“這塊碳是我和團隊調研礦山時撿回來的。”領駿科技CEO楊文利說著指向會議室的一塊石頭。為了確定自動駕駛落地方向，他和高管團隊下過礦山、去過港口和環衛公司，甚至還跑到漠河考察過拖拉機在大農場的應用。作為一家團隊僅50人的自動駕駛公司CEO、前百度深度學習研究院首席架構師，楊文利直言，“大公司更適合做市場培育”。等待大廠市場培育期間，領駿科技靠著“慢熱”摸索了六年。這六年自動駕駛行業始終在風口之上，領駿科技的故事只是創業公司可選的路徑之一，但故事集錦撐起的是未來萬億級市場。

排除法10選2

清華大學自動化專業出身的楊文利對工業場景并不陌生，在美國讀博時去過亞利桑那州的礦山實習，對礦山的內部規則和車輛駕駛規范十分熟悉。回到國內，因為一個自動駕駛項目他去了通遼的一座礦山，在那撿回的一塊碳常年放在會議室的桌子上。

拖拉機廠、農場、環衛公司、汽車生產線、港口……這些場景，楊文利和團隊也親自調研過，加上向業內人士請教的，領駿科技研究了自動駕駛全部落地方向，共10個，最終在2021年下半年確定：Robobus和城市物流。

“我們去考察過亦莊一條汽車生產線。它是定制化生產，每輛車有不同的型號、配置和顏色，一輛機器人會跟著車送料，自動化程度相當高。還有掃地機器人、倉儲機器人，它能自主建圖、自主導航、自動規劃和避障，它算不算自動駕駛?我認為不是。行業內定義的自動駕駛是和交通相關的，是要去開放道路上跑的。”楊文利解釋。

這種排除法，其他自動駕駛創業公司也在用，比如被選為北京冬奧會服務商的智行者。

“按產業線分，智行者有三個方向，車規級、商業級和特種應用。現在智行者在環衛上的商業化落地程度更高一些，屬于我們的商業級產品線。”至于原因，智行者戰略副總裁王蘇南的答案和楊文利的邏輯類似：“這是市場決定的，行業本身的成熟度決定了我們會不會在這個方向選擇相應的主機廠進行合作。”

更巧的是，她和楊文利都提到了“降維打擊”，“這三個產業線，用的是智行者通用的軟件底層。我們會根據不同的類型場景所用車輛的特點，配備軟件底層需要加裝的硬件系統，這樣就形成了智行者的出貨產品——無人駕駛大腦”。

也有倒逼行業成熟化的公司，楊文利的老東家百度就是。2013年底他在一個月內完成面試、辭去西部數據首席架構師的職位，回國加入百度深度學習研究院。后來百度與多家主機廠合作，成立智能駕駛事業群組、推出百度Apollo，在多地投入自動駕駛車隊。

楊文利則在領駿科技接著小項目找機會，在他看來，“以領駿科技現在的體量和資源，短期內要讓自動駕駛L4級在乘用車上量產是不太現實的，我們需要中短期有些商業落地”。

從運營做起

一般來說，從自動駕駛通用底層技術入手的公司，有兩種商業化模式，一種是做項目賣車、賣方案，另一種是投入車輛并負責運營。百度、領駿科技、文遠知行等大部分公司是兩種都做，具體到領駿科技+贛州，百度在亦莊投放Robotaxi、Robobus，文遠知行在廣州投放Robotaxi、Robobus屬于后一種形式。

也有想避開運營，主攻產品的公司。

“現在自動駕駛賽道公司在發展路徑的選擇上呈現出這樣的現狀，要么控運營端，要么控路段、運力，要么控場景。這就導致公司要站在運營端考量，把這個任務拿下來，再通過自己的產品去完成，但現階段因為安全員不能被去掉，在原有車輛上進行升級改造一定是通過更高成本的方式去完成，并不能實現降本增效的商業閉環。面對商業化的目標，智行者選擇不做自動駕駛概念的運營商或整車制造商，而是要求自己專注成為產品力極強的公司，以自動駕駛技術提供商的身份與各行業伙伴合作。”王蘇南解釋。

市場仍不成熟，路徑沒有對錯，如易觀分析汽車出行高級分析師何奇所言，“兩者各有優勢，單純提供自動駕駛大腦，相較而言方案容易復制，承擔的運營成本較低，但由于不參與運營企業獲取數據的成本會增加，訓練算法是不斷需要運營數據來支撐的”。

反過來看投車+運營模式，大部分成本來自于人工。“領駿科技贛州的技術團隊有十幾個人，主要負責把研發的產品交付到現場，再做測試運營。”在領駿科技COO龐東君的工作清單中，還有正在接洽的蘇州政府招商項目，也是以Robobus為主。

“萬金油”的算盤

招人就需要資金和辦公場地，融資是龐東君來領駿科技后接到的第一個任務，“我也是學自動化的，這可能是人工智能工程師出身最多的專業之一，想拉來融資得跟投資方講清楚技術和落地，這是我最擅長的領域，前期的項目和合作，光靠銷售是拿不下來的。如果蘇州的項目敲定了，就需要招人了”。

領駿科技的這種擴招計劃在2021年之前不多見。2016年公司剛成立時，楊文利和兩位清華校友外加幾個共享辦公室座位和一塊白板，成了領駿科技的一切，那塊白板依然掛在領駿科技會議室的墻上。現在楊文利已經找了新的辦公地了，“新人來了，需要更大的辦公場地，裝修費得三四十萬元”，他笑稱。

其實，和高調的自動駕駛公司相比，領駿科技員工規模不大。“表面上看我們拿錢少團隊小，其實是有意放緩了發展速度。”楊文利向北京商報記者解釋。在龐東君加入前，領駿科技的核心團隊長期保持在20人之內。

但從結果看，這種控制，讓領駿科技這類低調的自動駕駛公司和頭部企業產生了時間差。

“時間差挺重要的，百度和文遠知行落地比較早，積累的數據更多，自動駕駛模型就會越接近于商業化的模型，越成熟。起步晚、落地晚的話，經驗就比較欠缺，這一點從估值上就能看出來”，江西新能源科技職業學院新能源汽車技術研究院院長張翔直言，他以Alphabet(Google母公司)旗下自動駕駛公司Waymo為例進一步解釋，“Waymo現在估值下降，主要就是因為商業化時間比預期延長了”。

何奇則認為生存和時間差都是重點，“能活下來，并走到現在的企業肯定是占據優勢的，從資本市場看，資本明顯往頭部企業聚集，馬太效應愈演愈烈，這證明時間差很重要。不過，隨著市場的發展，很多初創企業憑借大廠背景和技術項目實力，也拿到融資，這說明自動駕駛是場馬拉松，時間還是需要看得更遠”。

楊文利在宣布融資后也在朋友圈寫道，“自動駕駛是場馬拉松，堅持到最后才能勝出，所以配速很重要”。

按照他的判斷，自動駕駛行業分為核心供應鏈成熟期、小規模商業化落地期、市場規模擴大期、國際化擴張期，“現在正處于2021-2025年的第二個階段，無人小巴、智能網聯公交車、支線無人物流車等技術產品可以小規模應用落地，企業能夠獲得一定的收入”。