轻舟智航CEO于骞：如何在数据资产中「淘金」？

作者 / 曹锦

成立伊始，轻舟智航（QCraft）在路测中曾遇到一个「可爱到爆」的Corner case——一位小朋友套着恐龙形状的服装穿过马路，虽然车辆及时刹停，却也未能识别出这是个什么「物体」。

后来，轻舟智航内部还为此事做了个「恐龙宝宝」表情包，不光是为调侃此事，也是在提醒自己：哪怕自动驾驶已可解决99%的场景，最难最关键的，还是那剩下的「1%」。

到后来，轻舟智航采集到了各种奇形怪状的数据，并坚持以仿真为核心能力，并通过自监督学习的应用，大幅提升了数据的收集、标注效率。

（左：Auto Byte负责人 曹锦 ，

右：轻舟智航联合创始人兼CEO 于骞）

12月2日，轻舟智航携火山引擎一同公开了「轻舟矩阵」工具链，在这一节点，Auto Byte在对该公司联合创始人兼CEO——于骞，进行了一场深入访谈，听他讲述了自己对于自动驾驶行业这「1%」的观点，以及轻舟智航如何通过「冰山以下」的工具链铺设数据流闭环。

关于安全争议：

若忽视长期趋势 则易对短期失望

在今年东京奥运会期间，承担接驳任务的自动驾驶mini bus——丰田e-Palette与一位具视力障碍的运动员发生碰撞。尽管当时这辆e-Palette由于遇到了corner case改由安全员操纵，且其时速仅为1-2km/h，但仍然引发了公众争议，甚至连丰田章男本人都表示「自动驾驶汽车在正常道路上行驶还不太现实」。

不过在于骞看来，大家对自动驾驶缺少一定的包容性，正是源于对这种新生事物安全性的高度关注。

「自动驾驶最核心的逻辑就是安全，在普及之前，自动驾驶车辆需要做到的不是像人工驾驶一样安全，也不是比人工安全一点，而是要比人工驾驶的安全级别高1-2个数量级，这也是为什么e-Palette这样的事故会令公众难以接受。」

于骞认为，在自动驾驶循序渐进的发展过程中，安全是一个永恒的前提。相对于重卡及高速车辆来说，轻舟智航认为中低速行驶、固定运营范围的小巴能够更快实现落地。

目前，轻舟智航的自动驾驶小巴龙舟ONE已在苏州、深圳、武汉等10座城市开展运营。但是在于骞看来，这还只是第一步：「无人驾驶的多场景落地确实还需时日。有时候人们容易对一些短期进展产生失望情绪，却忽视了长期趋势。即便现在自动驾驶存在一些问题，但也可以看到整个行业仍在加速发展，且越来越成熟，越来越安全。」

关于底层工具：

开放核心能力 助推数据「淘金」

于骞经常喜欢用一个比喻——如果将自动驾驶当作一座冰山，那么大家普遍关注的传感器、计算及车辆其实只是露出海面的一小部分，海面下则是一套非常高效的底层工具链，来将路上采集的数据与算法形成一个高效的数据闭环，通过数据驱动的方式来实现车载软件硬件的高效迭代。

要想让自动驾驶实现长远发展，这些底层工具链起到了关键的作用。「无人小巴只是我们基于平台技术的首个产品，轻舟智航也正在将自己的底层工具链产品化，去服务更多的合作伙伴。」于骞说道。

12月2日，轻舟智航联手火山引擎打造的自动驾驶工具链——「轻舟矩阵」亮相，这套工具链以仿真为核心，可打通从研发到测试运营的全流程，赋能自动驾驶行业上下游合作伙伴。

这套工具链实现了车辆数据的安全存储和高效调用，并支持多种车型的开发。它可以实现以仿真为核心的自动化数据闭环，源源不断地对数据进行自动标注、质检、训练和评估，让自动驾驶AI大脑可以从海量数据中自主学习。

「通过轻舟智航上百台无人小巴在全国不同城市的运营，能够展示给大家我们用这套工具链能达到什么效果。」于骞表示，此次宣布与火山引擎云平台合作，是轻舟智航将其核心能力产品化的标志，他也希望能开放这部分能力来为车企等客户提供服务。

「 我们不会触碰这些数据，但也可以用工具链帮助合作伙伴更大程度地发挥数据资产的价值，使他们能够真正筛选出庞杂数据中的『金子』，实现更好的算法及研发能力迭代。 」于骞透露称， 未来轻舟智航将服务于主机厂等合作伙伴，以求为他们提供「自建自动驾驶能力」的底层工具服务。

「在这一领域，其实存在巨大需求。因为车企也希望自动驾驶的技术能力能掌控在自己手里，而非其他供应商。轻舟矩阵可以助力车企打造自身的数据资产护城河，高效利用数据，推动技术的持续迭代。」于骞表示。

关于仿真测试：

强化真实数据 做到举一反三

一向注重路测数据的特斯拉，在今年的AI Day上也提及了仿真测试的重要性。对于自动驾驶行业来说，仿真已经成为了快速、长期发展的必由之路。这一观点，曾被于骞反复提及。

「路端测试就像是一次考试，考完就算结束了，但仿真却可以做到举一反三。」

于骞认为，仿真测试不仅能大幅提升效率，降低成本，还能挖掘更多的corner case。但他也提出，真正能提供价值的仿真系统，绝非基于游戏引擎打造的系统，而是要基于真实数据。

