无人驾驶的风口，为什么先吹到无人公交？

关注产业经济的数字化转型

把自动驾驶带到真实生活。

”

文｜罗宁

编｜王一粟

自动驾驶吹起的风，正吹到“无人公交”赛道。

3月初，无人驾驶公司轻舟智航宣布获得新一轮数千万美元融资，有市场消息称，此轮融资为字节跳动投资，也是后者第一家投资的无人驾驶公司，但双方均未正面回应。至此，这家2019年成立的年轻公司已完成了三轮融资，其产品龙舟ONE无人小巴在多个城市的落地，也再次搅动无人驾驶领域的一池春水。

尽管开年以来，无人驾驶领域新闻隔三岔五便出现在公众视野，但实际上自2019年来，无人驾驶在资本市场经历了一段时间的相对低潮，直到今年才迎来转折。

据不完全统计，今年1月份以来已经有15起自动驾驶相关投资完成，期间更是有获得丰田4亿美元投资的小马智行、数亿元融资的毫末智行等公司登上新闻头条，在香港二次上市的百度更是凭借自动驾驶、智能汽车等概念摆脱“水泥股”估值。

时隔一年，再次获得关注的赛道和新玩家，究竟靠什么吸引投资者？一家成立两年的自动驾驶公司又看到了哪些机会？城市和无人公交的未来，也许和你想象的不太一样。

抓住被放

大的机会

无人公交的玩家一直相对很“低调”。

根据蔚来资本的报告显示，在自动驾驶落地场景中，市场规模最大的分别是跨城物流领域，同城物流领域和自动驾驶出租车领域。但在中国国情的背景下，公共交通出行却是一个不容忽视的赛道。

据统计，中国内地人口超过100万的城市目前有100多个，作为全球人口大国，无人公交是减少城市拥堵、方便公众出行较为可行的方式之一。无论是宇通、金龙、金旅、福田、百度，又或者是如今的轻舟智航，进入无人公交领域的玩家们目标是一致的，那就是——解决城市交通拥挤，更高效地应对居民出行需要。

“把自动驾驶带到真实生活”，打开轻舟智航的官网，一行文字赫然映入眼帘，这承载了这个极具极客精神的团队愿景。

轻舟智航是一家年轻的公司，但创始团队却是四位在自动驾驶行业拥有丰富行业经验的“老司机”：于骞、侯聪、大方和汪堃。据官方介绍，于骞专攻核心感知算法，早前曾担任Google街景关键项目技术负责人，因此也长于地图领域；侯聪则是顶尖优化专家，大方负责运动规划，汪堃则是仿真系统领域专家。

懂技术、懂中国国情，在于当前技术和法律法规条件下，轻舟智航认为，无人公交这一领域或许是落地L4无人驾驶率先落地的最佳方向。

（轻舟智航龙舟ONE无人小巴）

“相比无人出租车，无人公交可能会是更快落地的方向。”轻舟智航联合创始人&CEO于骞在采访中表示，在国内做（无人驾驶），初期还是以固定线路、中低速度为主，这样难度略低于无人出租，我们的策略是高配低打，以无人出租的方案去做一个相对规范的场景，这对于商业落地是很好的选择。

出于安全性需要、运营线路规划和商业扩展等方向考虑，无人公交相比无人出租车更能较早面向城市公开道路并获得路权，因此还可以积累价值更高的数据，从而进一步抢占自动驾驶领域潜在机会，这恐怕正是轻舟智航获得资本市场青睐的原因之一。

真正将无人公交这一机会放大，离不开政策的支持。

去年12月30日，国家交通运输部发布《关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见。《意见》中不仅提出“到2025年，自动驾驶基础理论研究取得积极进展，道路基础设施智能化、车路协同等关键技术及产品研发和测试验证取得重要突破”这样的目标，还明确指出为推动自动驾驶技术试点和示范应用，支持开展自动驾驶载货运输服务，并稳步推动自动驾驶客运出行服务。

轻舟智航正是目前国内自动驾驶客运出行服务方向进展最快的公司之一。商业数据派了解到，自2020年7月，轻舟智航推出旗下无人公交车龙舟ONE以来，目前已在苏州、深圳、武汉等多个城市落地，是国内首批能开上城市公开道路的无人公交之一。

抓住这个被放大的机会，在无人驾驶领域积累两年的轻舟智航，在今年迎来了好时候。

无人公交

如何上路？

面对潜在的广阔市场，无人公交最重要的问题是，如何开车上路？

对这一点，轻舟智航选择了速度较慢，体积较小的无人小巴，这是落地L4级别无人驾驶技术较稳妥安全的策略。

从技术角度看，应用于城市公开道路的龙舟ONE采用轻舟智航自研技术「Driven-by-QCraft」，主要特点是高配低打，因为他们要解决的实际问题比美国同行更加复杂。

于骞在采访中称，“在美国，整体限速会高很多，城市道路限速五六十公里很常见，但好处是道路比较简单，交通参与者可预测性更强一些。但在国内道路交通参与者情况更复杂，不只是车辆和行人，可能会有三轮车、电动车，可预测性会差很多。”

车长6米，载客19人，时速20-50km/h，5G+V2X车载显示系统，车内包含5个激光雷达（2个主雷达和3个盲区雷达），实现了360度无盲区感知，加上自研技术「Driven-by-QCraft」，龙舟ONE的落地有了技术支撑。

