凌俊科技:未来城市道路L4级自动驾驶的行业重塑者

作者晓寒

编辑韩笑

又一家自动驾驶公司拿到融资了！

日前，L4级Robotaxi公司凌俊科技宣布获得新一轮数千万元融资。天眼查的工商资料显示，此次投资由货运行业“滴滴”——美国上市公司满邦集团领投，老股东振鑫资本跟投。

虽然凌俊科技之前知名度不高，但从最近包括这一条在内的自动驾驶融资新闻可以看出，各类投资人越来越青睐具有后发优势的潜力公司。

这种现象不难理解。头部玩家经过几年的发展，达到高估值后面临三大困境:美股上市路径不畅；技术上与后方选手没有明显差距，无人驾驶的实现还很遥远；造血能力不足，公司时刻面临粮荒的风险…

总之，行业进入了一个漫长而痛苦的马拉松阶段，各路投资人自然更关注那些看似跑得慢但团队和技术能力都不错的后来者。

与凌俊科技的创始人&；用CEO杨文理的话说，“我们花了几千万实现了别人花了几十亿的Robotaxi。”

凌俊科技首席执行官杨文理

虽然话不长，但字里行间都透露着他对自己技术的信心，同时也说明了凌俊科技对自动驾驶创业有着不一样的理解和风格。在与科技的庞和庞进行了几个小时的交流后，车东熙得以向大家展示了更多关于科技这个老枪创业团队的信息，并深度解读了这种“慢”的发展模式。

凌俊科技成立于2016。从时间上来说，属于行业内第一批创业公司，但这六年来极其低调，甚至边缘化。

“表面上看我们钱少，团队小，实际上是故意放慢了开发速度。”谈到发展问题，杨文理向车东熙解释说，“我们正在积极控制发展速度。”

领先科技的自动驾驶测试车

这直接关系到杨文理和创始团队对行业发展的判断。在他们看来，自动驾驶行业的发展分为四个时期:

1，核心供应链成熟度

时间范围从2013到2020。现阶段，自动驾驶的核心供应链不成熟，价格昂贵。每个公司的主要工作就是打磨技术，尝试量产。

2.小规模商业化落地日期

时间范围为2021~2025。现阶段，随着示范城市的增加，无人驾驶小巴、智能网联公交车、支线无人物流车等技术产品可以小规模应用，企业可以获得一定的收入。

3.市场规模扩张期

时间范围从2026年到2030年。现阶段，随着技术的成熟和监管法规的进一步开放，自动驾驶技术开始在越来越多的场景和范围落地，行业格局开始被重塑。

4.国际扩张期

时间范围在2030年之后。这个阶段随着国内比赛的结束基本稳定。玩家需要开拓国际市场进一步发展，同时需要精细化运营一家大型科技公司。

这种行业认知引导了凌俊科技的发展思路和节奏。

比如第一阶段，业界普遍面临线控机箱缺乏，激光雷达性能差的问题。这个时候显然不适合大规模扩张。如果招了很多人下大力气解决这些零部件问题，到了第二阶段，就会发现供应商已经把上面的问题都解决了，相当于之前什么都没做。

再比如第二阶段，在技术还不够成熟的情况下，不适合大规模扩张。

“现阶段，如果全国各地跑几百辆甚至几千辆测试车，一旦技术结构发生变化或者大幅度升级，现有车队就变成无效资产，很难处理。”杨文理说。

这种现象在国内外都有明显的案例。比如今年Waymo发布了第五代Robotaxi，在车身、传感器、计算平台等方面都进行了升级，而老款不能直接升级到第五代，车队需要逐步更换。

另外，自动驾驶行业刚刚进入第二阶段，整体营收能力不强，靠融资输血。

“大规模、高估值，未来融资会越来越难，最后不得不裁员或者破产。”杨文理分析了车的事情，“但是小而美的团队在第二阶段能保本，保证活到下一阶段。”

2015的一天，一辆漆成橙白两色的宝马3系GT，车顶上放着一个“大花盆”，开到京G7高速，然后拐进五环，拐了一个弯回到位于Xi二七的百度总部。

这辆宝马是国内商用自动驾驶研发的起点。它是由百度和宝马20多人的团队打造的。五六年来，先后有20多人离开百度，创建了多家自动驾驶公司，撑起了国内自动驾驶行业的半壁江山。

