降維L2，於騫不甘輕舟“裱糊匠”_風聞

裁員、降低福利、股價暴跌、公司倒閉，L4路線的自動駕駛賽道驟然進入寒冬。

近日據知情人士透露，圖森未來計劃本週裁撤至少一半僱員，收縮自動卡車駕駛系統的製造與測試項目。該消息的爆出再次為L4的前景蒙上一層陰影。

與之對比明顯的是，L2領域正在持續升温。

據高工智能汽車研究院數據顯示，2022年中國市場（不含進出口）乘用車前裝標配搭載L2級輔助駕駛的搭載率，已經連續第二個月超過30%。資本市場的數據顯示，自2021年以來，自動駕駛賽道中L2項目的融資成為最耀眼的存在。

正如復星鋭正資本合夥人劉思齊所述，眼下自動駕駛賽道主要還是看輔助駕駛系統上車之後前裝量的比較，這將會是一個比較明確的趨勢。

那麼對於押注L4的公司而言，要麼畫地為牢，要麼改弦易轍，而其中的大多數自然選擇了後者。

最典型的莫過於，曾認為Momenta“搏二兔，不得一兔”的文遠知行，以及在Robobus領域紮根數年的輕舟智航，二者今年以來都在產品層面開始向L2傾斜。

後者更是在近期頻頻造勢。12月2日，輕舟智航宣佈完成數億元B1輪融資，據介紹資金將用於加速高級輔助駕駛前裝量產以及Robobus的規模化落地；緊接着幾天後，又宣佈推出基於征程5芯片的“輕舟乘風高階輔助駕駛解決方案”。

作為L4自動駕駛公司“降維”求生的典型樣本，這家自動駕駛初創公司一時之間吸引了不少目光。但機遇與挑戰並存，眼下留給輕舟智航的時間不太多了。

降維再降維

選擇自動駕駛的創業公司，創始人要麼有名校光環，要麼有名企背景，這兩樣輕舟的於騫都佔了。

本碩就讀清華計算機系，大學期間投身清華人工智能重點實驗室，從事移動機器人相關工作；此後於騫對計算機視覺產生了很大興趣，遂遠赴美國南加州大學讀博士。

身披名校光環的同時，於騫先後加入谷歌、Waymo從事相關工作，曾任Waymo感知關鍵模塊的機器學習算法研發Tech Lead。

2019年1月，受本科同學、IDG資本合夥人牛奎光的影響，於騫反覆思考了3個月，最終和其他3個也出自Waymo的同事侯聰、大方、汪堃一起於2019年3月，在美國硅谷成立了輕舟智航。同年11月，回到中國的輕舟智航，面臨的第一個問題便是選擇落地場景。

一般情況下，自動駕駛主流的應用場景可分為：Robobus、Robotaxi、港口場景、封閉園區、礦區場景、無人環保、幹線物流、末端配送。

一番考察和思考後，輕舟最終選擇微循環的小巴作為無人駕駛方案的第一個落地場景，也就是RoboBus，出發點是為更好滿足城市早晚高峯的通勤需求。

在輕舟智航的語境下，Robobus是L4自動駕駛最快實際落地的場景。

第一，Robobus處於中低速行駛，乘客對車速的預期可控，速度保持在20km/h到50km/h之間，是非常適合於自動駕駛初期發展階段的應用場景。

第二，Robobus的行車路線固定，車輛可以在同一條線路上反覆磨鍊，更能確保行駛安全，並可結合V2X實現紅綠燈優先和預警。這是相較Robotaxi的最大優勢之一。

第三，Robobus屬於多人出行場景，在「四化」趨勢下，具有顯著的社會效益。而且結合城市軌道交通微循環接駁應用，市場需求和市場容量非常之大。

從技術難度來看，據業內人士披露，“自動駕駛落地的技術難度與場景相關，Robotaxi場景標準庫中場景問題數目2+萬種，僅為所有場景問題的50%；Robobus場景標準庫中場景問題數目<1萬種，剩餘的場景問題數目較少。由於Robobus面臨的場景問題較為簡單，Robobus在較難的場景問題得到解決後能夠在市場進行投放。”

