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那些想改變駕駛的年輕人

從蘇州相城區(qū)高鐵新城兆潤領(lǐng)寓21層的Momenta辦公室望出去,外面一半是田園河流,一半是廠房工地。樓下停著三輛Momenta自動(dòng)駕駛測試轎車和另一家科技公司的自動(dòng)駕駛卡車。

離蘇州工業(yè)園區(qū)十多公里的這片區(qū)域,因?yàn)榕徃哞F蘇州北站近些年才被逐漸開發(fā),已經(jīng)有二十多家自動(dòng)駕駛相關(guān)企業(yè)入駐,地方政府打造智能駕駛產(chǎn)業(yè)集群的意圖明確。相比更成熟的上海、蘇州工業(yè)園區(qū),它的優(yōu)勢是更優(yōu)厚的條件和更多可塑性。

3月25日,Momenta在這里舉行發(fā)布會(huì),為總部新大樓揭幕。落戶近一年,公司已在這里建立起工程中心、產(chǎn)品中心和商務(wù)中心,搭建起大數(shù)據(jù)、大計(jì)算、大測試三大基礎(chǔ)平臺(tái),部署規(guī)?;能囮?duì),全面推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)量產(chǎn)化。

2016年創(chuàng)建Momenta時(shí),CEO曹旭東30歲,創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)都是與他相仿的年輕人,他們對(duì)這件事的判斷是“技術(shù)可能10年時(shí)間會(huì)成熟,產(chǎn)品、商業(yè)和生態(tài)20年時(shí)間會(huì)成熟。這么有挑戰(zhàn)的一件事,要聚集一批牛人把這件事做成。”

根據(jù)創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的技術(shù)強(qiáng)項(xiàng),Momenta選擇了“打造自動(dòng)駕駛大腦”的Tier 2定位——聚焦基于深度學(xué)習(xí)的環(huán)境感知、高精度地圖和規(guī)劃決策技術(shù)。在量產(chǎn)領(lǐng)域,Momenta專注軟件、算法與數(shù)據(jù),在高速、泊車和城市道路場景,為Tier 1和OEM提供自動(dòng)駕駛解決方案。

曹旭東認(rèn)為他們躬耕的領(lǐng)域也是整個(gè)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)造最多新增價(jià)值的環(huán)節(jié)。目前公司累計(jì)完成融資超過2億美元,估值超過10億美元。

25日的發(fā)布會(huì)上,Momenta首次發(fā)布了結(jié)構(gòu)化道路的自動(dòng)駕駛解決方案 Mpilot,采用符合車規(guī)級(jí)、可量產(chǎn)的感知方案,其利用攝像頭、毫米波雷達(dá)、高精度地圖與定位技術(shù)融合的方式,能夠?qū)崿F(xiàn)高速公路上下匝道、主動(dòng)變道、應(yīng)對(duì)緊急加塞等復(fù)雜場景的自動(dòng)駕駛,并在雨天、黃昏繁忙時(shí)段、夜晚等極端環(huán)境下依然保持良好的性能。

據(jù)稱,這是國內(nèi)首個(gè)利用可量產(chǎn)傳感器實(shí)現(xiàn)自主上下匝道及智能變道的方案。

高速公路試乘

發(fā)布會(huì)前,我們在一輛Momenta自動(dòng)駕駛實(shí)路測試車上感受了Mpilot。

試乘路程40多公里,用時(shí)約一小時(shí),進(jìn)入高速公路后全程開啟Mpilot,司機(jī)雙手離開方向盤,雙腳離開油門剎車。主要感受如下:

1.加速、剎車、停車、啟動(dòng)、拐彎、匝道行駛等動(dòng)作線性柔順且高效,非常接近人類駕駛風(fēng)格,沒有機(jī)器的頓挫感,沒有急剎急停急加速,彎道軌跡與速度控制得很合理,乘坐的舒適感讓人印象深刻。

2.遇堵車時(shí),Mpilot控制車輛也非常接近人類,無論行駛還是停車離前車距離相對(duì)很近,減少被加塞的概率。這與我們試乘過的另一家自動(dòng)駕駛企業(yè)測試時(shí)車輛離前車?yán)线h(yuǎn)就開始減速,最終的停車點(diǎn)也遠(yuǎn)離前車相比要更智能、更自然。

