Digitale Schnittstellen lösen die Schmerzpunkte der Übernahme, Linjiaqiao Technology hat eine Seed-Finanzierung in Höhe von 10 Millionen Yuan abgeschlossen.
I. Kernprobleme und Anforderungen
Derzeit steuern autonome Fahrsysteme Fahrzeuge nach digitaler Logik, während Fahrer das Lenkrad nach simulativer Erfahrung bedienen. Der Konflikt zwischen den beiden Steuerungslogiken führt dazu, dass das manuelle Eingreifen das autonome Fahrsystem unbedingt verlassen muss.
Der CEO von Li Auto, Li Xiang, hat öffentlich eingestanden, dass fast die Hälfte der Unfälle im Zusammenhang mit intelligentem Fahren im Moment der Übernahme stattfindet.
Nach öffentlich zugänglichen Daten gibt es in China jährlich 196 Millionen Menschen, die für den täglichen Weg zur Arbeit und Geschäftsreisen mit dem Auto fahren. Diese Gruppe hat Anforderungen an autonomes Fahren und an die Pendlerzeit, und genau diese Kunden zielen wir an.
Beijing Linjiaqiao Technology Co., Ltd. hat aus der Logik der industriellen Modernisierung, bei der numerische Steuerung gewöhnliche Drehmaschinen ersetzt, einen Ausweg gefunden. Nach fünfjähriger Arbeit hat es ein Bedienfeld für Autos der Stufe L3 des autonomen Fahrens entwickelt, das mit einer vollständig digitalen Mensch-Maschine-Schnittstelle die Branchenschmerzpunkte löst und die großflächige Umsetzung des offenen autonomen Fahrens der Stufe L3 fördert.
Der Ursprung des Projekts geht auf die über 20-jährige Branchenerkenntnis des Gründers Wang Weiwei zurück. Nach fünf Jahren Erfahrung als gewöhnlicher Dreher lernte er nach seiner Rückkehr an den Dreharbeitsplatz im Jahr 2017 selbst die numerische Steuerung und verstand die Kernlogik, dass „numerische Steuerung die Digitalisierung der gewöhnlichen Bearbeitung“ ist. Als die Branche des autonomen Fahrens vollständig unbemannte geschlossene Routen verfolgte, erkannte Wang Weiwei, der seit langem mit der Algorithmusabstimmung zu tun hat, dass das vollständig mannlose autonome Fahren nur ein Idealzustand ist. Als unvermeidliche Stufe für die Umsetzung des autonomen Fahrens muss die Stufe L3 einen digitalen Interaktionseingang für das manuelle Eingreifen vorsehen. Ende 2020 wurde das Projekt offiziell gestartet, und diese Einschätzung wurde der Kernantrieb für den Projektstart.
II. Rekonstruktion der Mensch-Maschine-Interaktion durch digitale Anweisungen
Im Gegensatz zu den bestehenden geschlossenen L3-Lösungen der Branche liegt die Kerninnovation des Linjiaqiao-Projekts darin, die Logik der Mensch-Maschine-Interaktion durch digitale Anweisungen zu rekonstruieren.
Das gesamte Konzept ist eine vollständige Lösung aus Hardware und Software, die fünf Kernkomponenten umfasst: Routenauswahlmodul, Drehzahlreglerknopf, Not-Aus-Taste, redundante Steuerung und digitales Querkontrollmodul. Der Fahrer gibt digitale Lenk- und Geschwindigkeitsanweisungen über Lenkrad, Tasten und Knöpfe ab, um die herkömmliche simulierte Bedienung durch Drehen des Lenkrads zu ersetzen. Durch vier Kernalgorithmen: Anweisungsanalyse, Parameterberechnung, Trajektorienvorhersage und Risikokorrektur wird das branchenweite Problem gelöst, dass digitale Vektoren und simulierte Vektoren nicht überlagernd berechnet werden können. Dadurch ist kein Verlassen des autonomen Fahrsystems bei manuellem Eingreifen erforderlich, das System bleibt während des gesamten Vorgangs online, die Reaktionszeit für das manuelle Eingreifen wird auf 30 Millisekunden reduziert, das Unfallrisiko im Moment der Übernahme wird von Grund auf beseitigt und die Sicherheit des autonomen Fahrens wird verbessert.
