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领骏科技的选择:五年磨一剑,慢就是快

雷锋网 2021-11-05 21:00:07

领骏科技的选择:五年磨一剑,慢就是快

吃不吃得了苦、耐不耐得住寂寞,是一个人能否真正成才所必备的基本素质,公司亦是如此。

回望自动驾驶的发展史,为了实现占位与扩张,大多数玩家在 2015-2021 年期间绕不开抢资源、扩声量、比估值的类互联网发展套路和打法。

但在行业打得热火朝天的时候,有一家公司却独辟蹊径,主动选择淡出大众视野——直到我们写这篇文章前,网络上相关的公开报道也不多。

在这几乎是销声匿迹的几年里,他们没干别的,而是不断精雕细琢自动驾驶技术。

杨文利调侃道,这是「猥琐发育,别浪」的策略。

也正是因为这样的策略,领骏科技基于更少的投入搭建起了一套完备的自动驾驶技术体系,才得以在重出江湖后,火速完成了两轮融资、拿下了江西自动驾驶第一城。

随着一系列好消息的公布,领骏科技也开始从幕后走到台前。

降维落地,锋芒初露

2021 年,各路玩家开始探索实质性的落地途径,是行业公认的自动驾驶商业化元年。对于领骏科技来说其意义更甚,这是他们的转型年。

领骏科技创始人兼 CEO 杨文利告诉新智驾,他们现阶段的想法很简单,就是“把成熟的技术落到一个场景中去”。

实际上,领骏科技从创立之初就开始布局乘用车赛道。在过去潜心根植技术的五年里,他们已经形成了一套核心的自动驾驶技术,并且还在持续迭代中。譬如,在领骏科技自研的仿真系统中,乘用车、重卡、巴士、物流车及矿卡等适用于不同场景下的车辆就已经积累了数亿公里的测试里程。

也正因如此,领骏科技商业落地的第一个目标就是要「下得去,回得来」。下得去,即充分发挥技术的优势,为场景更快更好地赋能;回得来,即通过场景的磨炼,用高质量的数据反哺核心技术。

为了更好地将这一目标落实到位,杨文利带领团队经过两个月的大量走访、深度调研,从场景的技术复用度、市场空间及项目经验等多个维度考虑,最终将小巴赛道作为转型的第一个落脚点。

这样的选择其实并不算难理解。

小巴所运营的区域基本属于城市路段,与 Robotaxi 无异,但又是一个中低速且固定线路的场景,比 Robotaxi 更简单,便于方案提供商建立安全边界管理。

另一方面,相比起其他自动驾驶场景,小巴的出行方式也代表着领骏科技对进一步连通城市交通的美好愿景。

首先,无论是车内的乘客,还是路上的其他交通参与者都对小巴的行驶速度有一个预期,不太会出现因速度过慢被频繁超车、催促等问题。其次,小巴非常适合短线的多人出行,能够深入到较为狭窄的街区中,也能够很好地解决共享单车无法带小孩以及雨天不便于使用的问题。

而 Robotaxi 以轿车为载体,载客量小、行驶速度快、运营复杂度更高。

更重要的是,领骏科技的转型策略已经旗开得胜。

11 月 1日,领骏科技的自动驾驶巴士在江西赣州正式落地,并面向公众开通城市运营服务。

赣州是领骏科技的战略投资方,同时也为领骏科技在赣州的生根发芽提供了优渥的土壤——总计 107 公里的测试道路,包括科技园区、城市道路以及机场/高铁站的迎宾高架等。