这样的L4级无人驾驶技术落地之后，龙舟ONE便不用局限于封闭区域，更有可能面向更多城市场景，而随着城市发展，这一领域前景逐渐广阔起来。

根据IDTechEx发布的《Robot Shuttles and Autonomous Buses 2020-2040》报告，2040年，单固定线路无人小巴的市场规模将达到180亿美元，而更广阔的是国内各地的城市公交。

交通部数据显示，截至2020年12月31日，全国共有44个城市开通运营城市轨道交通线路233条，运营里程7545.5公里，车站4660座。保守估算，全国范围内配套推出的地铁接驳专线将超过2500条，微公交缺口达数万辆。

国内对于微循环公交的需求正在进入井喷期，这件事无疑是令人兴奋的，但在此之外，解决城市载客难题也有许多要面对的挑战。比如，传统公交面临空载率高、机动性差、路况环境不同等问题，这些在无人公交领域也同样要去解决。

另外，轻舟智航如何进一步降低研发成本，快速复制经验到更多地区，并建立可持续的商业模式？

龙舟ONE选择的“微循环公交”路线是应对城市内短途+高频需求的解决方案，在政府“公交先行”的规划下，其在公共道路上享有优先路权，面对传统公交车路线，无人小巴可以缩短路线，用更高频次应对更集中的需求，完成全天候全时段工作，并且由于采用了模块化设计，在产品运维方面成本能够进一步降低。

从L4级别无人驾驶技术落地的时间点来看，轻舟智航“自动化规模生产工厂”策略已初见成效，这一思路的核心是面向复杂问题，将智能仿真系统视为推动技术向前转动的齿轮，相比传统的“造梯子”路径，轻舟智航联合创始人&CEO于骞将之比作“造火箭”：

“边界化难题的发现和解决除了需要收集大量的数据，更重要的是建立自动化生产的工厂，将源源不断收集来的有效数据，通过自动化的工具，加工成可用的模型。以更快的速度、更高效的方式应对边界化难题。”

更多自动驾驶

的金矿在哪？

从技术通用性和道路数据积累等角度看，轻舟智航未来涉足高速载人的无人出租车领域也存在可能性，而后者市场则更加广阔。

中国无人出租车市场正处在上升期，L2级别已经在乘用车上实现商业化，但真正的未来属于L4和L5，据蔚来资本此前预测，自动驾驶规模最大的三个目标场景分别是跨城物流、同城物流和自动驾驶出租车。

自动驾驶出租车技术方向最复杂，但吸引了最有资本和技术实力的公司入场。特斯拉、Waymo、百度、滴滴等均在这一领域加紧。马斯克曾在2019年公布了特斯拉自动驾驶“三步走”方案，其中最后一步便是将每个用户的特斯拉变成一张巨大无人出租车网络中的一部分。

人们购买特斯拉可以自用，也可以派它出去赚钱，一旦实现这一目标，特斯拉将能从出租车领域快速进入跨城物流和同城物流，而这同样也是包括轻舟智航在内的众多无人驾驶科技公司的目标。

而仅仅以目前中国出租车司机数量250万人作为基础，若按每人/年成本约10万元，理论上市场规模可以达到2500亿元，也是一个巨大的市场空间。

在技术领域，从L4级别公交车进入赛道的轻舟智航，相比起直接切入无人出租车领域的公司不仅可以获得更丰富的城市道路数据，也可以在安全性上做到更多积累。而“安全性”是目前无人出租车面对的重要课题，据了解，目前已经上路的轻舟智航保持零事故发生的记录，也是其未来扩展赛道的巨大优势。

本质上，L4级别无人公交是解决相对固定路线的交通和接驳问题，而在此思路之下，这样的解决方案同样可以被迁移应用于私人出行、电商配送等场景下。

比如，面向大型厂区、物流园区的原料、半成品等生产资料及产品配送场景，稳定、高效、安全的无人物流能为企业带来更高经济效益；电商、外卖等领域“最后一公里”配送，以国内日均约1亿个包裹，终端费用3元/个来看，每年市场规模会在千亿元，并将不断上涨，目前京东、菜鸟、美团、顺丰等都在进行尝试。

不过，尽管同样是“无人驾驶+低速场景”结合，客运于货运在商业模式上也有非常大差异。“无论硬件还是软件上都有很大差别，不仅是技术问题，还涉及到业务模式和成本问题。”一位无人驾驶从业者向光锥智能表示，物流方向成本会更严格，这是一块to B市场，要直接和人的成本作比较。另外，当前业务模式和基础设施还不是很成熟。

所以，在无人出租车驶向商业化落地未来的前夜，轻舟智航目前选择落地无人小巴“高配低打”，无疑是在技术和商业上最权衡的选择。

结

语

无人驾驶技术的进一步成熟，的确正为越来越多玩家带来新的机会，“中国有100多个城市人口超过100万，国内生产总值接近15万亿美元，汽车在中国的前景是巨大的。”《自动时代：无人驾驶重塑世界》作者劳伦斯·伯恩斯对自动驾驶在中国的发展十分看好。

今年两会期间多位科技、汽车领域的企业家也提出了相关政策建言。比如，广汽集团董事长曾庆洪提出《关于加快自动驾驶汽车立法推进合法道路测试的建议》，奇瑞汽车董事长尹同跃则建议“开放L3自动驾驶在低速行驶下的路权，并通过低速场景行驶里程，积累自动驾驶工况，为高速自动驾驶做技术储备”。

正如《自动时代》中所提到：“面对21世纪的交通问题和日新月异的技术机遇，我们必须重新发明汽车。”

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