傳字節跳動砸7億投資!創辦人都來自Waymo的自駕新創,如何實現無人巴士夢?
傳字節跳動砸7億投資!創辦人都來自Waymo的自駕新創,如何實現無人巴士夢?

彭博社近日引用消息人士稱,字節跳動正在考慮投資自動駕駛新創輕舟智航,投資金額至少為2,500萬美元(約台幣6.9億元)。而輕舟智航日前也宣布獲得數千萬美元A輪融資,本輪融資將用於持續打造自動駕駛的「超級工廠」。目前尚未揭露投資方。

根據公開資訊,輕舟智航成立於2019年,為總部設立於矽谷的華人團隊。輕舟智航瞄準了未來智慧城市的交通市場,專注於為合作夥伴提供可量產的無人駕駛解決方案,全面覆蓋交通複雜環境下的多個應用場景。

在這一波科技巨頭的造車潮、無人駕駛新創接連嶄露頭角的大環境下,輕舟智航有兩項關鍵值得關注:一是創辦團隊與Waymo相關的背景;二是其選擇的切入路徑不是擁擠的Robotaxi,而在公共交通的領域。

Waymo
圖/ shutterstock

延伸閱讀:1天訓練=100年道路測試!Waymo自駕車是這樣模仿人類開車

從Waymo出走的華人青年們

輕舟智航執行長于騫,美國南加州大學計算機視覺和機器學習博士,曾是Google街景服務專案的技術負責人,也曾在Waymo擔任感知關鍵模組的機器學習演算法的研發Tech Lead;聯合創辦人侯聰,喬治亞理工學院博士,曾供職於Waymo Perception Team,專門負責感知系統整體開發與優化。

聯合創辦人大方,哥倫比亞大學計算機科學博士。曾經加入Google,主要負責無人駕駛項目的運動規劃,於2017年1月入職Waymo;聯合創辦人汪堃,自北京大學計算機科學技術系畢業,隨後進入Google。自 2016年4月入職Waymo,負責模擬系統和系統架構。

輕舟智航創辦人
輕舟智航聯合創辦人兼執行長于騫。
圖/ 輕舟智航

輕舟智航的聯合創辦人團隊中,每一位都是技術出身,都曾任職於Waymo,且集齊了感知、運動規劃和模擬三大模組。

後來,郝景山作為商務副總裁、合夥人加入輕舟智航。他也是從理工科出身,畢業於中國清華大學物理系。早年曾南下深圳創業,在智慧交通領域深耕,擁有二十幾年的商務拓展經驗。他的加盟,無疑是補足了輕舟智航在商業營運上的劣勢。

根據公開的資訊,這般堅強的技術團隊也接連吸引到一批技術人員,大多來自Waymo、Uber、特斯拉、Google、英偉達、Facebook等科技巨頭的華人工程師。

名校理工科系的出身、巨頭公司的技術骨幹出來創業,這樣的背景自然受到資本青睞。輕舟智航在2019年就拿到了兩輪投資:種子輪1,000萬美元,投資方包括IDG資本、元璟資本、Tide Capital;爾後,又接受了聯想創投的戰略投資,金額未知。

專注務實的無人公車場景

輕舟智航成立初期,總部設於美國矽谷,團隊成員均為華人。2019年11月,接著在深圳設立中國總部。

郝景山解釋了背後的原因:「方向一直非常明確,輕舟智航就是華人團隊,歐美的「玻璃天花板」難以打破,在中國發展的前景更好。」

回到中國後,輕舟智航一帆風順。「從公司註冊、買車、改車,再讓車跑起來,總共用了一個月時間。效率之所以可以那麼高,是因為許多任務是原先就做過的,把資源調配好,接著開始做就好。」郝景山在接受採訪時說。

在科技巨頭紛紛宣佈進場造車、道路上越來越多Robotaxi的測試車時,輕舟智航避開了這條過於火熱的賽道,另闢蹊徑選擇了短程公車——「 龍舟ONE 」。

輕舟智航
圖/ 輕舟智航

延伸閱讀:測試將長達一年!500位市民試搭後,「無人公車」何時能落地?北市府未來還有4大挑戰

相較於在封閉道路或園區營運的低速小巴士,龍舟ONE可以在城市的開放道路上運行,車輛速度為每小時20到50公里,定位為城市巡迴的無人公車,在可支援的區域內行經固定路線,沿途可根據需求設立網站、專用車道。

車上設有9個座位和1個駕駛位。行駛過程中,可實現車身周圍360度零死角的感知,前方最遠的感應距離超過200米,除了具備行人車輛避讓、自動變道、自動轉向、紅綠燈識別等基本功能,還能應付各城市複雜的交通場景,例如穿越人車混雜的路口、變換車道等。

龍舟ONE已在蘇州、深圳、武漢等多個城市落地,目前是佈局城市最多的公開道路無人公車專案。

此外,輕舟智航也有Robobus——「 龍舟無人巴士 」。基於其自主研發的Driven-by-QCraft無人駕駛專案,龍舟無人巴士可輕鬆應付各種城市交通的複雜場景,廣泛應用於地鐵接駁、微循環公車、快速道路公車、觀光景點遊覽等場景。

龍舟無人巴士已在蘇州啟動中國首個常態化營運的5G無人公車專案,在深圳推出首張無人公車月票,今年還將推出中國首個無人駕駛網約巴士。

獲得字節跳動的青睞

輕舟智航近日走入大眾的視野裡,是因為它被字節跳動看上的傳聞。

這是字節跳動在科技巨頭造車浪潮裡的一次大動作。先前,字節跳動大多是進行一些較邊緣的佈局,例如字節跳動在去年5月確認組建車聯網團隊,計劃推出車輛資訊、娛樂系統,以實現旗下抖音、今日頭條等行動網路產品在汽車終端落地。

TIKTOK 抖音
圖/ shutterstock

在字節跳動的官網上,目前招聘的職位有181個與汽車相關,其中大部分是汽車相關的廣告銷售,少數職位則開放給商業化戰略,要求「對汽車上下游產業開展深度分析,挖掘產業的機會與風險」。

而這一次,字節跳動似乎找到了一個不錯的標的。

輕舟智航執行長於騫在2020年底表示,無人駕駛是兆元等級的長期賽道,著重於人才、數據及資金的運用效率之爭;如何結合場景並進行有效的商業化落地,將是現階段的重點方向,而先進的技術路徑及正確的系統性打法將是長期致勝的關鍵。而這些商業策略,也許都是未來能夠與字節跳動一起共建的方向。

本文授權轉載自:品玩
責任編輯:文潔琳、錢玉紘

關鍵字: #自動駕駛 #waymo
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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