杨文利向我们透露,小巴仅调试了一个月,就在赣州的街头跑了起来,“我们之前积累的技术,有 98% 可以直接复制到小巴,技术上相当于是降维了。”他说道。

领骏科技的选择:五年磨一剑,慢就是快

领骏科技创始人&CEO杨文利博士

一方面,技术能力是项目落地的必要前提。而另一方面,工程化能力则决定着项目能不能更好地落地。

赣州小巴项目作为领骏科技的第一个商业化尝试,全公司上下都为其铆足了劲儿。

即便是身为 CEO 多了许多统筹管理层面的工作,但杨文利仍然三天两头往返于「北京-赣州」,带领核心研发团队奋战在「一线」;许多原本由基层销售去考察的事情,他也都亲力亲为,确保自己能够精准地把握团队动态以及项目进展。

除了核心的技术团队,领骏科技还在赣州专门驻扎了一支工程化团队。在封闭开发阶段,工程师们两三个礼拜不回家也不是稀奇事儿。

从单纯的技术研发到工程化落地,其中的碎片化问题之多不言而喻,但杨文利却并不觉得辛苦,反而还从中找到了乐趣。“赣州是我们第一个商业试点,也是我党革命年代的苏区。”他笑道,“有时候想想,这也算是对我们士气的一种鼓舞吧。”

据了解,领骏科技的小巴车队正在不断扩大规模,预计明年将在全国布局超过 60 台小巴。

前段时间,领骏科技还宣布了今年的第二轮融资,资方包括地平线以及知名经济学家邓海清。而且新一轮融资已经启动,明年 Q1 就会完成。

这也在很大程度上说明,领骏科技此前虽然低调,但并不是闭门造车,其潜力和实力业界有目共睹。

半年两轮融资、两个月确定赛道、一个月小巴上路。从以终为始的角度来说,这位玩家的动作不可谓不快。

不务空名,厚积薄发

事实上,近期释放了一系列好消息的领骏科技可能并不是一个熟悉的名字。这其实与企业文化有着不可割裂的联系,而企业文化又在一定程度上可以看作是掌舵人的影子。

从与杨文利的对话中能够隐约感觉到,他并不是一个喜于或善于宣传自己的人,尽管他确实有着非常亮眼的履历背景。

2004 年、2006 年获得清华大学自动化专业学士、硕士学位;2009 年获得美国宾夕法尼亚州立大学电子工程博士学位。

2013 年,杨文利正在西部数据硬盘公司做首席架构师,一次机缘巧合之下了解到,百度刚刚成立深度学习研究院 IDL(Institute of Deep Learning),便向时任副院长余凯投了简历。

尽管杨文利并非纯算法出身,但他此前已经积累了扎实的理论基础以及丰富的工程化和产品化经验,非常符合百度当时的候选人画像。

加入百度后,杨文利参与创建了自动驾驶团队,和百度一起开始了从 0 到 1 的自动驾驶探索,并且持续积累 knowhow、不断成长。

而这段「公司内创业」的经验也给他后来的个人创业经历带来了颇具指导意义的影响。

2016 年,杨文利于北京创建领骏科技,聚焦 L4 级自动驾驶核心技术的研发。随着时间的推移,团队对自动驾驶的发展趋势有了更清晰的认知,并作出了三个预判:

  • 2015-2020 年  自动驾驶自研及核心供应链逐渐成熟阶段;

  • 2021-2025 年  自动驾驶逐渐技术成熟及场景商业化阶段;

  • 2026-2030 年  自动驾驶行业全面商业化及行业格局重塑阶段。

仅从上述时间线出发,领骏科技的预判或许与行业玩家大差不差,但其最大的不同在于——思维。

2016 年前后,凭借着创始人的出身,一个自动驾驶创业公司就能够拿到可观的融资,尤其是计算机视觉领域的大牛。

彼时,为了验证算法的优异性,大家在各大榜单竞赛中打得不亦乐乎,甚至将算法精度的比拼视为头等大事。做什么产品、走什么路线,那时候还是很遥远的问题。

这也就在很大程度上导致了一个现象:

人们往往会因为眼前的发展机遇而陷入急躁,对技术转化为价值所需要的积累缺乏耐心。玩家们为了实现占位和扩张,在第一个阶段大多绕不开抢资源、扩声量、比估值的套路。

然而,他人只见自动驾驶具有的想象力,不见中期以后的增长乏力、落地维艰。

相比起业内大多为纯计算机出身的 CEO,先前的种种经历赋予了杨文利更具系统工程的视角,而自动驾驶本就是一套系统工程的技术合集。

于是,杨文利带领着团队扎进田间地头,从系统工程的角度对技术进行完善、对产品进行打磨,而不是单独精进算法。加上 2018 年资本寒冬,更是坚定了杨文利的想法——要「猥琐发育,别浪」,要把有限的资源花在刀刃上。

“浮躁的世界需要静下来。做技术就是要心如止水,不能被外界的噪声干扰了。”杨文利向我们分享了他过去几年最大的感悟。

不过,这样的策略促使领骏科技隐匿幕后,融资节奏也在一定程度放缓。每当看到外界一个又一个玩家传出好消息,杨文利不是没有动摇过,但他也一次又一次被自己说服,“还是要相信自己的判断,努力让自己保持「打鸡血」的状态。”

杨文利向新智驾袒露了心声,在那段最难熬的日子里,Mobileye 和特斯拉所经历过的都或多或少给予了他心灵上的慰藉。

“我们希望自己能向他们学习,包括Mobileye 对技术的执着,特斯拉对工程化的理解。前期的蓄势会成就后期的爆发。”

来日方长,实干为王

事实也确实证明,在商业落地新时代,自动驾驶行业过去野蛮生长的模式已经难以为继——资本是逐利的,如果没有好的产品落地,玩家们很难持续得到资方的输血。

相比之下,领骏科技的路线已经取得了初步的胜利。

杨文利介绍说,他们仅花费了比较低的成本就达到了技术第一梯队的效果,与其他玩家的投入存在数量级之间的差异。前者数千万,后者可能达到几十亿。

基于这样的路线,领骏科技曾发布了第一台量产 L4 原型车,并吸引了吉利合作。

领骏科技的选择:五年磨一剑,慢就是快


眼下,随着融资进展以及项目落地的推进,此前只有研发和技术团队的领骏科技,今年补齐了商业、人力、财务等其他板块,开始打造商业-研发-资本的三角闭环体系。

而且对比其他玩家,领骏科技的估值必定还有很大的上升空间。

杨文利,“自动驾驶是一场马拉松,有的公司的估值和体量现在看起来很胖,但从整个产业落地来看,大家都差得很远。”

除了发展路线,「人」也是这场旷日持久的战事的决胜关键因素。

如前所言,自动驾驶的落地已经不再是在实验室编代码就能完成的,还要扎到场景里,去考虑实际的工程化、产品化问题。就像硬盘一样。

在杨文利看来,无论是硬盘还是自动驾驶,物理本质其实是一样的。他进一步解释道:

  • 内部结构。两者都有复杂的机电系统以及物理控制系统,也都需要软硬件的协同。

  • 冗余设计。两者都要保持高可靠性,即7x24小时xN年的寿命,硬盘要对用户数据负责,自动驾驶要对用户生命负责。

  • 量产需求。两者都要实现量产以达到商业落地,硬盘产品的最小产量是 100 万颗,自动驾驶车辆的规模也会不断扩大。

相比业内其他计算机出身的 CEO,在杨文利的带领下,领骏科技的团队成员对工程化、产品化的理解也更加深刻。

他深入浅出地解释说,系统工程就是把不同的学科巧妙得结合起来,也只有大家都从系统的角度出发,合起来才可能实现 1+1 >3 的效果;反之,可能做成 1+1<2,甚至是做成0的效果。

尽管对于很多人来说,可能确实不太了解这家剑走偏锋的公司,但发展路线并没有对错,只有适不适合。而领骏科技前期的「慢」就是为了中后期的「快」。

如果从这个角度来说,塞翁失马焉知非福呢。

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