3.自主變道,自主控制速度。本次測試設(shè)定的最高時(shí)速是80公里,車輛會(huì)在路況允許時(shí)盡量達(dá)到這個(gè)速度。前方有車時(shí)它會(huì)減速,如果前車緩慢、旁邊車道有足夠空間,車輛就會(huì)主動(dòng)變道到臨近車道加速、超車,變道前自動(dòng)打轉(zhuǎn)向燈。

4.上下匝道自如。試乘中多次上下匝道,車輛能提前并線、減速,與前車保持合理距離,還能以40公里時(shí)速在彎道上流暢行駛。

比較有意思的一個(gè)細(xì)節(jié)是,一次從匝道駛?cè)胫髀窌r(shí),主路最右道的車輛非常密集,以比較高的速度依次從測試車左側(cè)飛馳而過,測試車一直沒有找到變道切入的機(jī)會(huì)。匝道即將到盡頭,車輛不得不停了下來,等待數(shù)秒后終于抓住空檔變道成功,駛進(jìn)主路。

這跟人類在相同場景下的駕駛非常接近了,匝道入主路需要有勇有謀。

為了量產(chǎn)

這套Mpilot系統(tǒng)在前向、后向和側(cè)向配置了 6 個(gè)攝像頭,車身周圍 4 個(gè)環(huán)視魚眼攝像頭,車身四角和前向一共安裝了 5 個(gè)毫米波雷達(dá)。這就是感知方面的所有硬件,沒有激光雷達(dá)。

該系統(tǒng)能探測到前后150米、左右多車道的車輛和車道線信息,并對(duì)移動(dòng)目標(biāo)跟蹤預(yù)測。魚眼攝像頭用于檢測10米內(nèi)的車輛位置,對(duì)變道加塞進(jìn)行判斷和決策。

硬件成本是多少?曹旭東說“攝像頭平均20美元,10個(gè)一共200美元,5個(gè)毫米波雷達(dá)總價(jià)也是200美元?!币陨隙际橇慨a(chǎn)價(jià)格。

而在激光雷達(dá)領(lǐng)域,Velodyne最受歡迎的16線激光雷達(dá)曾在2018年初宣布降價(jià)一半,但降價(jià)后它的價(jià)格仍需3999美元。因?yàn)榧す饫走_(dá)成本高昂的原因,Mpilot量產(chǎn)方案里中并沒有使用。曹旭東認(rèn)為,“量產(chǎn)和規(guī)?;亲詣?dòng)駕駛落地的關(guān)鍵,攝像頭和毫米波雷達(dá)融合的感知方案能夠讓整車廠率先量產(chǎn),這是最重要的。如果激光雷達(dá)便宜了,把激光雷達(dá)再加進(jìn)來很容易,但如果一開始做的這套系統(tǒng)就必須使用激光雷達(dá),不用激光雷達(dá)就沒法跑了,(那這樣的系統(tǒng))現(xiàn)階段是沒法量產(chǎn)的?!?/p>

Mpilot的所有攝像頭都是單目,Momenta的解決辦法是使用先進(jìn)的算法和海量的數(shù)據(jù)來解決3D場景重建的精度和魯棒性的問題。

不采用雙目、三目攝像頭,而是用算法彌補(bǔ),同樣是基于成本與量產(chǎn)考慮。

在計(jì)算硬件上,曹旭東說很多自動(dòng)駕駛測試車上采用的單片GPU成本需要幾百美元,幾片加起來動(dòng)輒上千美元,功耗是百瓦級(jí)?!拔覀兊乃惴P瓦m用的芯片功耗只有幾瓦,量產(chǎn)下來的價(jià)格會(huì)低于100美元。”

數(shù)據(jù)與眾包

環(huán)境感知、高精度地圖、決策規(guī)劃需要軟件算法,也需要海量的大數(shù)據(jù)支持深度學(xué)習(xí),就像AlphaGo閱讀越多的棋譜就會(huì)對(duì)每一步棋做出更優(yōu)判斷。

