方文宇

每个工作日，轻舟无人小巴会在苏州相城区和深圳坪山区的公共道路上有序行驶，这批黄绿相间的小巴长5.9米，乍一看和普通公交车无异。

上车后，你会惊讶地发现，小巴的方向盘自主转动，无需司机操控，驾驶位上只保留一位安全员，以备突发状况。这款搭载了L4自动驾驶技术的小巴，出自一家新创的无人驾驶公司——轻舟智航。

2019年3月，轻舟智航成立于美国硅谷，同年11月，公司回到中国并在多地建立办公室，联合创始人于骞、侯聪、大方、汪均是Waymo（谷歌旗下无人驾驶公司）的技术骨干及海归博士。公司在北京、苏州、深圳和美国多地拥有近百名技术工程师。

2021年3月，轻舟智航获数千万美元A1轮融资。

《21CBR》记者采访了轻舟智航联合创始人兼CEO于骞先生，他讲述了无人驾驶的梦想和轻舟智航梦的故事。

硅谷起航

关于无人驾驶，人类梦想很长时间了，各类科幻片和动画片中都有无人驾驶的影子。上世纪80年代，美国电视剧《霹雳游侠》中，主角就拥有一辆AI跑车，在它的帮助下行侠仗义。

在我读硕士的时候，大概2001年那会儿，我加入了清华大学无人车实验室项目的研发，和国内最早一批无人车的研究人员在一起。20多年了，很多热爱无人驾驶技术的人一直在这个领域努力，没有放弃过这个事，但是现实生活中实现它确实非常困难。

从Waymo出来做轻舟智航，就是希望在中国加速无人驾驶技术的落地，早日将它带入现实中，成为我们生活的一部分，Driving to the real life，这是我们的出发点。国内人们对新鲜事物的接受度普遍较高，这也有利于无人驾驶技术的快速发展。

无人驾驶只是一种技术手段，我们更关心的是，如何通过这项技术解决城市的交通问题，而不是我的车可以无人驾驶有多酷。

在Waymo工作的这段时间，我认识了侯聪、大方和汪堃，我们经常在华人圈的聚会上一起交流谈心，有很多共同语言。非常巧的是，我们四个人专注于无人驾驶系统不同的核心模块，有的研究感知关键模块的机器学习算法研发，也有做仿真系统、运动规划和系统优化的，刚好凑齐了无人驾驶的一整个技术栈。

我一直相信，智能汽车将改变人类的出行方式，变革的是真实的物理世界，辞职创业，某种程度上也受到了我本科同学、IDG资本合伙人牛奎光的影响。跟他多次畅谈后，我慢慢意识到，中国自动驾驶领域的技术型团队很稀缺，反复思考大概三个月，我们四个决定自己创业，出于彼此信任，觉得能把这个事做成。

2019年3月，公司在硅谷成立了。那时还没有办公室，但是需要一辆车去研究测试，就买了一辆车，在自家车库里改装。我们四个和几名核心员工从零开始写代码，搭建了最早的轻舟智航无人驾驶系统。

2019年7月，我们拿到美国加州的路测牌照，第一次上路，大家心情很激动，上路测试之前，我们已经在系统里仿真训练了近万次，一切很顺利，那辆车现在还保存在硅谷。

轻舟智航承载着我们的梦想。无人驾驶是一个较漫长的赛道，需要大量投入，不是说像很多场景，可能一年两年就结束战斗。这条赛道上，我们希望以一种较轻快、高效、敏捷的开发思路来实现无人驾驶，而不是简单粗暴地堆车、堆里程。

借用古诗，“两岸猿声啼不住，轻舟已过万重山”，这种轻盈快速是我们追求的。

小巴场景

2019年11月，团队回中国建立办公室，技术进展很顺利，主要头疼的是在中国到底选择什么样的落地場景。

中美无人驾驶的发展理念和应用场景差别比较大，主要体现在出行方式上。美国地广人稀，人力成本高，更注重满足私人出行的需求;中国人口基数和人口密度大，需要更完善的公交系统，政府在基础设施上的投入也是不遗余力，城市轨道交通线路有200多条，这个数字还在不断增长。

中国和美国无人驾驶的早期形态可能类似，真正进入到大众普及或商业化的步骤，可能会不同。美国有无人驾驶货车和出租车，Waymo在凤凰城和亚利桑那州有常态化运行，旧金山等地也已经进入测试阶段了。根据官方数据的统计，美国几乎90%以上的交通事故都是因为人，比如司机疲劳驾驶等导致，所以“无人化”的目标主要是提高安全性。再一个是降人工成本，像Uber、Lyft这样的网约车平台，盈利低的很大原因是司机的人工成本高，“无人化”对他们来说或许也是一种有益的尝试。在中国，出于对人口密度和交通运力的考虑，这些场景短期不太能现实。

决定做小巴之前，我们研究过物流配送，合伙人郝景山跑了几十个城市，做了大量的市场调研，发现物流配送的场景不太合适。

首先，成本非常刚性，人工配送的效率几乎达到峰值，成本也压得低，想用无人驾驶取代人工，还要盈利，基本不现实;其次，业务很复杂，物流配送不光涉及到驾驶，还要解决其他问题，包括对接商户、下货、验单，“人货仓”的业务流转，对机器来说非常复杂;另外，竞争太激烈，“巨兽级”的公司像美团、京东、阿里都在做，他们有业务、有场景，对创业公司来说，物流配送场景不是很友好。

