巴士、RoboTaxi在底层技术的打通，意味着后端数据利用率高，收集处理、模型训练、验证的工作量变小，整个数据闭环流程更加高效。

这样的战略下，领骏科技的第一个商业项目落地在了江西赣州。

除了赣州本身的成本优势，更重要的是赣州市对自动驾驶、智能汽车产业的重视。

赣州已经建起了新能源汽车城，整车厂、电池厂、自动驾驶公司都有进驻落户。

而且在自动驾驶测试政策、准入方面，赣州的力度丝毫不比一线城市弱。

赣州的带动作用，使领骏科技接连又签下了苏州、杭州、南京、武汉等更多城市落地运营。

2021年，是领骏科技探索商业化收效初显的第一年，也是自动驾驶行业成功走出寒冬的时间点。

几十万一个的激光雷达在国内企业的努力下成本降到几千元；算力数百T的自动驾驶专用芯片先后量产；主机厂也纷纷推出面向智能化的线控底盘….

供应链的成熟，就像春风吹化了自动驾驶行业的坚冰，客户需求、政策支持迅速被盘活。

现在回过头再看，会惊奇地发现自动驾驶产业链发展，好像是专门为领骏科技这样立足L4的自动驾驶公司准备。

整整一年，融资消息不断，其中也包括领骏科技，而且连续3次。

直接原因，是领骏科技顺利签下商业落地项目，向市场证明了自己。

但背后的核心，是领骏科技整整6年保持核心创业成员稳定、L4技术成果领先，而且估值一直保持低位。

领骏科技在自动驾驶寒冬中努力坚持的一切，现在看来似乎都对了。

对比头部，领骏科技更受资本认可

经历了发不出工资的困难时刻，顶住了被巨头收购的诱惑，领骏科技的局面在2022年好像“守得云开见月明”。

但包括杨文利在内的管理层，对领骏科技当下情况的认识依然带着“危机意识”。

如何理解？

领骏科技创立之初确定了L4自动驾驶技术路线，无论外界大环境如何，始终没有变过。

这家自动驾驶创业公司一切困境和优势，也都源于此。

而通过近两年的商业化探索和转型，领骏科技也在这纷繁复杂的无人车江湖中，悟出了自己的自动驾驶之道：稳定核心团队，坚持技术门槛不下放，寻找符合自身优势的落地项目。

所以当行业条件成熟时，领骏科技在一年内接二连三地落地、融资，也就没那么离奇。

领骏科技不是一匹“黑马”，因为它完整经历了自动驾驶创业的起起伏伏，更核心的原因在于它无论困难与否，数年如一日推进L4技术积累。

而领骏科技交出的成绩单，也说明了自动驾驶行业正走到一个新的“分水岭”。

如今再看一家自动驾驶公司的发展，谁先谁后没那么关键。

反倒是以领骏科技代表的核心技术领先的后发优势企业，与行业的节点契合度更高，发展的更稳更快。

行业内被追捧的头部公司，现在来看，至少有几个还需破解的困境。

首先是估值已经非常高，与之相对的却是寥寥无几的商业化进展及当前国际形势下上市日程模糊，这三条已经足够让资本反复权衡。

也是在这样的形势下，像图森未来、智加科技等不少公司的国内外业务、团队面临着不得不拆分的局面，公司资源分配的博弈给自身发展前景增添了不确定。

更核心的现状，是头部公司与领骏科技这样的“后起者”，技术实力上并没有拉开明显差距。

资本寒冬时期，曾有投资人这样说：

仍然会支持在特定领域研发团队实力突出且保持稳定，且已经有商业落地前景的公司。

对于领骏科技来说，它代表的正是行业中这样一块“价值洼地”。

身价还没有疯长，技术优势高度契合商业化方向，团队稳定能抗压。

去年以来，让领骏科技这家独特的自动驾驶创业公司重回公众视线的，当然是资本，但核心更是技术。

而任何一项技术从愿景走向真正商业化普及的节点，一定伴随着更多的企业走向台前、受到关注，尤其是那些成功通过行业瓶颈期“压力测试”的企业。

而自动驾驶，就来到了这样一个节点。

— 完 —

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惠州大亚湾澳头3月第2周二手房均价8980元/平，环比微跌，看那个小区有潜力？

房子是避风的港湾，是休憩的场所，房价的变动牵动着大众的心弦。惠州3月第2周的房价也已经新鲜出炉。据房天下研究院发布，惠州3月第2周二手房参考均价10457元/平，环比上周上涨0.47%。其中大亚湾澳头3月第2周二手房参考均价8980元/平，环比上周下降0.02%。

