12月8日，元戎启行发布1万美元的L4级自动驾驶前装方案，这是继其今年9月宣布获得阿里巴巴领投3亿美元B轮融资之后的新动作，也是那时起，元戎启行CEO周光再次活跃在镁光灯下。
长久以来，这家自动驾驶企业扎根技术，默默耕耘，关于元戎启行背后的灵魂人物周光，外界所知甚少。
周光，元戎启行CEO，更早之前，他曾是Roadstar.ai联合创始人。
近日，新智驾与周光展开了一场对话 ,试图描绘完整周光以及元戎启行自动驾驶鲜为人知的故事。
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在深圳福田保税区见到周光时，新智驾难以将眼前这位打扮时尚的都市年轻人与一家估值超过10亿美元的自动驾驶独角兽公司CEO联系起来：
顶着一头蓬松微卷的黄褐色头发，面容白皙、充满朝气，上半身是亮蓝色的针织毛衣内搭白色衬衫，下半身搭配质地柔软的深蓝色休闲裤，踩着一双白色运动鞋，与大众印象中的“技术宅男”形象出入极大。
同样，在这样阳光开朗的外表下，我们也很难猜测，这位年轻的创业者其实才刚刚走出长达三年的人生低谷期。
2017年，周光与两位同事从百度离职，联合创立自动驾驶公司Roadstar.ai，在业内引起极大关注，一跃成为行业明星。然而，成立即将2年，Roadstar.ai就因股权分配问题走向崩塌，引来无数唏嘘。与此同时，团队的关键技术人才又引来外界的虎视眈眈，打来公司的挖角电话接连不断。周光形容，那段时间“从早到晚，公司的电话都被打到爆了”。所幸，80%的技术人员不为诱惑所动，仍然坚守在原岗位。
不久，在各方的支持下，元戎启行成立。新公司的名字取意于《诗·小雅·六月》 中的“元戎十乘，以先启行”，意思是“大军出发”，暗示元戎虽经挫败、不失战志的创业精神。
然而，新公司成立，由于以往的个人争议与纠纷风波，周光选择仅以顾问身份隐于元戎启行的幕后，长达两年。在那两年里，他仍不停奔走，想方设法解决公司融资难题，并思考如何建立运行更好的公司组织架构。
直到今年9月，阿里巴巴向元戎启行领投3亿美元，周光才被任命为元戎启行CEO，重新回到行业的视野。
那么，周光是如何从一名大厂技术民工，成为今日的独角兽掌舵人？
捣鼓机器人的AI博士
回忆起踏上人工智能之路的过往，周光只用六个字总结：如呼吸般自然。
1986年，周光出生于四川省乐山市的一座县城中。他的成长故事如大多数人熟知的故事般，是标准的“别人家的孩子”：
从小受兴趣驱动，在父母的打骂声中拆卸了家中几乎一切的机械电子产品。在拆解与还原过程中，他逐步自主发现机械结构的奥秘，初中起便尝试动手维修包括超薄随身听等精密电子产品。随着一个个机械产品在他手中重新焕发生机，他因此越发痴迷，进而走向更深入的领域。
2003年，周光与另一位同学组队，代表四川省犍为县第一中学参加全国第三届青少年电脑机器人大赛。在275个代表队中，周光所在队伍获得全国第二名，全国第一名为其校友。
图注：周光获得全国第三届青少年电脑机器人大赛奖项，左一为周光
同年11月，周光远赴韩国，参加亚太地区青少年电脑机器人大赛，获得第六名的成绩。
一年内拿下多项机器人大赛奖项，加深着周光对机器人技术的热爱，也助他敲开了清华大学基础科学班的大门。
清华大学基础科学班（简称“基科班”）于1998年创立，其使命为提高清华大学物理系、数学系的生源质量，入选者大多为省高考状元，或是全国数理竞赛的金牌得主。在1998届-2001届的基科班毕业生中，已有5位获得具有“诺贝尔风向标”之称的斯隆奖。