「一定要强调仿真的真实性，采用真实的路测收集的数据，并加以增强，做到场景的举一反三。」于骞表示，轻舟智航会尽量选择有针对性和挑战性的场景进行仿真，例如人车混杂的闹市区、高架上下栈道，以及雨夜、隧道或者停车场等等，尽可能做到全场景的数据覆盖。

例如，类似「红绿灯故障」这样的罕见情况，在实际道路上很难去直接收集数据，同时也存在危险，但在仿真系统中就可以安全测试。

同时，于骞还介绍称，仿真的离线测试使数据可在云端大规模并发，可以将数十万个节点同时并发测试，大大提升效率。「轻舟智航从刚成立就一直强调仿真以及自动化测试的重要性，乃至有人认为我们就是一家做仿真的公司。仿真不是要一些漂亮的图或者点云给人看的，而是要从实际研发和迭代需求出发，这才是其核心目的。」

另一方面，在获得有效数据后，对数据标注的人工参与度也是行业普遍面临的问题。对此，于骞称，轻舟智航采用的自监督学习，可以通过一致性的验证，以及跨传感器的知识蒸馏方法，来减少一些低效标注工作。

今年5月，轻舟智航就宣布可从未标注的激光雷达点云和配对的相机图像中获得了点云运动信息。从而在不需要标注数据的情况下，就可以较好地理解交通参与者的运动。

关于Robobus运营：

无人化和商业化都已做好准备

就在访谈的前两天，两家国内的Robotaxi公司都宣布开始面向用户收费。在聊起这一话题时，于骞对我们透露了两点信息：一、轻舟智航从未离开Robotaxi领域；二、该公司不仅也能做到收费，还正在逐步实现车辆的完全无人化。

「我们有无人化的技术，也有全无人的车辆产品，这些成果很快就会对外进行发布。」

于骞称，随着自动驾驶技术的进步，相关政策也在不断放开。目前轻舟智航也正在和一些地方政府在洽谈收费模式。「其实在今年8月的时候，我们在苏州已开始做数字人民币的测试收费了。目前整个技术链条基本已经打通，就差当地政府颁发相关的政策。」

对于目前甚为抢手的Robotaxi市场，于骞的态度也是一样的——时机还未到。「我们其实从未离开过Robotaxi领域，只是我们认为Robotaxi的大规模普及和商业化还需要更长的时间。」

同时，于骞认为，轻舟智航的小巴和Robotaxi的界限会越来越模糊。「目前Robobus的速度稍的确要慢一些，区域相对固定，更适合短途出行需求。但随着技术的完善和法律法规的放开，Robobus也可以逐步拓宽区域，变成Robotaxi的应用创新。」

于骞还提出了更关键的一点——轻舟智航Robobus和Robotaxi的底层技术完全是共通的，传感器方案和数据收集的形式都完全一致，数据亦可共享。

「其实您要是叫网约车，一辆9座的小巴和一辆6座/7座的商务车，其实没有太大区别，技术也都是一致的。」 

之所以将小巴作为切入口，不仅是因为当时这一领域几乎空白，也因为Robobus相对来讲，落地的时间拐点能更快到来，因为它的安全性和范围更好把控。

「在中国，人口基数、密度普遍都很大，所以国家一直都有优先发展公共交通的国家战略。虽然高铁，地铁等出行方式效率非常高，但是一旦下了这些轨道交通以后，城市的『毛细血管』交通网络发展得并不好。比如像传统公交网的覆盖度效率低，站点之间间隔太大等等。因此，我们的小巴业务得到了多个地方政府的支持。」

于骞举例称，轻舟智航在无锡，从客户提出需求到正式落地，只用了三个月。

关于V2X展望：

短期内是作为安全冗余

提起无锡，多家车企及自动驾驶公司都在今年10月的物联网博览会现场，进行了结合V2X的自动驾驶展示，轻舟智航也是其中之一。

在于骞看来，无锡这样的「双智城市」，是中国5G智慧城市建设的缩影。车路协同的发展，令这些城市的重点路段能够更好地与自动驾驶车辆配合。

「路端的一些智能设备，以及一些边缘计算能力，会协助车辆解决鬼探头等问题，让车辆超越自车的感知能力。」于骞介绍称，目前轻舟智航的小巴就已经能借V2X技术更好地掌握红绿灯信息、并突破恶劣天气的干扰等等。

不过，要说起路端智能会否对单车智能的需求产生影响，于骞认为这是十几年后才会发生的事。「任何基础设施的修改，包括智能道路的基建，都会涉及巨大的成本投入，同时也需要不断迭代技术，所以路端智能的发展还是需要一段时间的。」

于骞表示，在现阶段，不会考虑去依赖V2X技术，而是只会把它当作安全冗余。

曾在Waymo任职的于骞，显然将这家标杆型企业的「绝对安全原则」刻进了骨子里，并延续了Waymo的高效方法论。

一边是选择小巴业务作为切入口，一边是持续改善底层工具，分别代表了轻舟智航对眼下落地以及长远发展的态度。在小巴业务形成一定规模后，「轻舟矩阵」也迎来了自我证明和商业变现的节点。对于于骞来说，此时的轻舟，才刚刚扬帆。

※「首席智行官」是Auto Byte推出的高端访谈栏目。本栏目讲邀约智能出行领域的代表型人物，深入表达观点，记录时代故事。

关于Auto Byte

Auto Byte 为机器之心推出的汽车技术垂直媒体，关注自动驾驶、新能源、芯片、软件、汽车制造和智能交通等方向的前沿研究与技术应用，透过技术以洞察产品、公司和行业，帮助汽车领域专业从业者和相关用户了解技术发展与产业趋势。

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