一、澳头二手房房价走势

澳头3月第2周二手房参考均价8980元/平，环比上周下降0.02%。

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图1：澳头二手房价格走势

数据来源：房天下研究院

二、3月第2周澳头二手房住宅小区均价排行榜

3月第2周澳头二手房住宅小区均价排行榜

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表1 澳头二手房均价较高的TOP20小区

数据来源：房天下研究院

三、澳头热门小区房源推荐

TOP1:海景城，均价8923元/平，网友关注指数30。

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TOP4:合生滨海城别墅，均价11300元/平，网友关注指数11。

TOP5:恒大依山海湾，均价8321元/平，网友关注指数9。

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领骏科技杨文利：自动驾驶商业化需要“下得去回得来”

领骏科技自动驾驶巴士

近年来，在国家政策强有力的支持下，自动驾驶等新兴技术有了更加广阔的发展空间，从技术研发、应用落地到行业进步均趋于高速发展阶段，尤其是商用车自动驾驶。

与作为代步工具、更加注重体验感、更有私密性的乘用车相比，商用车天生具有生产资料这一属性，它要为社会与团体带来经济价值，因此，商用车的自动驾驶更注重依靠先进技术增强行驶的安全性、减少司机的驾驶强度、解放驾驶员，从而节约经营成本，达到真正意义上的降本增效。在自动驾驶众多落地应用中，具有运行路线固定、车速不高且相对可控等特点的场景被视为自动驾驶技术较为理想的落地场景之一，城市巴士与支线物流就属于其中。

无论是哪种规模的城市，都需要城市交通，特别是在能源行业加速“碳达标、碳达峰和碳中和”的政策前提下，政府更加鼓励人们进行公共交通的绿色出行。加上城市人口的老龄化问题也愈发凸显，人口下降导致的劳动力逐年降低，而智能化产业的目的则是代替一部分人的重复性工作，自动驾驶也会取代一部分司机的角色，让驾驶的过程更加安全。从另外一个角度看，公交属劳动密集型行业，劳动强度大、人员流失严重、人工成本日益高涨，公交运营企业存在潜在需求，如果能实现少人化甚至无人化驾驶，对于运营方具有重大的实用价值，所以市场对于自动驾驶技术的需求也是保持着增长的态势。根据巴士的不同规格会产生不同的用途，小型巴士可以应用与园区、高校、公园等一些相对封闭的环境中；智能网联巴士则在城市公开道路上行驶，承接一部分城市公共交通的运力，缓解城市公共交通压力。

支线物流与城市巴士的运营模式和场景高度相似。城市物流分为三段：第一段是干线物流，就是卡车在高速公路上进行城市之间的运输，第二段是支线物流，从集散中心到快递站，而第三段就是所谓的“最后一公里”。支线物流中快递站点的位置以及它们之间的运输路线基本是固定的，从这一点上来说，在技术相通、数据相通的情况下，企业同时在这两个场景进行商业化落地切实可行。

在中国，无论是乘用车还是商用车的自动驾驶，都有一定程度上的落地应用，对于这项被人们看好并称为推动汽车产业下一次革命的新型产业来说，有关于自动驾驶的研究也将从“能否实现”走向“实现的好不好”，在持续的研发与技术迭代中，政策与环境越来越完善，车辆越来越“聪明”，体验感与舒适度也得到提升。据统计，自动驾驶巴士的年度市场超过3000亿、自动驾驶城市物流年度市场超过5000亿，在未来，更多具备自动驾驶功能的汽车将带给我们更大的惊喜，在推动汽车产业走向更大舞台的过程中，也必然带动相关行业智能化升级，给人们带来一场前所未有的智慧出行。

在自动驾驶众多落地应用中，具有运行路线固定、车速不高且相对可控等特点的场景被视为自动驾驶技术较为理想的落地场景，而城市巴士与支线物流就属于其中。2022开年之初，领骏科技CEO兼创始人杨文利博士作为嘉宾，受CCTV《探索交通》节目组的邀请，录制了一期主题为《自动驾驶商业车示范应用及发展思考》的栏目，分享了领骏科技在无人巴士和支线物流细分赛道上的卓越成效，并共同探讨了如何加快和普及自动驾驶技术的商业化应用。