到目前為止，輕舟智航的Robobus已經在蘇州、深圳、武漢、北京、無錫、嘉興等10座城市開展測試及運營。

然而在一些投資人看來，RoboBus的客户主要To G（政府客户），想象空間有限，且面臨商業模式問題。

據IDTechEx發佈的《Robot Shuttles and Autonomous Buses 2020-2040》報告顯示，2040年單固定線路無人小巴的市場規模達到180億美元。

與之對比，據中信證券預測，到2040年Robotaxi的潛在市場空間約為3.2萬億元，而自動駕駛技術在環衞、物流配送、港口礦區運輸等其他領域的市場空間約為3萬億元。

商業化上，據前員工透露，輕舟的智能巴士的模式包括三種，一種為不同的主體組成合資公司一同運營，一種為第三方機構負責運營，一種為公交公司直接購車自己進行運營。

第一種運營模式具體可以理解為智能駕駛公司、主機廠、當地政府與其他戰略資源合作方，一同出資建立合資公司進行運營。三種模式中輕舟最傾向於第一種，輕資產模式更符合其目前的發展階段。

例如，在輕舟智航的蘇州項目落地中，便是以第一種模式下成立了蘇州輕棹科技有限公司，而與蘇州政府合作中，政府會給予購置與改裝補貼、運營補貼，整個過程過於依賴外部輸血。

就在輕舟智航探索商業化模式的同時，RoboBus賽道已經迎來了不少玩家。

今年初，文遠知行舉行“文遠小巴 Robobus 運營首發儀式”，宣佈正式在廣州國際生物島對外開放運營全無人駕駛小巴；4月28日，百度Apollo Robobus獲得北京市智能網聯汽車政策先行區頒發的智能網聯汽車道路測試牌照，可在北京經開區60平方公里範圍內進行道路測試，等等。

或在眾多因素考量下，輕舟智航終於邁出了L4“降維”L2的這一步。5月推出了最新一代「Driven-by-QCraft」車規級前裝量產自動駕駛方案，後更名“乘風”，意指“高速+城區”NOA輔助駕駛解決方案提供商。

實際上，此番舉動在一些Robotaxi公司看來，本身就是一種“降維再降維”的行為。

文遠知行CEO韓旭就曾公開表示，“今天做低速、慢速物流園區的企業，很有可能在未來3-5年內被一個強大的、佔據戰略市場的L4級自動駕駛公司降維打擊，這是可能發生的事情。未來誰掌握真正的自動駕駛平台化技術，誰就會是王者。”（從Robotaxi到RoboBus再到前裝量產）

降維一定是打擊嗎？

“大部分的L4公司運營，都會在一個相對簡單的路況下來做；做城市NGP最痛苦的是沒有對標，我們希望直接跟L4公司對標，用一款量產車的成本，做到L4公司的體驗。”

今年6月，在“城市NGP工程測試版體驗”的視頻中，小鵬汽車自動駕駛副總裁吳新宙提到，特別希望直接跟一家L4公司對標，用一款量產車的成本做L4體驗。言外之意是，和小鵬相比，L4公司不能做好量產級別城市NOA。

這一發言在7月的中國汽車藍皮書論壇上，被於騫隔空回應，用一款量產車的成本把城市NOA做到L4級別體驗的公司就是輕舟智航。

兩人隔空喊話揭示出的問題是，L4公司“降維”L2，並不一定能夠完美契合城市NOA場景，或者説，L4公司尚需要“查漏補缺”。

當然，輕舟智航的自信並不是無的放矢，一定程度上，這與整個行業的現狀有關。

先看場景，輕舟智航CTO侯聰曾在採訪中表示，“像Robotaxi這種開放道路L4場景，離最終商業化落地還有一定的距離，所以L4公司也一直在探索落地場景。隨着這些年乘用車電動化、智能化的趨勢越來越清晰，ADAS也開始往更復雜的城區道路場景發展，現在城區NOA的場景其實和L4已經非常接近了。”