回到中国，我们最迫切想解决的是怎么把交通效率提上去。在中国，如果所有人都开车或者打车，只会增加道路的拥挤程度，让道路不堪重负。首先“最后几公里”这种交通需求，表面上看可以依靠共享单车来解决，实际背后隐含着高昂的管理成本，经常可以看到工作人员开着卡车运送一批一批的共享单车。其次，存在着很大的交通隐患，不遵守交规的骑行反而会加剧交通拥堵。第三，遇到恶劣天气，或是老人、小孩出行，共享单车就不会被选择，因此并不能够大范围解决交通问题。

我们认为，未来很可能靠“微循环”的交通方式解决大部分问题。公共交通的一个好处在于高效，劣势就是基础性不强——站点分布不够密集，时间安排也不太合理，多人出行在机动性和灵活性上比较差。相比之下，轿车的机动性高且灵活，但道路使用效率低，这么大的一个“铁皮盒子”只装一两个人。

我们希望提供一种新的运力方式，兼具高效和灵活性，未来解决中国高密度人口出行。谁说只有出租车可以网约呢？巴士一样可以网约，本身具备共享属性。大巴小型化、微型化，或许能满足更多人的公共出行需求。类比中国新能源车的应用场景，起初比亚迪选择的是有公共出行属性的大巴，我们认为L4在中国的落地场景是类似的。无人驾驶小巴相当于一种新的出行方式，相比重型卡车和出租车，它的速度比较低;同时行驶区域相对固定，遇到的特殊情况较少，这两点都会提高其安全性。

我们选择微循环的小巴作为无人驾驶方案的第一个落地场景，出发点也是为更好地满足早晚高峰的通勤需求。预计今年推出网约巴士，在苏州做试点，高峰期按照固定的路线，平峰期实现网约化。

以战养战

目前，小巴已在苏州、深圳和武汉落地，城市场景丰富，对技术迭代就有帮助，政府也给予了政策支持。

小巴已经接待了近万次的乘客，可以申请月卡和次卡两种乘车码，实测阶段是全部免费的。一开始大家觉得新奇，体验过后觉得挺有用，我们想最终把它变成“刚需”，实现从“图个新鲜”到变得有用，再到刚需这么一个过程。

轻舟也在拓展更多路线，寻找有真实需求的场景，在苏州，我们会把酒店、居民区和大型商业中心连在一起。无人驾驶一定要能真的走到现实生活中去。

在小巴这个赛道上，能在公开道路上开的巴士几乎没有，大部分在园区内低速（10-20km/h）跑一跑，轻舟小巴符合城市道路限速标准（20-50km/h），且在开放道路上跑，在L4级别的自动驾驶中，我们是有技术自信的。

巴士对于安全性的要求很高，我们的小巴进行了无盲区的设计，能够识别砖头、小猫小狗等，也做了很多技术测试和准备，2020年7月，才正式推出第一辆无人驾驶小巴。

无人驾驶行业存在长尾效应，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。

我们实现完全无人驾驶的路径与传统技术路径不同。针对无人车的各类边界化难题，传统路径是通过大量真实路测数据的采集和算法参数的反复手动调整来发现并解决，但真实场景的数据采集需要大量的车和时间，边界化问题的解决或优化则需要大量人力。

轻舟智航在实地测试之前，会借助其智能仿真系统进行大量仿真测试，这样第一次实地上路就十分安全，就像我们在美国加州测试的第一辆车一样，进行了近万次仿真测试。借助大规模智能仿真系统，可在仿真环境中复现边界化场景，并基于现有数据生成大量模拟真实场景的数据。

图1. 轻舟智航技术路径及商业应用协同战略

同时，我们研发的可自主学习决策规划框架，抛弃了传统单一规划决策方法，可在仿真场景中自主学习各类复杂场景，寻求最优运动规划决策，保证安全性和舒适度。小巴是我们无人驾驶方案的切入点，后面还会推出其他L4级别的产品，包括BRT大巴改造，目标不单是为了实现无人化，而是加强公交安全性，降低司机劳动强度。

我们想提高无人驾驶开发效率，丰富产品形态、扩充落地场景的同时，能对数据多样性起反哺作用。这有两个核心点：一个比较长远，就是怎么提高L4级的开发效率，解决长赛道上层出不穷的问题;另一个比较务实，重在选择合适的场景，寻找短期内可落地的模块，不是只画饼，小巴就可以更快地实现价值闭环。

今年，预计小巴在全国达到100辆的规模，我们不会为了烧钱冲数据买这些车，而是真的有需求要被满足。随着数据的积累、运营模式的成熟，以及运营成本的下降，车的成本也会降下来。未来三五年，规模的成长将不再是线性的，而是一个爆发式的增长。

无人驾驶要解决的不纯是技术上解放司机，而是一个社会问题，包括公众接受度、政府监管、城市环境等综合情况，各方面配合，才能实现比较大范围的普及。

未来解决城市公开道路、复杂交通下的无人驾驶，真的实现L5级不受限的完全自动驾驶，这个愿景是一步一步實现的，要在不同场景下积累大量数据。

我们是在“以战养战”，从实现小的商业闭环开始，不是只奔着一个特别特别长远的憧憬，中间却没有取得任何成果。