鄧海清 抱團白酒向哪里去，鄧海清是哪里人

江西省萬安

本文作者：鄧海清，陳曦 2020年5月出口同比+1.4%，市場預期-3%至-10%，前值+8.2%，進口同比-12.7%，預期-3%至-10%，前值-10.2%。 中國出口同比再次與韓國等國家出口背離，也與PMI新出口訂單背離，我們在本文中對此進行討論。 此前市場普遍認為，中國應當采取“強刺激”措施，但現(xiàn)在看， 即使最為悲觀的出口部門也遠遠好于市場預期，這表明強刺激的必要性本來就非常低。 目前股市和債市對于下半年GDP回到6%的定價并不充分 ，長期看好中國股市特別是周期股，債市應當對中短端和長端分別討論。 出口再超預期，防疫物資貢獻上升，但并非唯一因素 4月出口同比遠好于市場預期，市場普遍用防疫物資進行解釋，但當時我們計算防疫物資在4月占比僅為2-3% ，中國4月出口同比高達8%，遠遠高于韓國等國家的-20%左右，這種差異是用防疫物資是解釋不了的。 我們當時提出的邏輯是中國對其他國家的生產(chǎn)起到了替代作用 ，因為大量國家停工，生產(chǎn)下降，但是需求剛性，導致從中國進口增加，對應中國出口占比提高。 現(xiàn)在來看5月出口數(shù)據(jù)，我們可以通過官方公布的數(shù)據(jù)計算防疫物資占比， 具體方法是將3-5月的各類防疫物資出口數(shù)量與3-4月的各類防疫物資出口數(shù)量做差，得到5月各類防疫物資出口數(shù)量，具體為口罩約430億個，防護服約2.1億個，呼吸機約4.8萬臺，護目鏡約0.7億個，測溫儀約2800萬個。5月出口數(shù)量與3-4月兩個月的出口數(shù)量相比，呼吸機出口數(shù)量增加0%，其他平均增加約75%，已知3-4月防疫物資出口金額為712億，考慮呼吸機價格為18萬人民幣（美國數(shù)據(jù)），則可用712億-18萬*4.8萬得到3-4月其他防疫物資出口金額，然后乘以（1+75%）作為其他防疫物資的5月出口金額，再加回呼吸機的金額， 則可以得出5月防疫物資出口金額約為1200億人民幣。 5月出口總額約為1.46萬億人民幣，防疫物資出口1200億人民幣，則防疫物資出口占比為8.2%，我們假設去年同期防疫物資出口金額為0，則可以計算出剔除防疫物資之后，2020年5月出口同比增速為-7%。 下面我們對-7%進行評價，首先看已經(jīng)公布的韓國5月出口同比僅為-24%，越南5月出口同比僅為-14%，也就是說， 剔除防疫物資之后，中國5月出口同比依然顯著好于韓國、越南等可比國家。 與市場預期相比， 此前市場和各類智庫普遍預計中國出口同比增速在-20%左右，4月數(shù)據(jù)公布之后，市場預期修正為-10%左右，而實際結果呢？5月包含防疫物資的出口增速1.4%，剔除防疫物資-7%，均好于市場預期。 進一步分析國別，中國第一大貿(mào)易伙伴確實是東盟沒錯， 但是中國第一、第二大出口國卻仍然是歐盟和美國 ，東盟之所以成為中國第一大貿(mào)易伙伴，主要因為中國進口東盟金額遠超過進口歐盟、美國。 從國別來看，5月出口同比增加的國家是日本16%，歐盟4%，美國4%， 東南亞出口同比5月反而是負增長，為-1%。也就是說，從加大對“一帶一路”等國家出口力度的邏輯對5月出口是沒有解釋力的。 從基數(shù)原因看， 2019年5月出口是高基數(shù)，也就是基數(shù)對出口是負貢獻，不能解釋出口同比好。 綜上所述，我們認為，5月出口同比超預期，主要由兩方面原因： 一是防疫物資出口增速非?？?，對5月出口貢獻了約8%，這是中國5月出口能維持正增長的關鍵因素。 二是與其他國家相比，剔除防疫物資之后出口增速仍然高，且好于市場普遍預期，表明中國復工復產(chǎn)良好，對其他國家生產(chǎn)起到了一定的替代作用，中國占全球出口的份額被動增加。 這是我們解釋4月出口的邏輯，5月依然成立。 