而L4和L2的場景趨同，此前在Robotaxi場景積累了大量的算法能力、數據閉環能力、研發體系等，可以變相複用。

此外還要考慮硬件層面的因素。儘管算法能力可以複用，但此前的算法邏輯基於“L4的硬件”，而L2的量產車基本用不起能支持L4的芯片及傳感器。好在，如今隨着上車規模的增加，硬件價格持續下降，L2和L4之間的距離也逐漸被拉近。

基於以上可以看到，目前涉獵前裝量產的自動駕駛公司，紛紛都在宣傳自己的方案成本。

去年12月，元戎啓行發佈旗下的L4級別自動駕駛方案，當時公佈的方案成本不足1萬美元（約為6.4萬元），而在今年4月這一價格下調至3000美元（約為2萬元）；輕舟則表示DBQ V4（輕舟乘風）的標配版方案，只需10%的成本即可實現99%的L4級能力，量產成本低至1萬元人民幣。

具體來看，這1萬元的量產成本本身就是一種宣傳噱頭。

侯聰在專訪環節向媒體披露：“1萬元的話這個肯定是需要一定的量的，我們也是成本的判斷，我們也是根據一般的量，根據我們最大程度上對這個市場的一個瞭解去估算的成本，這個成本對於一般的一個量產車型來講的話，都是成立的。成本方面主要其實還是我們對於這個方案的整個精簡。”

至於為何聲稱“10%的成本即可實現99%的L4級能力”，則是指想要完全達到 L4的水準，最難的地方就在於最後10%甚至1%的問題 ，它需要大量安全的冗餘、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餘的，包括大量的長尾效應，需要做大量的測試才能實現。

倘若如此，硬件及軟件算法的提升，似乎可以推論，輕舟智航們能夠形成降維打擊，但其中的不確定性依舊還有很多。

「九章智駕」認為，L4公司在算法能力、數據閉環能力、系統流暢性和技術架構上限上佔據了一些優勢，但是也並不是全然沒有短板。它們的集成能力和供應鏈管理相對較弱，不過最突出的短板還是工程能力。

所謂工程能力具體是指以下三點：滿足車規級要求，如安全性、穩定性、可靠性等；能夠滿足功耗成本等目標；滿足以上兩點的基礎上再優化算法功能和用户體驗。

儘管輕舟智航強調自己擁有非常強的工程能力，很早就搭建了一整套的底層測試工具鏈，比如仿真和CI（軟件集成）的結合。但在其前裝量產方案的真正落地之前，一切都不能下定論。

更重要的一點是，眼下新能源汽車智能化之爭戰至中場，車企普遍把高速公路場景下的輔助駕駛收入囊中後，賽場逐漸轉換到城市場景。無論是造車新勢力還是傳統車企，早已通過自研的方式向市場推送城市領航駕駛功能。即便是那些暫時和方案供應商們合作的車企，大多也抱着“卸磨殺驢”的想法。

也就是説，行業終局很可能就是強勢主機廠全棧自研，中小主機廠用技術方案公司，可是這個市場並非能容得下這麼多輕舟智航們。

寫在最後

在於騫描述輕舟智航的篳路藍縷中，多次強調企業最看重的就是要找到技術和商業之間很好的平衡，兩者之間能夠Bridge The Gap（彌合差距）。

因此輕舟智航即便在車庫創業時的第一輛車是Robotaxi，回國後卻起步從小巴做起。這背後最大的邏輯就是，尋找技術和商業化的平衡。

而如今輕舟智航再次“降維”選擇前裝量產市場，同樣是在尋找自動駕駛技術和商業化之間能走通的路徑。

可這不斷“降維”背後，同時不斷訴説着自動駕駛領域技術與商業之間的萬重山海，屢屢讓輕舟們“滯航”。

參考資料：

第一電動《輕舟智航於騫：人類夢想自動駕駛幾十年，從來沒有像現在這麼近 》

九章智駕《L4自動駕駛公司降維做L2前裝量產，前景如何？》

九章智駕《Robotaxi公司做L2前裝量產，機遇與挑戰並存》