2019年的一天，领骏科技创始人杨文利博士坐在北京中关村的办公室里，手里拿着好几份来自各方的收购邀约。

有知名车企、有互联网大厂、也有其他自动驾驶明星公司，都看上了这个出自百度无人车元老团队的自动驾驶公司。

国际领先的决策规划算法能力是各路豪杰纷纷向领骏科技抛出橄榄枝的最重要原因之一。

当时，正值自动驾驶“资本寒冬”，杨文利的领骏科技一度要靠几个合伙人垫钱才能发出工资。

卖掉公司，日后背靠大树发展不愁，说不定还能阶段性实现财富自由…

这不正是大多创业者追求的吗？

而寒冬之中，一批自动驾驶公司倒掉、卖身……领骏科技也一度声息全无。

直到2021年下半年，有关领骏科技商业落地消息曝光，更让人吃惊的还有接二连三的融资进展。

自动驾驶江湖起起伏伏的浪潮里，浮常见，沉也常见，但历经浮沉之后再度来到舞台中央的。

领骏科技是独一个。

2022年领骏科技成了自动驾驶领域的一个热门标签。

老投资人——比如技术出身的武岳峰资本创始合伙人武平，认为领骏科技一定会再次受到关注，因为团队和技术。

新投资人——比如政府引导基金出身的领创资本合伙人刘扬，则惊讶于领骏科技的“超值”——它有完整的全栈技术、共患难的团队、丰硕的技术成果，以及如今潜力和空间巨大的估值。

能生出一种巴菲特之感——价值洼地。

沉浮六载，领骏科技重新站在聚光灯下

领骏科技快马来袭，尤其2021年下半年以来反复出现在大家的视野中。

落地进展、商业化速度等外在表现频频曝光——率先获得赣州的自动驾驶汽车城市运营许可，一次性交出三种测试车型：无人小巴、智能网联公交车，Robotaxi。

无人小巴从开发到运营部署，不到一个月就能完成。

目前三种车型已在市区进行了超过5个月的常态化测试运营。还有接二连三的融资消息——前段时间，领骏科技官宣获数千万元新一轮融资。天眼查显示，该笔投资由上市物流公司、货运界“滴滴”满帮集团领投，老股东臻忻资本跟投。