探索交通：领骏科技的自动驾驶技术基于乘用车多一些还是商用车更多一些？

杨文利博士：领骏科技的使命是“引领未来智驾之路”，自成立至今，公司一直聚焦在开放道路上通用的自动驾驶核心技术，而高等级、全场景应用最佳的技术载体是乘用车自动驾驶。前五年的工作主要集中在研发层面上，从2021年开始，公司正式进行商业化的尝试，我们的目标也从技术转化为了产品。之所以选择在自动驾驶巴士和城市支线物流这些场景进行商业落地，我们进行了几个方面的考量：从商业的角度来讲，技术最终要产生社会价值和经济价值；另外从技术角度来分析，产品需要批量的进行复制，我们认为无论是自动驾驶的商业领域还是技术本身，都需要回归到这两个本质上。

探索交通：领骏科技现在的商业布局主要以自动驾驶巴士和城市支线物流为主是吗？

杨文利博士：是的。

探索交通：城市支线物流我们能理解为物流配送的模式吗？

杨文利博士：城市物流分为三段：第一段是干线物流，就是卡车在高速公路上进行城市之间的运输，第二段是从集散中心到快递站，而第三段就是所谓的“最后一公里”，这一段需要配送，领骏科技目前聚焦在城市巴士和城市配送的支线物流这块业务。

领骏科技核心技术

探索交通：要是说近几年交通上的技术创新，自动驾驶绝对值得一提，想知道领骏科技在这方面有哪些技术创新？

杨文利博士：领骏科技的核心技术有两个亮点：一是领骏科技自动驾驶技术是基于自动驾驶决策规划大脑的正向设计。什么是正向设计？举个简单的例子：自动驾驶的首要任务是如何学习人类去驾驶车辆，人类开车是由大脑先指挥眼睛观察环境，然后再指挥手脚去控制车辆。而我们的正向设计就是先从“大脑”出发，这个“大脑”就是自动驾驶的核心算法，再反推到感知系统，也就是自动驾驶“眼睛”，再由“大脑”去指挥控制系统，也就是自动驾驶的“手脚”，最终由路径规划算法达到控制车辆的目的。

自动驾驶车辆上装载着很多传感器，类似于人类司机的眼睛，去感知周围的交通环境，“路在哪？路上有什么？我该怎么做？”是驾驶的首先需要考虑的问题，所以感知系统会装载多种雷达，比如激光雷达、毫米波雷达、摄像头、视觉传感器这样的传感装置，但是这些传感器到底要“看”多远，我们在完成整个系统之前是无法预测的，需要由自动驾驶系统的“大脑”来告诉车辆的传感器，或者是在系统设计的时候，根据路径决策需要多远的数据，来布置什么样的传感器。因为乘用车除了在城市道路，还会在高速公路上运行，运行速度越快意味着雷达探测的距离越远，在领骏科技第一代和第二代自动驾驶原型车上部署的传感器，覆盖距离大约在200米左右。2021年我们新增了两款无人巴士车型，而城市巴士的运行速度比乘用车要慢很多，意味着视觉距离不需要那么远，只需要40-60米即可，从而大大减少了传感器上的成本。

另一个亮点在于，领骏科技提出了“系统工程”设计理论，其中最重要的理论就是如何把多个不可靠的子系统结合成可靠的综合系统。自动驾驶最注重的是安全问题，如果依靠单独的设备来进行数据处理，从实际应用中具有一定的安全隐患，领骏科技自动驾驶技术采用一体化的多层级架构，这个架构提供了灵活的故障处理方案，当其中某一个传感器无法正常工作后，多层级架构会从自动驾驶模式主动“降维”到辅助驾驶状态，并且保留自适应巡航和车道保持功能，直到人工接管或系统恢复正常。可以说，领骏科技的“系统工程”能力在国内还是比较出色的。

探索交通：您为什么想成立这家自动驾驶公司？

杨文利博士：从创业初心上来讲，当时选择从美国回国就是想着以自己所学所历来赋能国家科技发展进而报效祖国，自己成立公司参与到智能汽车引领中国经济未来发展的浪潮中是最直接的方式；从行业现状来讲，随着国家人口进入老龄化社会，司机用工荒问题会越来越严重，而交通安全问题给社会造成的损失也是不可估量的，自动驾驶是解决用工荒和交通安全最有效的技术路径，而我和几个初创伙伴的工作经验恰好能看到协助行业解决这些痛点；从国家政策上来讲，国内政策也在鼓励“双创”成立公司能够给团队更加灵活和更加广阔的发展空间，去放开手做自己认为正确的技术，去走自己认为正确的路线，并让它成为一个宽松的可以进行颠覆性的技术创新平台；同时，创业是一件痛并快乐着的事情，没有哪个喜欢挑战的工程师能够拒绝参与其中。

