创立一年多便落地L4场景，这家公司凭什么将无人驾驶带进现实？自动驾驶技术发展到现在

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自动驾驶技术发展到现在，「仿真」已经成了落地量产的关键技术。但在技术刚刚起步的国内市场，很多仿真系统都无法真正应用于自动驾驶实践。
轻舟智航成立于2019年3月，团队背景强大，联合创始人基本都来自Waymo ，他们从Waymo、特斯拉、Uber ATG、福特、Faceboo等世界顶级自动驾驶公司和科技公司组成了核心团队，致力于用「真正能用起来的仿真」将无人驾驶带进现实。
落地进展方面，成立一年多便已经在苏州示范运营了L4自动驾驶方案的无人小巴Robo-Bus ，预计两年内拿掉安全员。
撰文 | 徐丹
「我们的愿景是将无人驾驶带进现实。」
说出这句话的是一家成立仅一年多的自动驾驶公司「轻舟智航」，团队核心成员几乎都是从Waymo「出走」的华人， 2019年看见了国内自动驾驶市场潜力，归国创业。
如今已经完成了两轮融资， 4月获得IDG资本等数千万元种子轮融资， 10月获得联想创投Pre-A轮融资。
将时间倒回到两年前， 2018年11月Waymo CEO约翰·科拉菲克（John Krafcik）对《华尔街日报》「诉苦」说目前自动驾驶技术还无法达到L5级，据其普及还要几十年，「这种技术真的太难了。」
一句话掀起了国内关于自动驾驶寒冬的讨论浪潮。如果在那时谈起「落地自动驾驶汽车」，必定会引来不少市场质疑，毕竟当年包括Mobieye、图森未来、景驰科技在内的不少公司都提出过年内量产的目标，均不了了之。
但在今年，市场开始有了一些变化。 Robotaxi相继在城市中试运营，无人快递车逐渐落地校园、园区，轻舟智航的无人小巴也已经落地苏州，自动驾驶似乎在离我们越来越近。
「自动驾驶的发展很像是一条曲线。 2017、2018年属于高峰点，社会和资本的期望都比较高，结果现实和期待很远， 2019年曲线开始往下落。
目前我们正处于第二波快速发展阶段，相比第一波的玩家，现在的市场更加务实。」轻舟智航联合创始人汪堃说。
在一个更加理性的市场，一个带着Waymo基因的初创公司要如何将无人驾驶带进现实？
一「仿真是实现自动驾驶的唯一路径」
在回答这个问题之前，首先要弄明白实现自动驾驶的技术路径。
众所周知，自动驾驶的技术链条极长，总结下来包括定位、感知、规划决策、测试。
业界最早是从地图和定位开始做起，给车提供一个行动指南，让它们知道自己在哪。
高精地图应运而生，其能够对现实场景进行数字化复刻，作为自动驾驶车辆通过传感器获取信息的补充。目前这一市场已经有百度、四维图新、高德等众多玩家入局。
定位之后是感知，这也是业界着力最多，讨论最多的板块。近几年激光雷达、毫米波雷达、视觉摄像头以及相关算力已经有了非常快速的发展，感知雏形已经具备，但尚未成熟。比如雷达等传感还未量产，价格昂贵，融合多个传感器所需要的算力也有很多厂商不具备。
有一种错觉是，传感器的成熟就代表着自动驾驶的成熟，但实际上还差的很远。
当感知研究的差不多，业界开始把目光放到规划决策时便会发现，这一环节一点都不简单，甚至更困难。
感知只是能让汽车「看到」周围环境，但上路时环境非常复杂，除马路、信号灯等固定信息外，还有不确定极强的车辆、行人、障碍物，需要汽车有「脑袋」做出决策。
提升决策能力的关键就在于建立完善高效的人工智能模型与拿到大量真实有效的路测数据。仅在「路测」数据这一环就能难倒大多数自动驾驶厂家。
先抛开路测所需的硬件、司机、传感器等成本不谈，根据兰德智库的评估，真正的自动驾驶系统想要达到量产应用条件，至少需要经过110亿英里（约170-180亿公里）的道路验证。
以此为基准，就算100辆自动驾驶车辆24小时不间断的进行道路测试，积累数据所需要的时间也是以「百年」为单位。
目前路测里程最长的特斯拉自动驾驶， 2015年至今启动状态下的里程也才到30亿英里。
并且这其中还存在一个恶性循环，自动驾驶性能不够车辆在市场上出现的就少，出现的少就不利于路测。
所以，「仿真测试」出现了。
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所谓仿真测试，一言以蔽之就是通过模拟真实环境和构建汽车模型，找出自动驾驶过程中可能出现的问题。