对话领骏科技 CEO 杨文利：杭州自动驾驶“首秀”的背后，领骏科技的“数物”之争

8月28日，杭州市首条自动驾驶公交线开放启用，为市民到达亚运场馆提供便利。

作为杭州首条自动驾驶公交路线，起于下沙江滨地铁站，途经二十四号大街东，终点位于亚运轮滑中心。不同于许多自动驾驶技术主要应用于园区、矿山等相对封闭的场景，这条路线不仅是开放路段，还经过了居民区。

尽管有着非常复杂的路况，由自动驾驶程序操控的公交车依旧安全平稳地在道路上行驶，驾驶位的信息和路况信息也会分别通过两块大屏幕，清晰地在车厢内显示出来。

领骏科技的自动驾驶公交作为杭州新的城市名片，同样是亚运会的一大看点。

领骏科技CEO杨文利向新智驾介绍说，自动驾驶巴士搭载了领骏科技的旗舰级产品——天驷Ultra，配备了3个激光雷达、4个毫米波雷达和5个摄像头，300米范围内的障碍物，都能被识别和准确避开，精度达到厘米级。

从实际的体验来看，坐在驾驶位的司机只有在极个别情况下才会介入，而变道，超车之类的操作，则完全可以交给系统来处理。

自动驾驶公交的另一重身份，是杭州市“智能网联先试先行”项目。

而领骏科技的业务是定义智能汽车的“大脑”，向上对接各种产业链企业，包括传感器、控制器芯片等，可以带动整个产业链，起到“延链强链补链”作用，从招商样板逐渐变成杭州的名片和抓手。

从公司名，到产品名，领骏科技和“马”有着不解之缘：除了天驷Ultra（L4级公开道路自动驾驶产品线），还有天驷Highway、天驷City和天驷Light三档产品，分别对应了高速领航、城区领航和L2辅助驾驶；位于赣州的自动驾驶小巴（园区场景），则被形象地命名为“小蚂居”（小马驹）。

领骏科技自动驾驶乘用车

“很多公司喜欢用西方文化里的元素来命名产品或是办公室，但我在美国待了8年，我觉得那些看似高大上的东西，并不一定有中国传统文化那么深的内涵。”

杨文利说，自己体验过文化的冲突，对西方的文化认同感是什么，有着更深刻的认知，也让他发自内心地尊崇中国的传统文化。

在创业初期，他曾效仿某家知名科技公司，将《山海经》翻了好几遍，想从中获取灵感，为自己的新公司命名，却无奈的发现，中意的名字都已经被那家科技公司注册了。于是，杨文利只能另辟蹊径。

杨文利一开始想到了“辇”和“骏”，一个是古代的车，另一个是骏马。杨文利觉得，“领骏”有“头马”的意思，而且和“领军”是谐音，所以选了“骏”，这也决定了公司产品的命名方式会以“马”为主题。”

而天驷系列，源自二十八星宿中的房宿，叫天驷星，它掌管了人间一切车马。

但如果将时钟回拨到十年前，在西数硬盘担任首席架构师的杨文利，或许未曾想过会进入自动驾驶领域。他的“领路人”，叫百度。

2013年，在机缘巧合之下，杨文利加入了百度刚刚成立的深度学习研究院（IDL），不仅参与创建了自动驾驶团队，也和百度一起，从0开始共同探索自动驾驶。

随着自己对自动驾驶的认知不断深入，杨文利对自动驾驶技术的产品化和商业化有了自己的理解。当时大多数自动驾驶公司紧跟Waymo，想要“一步到位”实现自动驾驶，但过程中需要投入大量的资金和资源，而且对车辆外形结构的改造会极大影响通过车规，无法形成量产产品。

在杨文利看来，把自动驾驶技术产业化才是当务之急。

2016年，杨文利离开百度，创办了领骏科技。

有别于行业主流的技术理念，杨文利的想法是，产品不能那么“重”，但又得比同期市场上的 ADAS更具有智能化的属性，最终呈现的结果就是领航辅助。

杨文利始终认为，渐进式道路更符合自动驾驶的发展，因为每个节点、每个阶段都能得到验证，而且放眼整个工业和技术的发展，都是渐进的。反观Waymo，到现在也没有真正做到商业化，虽然MPI（Miles Per Intervention，即每次接管的行驶里程间隔）能做得非常高，但是成本过高，就像用造价200万的豪车去跑出租。

