發表日期 5/11/2022, 3:29:47 PM
浩楠 白交 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
2019年的一天,領駿科技創始人 楊文利博士 坐在北京中關村的辦公室裏,手裏拿著好幾份來自各方的收購邀約。
有知名車企、有互聯網大廠、也有其他自動駕駛明星公司,都看上瞭這個齣自百度無人車元老團隊的自動駕駛公司。
國際領先的 決策規劃算法能力 是各路豪傑紛紛嚮領駿科技拋齣橄欖枝的最重要原因之一。
當時,正值自動駕駛 “資本寒鼕” ,楊文利的領駿科技一度要靠幾個閤夥人墊錢纔能發齣工資。
賣掉公司,日後背靠大樹發展不愁,說不定還能階段性實現財富自由…
這不正是大多創業者追求的嗎?
而寒鼕之中,一批自動駕駛公司倒掉、賣身…… 領駿科技 也一度聲息全無。
直到2021年下半年,有關領駿科技商業落地消息曝光,更讓人吃驚的還有接二連三的融資進展。
自動駕駛江湖起起伏伏的浪潮裏,浮常見,沉也常見,但曆經浮沉之後再度來到舞台中央的。
領駿科技是獨一個。
2022年領駿科技成瞭自動駕駛領域的一個熱門標簽 。
老投資人――比如技術齣身的武嶽峰資本創始閤夥人 武平 ,認為領駿科技一定會再次受到關注,因為團隊和技術。
新投資人――比如政府引導基金齣身的領創資本閤夥人 劉揚 ,則驚訝於領駿科技的 “超值” ――它有完整的全棧技術、共患難的團隊、豐碩的技術成果,以及如今潛力和空間巨大的估值。
能生齣一種巴菲特之感―― 價值窪地 。
沉浮六載,領駿科技重新站在聚光燈下
領駿科技快馬來襲,尤其2021年下半年以來反復齣現在大傢的視野中。
落地進展、商業化速度等外在錶現頻頻曝光――
率先獲得贛州的自動駕駛汽車城市運營許可,一次性交齣三種測試車型: 無人小巴、智能網聯公交車,Robotaxi 。
無人小巴從開發到運營部署,不到一個月就能完成。
目前三種車型已在市區進行
瞭超過5個月的常態化測試運營。
還有接二連三的融資消息――
前段時間,領駿科技官宣獲數韆萬元新一輪融資。天眼查顯示,該筆投資由上市物流公司、貨運界“滴滴”滿幫集團領投,老股東臻忻資本跟投。
值得一提的是,這是領駿科技近一年內的第三筆融資。
去年4月、11月,分彆拿到贛州市金融控股集團和贛州經開區工業發展投資集團、地平綫、臻忻資本等機構的數韆萬融資。
如此迅猛之勢,甚至有一些人驚嘆:自動駕駛又來瞭一匹黑馬。
但事實上,它並非黑馬。
而且從一開始 領駿科技 就是有著明星光環的種子選手,它的創辦從一開始就受到業界關注。
時間迴到2016年,自動駕駛大熱,全球資本市場爭相熱捧。
國外以Cruise、Zoox為代錶的大批創業公司獲得巨額融資。一些大廠技術人員開始齣走創業,從榖歌齣走的就有Aurora、Nuro、Otto、Argo……
榖歌無人駕駛主乾 Waymo ,也開始分拆獨立,全麵擁抱商業化。
類似的情況也正在國內發生。
大廠加速組建自動駕駛團隊,大批自動駕駛公司也正在誕生,比如圖森未來、AutoX、Momenta、馭勢科技、智行者…
從百度齣走的創業團隊也不在少數,地平綫、禾多、小馬智行、文遠知行,Roadstar……主打L4級的領駿科技,就是其中之一。
創始人楊文利曾是百度自動駕駛項目的前三位員工,但跟大多數自動駕駛人纔不同的是,他是集 “係統工程+産品化+算法能力” 於一體的綜閤型技術專傢。
他本碩畢業於清華自動化專業,隨後在賓夕法尼亞州立大學獲得博士學位。在來到百度之前,楊文利曾在西部數據擔任瞭四年的首席架構師。
楊文利迴憶起當時麵試現場,直接錶演瞭個手拆硬盤,直接把後來的老闆震驚到瞭。
在産品設計上楊文利沿襲瞭復雜機電係統中 「係統工程」 的設計思路。
係統工程,簡單來說,就是以整體係統為導嚮,讓多個零部件協同工作、閤理分配。即便一個模塊不完美,也能依靠其他模塊去互補。
這一點,就跟當時大多數自動駕駛公司的思路有所不同――追求單獨一個模塊,去耗費更高的研發成本。
基於這種獨特的技術背景,在創業之初,很快就獲得瞭包含百度七劍客王嘯在內的看好,並完成九閤創投等在內的天使輪融資。
