近日，领骏科技发布了国内首个具备“量产产品形态”的L4级无人车，搭载了其自主研发的新一代自动驾驶系统，目标直指自动驾驶的商业化落地量产。同时，领骏科技还推出了自己的高性能自动驾驶仿真平台，该仿真平台在本次发布的无人驾驶样车中扮演着重要角色，成为自动驾驶系统研发的利器。
自动驾驶的发展已有时日，怎么把该技术尽早商业落地正成为各大公司角逐的目标。无论是外形设计、硬件配置、算法开发，还是商业模式，各参与者都在竭尽所能挖掘自身的优势。
单从外观上，头顶高精雷达似乎成为各款自动驾驶汽车的标配。而近日，一辆颠覆这种惯性思维的新款L4级自动驾驶汽车在业内引起不小的轰动。这辆半路杀出的“黑马”在外观设计方面与普通汽车并无差别，却配备了号称“老司机的自动决策大脑”。
跨越L3级鸿沟，定位L4级
5月17日上午，领骏科技发布了国内首个具备“量产产品形态”的L4级无人驾驶车辆，并搭载了其自主研发的新一代自动驾驶系统，目标直指自动驾驶的商业化落地量产。同时，领骏科技还推出了自己的高性能自动驾驶仿真平台。
针对领骏定位L4级，杨文利表示，L4级完全可以自主的从出发地行驶到目的地，覆盖场景方面比较全面，例如红绿灯路口、环道收费站等，落地功能上也会更加完备。
具体来说，L4级以下只是具备辅助驾驶功能，包括车道保持、自适应巡航、换道辅助等，但是无法自动行驶到想去的地方，而且道路场景上不支持普通城市道路。
另外，领骏科技此次展出的无人车是基于国产SUV改装，而没有采用业界其他公司采用的林肯MKZ，杨文利说道，因为林肯MKZ的底盘线控技术已经非常成熟，对于开发自动驾驶控制系统的公司来讲很难应用到国产品牌车辆上。选择国产品牌车辆作为自动驾驶开发平台，是为了让领骏自动驾驶技术能够更好的适配国产线控底盘技术。
无保护左转+上下高速匝道+环岛收费站的挑战
自动驾驶俨然是这几年最夺目的明星，但在该领域能静下心低调务实开发技术的公司实在难能可贵。以下为领骏科技路测视频。
从中可以看出他们的落地场景能够实现无保护左转、上下高速匝道、自主超车、环岛收费站以及Pad一键行程领航。
值得注意的是，车顶没有任何大型传感器，比如常见的头顶硕大激光雷达。对此杨文利分析道，主要考虑到包括车辆本身空气动力学、通行限高、碰撞安全、车辆使用性能等量产时的现实问题而选择的方案。
但并不代表领骏科技未采用激光雷达。
杨文利说道，所有传感器全部隐藏于车身内部，车辆后备箱也无需架设大型的设备和计算机，尽量保留了原车的流线型外观、空气动力学设计与后备箱空间。同时，在完全满足L4级自动驾驶感知需求的基础上，整套自动驾驶系统中的感知系统全部采用量产或准量产的传感器组件。
在车辆的前方放置了激光雷达、摄像头和毫米波雷达。杨文利解释道，人们开车的大部分时间都在注意前方驾驶环境，因此，领骏科技对侧后方感知的方案进行了优化。
与主机厂一起落地自动驾驶技术
据了解，目前在载人出行方向上，很多自动驾驶技术公司要么是和车厂合作推出自动驾驶出行服务，要么就是单纯技术输出给车场进行量产。
领骏方面称，作为车厂的供货商，会把“自动驾驶大脑”供给主机厂或运营商，和他们一起研发和讨论车辆所具备自动驾驶解决方案，并最终安装在他们量产车上。
有了确定方案之后，在面对服务能力以及品牌信誉度等具备综合优势的科技巨头们，杨文利有着自己的思考。
制定的策略是跨层级，虽然第一辆车是L4级，但是在商业落地上会分阶段实行。也就是说，首先把L2级自动驾驶技术落实到主机厂的车辆上。杨文利说，“首先是瞄准量产前装，和整车厂在L2、L3等级的高级辅助驾驶上进行合作，为他们提供解决方案，之后一起向L4级自动驾驶过渡，渐进性地推动自动驾驶的落地。”
成本方面，主要运用的是多传感器融合架构，没有用很重的计算单元，后备箱是空的，不存在散热问题。从车身、车辆底层改装、传感器到计算单元，比林肯MKZ方案低很多。
融资方面，刚成立不久先后获得了百度七剑客之一的王啸旗下九合创投、同样出身百度的蒋宇捷的信天创投，以及亦合资本的天使投资。杨文利表示，近期会公布A轮融资的消息。
从硬盘Drive到自动驾驶
时间倒退至9年前的2009年，杨文利获得宾夕法尼亚州立大学关于复杂机电系统架构的博士学位，2010年初，加入了位于加州尔湾市的西数科技总部的系统架构部，负责机械硬盘的系统架构工作， 在西数任职的4年中，杨文利带领研发团队对硬盘的电气驱动及其控制系统进行设计分析与故障诊断，并利用计算机仿真系统进行产品总体架构设计，以满足量产机械硬盘对性能和可靠性的极高要求。据了解，当时全线机械硬盘产品的机电及控制系统，都出自杨文利及其团队手下。
2013年的一次疲惫不堪的长途驾驶经历让杨文利萌生了做自动驾驶的念头，杨文利对新智驾道，驾驶中的痛点有很多，如疲劳驾驶、酒驾等，而自动驾驶能帮助人们解决此类痛点。恰好那一年，百度IDL（深度学习研究院）成立了自动驾驶研发团队开始推进相关领域的研发。于是在2014年4月，杨文利毫不犹豫的加入了余凯在硅谷的团队，并作为百度自动驾驶的决策、规划、控制、及仿真系统的第一负责人。
*杨文利在百度任职时的照片
面对从机械硬盘到自动驾驶，跨度是不是太大了的质疑声，杨文利却谈起机械硬盘与自动驾驶的相似点：
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它们都是复杂机电系统的架构与设计，横跨汽车工程、机械工程、电子工程、控制工程、软件工程等诸多学科，需要全面的知识和系统综合能力；
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都属于运动控制系统，硬盘的磁头运动、数据读取更是高精度的运动控制；
在一次行业走访中，杨文利发现市场上缺少有关车辆决策规划控制方面的人才，而这正是自己所擅长的技术。为此，杨文利萌生了创业的念头，“自主创业意味着技术的主导权掌握在自己手里，相关的决策和落地也会更加高效”。
*领骏科技团队部分成员
组建团队方面，杨文利找来了同样毕业于清华大学控制系统和人工智能方向的严晗和何家瑞，2016年12月，三个志同道合的校友共同创建了领骏科技。其中团队的核心研发人员来自百度深度学习研究院、百度自动驾驶事业部的核心研发部门，以及国内和国际知名高校。
在访谈的最后，杨文利继续发挥了他低调不张扬的姿态，说道：“我们这个算是刚刚开发一年的原型车，虽然进行了8000公里的场景测试，并符合量产形态，但对于真正量产车来说，还需要进行大量测试和实验，预计会在2020年实现量产。”
文 | 利荣
来自新智驾（AI-Drive）的报道
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