杨文理就是这20人中的一个，是个不折不扣的自驾老枪。

在清华大学自动化系完成本科和硕士学业，后在宾夕法尼亚州立大学获得博士学位，后在西部数据担任首席架构师。

回国后，杨文理加入了百度当时最前沿的深度学习研究院，参与了百度早期自动驾驶团队的创建。

2016年，杨文理和他的清华校友韩嫣、何嘉睿创办了凌俊科技，研发目标锁定在最难的L4 Robotaxi方向。

韩嫣拥有清华自动化系的博士学位，是凌俊科技公司地图和仿真研发的高级副总裁。他是一个持续成功的企业家。他毕业后参与的第一家创业公司已经上市。在加入凌俊科技之前，第二家合资公司被奇虎360收购，成为AI高级R&D工程师，负责操作系统模拟器、网络安全、模式识别等领域的基础技术研发。

何家瑞，清华自动化系硕士。他之前是百度自动驾驶事业部的高级R&D工程师，目前在凌俊科技担任决策规划R&D高级副总裁。

他拥有东京大学博士学位，前陆玲科技创始合伙人兼CTO司若辰是凌俊科技感知系统研发高级副总裁。

此外，凌俊科技还有两位合伙人和庞，他们分别是首席财务官和。邓海清是中国人民银行博士后，赣州银行独立董事，人大、北师大等多所高校的客座教授，金融经验丰富。

凌俊科技首席运营官庞董军

庞董军在自动驾驶行业工作多年。他曾先后在塔格之星和易控之家负责业务和大客户业务，后在万智参与创办业务副总裁，具有丰富的技术应用经验。

从核心成员的背景可以看出，凌俊科技不仅拥有强大的技术能力，还注重引进金融和技术落地方面的专业人才，打造了一个优势互补的完美团队。

高素质的团队自然受到用人单位的追捧。2017和2021先后获得吴月峰、九合、新天的天使轮投资和真新资本的Pre-A轮融资。此外，地平线、赣州发展投资等国内知名AI芯片公司也是投资方。

另外，需要注意的是，凌俊科技成立至今的6年，是全球自动驾驶行业最热闹的时候——创业浪潮此起彼伏，大量融资不断。在过去的2000多天里，各种同行、汽车公司和旅游公司一直在向凌俊科技或团队成员抛出橄榄枝——希望收购或挖走其技术专家。

但其核心团队完全不为短期利益所动，发展方向坚定。到目前为止，没有人离开，这是明确的行业判断和强硬的战略决心在发挥作用。

在技术研发方面，凌俊科技的发展战略是“采珠、降维、商业化”。

在杨文理和领先的技术团队看来，城市场景无人驾驶技术(即Robotaxi)是行业皇冠上的明珠，所以公司从第一天就锁定了这个方向，希望能最终摘到这颗明珠。

但由于Robotaxi技术难度最大，实现时间较长，因此在研发过程中需要在特定场景下应用技术降维。一是通过商业化挣钱养活团队，二是收集数据推动Robotaxi技术迭代。

秉承这一发展思路，凌俊科技选择了Robobus自动驾驶公交车和城市支线物流进行降维应用。

公交车和支线物流车的行驶场景与Robotaxi完全相同，但行驶速度相对较慢，且多为固定路线，非常适合基于Robotaxi技术打造产品并落地商用。

凌俊科技的庞告诉车东，他们已经建造了两辆Robobus，一辆用于园区无人驾驶小巴，另一辆用于智能网联巴士，长度为5.9米，这两辆车都已在江西赣州经济开发区新能源汽车科技城投入正常运营。

凌俊科技的自动驾驶小巴

无人驾驶小巴是一种没有方向盘和操作踏板的低速车辆，主要在半封闭的场景下运行。智能网联公交车在机场、火车站、经开区管委会之间沿固定路线运行。

运营期间，无人驾驶小巴最长三天一班，无人接管。每日班工作时间8小时，运营里程约150公里。换句话说，它已经在城市场景下24小时行驶了450公里，没有任何接管，可见其自动驾驶技术已经达到了很高的成熟度。

值得一提的是，凌俊科技采用集团化发展战略。在着陆区，除了无人驾驶小巴和智能网联巴士，它的Robotaxi也会开过来进行测试。三款车型同时测试收集数据，从而推动技术迭代，最终同时提升三款车型的驾驶性能。

凌俊科技自动驾驶中巴

自去年6月11起，三种试验车辆已正常试运行5个月。

凌俊科技的Robotaxi模型的性能也很出色。据杨文理介绍，虽然其Robotaxi车队规模较小，但已经具备了在城市中实现P2P(从停车场到停车场)的能力，可以应对包括停车、普通道路、路口、高速公路、环岛、隧道在内的所有驾驶场景。