值得一提的是，这是领骏科技近一年内的第三笔融资。

去年4月、11月，分别拿到赣州市金融控股集团和赣州经开区工业发展投资集团、地平线、臻忻资本等机构的数千万融资。

如此迅猛之势，甚至有一些人惊叹：自动驾驶又来了一匹黑马。

但事实上，它并非黑马。

而且从一开始领骏科技就是有着明星光环的种子选手，它的创办从一开始就受到业界关注。

时间回到2016年，自动驾驶大热，全球资本市场争相热捧。

国外以Cruise、Zoox为代表的大批创业公司获得巨额融资。一些大厂技术人员开始出走创业，从谷歌出走的就有Aurora、Nuro、Otto、Argo……

谷歌无人驾驶主干Waymo，也开始分拆独立，全面拥抱商业化。

类似的情况也正在国内发生。

大厂加速组建自动驾驶团队，大批自动驾驶公司也正在诞生，比如图森未来、AutoX、Momenta、驭势科技、智行者…

从百度出走的创业团队也不在少数，地平线、禾多、小马智行、文远知行，Roadstar……主打L4级的领骏科技，就是其中之一。

创始人杨文利曾是百度自动驾驶项目的前三位员工，但跟大多数自动驾驶人才不同的是，他是集“系统工程+产品化+算法能力”于一体的综合型技术专家。

他本硕毕业于清华自动化专业，随后在宾夕法尼亚州立大学获得博士学位。在来到百度之前，杨文利曾在西部数据担任了四年的首席架构师。

杨文利回忆起当时面试现场，直接表演了个手拆硬盘，直接把后来的老板震惊到了。

在产品设计上杨文利沿袭了复杂机电系统中「系统工程」的设计思路。

系统工程，简单来说，就是以整体系统为导向，让多个零部件协同工作、合理分配。即便一个模块不完美，也能依靠其他模块去互补。

这一点，就跟当时大多数自动驾驶公司的思路有所不同——追求单独一个模块，去耗费更高的研发成本。

基于这种独特的技术背景，在创业之初，很快就获得了包含百度七剑客王啸在内的看好，并完成九合创投等在内的天使轮融资。

很快，在2018年他们就给出了第一代L4量产级乘用车，率先实现了自主泊车、高速行驶、通过收费站、通过隧道、高峰拥堵路段自主变道和进出复杂环岛能力。

他们后装完成的这辆车，选择了自主品牌，展现出强大的系统工程能力，一时间热议四起，备受关注。

甚至在自动驾驶创业高涨的第一阶段，有了明星公司的光环。

资寒三秋，领骏科技研发步伐不停

2019年开始，自动驾驶经历了第一阶段创业的火热和泡沫期，大环境正在悄然发生变化。

后来被叫做资本寒冬，多家自动驾驶公司在寒冬里倒下。

但资本层面的外因，不是造成行业遇冷的本质原因。

因为回到工业本质，更核心的还是生态不成熟、零部件高昂。

任何一项技术，距离真正的客户价值，都有非常多的产业挑战需要解决。

更何况自动驾驶。它要变革的是我们的出行方式，是横亘百年的汽车行业。

当时，单颗激光雷达就要六七十万，如果想大规模搞研发、搞测试，小公司根本难以存续。

还有线控底盘这一无人驾驶的关键载体，当时仅两辆车可实现该功能——保时捷和宝马，国产车均没有配置。

像谷歌Waymo、百度这样的企业，可以依靠自身的资本优势来应对。

但对于创业公司来说，却是一笔望不到头的开销。

而更大的挑战，还来自于车厂，甚至成为诸多企业转型或停摆的关键点。

虽然资本关于自动驾驶的故事，都是这项技术潜在市场巨大，估值无可限量。

但在汽车制造业的认知中，短期内根本无法实现真正的自动驾驶。他们更倾向于安全性、可靠性更高的L2级辅助驾驶。

没有了实际的需求方，资本市场也随之冷淡。

在这样一个技术冷静期，领骏科技忽然消失于大众视野中，在外界看来，甚至没有缓冲期。

杨文利回忆道，当时不少人还电话关心公司的生存问题。

事实上，那段时间领骏科技也的确到了艰难时刻，一度工资发不下去，杨文利还同时接到了好几个公司收购offer。

最差结果也就这样了。

资本的寒冬使得领骏科技全员聚焦研发，比如逐年持续迭代L4乘用车、完全自主知识产权的仿真平台、自动化率超过95%的高精地图工具，丰硕的技术成果还为之后的快速商业化打下了基础。

