无锡闹市无人车，大爷大妈抢着坐( 二 ) 贾浩楠发自凹非寺量子位报道

1）以仿真为主的数据闭环来打磨全栈技术
2）推出专注城市复杂交通场景的自动驾驶方案Driven-by-QCraft ，并具有多场景多车型能力
3）加速商业落地
从仿真数据平台到训练平台，打造高效的数据闭环。这一环节，被于骞称为轻舟自动驾驶超级工厂的数据流场。

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“数据流场”中，核心的是大规模智能仿真系统。在仿真环境中发现解决cornercase ，短时间即可积累大量数据，效率大大提高，实现数据的高效自动化利用。
基于已有数据生成模拟真实场景的数据，这套仿真系统，让轻舟能够比仅以路测数据为主的方式迭代得更快。
且仿真环境天然就有兼顾多场景通用的优势，所以这样开发的算法，能够形成流水线的生产方式，规模化拓展应用到不同车型和工况。
轻舟智航还开创性的将非监督学习应用在在融合感知方向，减少了人工标注的成本，还增强了人工智能技术的可解释性，同时还能减少工程师反复手动调参的操作。
把之前开发中的人力时间变成机器时间。
这相当于在流水线上加上了“自动化”设备。
所以，在轻舟看来，自动驾驶方案不应该是路测千万公里后的“特殊订制产品” ，而是能覆盖多场景，且能快速迭代推广的“量产货” 。
研发和“生产”等价。
超级工厂的含义正在于此。

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最终实现的，是以一套方案适配不同车型，落地不同城市。
正是有了超级工厂战略，才有轻舟智航以月为单位更新自动驾驶小巴落地进展，真正成为国内这一赛道的开创和领军者，以一种独特的姿态切入RoboTaxi 。
超级工厂，也为Driven-by-QCraft赋予了很强的通用性，能够快速辐射至更多车型。和本次5G自动驾驶网约巴士一同亮相的，还有基于轿车车型改造的自动驾驶车。
轻舟智航的定位也很清晰，从成立之初便是对外提供自动驾驶通用解决方案，应用于复杂城市道路中的各类场景，不仅运营方需要，车厂也很需要。

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基于轿车车型改造的自动驾驶车对于轻舟智航而言，不是用于组建大规模的RoboTaxi车队，而是从服务于技术测试及迭代。
因为未来的RoboTaxi绝不是在量产车的基础上改装。
而就目前的自动驾驶行业来说，轻舟智航所作所为，证明了一度被巨头看衰的RoboBus ，其实和大家蜂拥而上的RoboTaxi殊途同归。
轻舟逻辑：一个大赛道的“小切口”
轻舟智航创业之时，除了是自动驾驶资本寒冬，也是RoboBus模式不算成功，其他创业公司都不敢玩的状态。
那么轻舟智航何以敢入局？
联合创始人兼CEO于骞说，小巴业务其实是团队看到的自动驾驶大市场的小切口。
为什么这么说？
首先是小巴赛道成本没那么刚性，业务链条没那么复杂，更适合创业公司快速跑通商业模型。

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与之相对的则是无人物流这个大赛道，涉及到人、路、货、车、系统等等环节，投入巨大，只适合有产业背景的大公司。
而自动驾驶小巴的另一个优势，在于它能通向自动驾驶大市场（RoboTaxi），但又不是自动驾驶这个大市场的最终状态，投入的时间、成本对于创业公司可承受。
选择这样一个大市场的“小切口” ，然后一步一步来，以积小胜为大胜的方式渐进发展。