最后需要考慮一個問題，防疫物資的出口是不是出口？是不是貢獻了中國經(jīng)濟增長？ 如果是，那么我們應當接受3、4月出口比市場預期高很多的客觀現(xiàn)實。 海外疫情高峰，防疫物資貢獻了中國的出口；海外疫情好轉，其他的需求則會回升。 我們認為，更應當重視的是出口總量，市場對出口的擔憂應當告一段落了。 出口同比為何與PMI新出口訂單背離？ 4月出口同比超市場預期，與新出口訂單顯著背離，5月盡管背離有所收斂，但是背離程度依然很大，因為5月新出口訂單僅為35.3%，為 歷史 最低區(qū)間，而5月出口同比為+1.4%，剔除防疫出口同比-7%，在 歷史 上看并不差，為何背離會如此之大？ 我們認為，出口同比和PMI新出口訂單的背離，主要原因可能在于指標的統(tǒng)計含義不同。 PMI可以簡單理解為，有多少企業(yè)認為這個月比上個月好，是個環(huán)比概念，而每家企業(yè)好多少并不反映，反映的僅僅在于企業(yè)數(shù)量。 這就導致可以出現(xiàn)一種局面：首先， 大部分出口企業(yè)，都認為與上月相比變差了 ，這是全球疫情導致的直接結果；但是， 對于每一家具體的企業(yè)而言，盡管比上個月變差了，但是變差的程度可能并不大 ，主要與其他國家生產(chǎn)情況更差，導致我國在全球份額占比被動上升有關。 舉個更為極端的例子，完全可以出現(xiàn)如下局面：PMI新出口訂單為0，即所有企業(yè)均表示，本月出口訂單比上個月少了，但是出口同比可以為-1%。原因在于，盡管每一家企業(yè)的訂單都比上月少了，但是每一家企業(yè)減少的程度完全可以非常小，比如減少幅度都是-1%，導致加總起來的出口同比回落幅度也很小，即也為-1%。（這個例子中沒有考慮基數(shù)，或者假定去年同期與上個月相當） 因此，PMI新出口訂單非常疲軟，反映的是“外需回落對每家企業(yè)而言都是普遍現(xiàn)象”，但是無法反映“對任何一家具體企業(yè)外需回落的幅度”，也就無法完全反映“每一家企業(yè)加總起來的回落的幅度”； 從出口同比看，表明盡管外需確實對每一家企業(yè)都普遍回落，但是從中國進口商品的回落的幅度并不太大，這導致出口同比好于PMI新出口訂單。 進口負增長主因大宗商品價格下跌，進口數(shù)量同比在高位 5月進口同比下降12.7%，弱于市場預期。同時，2019年5月進口同比為低基數(shù)，這使得2020年5月進口顯得更差。 我們分析進口金額同比低的原因，認為大宗商品價格同比大幅下跌是主導因素。 5月油價同比為-53%，銅價同比為-13%，鐵礦石價格同比為-5%，大宗商品價格下跌貢獻了進口同比為負的絕大部分貢獻。 從進口數(shù)量看，5月進口原油數(shù)量同比20%，鐵礦同比3%，銅同比21%，均為正增長，且其中原油和銅進口同比增速為近年來高位，這表明中國經(jīng)濟內需在持續(xù)恢復。 另一個要解釋的問題是，為何5月進口同比弱于4月，因為5月大宗商品價格同比盡管非常低，但是是略高于4月的。我們認為主要與機電產(chǎn)品進出口的波動有關，4月機電進出口同比都偏高（進口+2%，出口+10%），5月回落（進口-3%，出口3%），這其實只是一種合理的波動。 中國經(jīng)濟V型反轉，“強刺激”本就不必要 從4-5月的進出口來看，進口數(shù)量同比已經(jīng)完全恢復常態(tài)，出口同比持續(xù)高于市場預期和其他國家，甚至剔除防疫物資也不改變這一局面。隨著歐美經(jīng)濟重啟，外需再次大幅回落風險已經(jīng)很低，出口對中國經(jīng)濟的拖累實際并不像市場之前想的那么大。 從進口數(shù)量看，已經(jīng)完全恢復正常，與中國內需恢復一致。 此前市場普遍認為，中國應當采取“強刺激”措施，但現(xiàn)在看，即使最為悲觀的出口部門也遠遠好于市場預期，這表明強刺激的必要性非常低。