四剑客组建轻舟智航，获数千万美元融资，打造L4自动驾驶量产方案

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另一家自动创业公司已经就融资进行了谈判。这一次，瓦伊莫在一年前出生并成立。

最近，无人公司光船智行正式证实，它已收到数千万美元的种子轮投资。这一轮投资由idg资本、袁晶资本和浪潮资本共同进行。

据雷锋说。新一轮融资主要用于两个方面:通过改善大量的工具链和模拟测试环境，建立无人驾驶技术的“自动化规模生产工厂”;基于“火箭制造”和“自动化规模化生产”的技术路线，我们将与合作伙伴一起，逐步推进部分场景在国内外的测试和试运行。

吉娃娃于2019年在硅谷成立，成立后不到五个月就获得了加州自动驾驶道路测试许可证，并开始进行公开道路测试。目前，公司在美国硅谷、北京、深圳、苏州等城市设有办事处，其中R&D人员占80%以上，硕士占近90%。

自动驾驶仪是一个万亿美元的市场，但它也伴随着许多未知和风险。他们能赶上当前的行业进程吗？还需要多长时间？他们有多少资源？有太多的不确定性。这些问题对任何公司来说都是一项巨大而艰巨的任务，即使是由自动驾驶领域的明星组成的团队。

那么，在成立一年后，你如何看待这些问题？

“轻便高效，我们希望成为自主驾驶道路上的务实团队。轻舟知行创始人兼首席执行官于谦解释了轻舟知行的含义。

这句话的含义是，轻舟知行希望成为中国最强的l4全叠自动驾驶团队。

虽然这家公司刚刚正式成立一年，但如果我们知道四位创始人的背景，我们就能找到这家潜在初创公司在自主驾驶领域的位置。

轻舟知行的四位联合创始人于谦、王琨、侯聪、大方都曾在航模工作过，具有丰富的自主驾驶实践经验，是自主驾驶研发的骨干力量。

余倩是南加州大学计算机视觉和机器学习专业的博士生。他曾担任谷歌街景集团关键项目的技术负责人，并在waymo担任机器学习算法研究和感知关键模块开发的技术负责人。

侯聪，博士，佐治亚理工学院，在瓦伊莫感知团队工作，负责感知系统的整体开发和优化，是感知系统的骨干，有10多年的相关工作经验。

大方哥伦比亚大学计算几何/物理模拟博士，精通无人飞行器路径决策和规划，曾在韦莫运动规划团队工作，负责运动规划的关键模块。

王琨毕业于北京大学，是第一个直接加入谷歌中国网站的人。他在waymo模拟团队工作，负责模拟系统和系统架构。

2019年3月，他们组建了独木舟智行的核心团队，成员来自瓦伊莫、特斯拉、优步、福特、英伟达、facebook等世界级自主驾驶公司和科技公司。

目前，这家初创公司已经从idg Capital、袁晶资本、浪潮资本等机构获得了数千万美元的种子资金。

值得注意的是，在自动驾驶领域，硅谷的ponyai、和多科技和zoox也获得了idg投资。

“核心团队来自国际一线自动驾驶仪制造商，他们的成员是高度互补的。袁晶资本的合伙人刘告诉雷锋。

在他看来，整个团队在感知、规划、决策和模拟等领域有着深厚的积累和实践经验，并实现了全栈覆盖。公司自成立以来，通过采用先进的技术选择，实现了较高的人员效率和资金效率，并根据丰富的行业经验确定了自己的技术选择:建立“自动化规模生产工厂”

大型智能仿真系统和自学习决策规划框架的技术路径是吉娃娃无人公司的核心优势。

俞谦表示，借助大规模智能仿真系统和自学习决策规划框架，降低了测试成本，提高了开发效率，保证了解决方案的可扩展性。

他将这种独特的技术路径比作建立“自动化大规模生产工厂”:“与传统的‘建造梯子’路径相比，它更像是‘建造火箭’。”

轻舟知行视有效数据、智能仿真系统和决策规划框架为推动技术前进和深化的动力。

与这款主流仿真软件不同的是，Light Boat智行的仿真软件界面摒弃了“浮华”，放弃了复杂的渲染工作，只保留了感知结果，包括3d框和雷达点的叠加，所以场景非常真实。

