對話輕舟智航于騫：打通L4與前裝量產，自動駕駛來到黃金拐點_TOPS:OPS

作者|德新編輯|斯言

2022年，因為多地的疫情，汽車市場要比往年冷清。但另一方面，也是在充滿不確定性的環境中，汽車行業在篤定加大對未來的投入。

三月，比亞迪停產了燃油車，專注新能源車型。四月、五月，相當數量的車企發布了各自的智能電動化旗艦車型，激光雷達、大算力芯片紛紛上車，高級別自動駕駛很有希望在未來的數年內成為汽車的標配。在疫情當中，自動駕駛產業內正圍繞著軟硬件的核心技術掀起一波上車的熱潮。

5月18日，一家頭部自動駕駛公司宣布加快自動駕駛技術大規模上車的進程——輕舟智航在這天發布了「雙擎戰略」。

這家2019年從硅谷車庫起家的公司，這兩年迅速成為了國內無人小巴領域的頭號新勢力。目前其推出的龍舟ONE自動駕駛小巴已在中國10座城市開展測試運營，部署車隊規模超過100臺。

在技術領域，輕舟智航有一套在業界頗為大家熟知的方法論——「自動駕駛超級工廠」。其「雙擎戰略」，正是在過去兩年多研發的基礎上，提出的兩個方向的落地戰略：

以全球領先的公開道路L4級自動駕駛軟硬件方案打造「動力引擎」，加速縱向技術深化，為輕舟自身和產業提供無限動能，逐步在更多場景上實現完全無人的駕駛能力，驅動城市交通出行效率持續提升；

憑借技術領先、可自由配置的自動駕駛前裝量產方案打造「創新引擎」，以更加安全、成本合理的高性價比方案助力用戶創新，加速橫向場景拓展，實現自動駕駛技術的規模化落地。

隨著「雙擎」的推出，輕舟智航在當天還發布了3款重磅產品：

龍舟SPACE，面向無人駕駛時代設計的，可在復雜公開道路運營的移動出行空間，滿足從長途到短途的接駁，支持車體的變換，靈活覆蓋不同場景需求。

DBQV4，量產車規級自動駕駛方案，標配版可用10%的L4自動駕駛方案成本，實現99%的L4能力，量產成本低至1萬元人民幣級別，旗艦版可實現完全L4能力。

輕舟矩陣，輕舟自研自動駕駛研發工具鏈，以仿真為核心，打通從研發到測試運營的全流程，幫助車企建立數據驅動的自動駕駛系統開發能力。

同日，輕舟智航宣布與T3出行、地平線達成戰略合作，并攜手火山引擎為輕舟矩陣注入高效能量。

雙擎火力全開，三款重磅產品發布以及拉起一個強大的朋友圈，都意味著輕舟智航邁入了全新的發展階段。

在這個時間點上，XEV研究所采訪了輕舟智航創始人、CEO于騫，請他談一談過去兩年多在快速發展的行業中實現突圍的實踐經驗與思考。

印度正與全球多家央行就CBDC跨境支付進行對話:7月5日消息，印度儲備銀行（RBI）目前正與至少18個其他國家的央行就“數字盧比”跨境支付的可能性進行對話。根據印度《經濟時報》6月27日的報道，印度央行行長Shaktikanta Das于6月份在倫敦的演講中，強調了外貿基礎設施對“數字盧比”的重要性，該數字盧比將于7月初在當地達到100萬用戶。Das表示，“但跨境支付也將變得更快、更無縫、更具成本效益。這是另一個需要給予大量關注的領域。我們一直在與其他已經推出或正在推出CBDC的央行進行對話。”

報道稱，自2022年7月以來，已有18個國家的銀行開設盧比Vostro賬戶。Das解釋稱，印度希望提供其CBDC作為各國進口印度商品的支付方式，以幫助那些因美元供應而苦苦掙扎的國家。[2023/7/5 22:19:21]

于騫認為，在巨頭林立的競爭中，突圍的核心關鍵是打造一個高效的系統。當前，無論公司的L4自動駕駛應用、車規級自動駕駛解決方案還是工具鏈輕舟矩陣，都是在過去兩年多打造「自動駕駛超級工廠」的核心系統上誕生的。