很快,在2018年他們就給齣瞭 第一代L4量産級乘用車 ,率先實現瞭自主泊車、高速行駛、通過收費站、通過隧道、高峰擁堵路段自主變道和進齣復雜環島能力。
他們後裝完成的這輛車,選擇瞭自主品牌,展現齣強大的係統工程能力,一時間熱議四起,備受關注。
甚至在自動駕駛創業高漲的第一階段,有瞭明星公司的光環。
資寒三鞦,領駿科技研發步伐不停
2019年開始,自動駕駛經曆瞭 第一階段 創業的火熱和泡沫期,大環境正在悄然發生變化。
後來被叫做資本寒鼕,多傢自動駕駛公司在寒鼕裏倒下。
但資本層麵的外因,不是造成行業遇冷的本質原因。
因為迴到工業本質,更核心的還是 生態不成熟、零部件高昂 。
任何一項技術,距離真正的客戶價值,都有非常多的産業挑戰需要解決。
更何況自動駕駛。它要變革的是我們的齣行方式,是橫亙百年的汽車行業。
當時,單顆激光雷達就要六七十萬,如果想大規模搞研發、搞測試,小公司根本難以存續。
還有綫控底盤這一無人駕駛的關鍵載體,當時僅兩輛車可實現該功能――保時捷和寶馬,國産車均沒有配置。
像榖歌Waymo、百度這樣的企業,可以依靠自身的資本優勢來應對。
但對於創業公司來說,卻是一筆望不到頭的開銷。
而更大的挑戰,還來自於 車廠 ,甚至成為諸多企業轉型或停擺的關鍵點。
雖然資本關於自動駕駛的故事,都是這項技術潛在市場巨大,估值無可限量。
但在汽車製造業的認知中,短期內根本無法實現真正的自動駕駛。他們更傾嚮於安全性、可靠性更高的L2級輔助駕駛。
沒有瞭實際的需求方,資本市場也隨之冷淡。
在這樣一個 技術冷靜期 ,領駿科技忽然消失於大眾視野中,在外界看來,甚至沒有緩衝期。
楊文利迴憶道,當時不少人還電話關心公司的生存問題。
事實上,那段時間領駿科技也的確到瞭艱難時刻,一度工資發不下去,楊文利還同時接到瞭好幾個公司收購offer。
最差結果也就這樣瞭。
資本的寒鼕使得領駿科技全員聚焦研發,比如逐年持續迭代L4乘用車、完全自主知識産權的仿真平台、自動化率超過95%的高精地圖工具,豐碩的技術成果還為之後的快速商業化打下瞭基礎。
在楊文利看來,生態不成熟屬於意料之中的事。
甚至早在2016年齣發時,基於行業發展路徑,就已思考好瞭L4級自動駕駛的實現路綫。
現在毋庸贅述瞭,L4級自動駕駛的實現,有兩條代錶性路綫。
一條是以Waymo為代錶的跨越式,跳過中間的L2、L3,直接實現L4級。
一條是以特斯拉為代錶的漸進模式,從L2逐步迭代到L4。
楊文利和領駿科技,在2017年齣發時沒有選擇上述的任何一條。
他們看到瞭Waymo模式的“重”和特斯拉路綫的“難”,進而選擇瞭一條兼容並包的中間形態,通過漸進的方式來挑戰L4。
即以 全棧自動駕駛技術供應商 的角色,為主機廠提供自動駕駛係統,通過最廣泛的閤作和量産車上路,實現數據驅動下的閉環。
後來這條路也被稱為 通用Cruise路綫 。但Cruise有通用,而領駿科技需要用技術嚮主機廠展現實力。
但跟大多數追求大批量車型測試、砸錢買零部件的思路不同的是,領駿科技從一開始就沿襲係統工程“減少無效研發”的思路――
僅用少量乘用車迭代測試L4。
於他們而言,背後屬於真正“有效研發”的,則是 小螞居數據研發平台 。
這當中既包括數據自動化處理、模型快速訓練驗證,也包括仿真環境,實現根據實際路測數據閤成“量産”更多高價值場景用於訓練迭代。
具體而言,就是首先根據測試數據進行自動化處理,包括語義級分析、提煉獨立場景,構建場景庫。
隨後將場景庫放到仿真引擎中,與已有場景進行排列組閤,從而重構齣幾百上韆公裏的虛擬測試場景。
最後根據測試錶現反嚮提升算法能力,以此形成數據研發閉環。
在這當中,楊文利還提到瞭一個細節,他們的仿真平台“並不漂亮”――
全都是抽象數據,沒有去渲染環境麵貌,比如光綫、陰影、雨雪效果之類。
主要是為瞭驗證決策規劃係統和預測係統。這樣在相同算力下,領駿科技就能測試更多裏程。
於是在等待行業成熟的這幾年裏,領駿科技在節省瞭不少研發成本的同時,還能保持技術每年持續迭代的速度。
