新一轮的无人驾驶融资战，正在加剧

1.28亿美元！Roadstar.ai今天拿下国内自动驾驶初创公司单轮融资最高纪录，打破此前由Pony.ai创下的1.12亿美元A轮融资纪录。Roadstar.ai成立仅仅一年，凭何拿到天价融资？

Roadstar.ai是谁？

2017年5月，Roadstar.ai在深圳成立，来自前百度无人车团队的三个技术派：CEO佟显侨、CTO衡量、首席科学家周光共同组成了Roadstar.ai三剑客，专攻L4级自动驾驶技术。

在创办Roadstar.ai之前，佟显乔曾就职于苹果特殊项目组（无人车研发）和NVIDIA自动驾驶算法组；衡量曾就职于特斯拉Autopilot组、Google地图街景图；周光则是2015 年大疆全球开发者大赛第一名。

周光

佟显侨

三人后来都在百度美研相遇，在百度硅谷团队担任无人车定位和地图组技术负责人、衡量则是感知组的技术负责人，周光则负责标定、感知方面的工作。

成立后不久，Roadstar.ai创始团队的背景就被看中，获得了云启资本等领投的千万美元天使轮融资。

事实上，Roadstar.ai的创业过程也不是一帆风顺，去年刚刚成立时，团队关注的核心是如何推进技术，对商业化的思考并不那么充分，一早还准备将技术应用在商用车领域。

经过调研后团队发现，自动驾驶在商用车领域的基础条件，要比乘用车差得多，其中一个主要的阻碍就是线控系统。在国内，大部分商用车都应用的是液压控制而非电子的线控系统，难以满足自动驾驶操作的低延时需求。要实现商用车自动驾驶，要么等待主机厂在商用车上大规模应用线控系统，要么获得其授权，自己动手将液压改线控。对于汽车背景不强的Roadstar团队来说，无论是前者还是后者，都费时费力。

2017年秋天，在经过一次次战略分析后，Roadstar最终确定走载人无人驾驶路线，在硅谷与深圳两地进行无人驾驶技术的研究。目前，Roadstar.ai团队有40余人，按自动驾驶不同的技术模块分成多个小组工作。

凭何拿下1.28亿美元？“前融合”技术加持

今年3月，Roadstar.ai放出了一段其无人车在深圳公开道路上试跑的视频。视频中，Roadstar.ai的无人驾驶林肯MKZ，在道路旁有高大树木遮蔽，光照条件频繁变化的场景中，灵活地穿梭在车流中，不仅能识别红绿灯、左转待转，在加减速操作也表现得较为平顺。

这样的测试条件，对无人车的感知以及定位都有不小的挑战。

在成立一年后就跑出了不错的成果，Roadstar.ai的秘诀是多传感器融合。

在林肯MKZ上，Roadstar.ai安装了5枚低线束的激光雷达、6枚摄像头以及3枚毫米波雷达，外加GPS与IMU模块。

RoadstarAries技术方案

Roadstar.ai的多传感融合技术首先强调单一同类传感器的数据融合。比如，其无人车使用了四枚速腾聚创16线激光雷达和一枚禾赛科技40线激光雷达组合来达到64线激光雷达的效果。

一方面，采用多枚低线束激光雷达融合达成多线束激光雷达的探测能力，在效果相近的情况下有效地降低了成本；另一方面，使用多枚激光雷达也能有效防止单枚激光雷达宕机后导致自动驾驶系统失效的情况发生。

而更重要的是，百度等采用激光雷达为主或是AutoX等采用摄像头为主的自动驾驶公司虽然同样也是多传感器融合的方案，但其形式为各个传感器感知的后融合——即各类传感器给出识别结果后系统按权重进行判别。

而Roadstar.ai的方案采用了前融合技术，在车载的“机顶盒”中进行融合处理后，再通过一根线缆传输至计算核心，利用一套端到端的深度学习算法进行识别、感知。Roadstar.ai将这套技术称为“DeepFusion”，相较于前融合的技术有更好的感知效果。在自动驾驶数据集KTTI上，Roadstar.ai凭借DeepFusion的技术长期占据多项任务的前三名。

另外，由于对数据的利用率更高、更精准，DeepFusion对车辆的定位能力也有裨益。

在DeepFusion的支持下，Roadstar.ai的车辆在没有GPS信号的地下车库中，也可以做到精准的定位。

如何将1.28亿美元变成更多钱？三条商业模式

虽然Roadstar才成立了一年，但自动驾驶行业已经迫不及待地想要将技术转化为可见的利润。对于商业化道路，Roadstar目前在考虑的模式有三条：

运营无人车车队，为Tier-1和主机厂提供无人驾驶技术，以及对外提供高精度地图服务。

目前，Roadstar最看重的是成为公开道路上载人无人车车队（或者说无人驾驶出租车队）的运营商。在佟显侨看来，虽然一般人认知中无人车载人运营还有时日，但在技术、法规都高速推进的情况下，其实已离商业化已经不远。

结合Roadstar所拥有的技术，这是一条垂直整合的路径——既能通过运营服务获得利润。虽然业内认为又能通过大规模的车队获得数据，反哺其技术及业务，形成一个闭环。

如佟显侨所述，Roadstar该轮融资的一个主要用途就是将车队扩充五十辆规模。在车队具有一定规模后，今年Roadstar也会向民众开放无人车的试乘活动，以一种直观的形式让普通人提高对无人车的认识——说白了就是教育市场，为无人车队的大规模运营做好准备。

在运营地点上，Roadstar目前主要选在深圳，其在硅谷的分部主要是进行技术研发，暂未打算在当地进行运营。佟显侨认为，无人驾驶载人运营涉及公共交通，受政府的影响较大，同时也与国家安全有一定联系，华人背景的公司将很难在美国、在其他国家争取到政府资源。而在国内，中国背景无疑是加分项。

除了无人车运营与自动驾驶技术提供，Roadstar还较为看重一项具有潜力的业务，高精地图，佟显侨在此前的任职经历中，也是主攻地图方向。目前，Roadstar的无人车在深圳道路上运行时，采用的是自己采集的高精地图，而高精地图在L4以上的自动驾驶中是必备的，这意味着提供高精地图服务有着巨大的潜在商机。

不过，要想在高精地图上实现商业化，Roadstar面临着法规限制，需要资质。佟显侨对此倒并不担心，他认为随着技术的发展、需求的爆发，国家会对法规进行修订，适度开放地图资质。

结语：无人驾驶现金储备大战白热化

Roadstar.ai拿下1.28亿美元融资，其实反映的是重资产的无人驾驶车队运营对资金的庞大需求。

除了Roadstar.ai，同样走这条道路的Pony.ai也拿下过不菲融资，车东西也获悉，路径相同的景驰也在筹备金额庞大的A轮融资。

新一轮的无人驾驶融资战，正在加剧。