隨著現在智能汽車上，大算力芯片、高性能激光雷達開始大規模應用，于騫認為眼下優秀的L4技術公司正迎來一個非常好的時間點，車企和消費者端都希望能夠獲得更高等級、更加完整的自動駕駛體驗，這些恰恰是領先的L4技術公司善于提供的。

同時，以10%的量產成本提供99%的L4自動駕駛功能，于騫認為這樣的方案大規模量產，將極大促進自動駕駛系統的數據收集和測試驗證，加速無人駕駛成為現實。我們正在迎來自動駕駛的黃金拐點。

以下是XEV研究所采訪于騫的對話，我們在不改變原意的基礎上進行了編輯。

01-打造「自動駕駛超級工廠」，無人小巴只是起點

XEV：行業里有人認為輕舟是一家無人小巴公司，你們自己是怎么定位的？

于騫：我們的使命一直沒有變過，將無人駕駛帶進現實，最終要達到無人駕駛的廣泛落地，這是長期的目標。

小巴屬于萬里長征的第一步，是我們第一個產品的形態，是大市場的一個小切口。

事實上，輕舟在Robotaxi和L4技術上的積累和能力建設也從來沒有停止過。輕舟在車庫創業時的第一輛車就是Robotaxi，到去年年底我們實現了完全無人的Robotaxi在公開道路上的駕駛能力，現在也有相當規模的Robotaxi車隊。

大家對我們小巴的印象比較深，可能是輕舟的無人小巴做得非常好。我們實際上開創了一個品類，以前的小巴都是在園區里跑一跑，做一些內部的接駁，輕舟的龍舟系列開創了Robobus在公開道路上的短途出行。

Coinbase CEO建議躲避主流媒體 在社交媒體上與觀眾對話:Coinbase首席執行官Brian Armstrong表示，公司領導人越來越傾向于避開主流媒體記者，直接在非中介的社交媒體平臺上與觀眾對話。Brian Armstrong在推特上發文稱：“我們的客戶是在YouTube/播客/社交媒體上，而不是在閱讀主流媒體。”他還表示，在當前的媒體環境下，企業現在“能夠控制自己的發行渠道”。他還補充說：“那里有高素質的新聞工作者，新聞業在社會中起著重要作用。” 然而，Brian Armstrong認為，最好的策略是與3至5名“受尊敬的傳統記者”建立關系，然后把大部分時間花在現代頻道上。（Cointelegraph）[2020/5/22]

為什么起步是做小巴？其實背后大的邏輯是，技術和商業化的平衡。

我們不是做純技術開發的實驗室，而是要找到自動駕駛技術和商業化之間能走通的路徑。

XEV：這次輕舟智航明確提出「雙擎戰略」，這跟之前的發展戰略一樣，還是屬于升級或者轉型？

于騫：「雙擎戰略」是輕舟一直遵循的方向，也是過往我們常提的「自動駕駛超級工廠」方法論的進一步總結。

為什么是在這個時間點上提出「雙擎戰略」，并且發布大量的相關產品進展，主要是在響應行業的發展。

整個行業法律法規和技術的推進是非常明顯的，尤其像傳感器和計算方面的發展，這也說明整個行業進入了一個黃金拐點。

早年的前裝量產車，基本上只用非常簡單的傳感器和計算單元，比如1V1R做ACC、AEB等非常基本的輔助駕駛能力。但現在由于傳感器能力提升、算力提升，并且成本下降，才能真正實現前裝量產與L4應用兩個引擎之間數據的共享和共生。

大量新型傳感器，比如像半固態、固態的激光雷達正在上車，激光雷達從早年10萬美元一臺，現在到幾百美元一臺，算力從早年的幾個TOPS、十幾個TOPS現在變成幾百個TOPS、上千TOPS。