相反，如果強刺激，則一定會導致經(jīng)濟過熱，即2009-2011年的局面重演。 我們一直認為，只要政府主導的各項投資全年目標不減反增，一季度的欠缺的投資在二至四季度補足，就足以帶動下半年經(jīng)濟增速回升至6%左右。 同時我們一直強調，外需存在超市場預期的可能性， 如果外需拖累小于市場預期，則下半年經(jīng)濟增速回升至7%的可能性也存在。 從更為根本的層面講， 我們一直不認可疫情改變潛在增速的觀點 ，我們認為疫情僅僅是一次性沖擊，確實可以產(chǎn)生暫時性和結構性的沖擊，但是隨著疫情得到控制，其影響會迅速衰竭，中國經(jīng)濟潛在增速仍然在6%左右。 回顧2019年11月-2020年1月上旬，當時的中國經(jīng)濟本來就已經(jīng)開始復蘇，只是由于疫情導致復蘇被打斷，我們認為3月以來中國經(jīng)濟的V型反轉，不過是當時中國經(jīng)濟復蘇的接力。 股、債都應按照6%的GDP增速定價 我們認為，中國目前的股市和債市，都仍然沒有對中國經(jīng)濟能夠恢復到6%左右的潛在增速進行定價，更完全沒有考慮下半年GDP增速超過6%增速的可能性。 對于中國股市而言，前期上漲的幾乎完全是抱團白馬股、防御板塊，而周期股則仍然處于 歷史 最低估值。 當前周期股具有“ 歷史 最低估值+ 歷史 最低利率+沒有反映經(jīng)濟刺激和復蘇預期+高股息率”的特點。 我們不清楚周期股何時、以何種方式上漲，但是從風險收益比、想象空間、催化劑和邏輯確定性、資產(chǎn)收益比價等角度看，我們認為周期股已經(jīng)具有極高的投資和配置價值，越跌越買是最佳策略， 周期股的“估值修正”大概率在年內出現(xiàn)。 對于債券市場，對中短端和長端分別討論。 對于中短端債市 ，近期隔夜、7天、存單利率波動非常大，哪個是錨已經(jīng)成為市場困惑，還有很多人認為，中短端調整是情緒恐慌所致，我們認為并非如此。 我們認為要透過現(xiàn)象看到本質，政策意圖的核心是市場利率向政策利率回歸，特別是在防風險重要性上升、支持實體經(jīng)濟要直達之后，那么只要OMO利率不動，隔夜利率回到2016年2.0%相當?shù)乃绞谴蟾怕适录?，這意味著，下半年至少應當以隔夜利率2.0%作為中短端定價錨，包括5年國債在內的中短端利率目前仍未調整到位。 對于長端債市 ，我們認為基于 當前 OMO政策利率低于2019年30BP（2019年十年國債區(qū)間3.0-3.4%） 、特別國債發(fā)行需要配合、保就業(yè)穩(wěn)增長仍然是首要任務， 未來一段時間十年國債收益率突破3.0%的難度確實非常大 ，而且市場一致預期2.6-3.0%的區(qū)間判斷也會在3.0%之前就形成強大阻力。 但是，從長期的定價邏輯看，根據(jù)我們提出的“修正的泰勒法則”分析框架，長期債券收益率取決于經(jīng)濟增長缺口、通貨膨脹缺口、金融系統(tǒng)性風險， 如果下半年經(jīng)濟增速能夠到達政府隱含下半年目標6.0%左右，通脹能夠穩(wěn)定在1-3%之間，對金融系統(tǒng)風險重視程度上升，那么長期債券收益率回到 歷史 正常波動區(qū)間是合理的。 作為投資者可能仍然需要緊跟基本面和貨幣政策、監(jiān)管政策變化，考慮到中國十年國債向 歷史 均值方向回歸的可能性，這在長期來看并非不可能。 全國產(chǎn)經(jīng)平臺聯(lián)系電話：010-65367702，郵箱：hz@people-energy.com.cn，地址：北京市朝陽區(qū)金臺西路2號人民日報社

