2019年2月7日，Aurora 敲定了價值5.3億美元的B輪投資，由硅谷傳奇風投公司紅杉資本領投，亞馬遜、殼牌等巨頭跟投。拿到這筆投資后，Aurora估值已經沖高至25億美元。

　　自動駕駛初創企業單筆融資額5億元以上的融資實屬罕見，成立兩年多的Aurora到底有何與眾不同之處，使其在Waymo、Cruise等競爭對手的背影下脫穎而出？

　　三大巨頭聚首

　　雖然Aurora還只是一個不滿三歲的孩子，但其創始團隊卻都是在自動駕駛領域享有盛譽的將才：

　　公司創始人兼CEO克里斯·厄姆森（Chris Urmson）是谷歌無人駕駛團隊最早的核心參與者，打下了谷歌無人車（現在為“Waymo”）的軟件基礎。首席產品官斯特林·安德森（Sterling Anderson）主導了特斯拉 Autopilot 系統的搭建。首席技術官德魯·巴格尼爾（Drew Bagnell）是一位機器學習專家，曾是 Uber 自動駕駛團隊的主心骨之一。Waymo、Uber、特斯拉都是L4級別自動駕駛的領跑者，而Aurora三位創始團隊成員均為這三家龍頭企業的核心骨干，一定程度上可以聚合三家公司技術與管理上的優點、又可以避免龐大的組織結構帶來的決策效率低等問題。

　　創始團隊成員來自Waymo、Uber、特斯拉的自動駕駛公司有很多，比如Nuro、Argo。跟這些公司相比，這三位的級別和成就無疑更高。坐擁如此豪華的研發陣容，也難怪Aurora更容易獲得資本認可。

　　機器學習助力研發加速

　　目前，自動駕駛公司主要分為兩個派系：一派是從L2、L3級別的自動駕駛切入，通過不斷提升ADAS的能力最終實現自動駕駛；另一派是直接挑戰L4，從簡單環境到復雜環境，通過不斷提升自動駕駛車輛在復雜環境中的表現，從而達到L4級別的自動駕駛。Aurora就是后者，而且切入的是難度更大、商業化落地困難的乘用車領域，正面挑戰Waymo、Cruise、百度等知名企業。

　　商業模式的探索是自動駕駛落地的第一步。2017年，Waymo曾表示，未來其主要商業模式為順風車、貨運、最后一公里出行解決方案以及乘用車的自動駕駛系統研發。Cruise商業化將率先通過順風車服務平臺實現，但具體什么平臺尚不清楚。

　　雖然厄姆森也認為自動駕駛商業化的第一步是出行服務，但Aurora則定位為全堆棧自動駕駛解決方案供應商，專注于提供技術，幫助車企擁有自己的自動駕駛車輛，而不是讓自己成為出行運營商。

　　然而，相比于2009年組建的Waymo團隊、2013成立的Cruise，Aurora的模擬測試和實地行駛的里程數都不及對手。厄姆森接受媒體采訪時也曾坦言，“Waymo有著無法撼動的優勢”。Waymo目前千英里的脫離（指的是自動駕駛系統無法處理當前狀況，必須由人類司機接管）次數為0.09次，Aurora的這一數據則是10.01，與Waymo有較大的差距，位列自動駕駛企業的第二梯隊。但厄姆森同時強調Aurora也有自己“超車”的法寶：作為一家獨立企業，該公司擁有更高的靈活性，而研究方向的專一和清晰能幫助其提升決策效率。

　　在技術開發上，Aurora認為，由于其強大的機器學習能力，可以利用算法增強研究團隊的協同效應，減少溝通摩擦，最終提高開發效率。

　　根據自動駕駛的擬人化執行思路，可以將其流程分為認知、感知、決策、控制 、執行五部分。在測試調整過程中，幾個部分的研究過程聯系十分緊密。一般來說，感知團隊會先做出一個解決方案，隨后將它們拋給運動規劃團隊，也就是決策部分。接下來運動規劃團隊會據此做路徑決策和規劃方案。如果感知團隊再拿出新點子，運動規劃團隊需要重新進行適配。幾個部分的調試互相影響，就會無形中拖慢研究的進度。

　　而Aurora可以通過算法的設計，利用機器學習使得兩個部分的接口較好的適配。這樣的話，感知團隊和運動規劃團隊就無需瞻前顧后，減小了協同的摩擦力，從而提升效率。Aurora在機器學習領域有較高的造詣，同時又有創始團隊的豐富經驗，使得自身 “研發引擎”有較高的動能。在厄姆森看來，這也是Aurora在開發上的與眾不同之處。