全国数理精英被高度浓缩于此，也意味着天之骄子的光环在此不再生效。
首先是往日荣耀所带来众星捧月般的称赞与优待将不复存在，继而是过往信奉努力就能成功的法则失灵，最终是自信心被巨大落差迅速击溃后土崩瓦解。部分难以接受现实的高材生因此一步步走向崩溃，不少人选择退学。
如此环境下，周光强烈感受到其强大的适应能力开始出现，或许他也没想到，日后这种能力也将支撑其走出人生低谷。
在不知同学实力深浅的第一个学期，自认为玩心极强的周光与其他同学一样，坚持每天早上八点起床，一同“内卷式学习”。与同学熟识之后，周光开始显露本性，跟随同学征战在Dota的游戏世界，同时也不忘参加“挑战杯”等竞赛。
本科毕业，周光加入清华大学高能物理研究中心工作。一年后，他前往得克萨斯大学达拉斯分校，师从Farokh Bastani，攻读人工智能博士。
初到美国，周光购入一辆德国品牌汽车作为出行交通工具。如大多数留学生一样，他也曾经历因车辆故障，难以承担数千美元修理费用的窘境。想起年幼时曾维修不少电子产品，从未修理过汽车的周光在没有任何资料的帮助下，愣是成功修好了车。
如同通过修理汽车接触到全新领域的知识般，在美国的博士学习期间，他学习到更为庞杂的知识。
2012年，如今广泛影响AI工业应用的深度学习，因Geoffrey Hinton课题组用其在ImageNet图像识别比赛取得碾压第二名的成绩而崭露头角，包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域还未形成各自的学科，统归于人工智能专业之下。
在此情况下，周光将多个领域的知识融会贯通，深入研究人工智能与机器人两大领域。
2012年至2017年期间，周光共发表9篇论文，其中7篇入选IEEE会议。这些论文，大多与机器人系统、物联网、无人机等领域相关。
周光认为，博士学习过程中，论文无法完全证明个人实力，还需参与多种实践项目。因此，他曾在德州仪器参与三年的项目工作，其中包括一项名为“ Agribot” 的自主农业机器人系统项目。
图注：周光与Agribot机器人模型
一篇名为《AGRIBOT-MODEL: COMPACT SOLAR POWERED SPRA YER DEVEI OPMENT》的论文具体阐述该项目，其对Agribot机器人如此介绍：由带有电机，控制器单元，动力单元和喷雾器单元的一块底盘，以及搭载具备监视和侦查功能的摄像头组成。用户通过iOS应用向机器人下达命令，机器人通过蓝牙接收信号后，在太阳能或是WERCA电池驱动下向农田喷洒农药。
Agribot机器人
某种程度上，这一作品可视作周光关于机器人与人工智能知识的结晶之一，其理念可概括为通过尽可能简单的零部件，打造自动化产品。
追寻个人价值
2015年，周光临近博士毕业，在选择工作时却犯了难。
“我想去全球最好的地方工作，但是只有两种途径，一种是拿了顶尖大奖，一种是顶级名师。”
尽管周光已在机器人与人工智能领域拥有深厚理论基础与大量实践经验，但他自认为硬件条件并非顶尖，进入业内顶尖公司并非十拿九稳。因此，他亟需通过一项竞赛证明自己的实力，恰逢第二届DJI 大疆创新开发者大赛报名开启，邀请全球开发者参与比赛，为其提供了自我证明的绝佳机会。
彼时，大疆无人机市场全球占有率高达70%，在周光看来，其行业地位与苹果公司无异。
抱着稳进前三名的信心，周光毅然加入本校与宾夕法尼亚州立大学组成的队伍“UT-Dronefly”，共同参与比赛。
相对于往届，第二届比赛的要求更为贴近商业应用——参赛者必须提出不同寻常且可执行的无人机利用计划，并要求其商业前景最大化。