王建详细介绍了轻舟知行模拟系统的体系结构，它不同于游戏引擎的开发:

底层是轻舟智行开发的car os，在底层通信系统的帮助下，保证模块间的高效通信；

汽车操作系统和模拟器是高度集成的系统，核心模拟器和评估器是基于底层汽车操作系统接口开发的，可以保证仿真系统的确定性；

第三层是模拟外围工具链和基础设施，可以保证整个数据闭环的有效性，并有效利用所有数据；

第四层是大型场景库的建设；

顶层是分布式系统仿真平台，支持快速大规模的仿真应用，能够在短时间内得到正确的评估。

除了独一无二的模拟系统，轻舟智行的模拟评估员也可以分为五类:

安全评估，包括评估是否碰撞、是否压到路边、是否撞到行人等。

地面真值评估器，可以通过人工标注或自动标注来检测和比较仿真结果，并及时给出反馈；

法律评价者是指根据交通规则进行的评价，比如是闯红灯还是倒车；

舒适度评价是指是否存在突然刹车等会带来不适的行为；

相对低级的统计评估器是指根据模块生成的中间结果对评估结果进行纵向比较。

王建说:“我们相信，模拟驾驶是实现大规模无人驾驶技术的唯一途径。

一方面，借助仿真和相关的工具链，可以形成一个高效的数据测试闭环，支持算法测试和高效迭代，取代人或车的堆码方式；另一方面，只有经过大规模智能仿真验证的软件才能保证安全性和可用性。

轻舟知行的目标是打造一个能够适应复杂城市交通环境的“老司机”。值得一提的是，该业务模式为合作伙伴提供了可大规模生产的l4级无人化解决方案。

事实上，许多初创公司已经将自己的自主驾驶解决方案定位在l 4，但事实上，这种水平的自主驾驶看起来令人兴奋，但离实际市场还有很长的路要走，而且还将面临各种法律法规。

至于l4的定位，余倩的想法是我们在技术上是天生的，l4在技术上更难，但l4更符合未来的期望。

我们的定位是无人驾驶技术的解决方案提供商，我们将与合作伙伴一起完成从演示到商业化的过渡。

整个自动驾驶行业正在走向合作，没有一家公司能够从头到尾做到这一点。我们对“合作”有非常坚定的态度，只关注我们擅长的领域。

着陆问题可以在可预见的未来很快实现。我们的市场和产品将在中国和美国齐头并进，我们希望做出符合中国交通系统的解决方案。

于谦告诉雷锋，其主要合作伙伴包括汽车工厂、旅游公司和商业运营公司，具体项目正在中国和美国推广。

在过去一年的初始阶段，吉娃娃不想通过耍花招进入一个特定的小应用场景，而是成为一家依靠人来解决问题、无法扩展的工程公司。取而代之的是，专注于“修炼内功”，在主线足够深且水平可扩展后，实现真正的无人驾驶，实现轻便快速。

简而言之，他们的技术解决方案将涵盖许多场景，从低速到高速，从物流到旅行，从商用车到乘用车。

正如余倩所说，轻舟知行的商业模式是全方位、多场景的。

“作为一家初创公司，我们选择以渐进的方式推广无人驾驶汽车，因此我们将从低速场景开始，逐步从低速、货运和商用车辆发展到高速、载人和乘用车。”

当然，这也包括由一群自动驾驶玩家聚焦的机器人操作模式。于谦认为，机器人是应对复杂城市道路交通环境的长期目标，也是无人着陆的最终应用场景。他们不会采用机器人的出租车网络和机器人的全堆叠模式——从生产到运营，而是以技术为出发点。

无人驾驶是一个巨大的市场，还处于初级阶段。2019年，进入赤航还不算太早，但它也有后来者的优势。最近，汽车驾驶融资的消息不断增加，这对行业来说是一件好事，表明汽车驾驶行业的春天已经到来。随着供应链上下游的逐步完善，特定场景下的无人驾驶汽车纷纷上路。然而，大规模应用将在 2到3年内爆发。

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