　　另一方面，在數據的數量上，Aurora處于落后的狀態，所以Aurora在數據的質量下足了功夫。“每個人都把行駛里程當做衡量標準，當我還在谷歌時，我們做的比別人多，所以積累的里程自然不少。但是，光有量不行，還要涉及數據質量的問題。”厄姆森解釋說。在測試過程中，Aurora不去測試不能模擬的工作。Aurora也有一套能夠理解復雜城市環境的模擬系統，在不同的場景下對軟件進行測試，而這些場景都是車輛有可能在路上遇到的。在這個系統中，Aurora有一套復雜的代碼在運行，如果代碼在模擬器里出現問題，那么它肯定不會在現實世界中工作。

　　堅實的朋友圈

　　除了自身技術過硬，在外部勢能的利用方面，無論是合作伙伴，還是投資方，Aurora也有其獨到之處。

　　目前，Aurora公開的合作伙伴為大眾、拜騰、現代三家車企，合作方向均指向了L4級別的自動駕駛。車企和自動駕駛公司的合作屢見不鮮，但深度和協同效應有所不同。

　　Aurora則非常重視和合作伙伴的深度協同，提高研發效率。在與大眾的合作上，雙方的計劃是先通過測試車數量和測試數據的累計，加快研發速度，開發較為成熟的自動駕駛解決方案，而后全面應用于保時捷、大眾、奧迪等其他子品牌的量產車型中。2019年，雙方預計將投入三位數的測試車輛，2021年前后便開始將Aurora的自動駕駛系統應用在大眾的部分量產車型中。

　　與Waymo背靠谷歌、Cruise倚仗通用、Argo后有福特不同，作為獨立企業的Aurora需要另尋手段拓展自己的資源，其在外部董事的選擇就充分考慮了這一點。Aurora的董事里，不僅有里德·霍夫曼（Reid Hoffman）這樣的硅谷傳奇，也有邁克·沃爾比（Mike Volpi）這樣曾在思科負責路由業務的投資者。被譽為硅谷的“人脈之王”的里德·霍夫曼創辦了LinkedIn，還先后投資了Facebook、Digg、Airbnb、Dropbox等，充足的資源和寬廣的視野可以為Aurora給予戰略上的支持，而沃爾比軟硬件結合方面的履歷可以給Aurora無人車業務更多建議和幫助。

　　而在新一輪投資的投資方名單里，亞馬遜的名字格外突出，此次亞馬遜的投資讓Aurora的發展增加了更多的可能性，這意味著Aurora有可能進軍貨運領域。現在，Aurora的官網已經出現了“改變人們和貨物的移動方式”的宣傳語。

　　亞馬遜在無人駕駛領域的投入主要集中在AWS云計算服務上。由于自動駕駛測試工作過程中產生的數據量極大，自動駕駛車輛對云存儲及云計算的需求極其強烈。目前，在自動駕駛產業鏈上的很多公司都在都使用亞馬遜的云計算服務，但亞馬遜自身在自動駕駛方面并無太多建樹。Aurora將加強亞馬遜在物流上的應用自動駕駛的能力，亞馬遜的AWS云服務也可以同時增強Aurora的計算能力，優化成本結構。

　　Aurora的成熟產品何時露出真容

　　Aurora與合作伙伴推出量產車型的時間均指向了2021年左右，也就是說，即便現在Aurora對外透露的信息較少，但在兩年之內，Aurora與大眾、現代、拜騰的合作產品就會與消費者們見面了。

　　越是臨近應用，安全性的問題就顯得越為重要。Aurora的愿景之一就是增加駕駛的安全性，減少車禍造成的人員傷亡。厄姆森堅信，行駛里程等紙面上的內容無法保證自動駕駛的安全性，自動駕駛的實際性能與真實環境中的表現是他更為看重的。

　　現階段，Aurora有四個主要部門，雇傭了200名員工，正在加利福尼亞和匹茲堡的公路上進行著測試。同時，Aurora的模擬系統也在持續運行，在模擬實際道路測試的同時，進行一些實際情況下較難實現的測試。

　　正如厄姆森所言，自動駕駛車輛從遠處看都是近似的，真正的分水嶺在于最后的10%、1%、0.01%。拿到了5.3億美元投資的Aurora勢必會在研發上加快進度，努力攻克最后的10%甚至是0.01%的難題。隨著量產時間節點的日益臨近，Aurora會交出怎樣的答卷，讓我們拭目以待。