首发|自动驾驶公司飞步科技完成B轮数亿元融资，达晨财智领投

5月24日，创业邦获悉自动驾驶公司飞步科技完成B轮数亿元融资，此轮融资由达晨财智领投，德屹资本、浙大友创、招商致远等机构跟投。据悉，飞步此前还曾获得天使轮和A轮融资，分别由创新工场、和玉资本 (MSA Capital)、青松基金等机构投资。

飞步科技（以下简称飞步）成立于2017年8月，总部位于浙江杭州，是一家致力于全自动无人驾驶的人工智能企业，由人工智能及机器学习领域知名学者何晓飞教授创办，何晓飞曾任滴滴出行高级副总裁，负责滴滴核心交易引擎，并创立了滴滴研究院和滴滴无人驾驶团队。目前飞步的团队研发人员数量占比超过八成，其中硕士以上学历占70%，博士占比近20%。

图为创始人何晓飞

人工智能是数字经济高质量发展的重要动力。2020年底，交通运输部正式发文，支持开展自动驾驶载货运输服务，鼓励开展自动驾驶摆渡接驳试运行及商业运营服务。成立近四年以来，飞步一直瞄准的是物流运输、客运出行等场景，为客户提供含车端智能驾驶、路端智能感知、云端智能调度等在内的车路云一体化协同服务，为行业提供完整的自动化、智能化、绿色化转型升级解决方案。

谈及核心竞争力，何晓飞表示，作为一家全自动无人驾驶企业，飞步拥有全栈技术，完整覆盖感知、定位、控制、规划等环节，从而使得自动驾驶系统具备更高的可适配性与可控性，从根本上保证系统稳定及数据安全。此外，飞步率先提出了层次化多传感器融合技术，弥补了现有各种融合方案的不足，在保证识别精度的前提下，对于设备损坏、环境干扰等情况具有很好的冗余性，保证系统安全。

飞步自动驾驶系统相继经历了货运物流、公交接驳、港口运输等不同场景下的应用验证，是行业内适配最多商用车型的系统。也因此积累了海量、多场景、复杂的多传感器数据。

为了实现自动驾驶的商业化运营，飞步独立开发了云端智能调度平台，提供供需匹配、运力调度、路径规划等核心功能。该平台能够实现有人驾驶与无人驾驶的混合调度，在全球无人驾驶技术尚未成熟的阶段，实现“有人”向“无人”的完美过渡，全面提升运力利用率及交通资源使用率。

图为飞步无人驾驶物流轻卡车辆

车路云一体化协同作业平台，支持毫秒级响应，厘米级精度，日均千万级车货(人)匹配计算，以及基于动态高精度地图的实时路径规划。

经过大量的市场及客户调研，飞步认为，以现阶段的传感器及人工智能技术的发展水平，无人驾驶在封闭场景已具备规模化商业运营的条件。因此，飞步现阶段的战略核心聚焦在以港口为代表的封闭场景，并基于车路云一体化协同方案，快速实现无人驾驶作业车队的规模化运营。实现规模化运营的难点在于哪些方面？何晓飞给出 4点：

1、港口自身定位干扰问题和高精度要求。卫星定位信号在码头受到海边天气、大型金属设备干扰，会有较大偏差。另一方面，港口作业对于定位和控制精度的要求又非常高。

2、港口工况的特殊性与复杂性。特定环境下的商业化运营，需要技术团队真正沉淀进入一线业务场景里，并对工况有着极其深入的理解。以港口为例，水平运输需要应对近200种不同工况，包括与传统驾驶内外集卡、码头人员和港机设备等多种要素的不间断交互。不仅如此，作业基本要求也可能随时变化。码头中智能集卡的行车方向经常跟随船头而调整，并且根据桥吊位置的变化，需要作出从桥吊后大梁绕行上下泊位、借道超车等动作。

3、效率。港口效益与集卡作业效率直接挂钩。港口自动驾驶规模化运营，每一台集卡都会不断受到传统司机驾驶的内外集卡、作业人员和各类设备的干扰与挑战。如何在保证自动化和安全的前提下，满足港口的效率要求，是一个行业难点问题。

4、稳定性。港口运营具有全天候、全场景、不间断作业的属性，需要具备在白天、黑夜、雨、雪、雾、风等环境下的24小时作业能力，包括自动驾驶系统、车路协同设备和云端调度控制平台等产品服务，都需要保持高度稳定。

为了解决这些问题，飞步科技从2019年起就开始深耕港口智能化领域，经过两年来对港口环境和工况的深入理解和快速技术迭代，生成一套适用于传统码头的智能水平运输方案。何晓飞介绍，该方案基于飞步自动驾驶技术，结合路端智能感知对车辆进行统一管理和调度，以优化资源配置并提升运营效率。

图为飞步科技自动驾驶集卡水平运输车队

目前方案已落地宁波梅东码头，实现了混线工况下的智能水平运输、车路协同感知与智能作业调度，并融入港口TOS系统，稳定参与实际生产作业超过一年，将支撑下一阶段全球最大规模的港口自动驾驶集卡车队展开编组实船作业运营。方案无需对码头进行基建和工艺改造，具有低成本和高可复制性的优势。

此外，飞步科技连续两年为乌镇世界互联网大会提供自动驾驶微公交接驳服务;在城市及高速道路累计为中国邮政EMS、德邦快递等企业运送包裹超100万件;为一汽、万向等车企提供面向未来出行的自动驾驶解决方案。本轮融资后，飞步还将持续进行核心技术研发以及商务拓展，为后续分阶段落地封闭、半封闭、开放场景下的全自动无人驾驶商业化运营奠定坚实基础。

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