最贴近商业化，即参赛者的作品必须贴近现实应用场景、切合市场需求，同时整体成本需低廉至可大规模推广应用。
围绕这一要求，周光团队提出用图像处理技术对输电线路进行实时抓取、检测和分析。同时，根据已抓取的输电线路信息（如方向，间隙，位置等）对大疆精灵Phantom 3进行飞行控制，从而达到对输电线路的自动巡检。
最终，周光团队在全球200余个队伍中，凭借“电力系统线路巡检App”方案摘得竞赛桂冠，其获奖理由为：简单，低成本，且方便控制。
这一奖项，某种程度上助其获得Waymo及百度硅谷无人车项目的工作机会。
2016年，百度在硅谷组建无人车项目团队。为达成年底组建百人团队的目标，百度广纳天下英才，并称其对无人驾驶部门的投资规模将远超200亿美元。
大手笔的投资，以及行业一流的项目，吸引业内最顶尖的一批人才加入百度。感受到百度无人车项目科研实力雄厚的周光，放弃了Waymo的工作机会，毅然加入百度。
在百度工作期间，周光主要负责传感器标定、时间同步和感知深度学习算法。他曾在两周内，成功解决团队三个月无法解决的传感器标定难题。当问及背后原因时，周光笑道：“完全是技术更牛。”
如今再度回顾百度的工作经历，周光仍然掩盖不住对百度的感激之情。
在百度，周光不仅亲自参与了无人驾驶技术研发从无到有，从实验室到应用落地的过程，同时收获了宝贵的朋友圈：“我的工位对面是彭军，斜对面是楼天城，斜后方是韩旭。”
2017年，周光选择离开百度，与两位同事在硅谷创立自动驾驶公司Roadstar.ai。此后，周光协同技术团队创立了元戎启行。
创始人的个人特征，某些情况下将投射至一家公司发展之中。
从农业机器人项目，到大疆开发者大赛，周光主导的产品风格总是极力追求低成本、低功耗、易操作、贴近实际商业需求等特点，而纵观元戎启行过往推出的产品，也带有以上印记。
其计算平台解决方案DeepRoute Tite，在大幅降低计算平台成本和体积同时，整体功耗低至45瓦。
而即便是车规级计算平台的NVIDIA AGX Pegasus ||，其功耗也高达300瓦，此外还需要增加冷却系统对设备进行冷却。
图注：计算平台解决方案DeepRoute Tite
而在今日，元戎启行正式发布面向前装的L4级自动驾驶解决方案——DeepRoute-Driver 2.0，其成本仅需一万美元。周光预估，随着未来与主机厂达成合作，其量产的解决方案成本或将低至5000美元。
相比于目前市场成本动辄数十万元的L4级自动驾驶解决方案，其相对低廉的成本无疑更贴近主机厂的需求。
据悉，该方案采用5个固态激光雷达及8个摄像头，实现360度超200米的感知范围，整体功耗为150瓦。
具体而言，该方案设定在汽车顶部搭载两颗固态激光雷达，后视镜下方及后车轮上方的左右两侧各搭载一颗激光雷达。而摄像头，则环绕在车身四周。
事实上，目前自动驾驶公司多采用机械式激光雷达，鲜少公司如元戎启行般大量采用固态激光雷达，并且抛弃毫米波雷达。
不过，尽管固态激光雷达成本相对较低，稳定性较高，但其探测距离仅覆盖80米左右，且点云稀疏，噪点较多，难以利用其实现较准确的物体探测。
基于其博士期间在机器人感知与融合技术的深厚积累，早在创立Roadstar时，周光便以3D检测为根本，探索多传感器前融合技术。也正是其过往经历及持之以恒坚持沿着这一路线研发，使得元戎启行成功突破前装难题。
图注：搭载DeepRoute-Driver 2.0解决方案的Robotaxi