探索交通：领骏科技在产品上如何验证您所说的正确的路线？

杨文利博士：经历了五年多的正向研发积累，领骏科技打造了一套通用自动驾驶技术体系，即AI司机，AI司机的特点就类似于人类的司机，司机在驾驶各种车辆之前需要进行一段时间的适应和学习，我们将乘用车上的AI司机降维应用到自动驾驶巴士上，在自动驾驶巴士的技术上来讲我们的适配迭代速度会非常快。领骏科技第一代原型乘用车大约用了一年时间才达到国内第一技术梯队的路测表现，第二代原型车则只用了三个月，而我们从拿到第一台巴士车体到正式上路运营用了不到一个月的时间，第二台巴士仅仅用了不到两个星期的时间，以此类推。

领骏科技无人巴士基础参数

探索交通：所以我能理解现在应用领骏科技的自动驾驶技术的巴士，已经完全可以实现在城市道路上的自动驾驶功能吗？

杨文利博士：我们有两款产品，一款叫园区无人巴士，是一款小型巴士，没有方向盘和油门刹车踏板，最高运行限速是每小时20公里，所以它的运营场景是在园区、高校、公园这样一些相对封闭的环境中；另外一款产品叫智能网联巴士，是一款可以运行在城市交通中的标准公交车，主要可以承接一部分城市公共交通的运力，比如在赣州，领骏科技自动驾驶巴士已经在科技城内正式开通运营，巴士运营路线连接到了机场、高铁站、工业园区这样的城市主干线的公共交通，帮助缓解赣州城市交通运输压力。在这些封闭路段，领骏科技自动驾驶小型巴士可以实现完全无人化行驶，而智能网联巴士则需要在配备安全员的情况下，在城市公开道路上行驶。

探索交通：在未来的公共交通上，这样的自动驾驶巴士会考虑量产吗？

杨文利博士：现在行业内对量产有个新的定义，叫做开放道路上的大规模应用，领骏科技认为自动驾驶在巴士上能够实现开放道路上的大规模应用，而且这种应用要早于自动驾驶乘用车，因为巴士只需要保持固定线路的运行状态，并且运行速度大部分在中低速。国内自动驾驶国家指导路径为智能网联，智能网联基础设施配备完善过程中最优的适配车型也是自动驾驶巴士。

探索交通：领骏科技在赣州的无人巴士运营只需要跟主机厂合作吗？

杨文利博士：自动驾驶肯定离不开车辆本身，车是自动驾驶系统的核心载体，为了公司业务得到良性发展，我们必须跟车厂进行合作，厦门金龙、东风悦享等车厂都是比较优秀的合作伙伴。领骏科技现阶段也正在跟一些车厂保持着合作关系，以达成车厂-科技公司-场景方“铁三角”的商业闭环，对于城市巴士来讲场景方就是政府。

领骏科技自动驾驶乘用车

探索交通：现在大众对于整个自动驾驶行业持有非常开放的态度，因为自动驾驶是时代的产物，场景方也在拥抱着新的时代，在这个时代自动驾驶技术能够更加灵活地在我们面前去展现。三年前我刚体验自动驾驶车辆的时候，乘坐感并不舒适，但是技术在迭代，我相信时间会改变一切，那么领骏科技在自动驾驶巴士上会做深层的迭代和创新吗？或者未来会考虑转换方向到乘用车的技术迭代上来？

杨文利博士：舒适度是乘客在车上能够感受到的第一印象。这三年来技术迭代速度是非常快的，不仅仅是自动驾驶技术，还包括车辆底盘。在2018年初，汽车行业底盘的线控能力非常差，目前，随着L3级智能驾驶的逐步渗透，线控底盘技术如今已经步入成熟阶段。那么对于自动驾驶系统来讲，长时间的数据迭代也趋于完善；自动驾驶的核心技术对于体感的提升是一个方面，另一方面则是这么多年来，从技术人员做研发的经验总结，最大的难点在于在开放路面上跟人类司机的博弈，因为司机的驾驶行为不可预知，心情、天气、甚至是车载音乐都有可能影响他的驾驶行为，我们相信这种“博弈”的状态会在相当长的一段时间内一直存在。如果有朝一日，路面上全部都是自动驾驶车辆，反而自动驾驶技术是非常容易实现的，自动驾驶全面商业化的那天也会加速来临。