我們看到，底層都是通過打造自動駕駛超級工廠，實現數據閉環，實現效率提升。

一方面在一些特定場景下，在公開道路上實現完全L4的能力。

龍舟SPACE或者未來的移動空間這樣的應用，是我們的動力引擎下的成果。

另外一方面，基于同樣的技術棧，我們可以為量產車提供非常高性價比、非常安全的自動駕駛能力。這也是我們從一年多之前便著手在做的。

我們提出用10%的L4方案成本，實現99%的L4能力，實現大范圍的前裝量產，這個是行業發展的一個新階段。同時也是我們平衡技術和商業化的一條有效路徑，實現數據驅動高效的迭代，兩個引擎之間實現數據的共享。

立陶宛央行已開始與商業銀行和虛擬貨幣交易員就他們對加密貨幣的態度進行對話:在加密貨幣問題上，立陶宛央行通常是保守的，它召集了來自銀行業的代表、虛擬貨幣交易員、與ICO有關的人士，以及立陶宛財政部和金融犯罪調查服務（FNTT）的官員。在最近的一次會議討論中，提到有必要讓銀行與那些實施了ICO或加密貨幣交易的人進行交流。“我們已經建立了一個對話框，它將引領我們向前走。”[2018/4/18]

XEV：雙擎戰略提出來L4和前裝量產一起做，輕舟的戰略有什么樣的獨特性？

于騫：首先，我們的使命始終是將無人駕駛帶進現實，堅持通過造火箭而不是搭梯子的方法，來實現自動駕駛。

也有一些公司當年是做ADAS、視覺方案出身的，然后做Robotaxi、做L4。我們不是做ADAS，然后講L4的故事。

相反，我們有這么強的底層方法論支撐，進入到前裝量產是非常自然的。

因為未來的量產車型，大家不太會單純講L2、L3、L4這種簡單的分類，更多關注的是駕駛體驗。

例如，在某些比較熟悉的路段，經過非常大量的測試以后，它可能就是L4，但是某些地方它可能就是L2，在某些法律法規允許的地方是L3，所以不是單點的L2或者L4這樣簡單分類，而是一種整體駕駛能力的提升。

通過數據驅動、效率提升來實現自動駕駛大規模落地，通過結合技術和商業的平衡，實現一個商業閉環推動更大的商業閉環，一步一步實現自動駕駛，這是我們從一開始就非常堅持的方向。

對我們來講，最內核的東西，我們的使命和方法論從來沒有改變過，也是跟其他公司存在很大差異的地方。

XEV：您提到的很重要一點是技術跟商業的平衡，如果第一個平衡點是小巴，接下來是什么？

于騫：我們的動力引擎其實包含了非常廣泛的L4的概念，包括未來的移動空間，也包括像一些物流、短途出行，很多應用場景可以拓展。

在量產車的業務上，就是兩個象限：

一個是完全無人化。

完全無人化的技術要求非常高，需要各種各樣的冗余、安全兜底的策略，實現穩定性、可靠性，應對大量的長尾場景。但目前，肯定是有一個ODD限制的，暫時不可能在整個城市范圍內去部署。

要實現真正完全的無人駕駛，還需要在更多的場景得到驗證。但就目前來看又不可能大范圍做到完全無人，怎么辦呢？

可以利用前裝量產的方案，做到用10%的L4成本，實現99%的L4能力，這樣的話就可以很大程度上獲得廣泛的數據驗證。

通過一縱一橫這兩方面的努力來實現無人駕駛的長期遠景目標。

02-前裝自動駕駛的發展趨勢：高級別方案替代單點功能

XEV：作為一家一開始就定位L4無人駕駛的公司，推進L2前裝量產方案，有什么優勢，有什么劣勢？

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于騫：其實我們不太以L2來去定義這個事。未來，尤其在量產車型上，其實更多強調的是自動駕駛體驗是不是足夠好。

首先，整個行業是在往更高等級自動駕駛發展，而不是相反方向發展。原來幾萬美元的激光雷達，現在就在幾百美元，而且大量地上量產車，算力平臺也是。這是對我們這樣的高級別自動駕駛公司非常有利的形勢。