能够验证的事实是，Roadstar.ai于2018年提出的基于多传感器前融合的自动驾驶方案，可通过多个传感器的高精度空间同步、时间同步，降低空间精度误差。其Cityscapes 数据集在计算机视觉基准测试为第一名，并获得KITTI 3D检测数据集的前三名。
而在2020年，元戎启行也曾在提出3D物体检测的论文，并被CVPR2020收录。
元戎启行背后的周光
回顾第一段创业经历，周光认为，Roadstar.ai失败的原因是他所无法接受的：“我可以接受公司技术不好被市场淘汰。像Roadstar这样明明技术一流，但其他原因导致的失败，是我无法接受的。”
周光的自信，是源于对自身团队在技术上的深厚积累。成立不到一年的Roadstar如风而去，难以证明周光的说法，但细观今日的元戎启行，仍可窥见一二。
具体而言，元戎启行在过去短短两年的时间里开发了一系列算法、硬件，提前为自动驾驶载客作了充足的准备。
基于点云的3D物体检测网络模型，元戎启行提出的深度学习模型HVNet可帮助Robotaxi在雨天、黑夜等情况下依然能精准感知周边物体。
在硬件方面，元戎启行开发了包括ADS控制器、车载相机DeepRoute-Vision、DeepRoute-Syntric等在内的智能设备，可同步传感器时间、空间信息等原始数据。
而今年7月，元戎启行在深圳市福田区开启Robotaxi的载人测试，成为深圳市首家开展自动驾驶载人应用示范的企业，更可说明其自动驾驶技术已得到福田区政府的认可。
过去两年，周光除了在幕后主导公司技术路线之外，也从上一段创业经历中吸取教训，将大部分时间研究如何疏通公司的组织架构，使其成为“可自我调节的神经网络”。
尽管元戎启行如何运转，是否良性运转无从得知，但从周光对于公司战略的把控也能侧面证明周光的个体已经与公司融为一体，其理念正在影响公司发展。
尽快获得融资，极力推高估值，快速谋求上市，这是大部分自动驾驶公司的发展路径，也是当下公司商业化难以实现，借外部输血维持生存的一项手段。
不过，这一过程可能在元戎启行难以实现。
在同一时期成立的公司之中，元戎启行的融资进程或是最晚的一家，其A轮至B轮融资的时间相差一年之久，然而周光却不以为然。
周光看来，元戎启行的目标是真正实现无人驾驶技术，而非在短期登陆资本市场。因此，在过去两年，与其说周光四方寻求融资，不如说他在努力挑选双方意见一致的投资对象，而与乐于长线投资的阿里巴巴合作，则是周光心目中完美的案例。
如今，周光已完成由幕后走至台前的身份转换，其镌刻在元戎启行的印记，未来或将愈发明显。
写在最后
当回忆起在清华大学基科班的学习经历时，周光认为其在人才济济的环境中，收获了一个珍贵的特质——延迟满足感。这一特质此后贯穿着他的求学生涯，工作、乃至个人创业。
这一点也隐约体现在周光对于元戎启行的发展规划。在与新智驾长达两个多小时的交流中，周光曾多次提及“终局思维”，元戎启行如今近乎所有的公司业务，其雏形在两年前就已初步形成在他的脑海。
如今，元戎启行的两大业务——Robotaxi服务与同城货运，其出发点均基于城市道路的L4级自动驾驶，寻找各种生活场景应用，如此其资金利用效率也将极大提高。
在以“快”为特征的时代下，元戎启行沉心静气，追求业务稳步发展的行为或许稍显另类，但不置可否，它在稳扎稳打之中交出一份亮眼的成绩，将自动驾驶解决方案的极大压缩。
粮草储备充足，兵器磨砺锋芒，元戎启行呈“大军出发”之势，攻向自动驾驶战局终场。
周光与元戎启行，已经准备好了。
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