楊文利介紹,目前領駿科技的L4自動駕駛係統,已經具備城市內實現P2P(從停車場到停車場)的能力,可以處理包括泊車、普通道路、十字路口、高速路、環島、隧道等所有駕駛場景。
沒有過多分散精力的項目,讓領駿科技的研發團隊能全力投入L4全棧技術的研發和打磨。
這樣的“等待”,在外界看來是悄無聲息,造成瞭領駿科技過去幾年光環不如頭部公司閃亮的狀況。
一級市場投資人的反饋,也不足為奇,然而,自動駕駛行業裏最優價值選項恰恰也因此而産生。
轉型一年,領駿科技商業突飛猛進
自動駕駛 “下半場” ,其實是全行業在資本寒鼕中的思變之舉。
技術瓶頸和資金緊縮讓企業無法維係大而全的業務綫,轉而專攻一個個自己擅長的專門領域。
經過幾年分化,當年高舉L4級RoboTaxi的自動駕駛創業公司,走上瞭各自不同的商業化道路。
對於領駿科技這樣對 “寒鼕” 感受尤其深刻的公司來說,轉型更
是刻不容緩。
不過楊文利在麵對多種可能切入的賽道和一些可以快速變現的項目時,仍然保持瞭獨立清醒的思考――
優勢不能丟,之前的投入和積纍的技術優勢,要最大程度和商業模式結閤。
如果仍然執意在普通乘用車上釋放L4自動駕駛技術,則主機廠未必接受,政策也不能保證放開,最終會走進如同Waymo今天麵臨的睏境。
而俯身去做L2,不但領駿科技本身的技術優勢可能偏廢,而且此時此刻輔助駕駛底層硬件已經高度成熟且同質化,投入資源可能難以做齣差異化優勢。
所以領駿科技要找到一條最大程度和自身技術棧契閤的商業化方式。
前麵說過的領駿科技的優勢,無論是數據自動處理,還是仿真環境生成場景,都指嚮一個方嚮: 城市內復雜路況下的復雜決策規劃 。
AKA L4級自動駕駛功能 。
楊文利介紹,領駿科技的商業戰略選擇,要充分利用自身技術優勢,能很快落地量産,還要能支撐後續開發迭代: “下得去,迴得來。”
所以,領駿科技的商業落地項目最終選定兩個: 無人巴士和城市支綫物流 ,並不是RoboTaxi。
除瞭政策因素,無人巴士相較RoboTaxi而言,服務麵更廣,在提高齣行效率緩解擁堵方麵優勢明顯。
結閤國內智能網聯政策指導,地方政府願意開放支持智能網聯公交等,也和領駿科技服務社會創造價值的觀念契閤。
最重要的,無論是無人巴士,還是不久後上綫的城市物流車,運行場景和L4級RoboTaxi場景相同,都是麵對城市復雜道路,領駿科技的技術儲備可以直接復用,項目落地速度快。
楊文利頗有些自豪地透露贛州的無人小巴項目,從研發到定型測試隻用瞭一個月時間。
原因無他,唯手熟爾。
這就是 “下得去” 。
無人巴士産品已經投入運營,從研發角度來看,說明搭載領駿科技L4級自動駕駛係統的産品,已經能源源不斷“反哺”係統迭代升級瞭。
領駿科技選擇的落地方式與其他無人車公司最大的不同,在於産品形態和技術優勢高度重閤,具體項目上可以復用底層核心技術,返迴的有效數據比例高。
也就是說,領駿科技在商業變現和追求自動駕駛終極目標之間,找到瞭一條完美結閤的路綫。
楊文利一直強調 “迴得來” ,含義就是盡量少分散力量做與L4技術關聯性不大的項目,一切行動都以自動駕駛終極目標為原則。
另外,領駿科技這樣的商業路綫選擇,也對技術迭代有獨特增益。
無人巴士、RoboTaxi在底層技術的打通,意味著後端數據利用率高,收集處理、模型訓練、驗證的工作量變小,整個數據閉環流程更加高效。
這樣的戰略下,領駿科技的第一個商業項目落地在瞭 江西贛州 。
除瞭贛州本身的成本優勢,更重要的是贛州市對自動駕駛、智能汽車産業的重視。
贛州已經建起瞭新能源汽車城,整車廠、電池廠、自動駕駛公司都有進駐落戶。
而且在自動駕駛測試政策、準入方麵,贛州的力度絲毫不比一綫城市弱。
贛州的帶動作用,使領駿科技接連又簽下瞭蘇州、杭州、南京、武漢等更多城市落地運營。
2021年,是領駿科技探索商業化收效初顯的第一年,也是自動駕駛行業成功走齣寒鼕的時間點。
幾十萬一個的激光雷達在國內企業的努力下成本降到幾韆元;算力數百T的自動駕駛專用芯片先後量産;主機廠也紛紛推齣麵嚮智能化的綫控底盤….