如果你把算力比喻成氧氣的話，環境里的氧氣濃度變大了很多，這個環境里的果實——就是傳感器的數據就變得多了很多。

從客戶角度也是。以前的客戶看到的自動駕駛或者輔助駕駛，更多是一些非常基礎的單點功能，比如說AEB、ACC等。打開率也不是很高，客戶的預期也比較低。但現在用戶對智能化的體驗越來越重視，很多的主機廠客戶越來越重視。

電動化已經是非常明顯的趨勢，比亞迪連油車都不造了，但電車的體驗只是一部分，真正的差異化還是在智能化方面體現。

對于我們自己，在自動駕駛領域是非常注重效率提升的。成立到現在也就3年時間，基本上走完了其他自動駕駛公司5、6年的過程，為什么能做到這一點？

我們以更少的人、更短時間實現這一點，是因為我們是從一開始秉承以效率優先，而不是跟別人去拼車隊規模。

確實這個行業的競爭加劇，比如像華為、百度這樣的巨頭下場。對于輕舟來講，我們有相對更加柔軟的身段，更加理解客戶的需求，能夠幫助客戶成功。

我們去年年底也發布了一個工具鏈產品叫輕舟矩陣，我們不是只給主機廠客戶賣一個方案就完了，更多的是幫助他們搭建底層的能力，使車企能更好地利用自己的數據，提升智能駕駛方面的長期競爭力。這點也是我們非常獨特的地方。

作為一個主機廠客戶，如果他選用了一套非常高等級的自動駕駛方案，實現了非常強的自動駕駛能力，那還會不會再去市面上去采購一些低等級的、單點功能，再把這兩個系統粘合在一起呢？其實從長期來看可能就不會了。

因為在大算力的平臺，更強的傳感器能力下，那些基礎能力應該是包含在內的。未來的需求一定是向更高等級自動駕駛發展，能夠實現更加一體化的駕駛能力，車企和用戶不關心到底是AEB還是ACC，反正讓我安全、開得爽就完了。

越是單點的技術，越容易標準化。一體化的方案，或者越完整的駕駛體驗，越不容易標準化。未來的自動駕駛的發展，供應商和客戶不是完全的買賣關系，很大程度需要是促進相互影響的過程。

德國財政部支持就比特幣監管展開對話:據德國經濟周刊報道，德國財政部支持就比特幣監管展開對話。[2018/1/19]

所以傳統的供應鏈關系，比如早年的供應商賣個標準化的東西，直接給主機廠，這種方案其實越來越不符合未來的發展趨勢。

XEV：用10%的成本，實現99%的L4能力，能介紹一下這套方案嗎？

于騫：DBQV4是一個可配置的方案，如果把所有我們建議的傳感器都裝上的話，也就是旗艦版是具備完全的L4能力的。

但L4其實最難的，就在于最后10%甚至1%的問題，它需要大量安全的冗余、軟件兜底的策略。從線控到電源到硬件、傳感器、計算到整個軟件，所有的部分都要帶冗余的，包括大量的長尾效應，需要做大量的測試才能實現。

所以我們提出的是只用10%L4的成本，實現99%的L4能力。

這里面包括什么？支持自主變道、自主超車、三點掉頭、進出匝道、橫向避讓，包括無保護左轉、非常窄路的借車道繞行，這些能力很多在L2的功能里都沒有定義，這些能力其實都是一個整體的駕駛體驗。

但是我們不會稱它是完全無人，它最終的駕駛體驗會很接近L4能力，但司機還會在駕駛員位上對安全負責。

XEV：99%，是目標還是基于現有能力的估算？

于騫：是一個估算。滿足最后的1%，就是要實現完全無人。

實際上實現完全無人在大部分的情況下是非常困難的。我們并不認為完全無人在很大范圍內的實現，比如整個北京、整個上海是非常困難的，這里面的成本不僅僅是軟硬件的成本，大量的測試成本也在里面。

XEV：你們的前裝量產方案的量產預期是什么時候？

于騫：具體時間很大程度上取決于客戶需求。但我預計在2023、2024年，是一個集中落地的時間。同時一些其他新入場的玩家，他們會對這個行業有很大的推動。所以，我覺得在2023、2024年基本上是集中落地的時間節點。