Dieses Konzept löst auch das größte Problem der Verantwortungsabgrenzung im L3-Szenario. Unter L3-Bedingungen ist der Fahrer immer noch der letzte Verantwortliche, und die strafrechtliche Verantwortung liegt beim Fahrer. Die digitalen Anweisungen sind während des gesamten Vorgangs rückverfolgbar, sodass die Verantwortungen von vier Seiten – Automobilhersteller, Anbieter für autonomes Fahren, Linjiaqiao und Fahrer – klar abgegrenzt werden. Damit wird die Situation beseitigt, in der Automobilhersteller bei geschlossenen Konzepten unbegrenzt die Verantwortung übernehmen müssen, und rechtliche Hindernisse für die Umsetzung von L3 werden beseitigt.
Das Projekt verfügt zudem über Skalenvorteile und einen klaren Umsetzungszeitplan, der durch offene Szenarien – Sicherheitsbegrenzung – Skalierung einen vollständigen geschlossenen Geschäftszyklus bildet! Auf technischer Ebene plant das Projekt, drei Schutzgräben aus geistigem Eigentum, Standards und fahrzeugspezifischen Normen aufzubauen. Derzeit wurden zwei Gebrauchsmuster erteilt, zwei Erfindungspatente sind angemeldet, und anschließend werden mehr als zehn verwandte Patente geplant. Das Projekt treibt gleichzeitig die Entwicklung einer Gruppenstandards für die Mensch-Maschine-Interaktion der Stufe L3 voran, mit dem Ziel, schrittweise nationale Standards und sogar internationale Standards zu bilden. Im Wettbewerbsumfeld hat Linjiaqiao im Vergleich zu den geschlossenen Routen für autonomes Fahren von Baidu und Tesla sowie der eingestellten geschlossenen Geschwindigkeitsbegrenzungslösung von Mercedes-Benz differenzierte Vorteile durch offene Digitalisierung, 30-Millisekunden-Reaktion und gemeinsames Mensch-Maschine-Fahren während des gesamten Vorgangs.
Für Automobilhersteller können im Hinblick auf die Konformität die inkrementellen Konformitätskosten pro Fahrzeug von 3000-8000 Yuan auf 800-2000 Yuan gesenkt werden, die Zertifizierungskosten pro Modell um 20-50 Millionen Yuan eingespart und der Zertifizierungszyklus fast um die Hälfte verkürzt werden!
III. Geschäftsmodell und Marktraum
Im Hinblick auf das Geschäftsmodell verfolgt das Projekt ein unternehmensorientiertes Modell, bei dem die Gebühren in vier Kategorien unterteilt sind: Gebühr für technische Lösungen, Fahrzeugtestgebühr, Hardware-Verkaufsgebühr und IP-Lizenzgebühr. Die Gebühr für technische Lösungen beträgt 5 bis 20 Millionen Yuan pro Projekt, die Zielkosten für die Hardware liegen bei 1000 bis 3000 Yuan pro Satz, und im Rahmen des IP-Lizenzmodells kann ein Gewinn von 150 bis 450 Millionen Yuan pro 100.000 Fahrzeugen erzielt werden. Die Zielkunden umfassen Automobilhersteller wie FAW, Dongfeng, Geely, Chery und Unternehmen für autonomes Fahren. Das Projekt sieht drei Produktversionen vor: Die Basisversion richtet sich an Automobilhersteller, die von L2+ auf L3 aufrüsten, die Konformitätsversion ist mit einem DSSAD-Untermodul ausgestattet, um die zwingenden Konformitätsanforderungen von GB 44497-2024 zu erfüllen, und die Überseeversion deckt die Zertifizierung nach UN R157 und R155 ab, die jeweils den inländischen Haupt- und die Überseestrategieanforderungen entsprechen.