而领骏科技的战略转型，主要指的是技术落地的场景上选择了城市巴士和城市支线物流，其实在技术层面上依然保持着开放道路上乘用车的技术栈。高维的技术栈在城市巴士和支线物流上面的应用，实际上是降维到更加简单的场景。领骏科技前几年积累的技术优势可以直接复制在这个降维的场景中，这样就保持了我们在自动驾驶技术上的领先性；其次，无论是巴士也好还是支线物流的货车也好，两种类型车辆的运行环境都是在城市内部的开放道路，所以这些场景中积累的数据可以支持乘用车研发所需要的数据迭代。我们把这套技术与商业的闭环称为“下得去回得来”。

探索交通：城市支线物流的运营线路也是从固定的A点到B点吗？还是其他模式？

杨文利博士：领骏科技之所以选择落地在支线物流和城市巴士上，因为这两种类型车辆运营的模式和场景高度相似。巴士运营线路上的站点是固定不变的，但是乘用车的线路是不固定的，会从城市主干道到高速上去行驶，而城市支线是从集散中心到小区的快递点，这些快递点的线路和位置也是保持不变的，也是固定线路，所以这种在固定线路上的运营模式与我们的技术和数据相通。

探索交通：领骏科技是从哪个时间点开始做这个商业化项目？

杨文利博士：领骏科技从2021年三季度开始战略转型，先做的自动驾驶巴士，10月份拿到了第一台巴士改装后的底盘，然后进行自动驾驶技术适配，11月在赣州正式开始试运营，12月获得了量产订单。第一梯队的技术能力，行业第一的决策规划算法，业内最高的技术成果/资本投入产出投入比，在业内各玩家商业化起点差不多的情况下，越往后领骏科技厚积薄发的技术优势会越明显。

探索交通：您觉得在这个过程当中最大的障碍和阻力是什么？

杨文利博士：作为最资深的行业参与者之一，我感受到的最大阻力是来自资本对于自动驾驶技术的深层次认知误区及对工业体系产品化和商业周期的误判，及行业参与者浮躁的把互联网发展及融资模式复制到自动驾驶行业对领骏科技这类低调务实注重核心价值创业公司的误伤及行业资源错配。

现在大家都已经意识到国内自动驾驶行业在2014年-2021年是核心供应链成熟期，在这期间核心供应链逐渐趋于成熟，但是在这期间，更多的公司为了融资做了大量无效成本的浪费，而领骏科技在这期间选择了低调打磨技术，L4级乘用车、仿真平台、地图工具等。

探索交通：如果我们从整个商业版图来分析，您认为领骏科技的方向从未来商业化角度来说会是什么样的？不知道您之前有没有相关的评估？

杨文利博士：自动驾驶巴士的年度市场超过3000亿、自动驾驶城市物流年度市场超过5000亿、自动驾驶乘用车的年度市场超过2.5万亿，得益于领骏科技技术栈是用最高阶的乘用车为基础，这三个场景就是领骏科技现在和未来的商业化的核心领域。我坚信领骏科技会成为自动驾驶行业“皇冠上的明珠”。

自动驾驶的本质目的是训练AI司机，节约人类成本，然后让整个自动驾驶，尤其是自动驾驶巴士上的驾驶更加平稳和更加安全，自动驾驶没有情绪，所以在系统安全性上来讲是优于人类司机的。在市场规模上，无论是哪种规模的城市，都需要公共交通，特别是在能源行业加速“碳达标、碳达峰和碳中和”的政策前提下，政府更加鼓励人们进行公共交通的绿色出行。加上城市人口的老龄化问题也愈发凸显，人口下降导致的劳动力逐年降低，而智能化产业的目的则是代替一部分人的重复性工作，自动驾驶也会取代一部分司机的角色，让驾驶的过程更加安全，所以市场对于自动驾驶技术的需求也是保持着增长的态势。

探索交通：新的一年，领骏科技的战略和方向会有新的布局吗？

杨文利博士：商业上，会在两个方面进行新布局：一是产品线方面，领骏科技计划从自动驾驶巴士继续拓展到城市支线物流上，我们会按照之前制定的战略方向去开展深层的业务；二是在商业地域方面，除了北京总部的研发团队和赣州分公司的运营测试团队，我们还会增加苏州、武汉、长沙这几个重要城市的运营。研发上，坚持L4自动驾驶乘用车、自研仿真平台、自研高精地图工具的持续技术迭代。资本上，不同于过去五年的低调打磨AI司机，公司会加快融资节奏，争取赢得2022-2025年自动驾驶的商业化战役。

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