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[无人驾驶]轻舟智航获数千万美元种子轮融资，打造L4级别自动驾驶量产方案


[无人驾驶]轻舟智航获数千万美元种子轮融资，打造L4级别自动驾驶量产方案
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近日 ， 无人驾驶公司轻舟智航正式对外确认已获得数千万美元的种子轮投资 ， 本轮投资由IDG资本、元璟资本、Tide Capital联合进行 。
轻舟智航于2019年成立于硅谷 ， 致力于打造适应城市复杂交通环境的L4级别自动驾驶技术 ， 将无人驾驶带进现实 。 基于大规模智能仿真系统和可自主学习决策规划框架 ， 轻舟智航专注于为合作伙伴提供可量产的无人驾驶解决方案 。
[无人驾驶]轻舟智航获数千万美元种子轮融资，打造L4级别自动驾驶量产方案
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【[无人驾驶]轻舟智航获数千万美元种子轮融资，打造L4级别自动驾驶量产方案】其成立不到5个月便获得了美国加州自动驾驶路测牌照并开始开展公开道路测试 ， 目前公司刚满一年 ， 已在美国硅谷、中国北京、深圳、苏州等多个城市都设有办公室 ， 并逐步开展测试及试运营 。
作为世界前沿的无人驾驶技术提供商之一 ， 轻舟智航正与国内外众多合作伙伴一同推进无人驾驶的商业化落地 。
轻舟智航的核心团队成员均来自Waymo、特斯拉、Uber ATG、福特、英伟达、Facebook等世界顶级自动驾驶公司和科技公司 。 团队成员实现了无人驾驶关键技术模块的全栈覆盖 ， 在感知、仿真、运动规划、传感器与车载系统等领域都有深厚技术积累和丰富行业经验 。 且得益于独特的技术路径 ， 团队始终保持着轻、快、高效的特点 。
区别于传统技术路径 ， 轻舟智航正在以独特的路径实现完全无人驾驶 。 借助大规模智能仿真系统和可自主学习决策规划框架 ， 可大幅降低测试成本 ， 提升开发效率 ， 保证了解决方案的可拓展性 。
针对无人车的各类边界化难题 ， 传统路径是通过大量真实路测数据的采集和算法参数的反复手动调整来发现并解决 ， 但真实场景的数据采集需要大量的车和时间 ， 边界化问题的解决或优化则需要大量人力 。
借助大规模智能仿真系统 ， 轻舟智航可在仿真环境中复现边界化场景 ， 并基于现有数据生成大量模拟真实场景的数据 。 同时 ， 轻舟智航研发的可自主学习决策规划框架 ， 抛弃了传统单一规划决策方法 ， 可在仿真场景中自主学习各类复杂场景 ， 寻求最优运动规划决策 ， 保证安全性和舒适度 。


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