Aus Sicht des Marktraums beträgt die jährliche Ausstattungsmenge von intelligenten Fahrsystemen der Stufe L2+ und höher in China bereits 15 Millionen Fahrzeuge, und der globale Marktraum beträgt jährlich 40 bis 45 Millionen Fahrzeuge. Mit der schrittweisen Klärung der L3-Standards beträgt der konservative jährliche Gewinnraum für den L3-Schnittstellenmarkt 10 Milliarden Yuan, und der potenzielle Gewinnraum übersteigt 50 Milliarden Yuan. Linjiaqiao tritt als Teilnehmer an der Standardentwicklung zuerst in diesen inkrementellen Markt ein.
IV. Teamhintergrund und aktueller Fortschritt
Der Gründer Wang Weiwei leitete 2026 in Peking die Bildung eines interdisziplinären Kernteams. Der Leiter der Hardware, Li Keping, ist Master der Northwestern Polytechnical University, verfügt über neun Jahre Erfahrung in der Hardwareentwicklung für autonomes Fahren der Stufe L4, stammt aus dem Hardware-Team von Baidu Apollo und beherrscht die Architekturgestaltung und Zertifizierung von fahrzeugspezifischer Hardware. Der Leiter der Algorithmen, Fan Shengli, ist Doktor der Ordnance Engineering College der Volksbefreiungsarmee, verfügt über mehr als fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Full-Stack-Algorithmen für autonomes Fahren und beherrscht die Algorithmen für Lidar und die Fusion mehrerer Sensoren. Der Algorithmus-Partner Wang Jinxin ist Ingenieur-Master im Fach Elektrotechnik an der Tsinghua-Universität, verfügt über mehr als zehn Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Chip-Algorithmen und maschinellem Sehen und beherrscht die CUDA-Parallelberechnung sowie die Datenanalyse von 4D-Millimeterwellenradaren. Der Hardware-Partner Liang Kun verfügt über fünfzehn Jahre Erfahrung als Elektroingenieur und beherrscht eingebettete Systeme und PCB-Design. Die Personalmanagerin Bai Jiayun verfügt über Erfahrung im Aufbau von Personalstrukturen in der Automobilbranche und war zuvor bei Unternehmen wie Youke Youmei Automobile tätig.
Bis heute hat das Projekt mehrere wichtige Meilensteine erreicht: Im Jahr 2022 wurde die Modularisierung der Fahrroute realisiert, im Jahr 2023 wurde das Funktionslayout-Design abgeschlossen, im Jahr 2024 wurde die Kernsteuerungsmethode vorgeschlagen, im Jahr 2026 wurden zwei Gebrauchsmuster erteilt und eine Anmeldung für ein Erfindungspatent eingereicht, und im selben Jahr wurde das Projekt offiziell im Beijing Economic-Technological Development Area umgesetzt. Derzeit startet das Projekt eine Seed-Runde-Finanzierung in Höhe von 10 Millionen Yuan, bei der 15 % bis 20 % der Anteile veräußert werden, mit einer Bewertung von 60 bis 100 Millionen Yuan. Die Mittel werden hauptsächlich für die fahrzeugspezifische Entwicklung (4,6 Millionen Yuan), den Umbau von Prototypfahrzeugen (1,2 Millionen Yuan), Patentanmeldungen (1 Million Yuan) und die Entwicklung von Gruppenstandards (100.000 Yuan) verwendet, der Rest der Mittel wird als Reserve gehalten.
Gemäß dem Plan wird das Projekt nach Abschluss des Umbaus des Prototypfahrzeugs Ende 2026 die Angel-Runde-Finanzierung starten, um die fahrzeugspezifische Zertifizierung voranzutreiben. Im Jahr 2027 wird die Belieferung von Seed-Kunden gestartet, im Jahr 2028 wird die erste Charge von Serienfahrzeugen auf den Markt gebracht, und im Jahr 2029 wird die großflächige Expansion und die Forschung und Entwicklung von Technologien im Zusammenhang mit L4 gestartet. Derzeit hat das Projekt das Finale des Shijiazhuang Startup-Wettbewerbs erreicht und hofft, mit Industriekapital und Branchenressourcen zusammenzuarbeiten, um die Umsetzung des Projekts voranzutreiben.