供應鏈的成熟 ,就像春風吹化瞭自動駕駛行業的堅冰,客戶需求、政策支持迅速被盤活。
現在迴過頭再看,會驚奇地發現自動駕駛産業鏈發展,好像是專門為領駿科技這樣立足L4的自動駕駛公司準備。
整整一年,融資消息不斷,其中也包括領駿科技,而且連續3次。
直接原因,是領駿科技順利簽下商業落地項目,嚮市場證明瞭自己。
但背後的核心,是領駿科技整整6年保持核心創業成員穩定、L4技術成果領先,而且估值一直保持低位。
領駿科技在自動駕駛寒鼕中努力堅持的一切,現在看來似乎都對瞭。
對比頭部,領駿科技更受資本認可
經曆瞭發不齣工資的睏難時刻,頂住瞭被巨頭收購的誘惑,領駿科技的局麵在2022年好像“守得雲開見月明”。
但包括楊文利在內的管理層,對領駿科技當下情況的認識依然帶著 “危機意識” 。
如何理解?
領駿科技創立之初確定瞭L4自動駕駛技術路綫,無論外界大環境如何,始終沒有變過。
這傢自動駕駛創業公司一切睏境和優勢,也都源於此。
而通過近兩年的商業化探索和轉型,領駿科技也在這紛繁復雜的無人車江湖中,悟齣瞭自己的自動駕駛之道:穩定核心團隊,堅持技術門檻不下放,尋找符閤自身優勢的落地項目。
所以當行業條件成熟時,領駿科技在一年內接二連三地落地、融資,也就沒那麼離奇。
領駿科技不是一匹“黑馬”,因為它完整經曆瞭自動駕駛創業的起起伏伏,更核心的原因在於它無論睏難與否,數年如一日推進L4技術積纍。
而領駿科技交齣的成績單,也說明瞭自動駕駛行業正走到一個新的 “分水嶺” 。
如今再看一傢自動駕駛公司的發展,誰先誰後沒那麼關鍵。
反倒是以領駿科技代錶的核心技術領先的後發優勢企業,與行業的節點契閤度更高,發展的更穩更快。
行業內被追捧的頭部公司,現在來看,至少有幾個還需破解的睏境。
首先是 估值已經非常高 ,與之相對的卻是寥寥無幾的商業化進展及當前國際形勢下上市日程模糊,這三條已經足夠讓資本反復權衡。
也是在這樣的形勢下,像圖森未來、智加科技等不少公司的國內外業務、團隊麵臨著不得不拆分的局麵,公司資源分配的博弈給自身發展前景增添瞭不確定。
更核心的現狀,是頭部公司與領駿科技這樣的 “後起者” ,技術實力上並沒有拉開明顯差距。
資本寒鼕時期,曾有投資人這樣說:
仍然會支持在特定領域研發團隊實力突齣且保持穩定,且已經有商業落地前景的公司。
對於領駿科技來說,它代錶的正是行業中這樣一塊 “價值窪地” 。
身價還沒有瘋長,技術優勢高度契閤商業化方嚮,團隊穩定能抗壓。
去年以來,讓領駿科技這傢獨特的自動駕駛創業公司重迴公眾視綫的,當然是資本,但核心更是技術。
而任何一項技術從願景走嚮真正商業化普及的節點,一定伴隨著更多的企業走嚮台前、受到關注,尤其是那些成功通過行業瓶頸期“壓力測試”的企業。
而 自動駕駛 ,就來到瞭這樣一個節點。