車東西（公眾號：chedongxi） 作者 曉寒 編輯 肖晗 又一家自動駕駛公司獲得融資！ 日前，L4級Robotaxi公司領駿 科技 宣布獲得數(shù)千萬元新一輪融資，天眼查工商信息顯示，該筆投資由貨運界“滴滴”——美股上市公司滿幫集團領投，老股東臻忻資本跟投。 領駿 科技 雖然此前并不知名，但從包括這次在內的近幾次自動駕駛融資消息可以看出，各類投資人越來越青睞具有后發(fā)優(yōu)勢的潛力公司。 這一現(xiàn)象不難理解。經(jīng)過數(shù)年的發(fā)展，頭部玩家達到估值高點后面臨三大困境：美股上市路徑不順暢；技術上沒有與后方的選手拉開明顯差距，實現(xiàn)無人駕駛仍然遙遙無期；缺乏造血能力，公司時刻面臨斷糧風險… 簡言之就是行業(yè)進入了漫長且痛苦的馬拉松階段，各路投資人自然就愈發(fā)看中那些看似跑的慢一些、但卻擁有不錯的團隊和技術能力的后來者了。 用領駿 科技 創(chuàng)始人&CEO楊文利的話來說就是， “別人花幾十億實現(xiàn)的效果（Robotaxi），我們花幾千萬就做到了?！? 領駿 科技 CEO楊文利 話雖不長，但字里行間無不透露著他對自家技術的自信，同時又體現(xiàn)出了領駿 科技 對自動駕駛創(chuàng)業(yè)有著不一樣的理解與打法。在與楊文利以及領駿 科技 COO龐東君進行了數(shù)小時的交流之后，車東西得以向大家展示出領駿 科技 這支老炮創(chuàng)業(yè)團隊的更多信息，并深入解讀這種“慢速”發(fā)展模式。 領駿 科技 成立于2016年。按時間來說完全屬于行業(yè)第一批創(chuàng)業(yè)公司，但在過去這6年里卻顯得異常低調，甚至有些邊緣。 “表面上看我們拿錢少團隊小，但其實是有意放緩了發(fā)展速度。”提及發(fā)展問題，楊文利向車東西解釋道，“我們是主動在控制發(fā)展速度。” 領駿 科技 的自動駕駛測試車 這與楊文利和創(chuàng)始團隊對行業(yè)發(fā)展的研判直接有關。在他們看來，自動駕駛行業(yè)發(fā)展分為四個時期： 1、核心供應鏈成熟期 時間范圍在2013~2020年。這一階段自動駕駛核心供應鏈尚未成熟且成本昂貴，各家公司的主要工作是打磨技術并進行量產(chǎn)配套的嘗試。 2、小規(guī)模商業(yè)化落地期 時間范圍在2021~2025年。這一階段隨著示范城市的增加，像無人小巴、智能網(wǎng)聯(lián)公交車、支線無人物流車等技術產(chǎn)品可以小規(guī)模應用落地，企業(yè)能夠獲得一定的收入。 3、市場規(guī)模擴大期 時間范圍在2026~2030年。這一階段隨著技術愈發(fā)成熟，監(jiān)管法規(guī)進一步開放，自動駕駛技術開始在越來越多的場景和范圍落地，各家激烈競爭，行業(yè)格局開始重塑。 4、國際化擴張期 時間范圍在2030年之后。這一階段隨著國內的競爭趨近結束，格局基本穩(wěn)定。各玩家需要開拓國際市場來進一步發(fā)展，同時需要精細化運營好一家大型 科技 公司。 這樣的行業(yè)認知指導了領駿 科技 的發(fā)展思路和節(jié)奏。 比如第一階段行業(yè)普遍面臨著線控底盤缺乏，激光雷達不好使的問題。這時候顯然不適合大規(guī)模擴張，如果招了很多人花大力氣去解決這些零部件問題，到第二階段會發(fā)現(xiàn)供應商已經(jīng)把上述問題都解決了，相當于此前做了無用功。 又比如第二階段，在技術還不夠成熟的時候也不適合大規(guī)模擴張。 “這個階段如果搞了數(shù)百甚至數(shù)千臺測試車在全國各地跑，一旦技術架構有變化或大的升級，現(xiàn)有的車隊就變成了無效資產(chǎn)，很難處理。”楊文利說道。 這一現(xiàn)象在國內外都有明顯案例。比如Waymo今年就發(fā)布第五代的Robotaxi，在車輛本體和傳感器、計算平臺上都有了升級，而老車型卻并不能直接升級到第五代，需要逐步替換車隊。 此外，自動駕駛行業(yè)目前才剛剛進入第二階段，整體營收能力并不算強，都得靠融資輸血。 “規(guī)模大估值高就會導致后續(xù)越來越難融資，最后就是不得不裁員或是破產(chǎn)?！