XEV：你們認為以后的汽車市場是一個集中還是分散的市場？比如特斯拉的一兩款車型就賣得非常多。如果是一個集中的市場，整個供應商也會收斂。你們對此怎樣判斷？

于騫：首先在單一市場上很有可能會出現一個非常厲害的封閉系統，可能它的軟件硬件資源，包括芯片都自成體系。比如像手機市場里的蘋果，基本上所有東西都是一個封閉系統，但是這樣的玩家不會很多。

除了這一家之外，一定有各種各樣的企業有各自擅長的地方，但不可能全自研，必然需要供應商。

而且車的個性化很強，我認為它比手機還要碎片化，因為有不同性別、不同年齡段、不同收入水平，因此中國的汽車市場還是比較分散的。

除了蔚小理，還有小米、合眾、牛創，還有傳統主機廠的新品牌智己、嵐圖，還有像海外主機廠在中國的車型。大家都追求自研，但是自研也是在一個互相支持共生共贏的生態里進行的，不可能完全封閉自研。

03-高級別自動駕駛前裝量產的難點

XEV：與車企合作前裝量產，會不會帶來非常大的工程壓力？像華為ADS，可能在兩三年的周期內，也就是支撐三四家車企。

于騫：其實工程落地正好是輕舟的優勢。我們不像一部分公司過于癡迷算法，我們從一開始就非常注重工程落地。

這點是跟我們團隊基因有很大關系。因為我們從谷歌這樣的團隊出來。

谷歌的自動駕駛很強，其實更強的是，它定義了很多軟件工程方面的最佳實踐。

可以說，谷歌定義了怎么把工程做到極致。

雖然輕舟有非常領先的算法，但我們的發展是從來不以單點的算法作為場景能力，而更多的是以工程落地能力，能夠實現高效數據的閉環，能夠提升效率。我們認為這些是長期發展的競爭力。

當然跟主機廠的合作，這方面確實是需要投入蠻多人力的，我們也非常愿意和我們的主機廠的合作伙伴、客戶，來共同打造這些能力，去實現真正的安全，成本更加合理，效率更高的自動駕駛底層技術搭建。為此我們也提供輕舟矩陣這樣的產品，來幫他們提升效率。

XEV：你們非常強的工程能力，在這幾年產生有哪些成果？

于騫：我舉幾個例子。我們很早就搭建了一整套的底層測試工具鏈，比如仿真和CI的結合。比如工程師寫了一個Bug，在系統里根本提交不上去，會被系統自動剔除出去。我們大量通過場景的搭建，能夠很大程度避免上車后才去調試的問題。

在整個自動駕駛研發的過程中，每一個錯誤的發生，如果晚一個階段，它的發現和修復的成本大概要增加10倍。尤其跟主機廠合作，如果每次都到上車時候發現一些問題，成本非常高，效率非常低。

所以在研發過程中，我們大量使用了這樣的自動化測試工具。通過仿真的放大，一整套和CI/CD的結合，使得從單元測試到集成測試、仿真測試到場景庫的測試、發版測試，一整套的測試流程，工程質量得到極大的保證。

設計同樣也是，通過安全冗余，通過更加合理的安全兜底策略，要確保整個安全目標的達成。

所以從設計角度、測試角度，我們都有一整套非常嚴密的工具鏈來確保工程落地，而不是說某一個神奇的算法，某一個單點。它是一整套以數據驅動、效率提升為核心的工具鏈，而不是簡單的一些概念想法。

大家可能發現有的自動駕駛公司經常會做完demo以后效果非常好，但一到量產時，發現嵌入式平臺的算力比demo平臺的算力差一兩個數量級。一兩千TOPS的算力平臺，做demo挺好的，量產的嵌入式平臺性能差好多，這就是工程落地的難度。

我們從一開始在設計時，就是針對這樣的嵌入式平臺考慮的。我們要做大量像trace工具。在真正上車時，車載系統的實時性很強，需要大量工具確保整個時序、系統性能，軟件運行流程順暢，這些都是我們具備的。