在杨文利看来，生态不成熟属于意料之中的事。

甚至早在2016年出发时，基于行业发展路径，就已思考好了L4级自动驾驶的实现路线。

现在毋庸赘述了，L4级自动驾驶的实现，有两条代表性路线。

·一条是以Waymo为代表的跨越式，跳过中间的L2、L3，直接实现L4级。

·一条是以特斯拉为代表的渐进模式，从L2逐步迭代到L4。

杨文利和领骏科技，在2017年出发时没有选择上述的任何一条。

他们看到了Waymo模式的“重”和特斯拉路线的“难”，进而选择了一条兼容并包的中间形态，通过渐进的方式来挑战L4。

即以全栈自动驾驶技术供应商的角色，为主机厂提供自动驾驶系统，通过最广泛的合作和量产车上路，实现数据驱动下的闭环。

后来这条路也被称为通用Cruise路线。但Cruise有通用，而领骏科技需要用技术向主机厂展现实力。

但跟大多数追求大批量车型测试、砸钱买零部件的思路不同的是，领骏科技从一开始就沿袭系统工程“减少无效研发”的思路——仅用少量乘用车迭代测试L4。

于他们而言，背后属于真正“有效研发”的，则是小蚂居数据研发平台。

这当中既包括数据自动化处理、模型快速训练验证，也包括仿真环境，实现根据实际路测数据合成“量产”更多高价值场景用于训练迭代。

具体而言，就是首先根据测试数据进行自动化处理，包括语义级分析、提炼独立场景，构建场景库。

随后将场景库放到仿真引擎中，与已有场景进行排列组合，从而重构出几百上千公里的虚拟测试场景。

最后根据测试表现反向提升算法能力，以此形成数据研发闭环。

在这当中，杨文利还提到了一个细节，他们的仿真平台“并不漂亮”——全都是抽象数据，没有去渲染环境面貌，比如光线、阴影、雨雪效果之类。

主要是为了验证决策规划系统和预测系统。这样在相同算力下，领骏科技就能测试更多里程。

于是在等待行业成熟的这几年里，领骏科技在节省了不少研发成本的同时，还能保持技术每年持续迭代的速度。

杨文利介绍，目前领骏科技的L4自动驾驶系统，已经具备城市内实现P2P（从停车场到停车场）的能力，可以处理包括泊车、普通道路、十字路口、高速路、环岛、隧道等所有驾驶场景。

没有过多分散精力的项目，让领骏科技的研发团队能全力投入L4全栈技术的研发和打磨。

这样的“等待”，在外界看来是悄无声息，造成了领骏科技过去几年光环不如头部公司闪亮的状况。

一级市场投资人的反馈，也不足为奇，然而，自动驾驶行业里最优价值选项恰恰也因此而产生。

转型一年，领骏科技商业突飞猛进

自动驾驶“下半场”，其实是全行业在资本寒冬中的思变之举。

技术瓶颈和资金紧缩让企业无法维系大而全的业务线，转而专攻一个个自己擅长的专门领域。

经过几年分化，当年高举L4级RoboTaxi的自动驾驶创业公司，走上了各自不同的商业化道路。

对于领骏科技这样对“寒冬”感受尤其深刻的公司来说，转型更是刻不容缓。

不过杨文利在面对多种可能切入的赛道和一些可以快速变现的项目时，仍然保持了独立清醒的思考——优势不能丢，之前的投入和积累的技术优势，要最大程度和商业模式结合。

如果仍然执意在普通乘用车上释放L4自动驾驶技术，则主机厂未必接受，政策也不能保证放开，最终会走进如同Waymo今天面临的困境。

而俯身去做L2，不但领骏科技本身的技术优势可能偏废，而且此时此刻辅助驾驶底层硬件已经高度成熟且同质化，投入资源可能难以做出差异化优势。

所以领骏科技要找到一条最大程度和自身技术栈契合的商业化方式。

前面说过的领骏科技的优势，无论是数据自动处理，还是仿真环境生成场景，都指向一个方向：城市内复杂路况下的复杂决策规划。

AKA L4级自动驾驶功能。

杨文利介绍，领骏科技的商业战略选择，要充分利用自身技术优势，能很快落地量产，还要能支撑后续开发迭代：“下得去，回得来。”

所以，领骏科技的商业落地项目最终选定两个：无人巴士和城市支线物流，并不是RoboTaxi。

除了政策因素，无人巴士相较RoboTaxi而言，服务面更广，在提高出行效率缓解拥堵方面优势明显。

结合国内智能网联政策指导，地方政府愿意开放支持智能网联公交等，也和领骏科技服务社会创造价值的观念契合。

最重要的，无论是无人巴士，还是不久后上线的城市物流车，运行场景和L4级RoboTaxi场景相同，都是面对城市复杂道路，领骏科技的技术储备可以直接复用，项目落地速度快。