睏钗睦蜍嚃|西分析道，“但小而美的團隊在第二階段就能實現(xiàn)盈虧平衡，保證自己活到下一階段?！? 2015年某天，一輛橙、白色涂裝，車頂頂著一個“大花盆”的寶馬3系GT駛上了北京G7高速，然后轉入五環(huán)，轉了一圈后回到了西二旗百度總部。 這臺寶馬車就是國內商業(yè)自動駕駛研發(fā)的起點。它由百度一支20多人的團隊和寶馬團隊聯(lián)手打造。過去的五六年里，這20多人陸續(xù)離開百度，創(chuàng)建了多家自動駕駛公司，撐起了國內自動駕駛行業(yè)的半壁江山。 楊文利就是這20人之一，是一位不折不扣的自動駕駛老炮。 他在清華大學自動化系完成了本科和碩士學習，隨后又拿到美國賓夕法尼亞州立大學的博士學位，然后到西部數(shù)據(jù)工作，擔任過首席架構師。 回國后楊文利加入了百度旗下當時最前沿的深度學習研究院，并且參與創(chuàng)建了百度早期的自動駕駛團隊。 2016年，楊文利和自己的清華校友嚴晗、何家瑞一起創(chuàng)建了領駿 科技 ，研發(fā)目標鎖定在了最難的L4級Robotaxi方向。 嚴晗擁有清華自動化系博士學位，在領駿 科技 擔任資深地圖及仿真研發(fā)副總裁。系連續(xù)成功創(chuàng)業(yè)者，畢業(yè)后參與的首家創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)實現(xiàn)上市，在加入領駿 科技 之前二次聯(lián)合創(chuàng)業(yè)的公司則被奇虎360收購并出任AI高級研發(fā)工程師，負責操作系統(tǒng)模擬器、網(wǎng)絡安全、模式識別等領域的基礎技術研發(fā)工作。 何家瑞是清華自動化系的碩士，此前是百度自動駕駛事業(yè)部高級研發(fā)工程師，目前擔任領駿 科技 資深決策規(guī)劃研發(fā)副總裁。 擁有東京大學博士學位，前靈鹿 科技 創(chuàng)始合伙人、CTO司若辰則擔任領駿 科技 的資深感知系統(tǒng)研發(fā)副總裁 。 此外，領駿 科技 還有鄧海清、龐東君兩位合伙人，分別擔任CFO和COO角色。鄧海清是人民銀行的博士后，目前是贛州銀行的獨立董事，也是人大、北師大等多座高校的客座教授，擁有豐富的金融經(jīng)驗。 領駿 科技 COO龐東君 龐東君在自動駕駛行業(yè)工作多年。其先后在踏歌智行、易控智駕負責商務和大客戶業(yè)務，隨后又參與創(chuàng)辦于萬智駕任商務副總裁，擁有豐富的技術應用落地經(jīng)驗。 從核心成員的背景可以看出，領駿 科技 在擁有極強的技術能力的同時，還著重引入了財務和技術落地方面的專業(yè)人才，搭建出了一個優(yōu)勢互補的完善團隊。 優(yōu)質團隊自然也受到了資方的持續(xù)追捧。2017年和2021年，其先后拿到了武岳峰、九合、信天的天使輪投資和臻忻資本的Pre-A輪融資。此外，國內知名AI芯片公司地平線、贛州發(fā)投等企業(yè)和機構也是其投資方。 另外需要注意，領駿 科技 成立的這6年正是全球自動駕駛行業(yè)最熱鬧的時間——創(chuàng)業(yè)浪潮此起彼伏，大額融資不斷。過去2000多天里不斷有各類同行、車企和出行公司向領駿 科技 或是團隊成員拋出橄欖枝——希望收購或是挖走其技術專家。 但其核心團隊完全不為短期的利益所動，堅定發(fā)展方向，至今無一人離職，背后正是清晰的行業(yè)判斷和堅韌的戰(zhàn)略定力在發(fā)揮作用。 技術研發(fā)方面，領駿 科技 的發(fā)展策略是“摘取珍珠，降維商用”。 在楊文利和領駿 科技 團隊看來，城市場景的無人駕駛（即Robotaxi）技術就是行業(yè)皇冠上的珍珠，因此公司從第一天開始，就鎖定這個方向前進，希望最終能摘下珍珠。 