XEV：針對輕舟矩陣，國內一些車企從16、17年已經有自動駕駛團隊了，做了這么多年，為什么還是缺乏好的工具？他們需要什么？

于騫：車企在發展自動駕駛時，側重點不太一樣。很多車企希望要一些現成的算法或者方案，對底層的開發工具、怎么形成數據閉環，沒有那么擅長和注重。

輕舟矩陣，可以理解是脫離于算法的工具，幫助車企客戶實現數據驅動，打造自動化的閉環。它是一整套工具鏈，并不依賴于單點算法。

當然我們也可以為客戶提供一些參考算法。但更多的是授人以魚不如授人以漁，我們提供工具鏈，讓車企在這個基礎上能夠建立起自己的能力，這其實比單點的算法更重要。

在工具鏈基礎上，車企的自動駕駛開發能力，其實是主機廠在數字化轉型時需要提升的非常核心的能力。

04-L4技術如何繼續向上突破？

XEV：我們過去也試乘過輕舟的測試車輛，一般乘客感受最多的是體感。輕舟過去兩年打造的L4技術，您覺得哪些東西是最關鍵的指標？

于騫：在現在這個時間點上，我們的駕駛體驗跟很多成立了五六年的自動駕駛公司是可以拉齊的。

首先，我們會處理非常復雜的路況，實現行泊一體的能力，從高速的NOA到城市的NOA也是一體的。

另外，我們在一些比較有特點的非常狹窄復雜、有中國特色的道路，比如姑蘇區，做到游刃有余，能夠提供非常舒適的體感。

而且，我們的L4技術是可以實現完全無人的。我們在去年也發布了完全無人的方案，一些客戶包括媒體朋友甚至在主駕上體驗了我們的車，能提供這種能力的公司其實并不多。

XEV：輕舟是行業第一家采用時空聯合規劃的公司，能介紹一下這項技術嗎？

于騫：我們確實是在中國最早使用時空聯合規劃的公司。

傳統的運動規劃算法，都是通過時間和空間解耦的辦法，先規劃出一條路徑，然后再去規劃這條路徑上的速度，這是經典的方法。

這種方法其實不太適合道路上有很多動態障礙物的情況。因為沒有辦法在規劃軌跡的時候，考慮速度。所以在道路上有大量動態障礙物的時候，就會非常呆板。

當然也可以通過手動寫很多規則去改變，這就是為什么很多公司做運動規劃的團隊都很大，然后寫各方面的規則，不同的場景再細分各種各樣的規則來。

我們是行業里率先采用時空聯合規劃的方法，同時在時間空間上考慮這樣的軌跡，就能夠顯更加靈活，更自如地應對道路上的動態障礙物，這點非常適合中國復雜的道路情況。

我們的車輛，尤其在相對窄的路，大量逆行車輛，動態障礙物非常多的情況下，能穿梭自如，這點是和算法框架高度相關的，而且我們不需要大量的手寫規則。

XEV：你們覺得Waymo是造火箭，還是搭梯子？如果Waymo是造火箭的話，你們怎么造一個比Waymo效率更高的一個火箭？

于騫：我覺得Waymo一定是造火箭的，它在行業里是很強的一個Leader的作用。

作為第一家要把無人駕駛做成的公司，它頂著非常大的壓力。就好比特斯拉當年做電動車的時候，一度甚至要堅持不下去。Waymo一樣面臨更多的質疑、挑戰，尤其像L4級別完全無人大范圍的Robotaxi，是非常難的。

輕舟的優勢在于什么？首先，我們一出來的時候，就知道大范圍落地完全無人駕駛這件事非常難，不可能以Waymo同樣的方式去做。

必須要以更加高效的方式來實現，要找到商業化和技術間的平衡點的辦法，一步一步的實現自動駕駛。

Waymo的目標就是無人駕駛的終極目標，但是我們在中間會找到更加合適落地的應用場景，通過商業的閉環，實現數據的閉環，通過一個商業閉環推動更大的商業閉環。

這是我們和Waymo不一樣的地方。

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