同日，轻舟智航宣布获得了数千万美元A1轮投资，本轮融资将用于持续打造自动驾驶的“自动化生产超级工厂”。投资方暂未披露。
据公开信息，轻舟智航成立于2019年，是总部设于硅谷的全华人团队。轻舟智航瞄准了未来城市智慧出行市场，专注于为合作伙伴提供可量产的无人驾驶解决方案，全方位覆盖城市复杂交通环境下的多个应用场景。
在这一波的巨头造车潮、无人驾驶初创公司陆续崭露头角的大环境下，轻舟智航主要有两点值得关注，一是创始团队与Waymo强关联的背景，二是其选择的切入路径并不在拥挤的Robotaxi，而是公共交通领域。
△轻舟智航龙舟ONE无人小巴
从Waymo出走的华人青年们
CEO于骞，美国南加州大学计算机视觉和机器学习方向博士，曾是Google街景组关键项目技术负责人，曾在Waymo担任感知关键模块的机器学习算法研发Tech Lead。
联创侯聪，从佐治亚理工学院博士后，曾供职于Waymo Perception Team，专门负责感知系统整体开发与优化。
联创大方，2016年从哥大计算机科学博士毕业后，加入谷歌，主要做无人驾驶项目的运动规划，半年后（2017年1月）入职Waymo。
联创汪堃，2014年毕业于北大计算机科学本科，毕业后进入谷歌，一年多后（2016年4月）入职Waymo，负责仿真系统和系统架构。
Source：领英、爱企查
在轻舟智航的四人联创团队中，每位都是技术出身，都曾供职于Waymo，并且集齐了感知、运动规划和仿真三大模块。
后来，郝景山作为商务副总裁、合伙人加入轻舟智航。他也是纯正的理工科出身，毕业于清华大学物理系，20世纪初期南下深圳在智能交通领域创业，拥有二十几年商务拓展经验。他的加盟，无疑补齐了轻舟智航在商业运营上的短板。
从领英和脉脉上的公开信息上来看，这样的硬核技术团队随后吸引来了一批技术人员，他们大都是来自Waymo、优步、特斯拉、谷歌、英伟达、Facebook等巨头公司的华人工程师。
名校理工科出身、巨头公司技术线骨干出来创业，这样的背景自然受到资本青睐。轻舟智航在成立的第二年（2019年），就拿了两轮投资：种子轮1000万美元，投资方包括IDG资本、元璟资本、Tide Capital；半年后，又接受了联想创投集团的战略投资，金额未知。
专注务实的无人公交场景
轻舟智航成立初期，总部设在美国硅谷，团队成员均为华人。半年后（2019年11月），在深圳设立国内总部。
郝景山在接受《中国汽车报》采访时解释了背后的原因：方向一直非常明确，轻舟智航创始就是全华人团队，“玻璃天花板”难破，在国内发展前景更好。
回国后，轻舟智航一路顺利。“从公司注册到买车到改车到车跑起来，总共用了一个月时间。之所以这么高效，因为很多任务都是原来做过的，把资源调配好，然后开始做就好。” 郝景山在接受采访时说。
在科技巨头纷纷宣布下场造车、越来越多的道路上开始跑Robotaxi的测试车时，轻舟智航避开了这条太过火热的赛道，独辟蹊径选择了短线公交——龙舟ONE。
区别于在封闭道路或园区运营的低速小巴，龙舟ONE可在城市开放道路上运营，车辆速度为20到50公里每小时，定位为城市微循环无人公交，在可支持区域内的固定行车路线，沿途可根据需求设立站点、专用车道。
车上设有9个乘客位和1个驾驶位（安全员位）。行驶过程中，可实现车身周围360度无盲区感知，前方最远感应距离超过200米，除了具备行人车辆避让、自动变道、自动转向、红绿灯识别等基本功能，还能应对各类城市复杂交通场景，例如穿行人车混杂的路口、应对后车加塞、鬼探头等。
龙舟ONE已经在苏州、深圳、武汉等多个城市落地，目前是布局城市最多的公开道路无人公交项目。
此外，轻舟智航也有Robobus——龙舟无人巴士。基于其自主研发的Driven-by-QCraft无人驾驶方案，龙舟无人巴士可轻松应对各类城市复杂交通场景，广泛应用于地铁接驳专线、微循环公交、快速路公交、园区通勤摆渡、景区观光游览等场景。
龙舟无人巴士已经在苏州启动全国首个常态化运营的5G无人公交项目，在深圳推出全国首张无人公交月卡，今年还将推出全国首个无人驾驶共享网约巴士。
△轻舟智航在运行中的龙舟ONE
被字节跳动看上
此次让轻舟智航走入大众视野，是因为它被字节跳动看上的传闻。
这也是字节跳动在科技互联网公司造车浪潮里最大的一次动作。此前，字节跳动更多是一些边缘的布局，比如2020年5月字节跳动确认组建车联网团队，计划推出自己的车辆信息娱乐系统方案，实现旗下抖音、今日头条等移动互联网产品在汽车终端落地。
在字节的官网上，目前在招的岗位里有181个与汽车相关，其中绝大部分是汽车相关的广告销售，极个别岗位开放给商业化战略，要求“对汽车相关上下游行业开展深度分析，发现行业机会点与风险点”，但是，这样的岗位不超过个位数。
而这一次，看起来字节跳动找到了一个很好的标的。
2020年底，轻舟智航联合创始人、CEO于骞在一次活动上表示，无人驾驶是万亿级的超长期大赛道，长期来看在于人才、数据及资金的运用效率之争；如何结合场景进行有效的商业化落地是现阶段的重点方向，先进的技术路径及正确的系统性打法将是长期致胜的关键。这些也许都是未来可以和字节跳动共建的方向。