但因為Robotaxi技術難度最高，且還需要很長時間才能實現(xiàn)，因此在研發(fā)過程中，還需要將技術降維應用在具體場景中。 一來通過商業(yè)化掙錢養(yǎng)活團隊，二來還能收集數(shù)據(jù)促進Robotaxi技術迭代。 秉承這種發(fā)展思路，領駿 科技 選定了Robobus自動駕駛巴士和城市支線物流兩大場景進行降維應用。 巴士和支線物流車行駛場景與Robotaxi一模一樣，但這兩者的行駛速度卻比較慢，且多為固定路線，因此非常適合基于Robotaxi技術打造產(chǎn)品，落地商用。 領駿 科技 COO龐東君告訴車東西，其目前已經(jīng)打造了兩款Robobus，分別是針對園區(qū)的無人小巴和長度達到5.9米的智能網(wǎng)聯(lián)公交車，且兩者都已在江西贛州經(jīng)濟開發(fā)區(qū)的新能源 汽車 科技 城內開啟常態(tài)落地運營。 領駿 科技 的自動駕駛小巴 無人小巴為低速行駛車輛，車內沒有方向盤和操作踏板，主要在半封閉場景運營。智能網(wǎng)聯(lián)公交車則沿著機場、火車站和經(jīng)濟開發(fā)區(qū)管委會之間的固定路線行駛。 在運營期間，其無人小巴最長有過3個白班沒有出現(xiàn)過任何接管。其每個白班的工作時間為8個小時，運營里程在150公里左右，換句話說就在城市場景內24小時行駛了450公里無任何接管，可見其自動駕駛技術已達到較高成熟度。 值得一提的是，領駿 科技 采用的是抱團發(fā)展策略。在落地區(qū)域內，除了有無人小巴、智能網(wǎng)聯(lián)公交車，其Robotaxi也會開過去進行測試。三種車型同時進行測試來收集數(shù)據(jù)，進而促進技術迭代，最終反過來再同時提升三種車型的行駛表現(xiàn)。 領駿 科技 自動駕駛中巴 從去年11月至今，三種測試車已經(jīng)累計進行了5個月的常態(tài)化測試運營。 領駿 科技 Robotaxi車型表現(xiàn)也同樣可圈可點。據(jù)楊文利介紹，其Robotaxi車隊規(guī)模雖然較小， 但已經(jīng)具備城市內實現(xiàn)P2P（從停車場到停車場）的能力，可以處理包括泊車、普通道路、十字路口、高速路、環(huán)島、隧道等所有駕駛場景。 “別人花了幾十億實現(xiàn)的效果，我們花了幾千萬就實現(xiàn)了?！?在談及自家無人車技術表現(xiàn)時，楊文利笑著向車東西給出了這樣的評價。 Robotaxi，或者說城市內L4自動駕駛目前最大的困難主要是與其他交通參與者的博弈問題，也就是決策規(guī)模問題。領駿 科技 通過混合決策模型、數(shù)據(jù)反芻、仿真測試等多項技術創(chuàng)新來應對這一難題。 城市場景中無人車會遇到幾乎無窮盡的特殊情況，基于規(guī)則的決策模型根本無法應對。 領駿 科技 于是就把規(guī)則和AI技術融為一體，后者通過深度學習技術來學習人類司機應對各種特殊情況的處理辦法，然后再用規(guī)則（比如不能壓實線或者闖紅燈）來保證AI算法給出的駕駛決策是安全且符合規(guī)則的。 這樣一來，既發(fā)揮了AI技術能解決特殊難題的優(yōu)點，又規(guī)避了深度學習模型的黑盒問題，兩全其美。 當然了，上述做法的前提是擁有足夠多的特殊場景數(shù)據(jù)來促進技術迭代。領駿 科技 的車隊規(guī)模并不算多，數(shù)據(jù)從哪來？如何處理數(shù)據(jù)？又如何應用數(shù)據(jù)進行迭代？ 楊文利介紹了一個數(shù)據(jù)研發(fā)閉環(huán)。 首先，其常態(tài)化運營的Robobus等產(chǎn)品每日都會收集大量數(shù)據(jù)。拿到數(shù)據(jù)后，領駿 科技 會對數(shù)據(jù)進行語義級分析，提煉出多個獨立場景，構建增量式的場景庫。 