“别人花了几十亿去实现的，我们花了几千万去实现。”在谈到自己无人车的技术性能时，杨文理笑着对这辆车给出了这样的评价。

Robotaxi，或者说L4城市自动驾驶，目前最大的难点主要是与其他交通参与者的博弈问题，也就是决策尺度问题。凌俊科技通过混合决策模型、数据反刍、模拟测试等多项技术创新解决了这一问题。

城市场景下的无人车会遇到几乎层出不穷的特殊情况，基于规则的决策模型根本无法应对。

凌俊科技随后将规则与AI技术相结合，后者利用深度学习技术学习人类驾驶员如何处理各种特殊情况，然后利用规则(如不压线或闯红灯)来确保AI算法给出的驾驶决策是安全且符合规则的。

这样既发挥了AI技术可以解决特殊问题的优势，又避免了深度学习模型的黑箱问题，两全其美。

当然，以上做法的前提是有足够多的特殊场景数据来推动技术迭代。凌俊科技的舰队规模不算太大。数据从哪里来？如何处理数据？如何应用数据进行迭代？

杨文理引入了数据研发的闭环。

首先，其正常运营的Robobus等产品每天都会收集大量数据。拿到数据后，凌俊科技会对数据进行语义层面的分析，提取多个独立场景，构建增量场景库。

其次，它会将场景库放入仿真引擎，与现有场景随机排列组合，重构数百甚至数千公里的虚拟测试场景，大大提高了数据应用的效率。

最后，借助更大的测试场景，凌俊科技可以打磨自己的算法，提升自动驾驶产品的性能，形成“产品-数据-场景-仿真-算法-产品”的数据研发闭环。

除了闭环，凌俊科技从头到尾的研发思路也相当亮眼。

在杨文理看来，自动驾驶系统最终也是最重要的目标是制定一个好的决策方案，所以做好自动驾驶系统的本质就是做好决策方案系统。

另外，在研发技术之初就要考虑软硬件的量产——用无法量产的技术或硬件开发系统，最终导致整个系统的量产。

在这两条原则的指导下，凌俊科技首先设计决策规划系统，然后提出对传感系统的要求，再根据要求确定自己的传感硬件配置。

因此，凌俊科技出现了一系列“异常操作”。

例如，由于360度机械激光雷达过于昂贵，不符合车辆法规，影响车辆外形，凌俊科技拒绝在车顶使用机械激光雷达，即放弃激光SLAM技术，转向视觉SLAM。

领先科技的自动驾驶测试车

在R&D过程中，凌俊科技是决策规划团队，将KPI交给感知团队，感知团队可以集中有限的精力实现最重要的感知结果。在一些大型自动驾驶公司，感知团队往往处于R&D过程的第一位。他们用自己的理解提供感知结果，然后交给决策规划团队，根据已有的感知结果进行决策规划。

“感知首先有很大问题。决策所需的感性结果往往没有给出，而是用大量的人力和计算能力去识别一些不必要的目标和结果，效率低下。”杨文理评论了这辆车。

两个数字足以验证凌俊科技实践的成就。

首先，它的自动驾驶算法可以部署在一个只有30瓦功耗的嵌入式控制器中，这说明它的算法非常简单。

第二，凌俊科技整个公司不到100人。这么小的团队能把三种自动驾驶车辆投入正常运行，运行良好，说明其研发效率非常高。

在交流的最后，和庞还向车东介绍了科技下一步的量产计划。

2022年，其Robobus将在苏州、杭州、南京、武汉等城市投入运营，预计投入运营约60台。

与满邦、陕西物流合作打造的首批自动驾驶物流车也将投入试运营。客车、物流车、Robotaxi合计将达到65，438+000台，将为公司带来数千万的营业收入。

凌俊科技北京办事处

经过与杨文理几个小时的交流，车冬喜深深感受到了杨文理的特色，这也是凌俊科技的特色。

作为一名技术专家，杨文理给人的第一印象是有点内向——声音不大，语速缓慢。但一旦谈到自动驾驶技术和产业发展，他就像变了一个人，有说不完的专业术语和观点。他不时耸耸肩，讲讲行业笑话，足以说明他对自动驾驶行业的热爱。

凌俊科技也是如此。看似“不吸引人”、“不知名”，但潜力巨大——在技术研发上提出创新务实的新思路，L4自动驾驶产品已经用很少的资金和团队量产，发展路径和节奏还可以加强。

综上所述，凌俊科技之前虽然不在舞台中央，但在自动驾驶的马拉松中实现逆袭是有可能的。

告别汽车后，杨文理在夜色下向街对面的办公室走去。