杨文利颇有些自豪地透露赣州的无人小巴项目，从研发到定型测试只用了一个月时间。

原因无他，唯手熟尔。

这就是“下得去”。

无人巴士产品已经投入运营，从研发角度来看，说明搭载领骏科技L4级自动驾驶系统的产品，已经能源源不断“反哺”系统迭代升级了。

领骏科技选择的落地方式与其他无人车公司最大的不同，在于产品形态和技术优势高度重合，具体项目上可以复用底层核心技术，返回的有效数据比例高。

也就是说，领骏科技在商业变现和追求自动驾驶终极目标之间，找到了一条完美结合的路线。

杨文利一直强调“回得来”，含义就是尽量少分散力量做与L4技术关联性不大的项目，一切行动都以自动驾驶终极目标为原则。

另外，领骏科技这样的商业路线选择，也对技术迭代有独特增益。

无人巴士、RoboTaxi在底层技术的打通，意味着后端数据利用率高，收集处理、模型训练、验证的工作量变小，整个数据闭环流程更加高效。

这样的战略下，领骏科技的第一个商业项目落地在了江西赣州。

除了赣州本身的成本优势，更重要的是赣州市对自动驾驶、智能汽车产业的重视。

赣州已经建起了新能源汽车城，整车厂、电池厂、自动驾驶公司都有进驻落户。

而且在自动驾驶测试政策、准入方面，赣州的力度丝毫不比一线城市弱。

赣州的带动作用，使领骏科技接连又签下了苏州、杭州、南京、武汉等更多城市落地运营。

2021年，是领骏科技探索商业化收效初显的第一年，也是自动驾驶行业成功走出寒冬的时间点。

几十万一个的激光雷达在国内企业的努力下成本降到几千元；算力数百T的自动驾驶专用芯片先后量产；主机厂也纷纷推出面向智能化的线控底盘….

供应链的成熟，就像春风吹化了自动驾驶行业的坚冰，客户需求、政策支持迅速被盘活。

现在回过头再看，会惊奇地发现自动驾驶产业链发展，好像是专门为领骏科技这样立足L4的自动驾驶公司准备。

整整一年，融资消息不断，其中也包括领骏科技，而且连续3次。

直接原因，是领骏科技顺利签下商业落地项目，向市场证明了自己。

但背后的核心，是领骏科技整整6年保持核心创业成员稳定、L4技术成果领先，而且估值一直保持低位。

领骏科技在自动驾驶寒冬中努力坚持的一切，现在看来似乎都对了。

对比头部，领骏科技更受资本认可

经历了发不出工资的困难时刻，顶住了被巨头收购的诱惑，领骏科技的局面在2022年好像“守得云开见月明”。

但包括杨文利在内的管理层，对领骏科技当下情况的认识依然带着“危机意识”。

如何理解？

领骏科技创立之初确定了L4自动驾驶技术路线，无论外界大环境如何，始终没有变过。

这家自动驾驶创业公司一切困境和优势，也都源于此。

而通过近两年的商业化探索和转型，领骏科技也在这纷繁复杂的无人车江湖中，悟出了自己的自动驾驶之道：稳定核心团队，坚持技术门槛不下放，寻找符合自身优势的落地项目。

所以当行业条件成熟时，领骏科技在一年内接二连三地落地、融资，也就没那么离奇。

领骏科技不是一匹“黑马”，因为它完整经历了自动驾驶创业的起起伏伏，更核心的原因在于它无论困难与否，数年如一日推进L4技术积累。

而领骏科技交出的成绩单，也说明了自动驾驶行业正走到一个新的“分水岭”。

如今再看一家自动驾驶公司的发展，谁先谁后没那么关键。

反倒是以领骏科技代表的核心技术领先的后发优势企业，与行业的节点契合度更高，发展的更稳更快。

行业内被追捧的头部公司，现在来看，至少有几个还需破解的困境。

首先是估值已经非常高，与之相对的却是寥寥无几的商业化进展及当前国际形势下上市日程模糊，这三条已经足够让资本反复权衡。

也是在这样的形势下，像图森未来、智加科技等不少公司的国内外业务、团队面临着不得不拆分的局面，公司资源分配的博弈给自身发展前景增添了不确定。

更核心的现状，是头部公司与领骏科技这样的“后起者”，技术实力上并没有拉开明显差距。

资本寒冬时期，曾有投资人这样说：仍然会支持在特定领域研发团队实力突出且保持稳定，且已经有商业落地前景的公司。

对于领骏科技来说，它代表的正是行业中这样一块“价值洼地”。

身价还没有疯涨，技术优势高度契合商业化方向，团队稳定能抗压。

去年以来，让领骏科技这家独特的自动驾驶创业公司重回公众视线的，当然是资本，但核心更是技术。

而任何一项技术从愿景走向真正商业化普及的节点，一定伴随着更多的企业走向台前、受到关注，尤其是那些成功通过行业瓶颈期“压力测试”的企业。

而自动驾驶，就来到了这样一个节点。

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。