其次，其會將場景庫放到仿真引擎中，并與已有的場景進行隨機排列組合，重構出數(shù)百公里，甚至是上千公里的虛擬測試場景——大幅提升了數(shù)據(jù)應用效率。 最后，有了更大規(guī)模的測試場景，領駿 科技 就能以此來打磨自己的算法，提升自動駕駛產(chǎn)品的性能表現(xiàn)，形成了“產(chǎn)品-數(shù)據(jù)-場景-仿真-算法-產(chǎn)品”的數(shù)據(jù)研發(fā)閉環(huán)。 閉環(huán)之外，領駿 科技 以終為始的研發(fā)思路也頗具亮點。 在楊文利看來，自動駕駛系統(tǒng)的最終和最重要目標是要做出好的決策規(guī)劃，所以打造好的自動駕駛系統(tǒng)本質就是打造好的決策規(guī)劃系統(tǒng)。 此外，研發(fā)技術開始就要考慮到軟、硬件的量產(chǎn)問題——拿無法量產(chǎn)的技術或硬件來開發(fā)系統(tǒng)，最終會導致整個系統(tǒng)無法量產(chǎn)。 在這兩大原則的指導下，領駿 科技 是先設計決策規(guī)劃系統(tǒng)，然后以此為基礎提出對感知系統(tǒng)的要求，進而再根據(jù)要求確定自己的感知硬件配置。 最終結果呢，領駿 科技 出現(xiàn)了一系列“反常操作”。 比如因為360度的機械式激光雷達太貴、不符合車規(guī)且影響車輛造型，領駿 科技 就拒絕在車頂使用機械式激光雷達，也就是放棄了激光SLAM技術，轉而做視覺SLAM。 領駿 科技 的自動駕駛測試車 研發(fā)流程上，領駿 科技 是決策規(guī)劃團隊給感知團隊提KPI，感知團隊能夠集中有限的力量實現(xiàn)最重要的感知結果。而在一些大型自動駕駛公司，感知團隊往往處于研發(fā)流程的第一位，他們以自己的理解提供感知結果，然后交給決策規(guī)劃團隊，讓其在已有的感知結果上做出決策規(guī)劃。 “感知優(yōu)先的做法有很大問題。決策需要的感知結果經(jīng)常給不到，反而卻用大量人力和算力去識別了一些不需要的目標和結果，效率不高。”楊文利向車東西評論道。 兩個數(shù)字足以驗證領駿 科技 做法的成果。 一是其自動駕駛算法能夠部署在一個只有30瓦功耗的嵌入式控制器里，說明其算法非常精簡。 二是領駿 科技 整個公司還不到100人，這么小的團隊就能讓三種自動駕駛車輛投入常態(tài)化運營，并且還跑的不錯，可見其研發(fā)效率非常之高。 在交流的最后，楊文利和龐東君也向車東西介紹了領駿 科技 接下來的量產(chǎn)落地規(guī)劃。 2022年，其Robobus還會陸續(xù)在蘇州、杭州、南京、武漢等更多城市落地運營，預計將投入60臺左右。 與滿幫、陜西物流等合作打造的首批自動駕駛物流車也會投入測試運營，巴士、物流車和Robotaxi加起來總計將達到100臺的規(guī)模，并將為公司帶來數(shù)千萬的營業(yè)收入。 領駿 科技 北京辦公室 在與楊文利交流了幾個小時之后，車東西深切地感受到楊文利身上所表現(xiàn)出的特質，就正是領駿 科技 的特質。 作為一名技術專家，楊文利給人的第一印象顯得略微內向——說話聲音不大，語速也比較慢。但一旦聊起自動駕駛技術和產(chǎn)業(yè)發(fā)展，他又跟換了一個人似的，有說不完的技術名詞與見解，時不時還聳聳肩講起了行業(yè)段子，足以見得他對自動駕駛行業(yè)是愛得深沉。 領駿 科技 也是如此。 看起來“其貌不揚”、“名氣不大”，但卻又極具潛力——在技術研發(fā)上提出了創(chuàng)新且務實的新思路，用非常少的資金和團隊就實現(xiàn)了L4自動駕駛產(chǎn)品的量產(chǎn)落地，并且能夠堅定自己的發(fā)展路徑與節(jié)奏。 總結來說就是，領駿 科技 雖然之前不在舞臺中央，但在自動駕駛這場馬拉松中卻有可能實現(xiàn)逆襲。 在與車東西告別后，楊文利在夜色下向街對面的辦公室走去。