乍看之下，互联网科技公司和硬盘制造商之间应该有着“鸿沟”，两者分别代表了计算机科学专业和自动化专业，且各自有着一套大相径庭的哲学观和世界观：

在一些程序员的视野里，整个世界是数字的，所有的问题都可以通过软件编程和代码来解决；控制工程师则认为，整个世界是物理的，编程只是实现算法的形式之一，解决的方案还有许许多多。

例如最早的蒸汽机，就是用一套用机械结构实现的反馈控制，本质上是比例增益控制算法。

西数对于物理世界的哲学观和世界观一直影响着杨文利，这也让他与一些软件工程师的自动驾驶理念产生了些许分歧。

百度内部曾经提出过自动驾驶“工程化”的理念，但据杨文利回忆，这种理解更多是从软件角度出发的，也就是怎样将代码变成可以维护的架构，能够应对大规模的访问，提升计算效率等等。

而杨文利所理解的“工程化”是从车辆的机械结构、传感器、控制器、一直到执行机构、到软件算法的这一整套的更大的系统，会详细到刹车的执行机构是实验性质的还是可量产的，用什么样的机械结构和方案这种细节。

不过，对“深度学习能否用来做驾驶决策”的探讨，最早却是源自他在百度时期。

当时有几个做深度学习的大佬曾经问过杨文利这个问题，杨文利认为，本质上是行得通的，但是首先要做一遍经典理论下的工程实现，才能知道里面的结构到底是什么，否则方案做黑盒，成功率很低；其次是一定要有最后一根保证安全的稻草，因为深度学习无法保证 100% 的正确率与可靠性，所以必须有一套机制来保证安全，去对结果进行筛选和处理。

秉持着西数的产品哲学，领骏科技在智能驾驶决策系统中并没有盲目追捧当下热门的“大模型”，而是使用了一套Hybrid混合架构决策算法，让不同的功能模块使用最合适，最具有性价比的技术方案。比如用Transformer来学习驾驶中的一些经验性问题，而用Rulebase保证车辆行驶的安全。

而公司成立之初，杨文利就树立了快速产品化的理念，因此领骏科技目前也已经形成了自己的商业模式：在商用车领域，通过智能巴士进行快速的落地与商业化。巴士的路线属于开放道路，和普通乘用车的环境一致，技术复用度高，数据可回收利用，形成商业闭环。

乘用车领域，领骏科技正在和地平线、美行、天准等伙伴打造一个生态合作模式，类似于超市自选，大家一起做一款准量产的产品提供给主机厂，可以满足对方全栈自控和规避风险的需求。

在杨文利看来，这种合作利大于弊：

从研发角度来看，这种模式不会像全栈自研那样拉长战线，尤其是供应链。在单打独斗的情况下，一家公司很难做到面面俱到，而分工合作的模式下，每家合作伙伴都能彼此取长补短；

从车厂的角度来看，它的可控性更强；

从获客角度上来看，整个生态是协作关系，并且彼此间有一定的粘性，每一家企业都是获客的入口，但一家企业的订单就会让每一个合作伙伴“利益均沾”。

最重要的则是降低成本。一家企业“孤军奋战”的时候，测试车、展示车的大范围布置，针对不同供应商研发不同版本的产品都是不小的开支，但是在合作模式下，多个合作伙伴可以分担测试和宣传曝光的成本，产品的研发也只需要针对既有合作伙伴即可。

从市场反馈来看，很多车企对这一模式都感兴趣，也非常认可。杨文利表示，虽然车企也有自研的需求，但主要是出于两方面的考虑，一方面是要弄清楚know-how，另一方面是要明晰供应商能提供的价值。自研让车企多了一个参考维度，但更多的还是市场化供货。

除了单车智能，近两年领骏科技还开辟了智能网联业务，作为单车智能的有力辅助。现实生活中存在一些靠单车智能几乎是无解的难题，比如“鬼探头”，或者极端的暴雨、大雾天气，车联网能够赋予智能汽车“超视距作战”的能力。

而对于杨文利和领骏科技而言，在接下来的时间里，他们一方面要服务好杭州市民，让越来越多的普通人能够体会到自动驾驶的便捷，分享行业加速发展的红利，另一方面还要扮演起先行者的角色，在与杭州市政府共同建设智能网联示范区的同时，为更多的友商蹚出一条路，带动当地自动驾驶乃至智能汽车产业链。

伫立钱塘江畔，当年“弄潮儿向涛头立，手把红旗旗不湿”的场景，已然与当下自动驾驶行业发展的势头合而为一，而领骏科技也早已蓄势待发。

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