Momenta的測試車曾經(jīng)遇到前面的大巴車尾部印著巨幅中國好聲音導(dǎo)師的人像廣告,起初攝像頭會(huì)把人像誤讀為行人,因?yàn)槌叽缭蜻€會(huì)把跟“人”的距離判斷得很近。

測試車還遇到過三輪車上運(yùn)動(dòng)物的情況,如果系統(tǒng)檢測出的是獨(dú)立的動(dòng)物而沒有識(shí)別出動(dòng)物與三輪車的包含關(guān)系,很可能采取不必要的剎車措施。類似的還有大卡車上運(yùn)載多輛小轎車在路上跑。

Momenta的L4級(jí)自動(dòng)駕駛路試車,車頂有激光雷達(dá)

這類特殊情況還包括全國各地不同的交通信號(hào)系統(tǒng)等,只有上路真正去跑、跑夠一定時(shí)間和里程才能遇到、采集并進(jìn)行深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練,最終作出正確的駕駛決策。

只用測試車去采集是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。為了更快獲取海量感知數(shù)據(jù),Momenta采取了眾包模式,目前已有眾包設(shè)備運(yùn)行在全國20多個(gè)城市的各種車輛上,采集各種路況數(shù)據(jù)豐富數(shù)據(jù)庫。

而且這個(gè)產(chǎn)品先于公司其他產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了商業(yè)化?!拔覀冏隽艘豢町a(chǎn)品,是給車隊(duì)做安全管理的,一個(gè)前視攝像頭一個(gè)內(nèi)視攝像頭,前視的攝像頭看路,內(nèi)視的攝像頭看人?!辈苄駯|說。

內(nèi)視攝像頭和前視攝像頭能夠幫助車隊(duì)提升駕駛安全,同時(shí)也為Momenta獲取到更多的數(shù)據(jù)。

高精地圖

高精地圖是自動(dòng)駕駛不可獲取的必要條件,也是Momenta三大核心技術(shù)之一。

2018年下半年,成立僅2年的Momenta拿到了導(dǎo)航電子地圖測繪資質(zhì)。

截至目前,我國具有該測繪資質(zhì)的單位只有17家,其中4家為事業(yè)單位,4家是BAT和滴滴子公司擁有強(qiáng)大背景,Momenta是17家中極少數(shù)的自動(dòng)駕駛初創(chuàng)企業(yè)。

曹旭東稱他們團(tuán)隊(duì)所研發(fā)的地圖精度已達(dá)到10厘米以內(nèi),定位精度大多數(shù)情況下小于10厘米。

他認(rèn)為除了精確定位、精確導(dǎo)航,Momenta為高精地圖提供了新的價(jià)值,包括數(shù)據(jù)更新、動(dòng)態(tài)圖層、經(jīng)驗(yàn)圖層、定位圖層。

地圖的更新指地圖隨著環(huán)境變化而變化。類似感知數(shù)據(jù)的眾包,Momenta在高精地圖方面也采用眾包模式,將各類眾包數(shù)據(jù)上傳到云端,云端大腦將這些元素制作成高精地圖。實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)后,每一輛車的定位系統(tǒng)都將成為高精地圖的更新入口,環(huán)境變化越快,這種模式的優(yōu)勢越明顯。

動(dòng)態(tài)圖層指的是遇到交通事故、施工等突發(fā)情況能迅速播報(bào)到與該路段有關(guān)的車輛端,以避免連環(huán)事故,甚至讓車輛自行改變路線躲避事故和擁堵。

經(jīng)驗(yàn)圖層指的是記錄司機(jī)的駕駛方式,例如從什么位置、如何進(jìn)入匝道,在匝道中的速度和路線,從哪個(gè)位置、什么速度出匝道等。這些駕駛方式是人類司機(jī)的駕駛經(jīng)驗(yàn),經(jīng)過大量記錄和分析,這些經(jīng)驗(yàn)會(huì)進(jìn)入決策規(guī)劃,讓自動(dòng)駕駛更智能。

定位圖層一般是高精地圖的必選項(xiàng),但普通高精地圖定位使用RTK GPS技術(shù),即差分GPS,有成本高和信號(hào)不穩(wěn)定、定位不精確的問題。Momenta用一套基于攝像頭和計(jì)算芯片的低成本定位方案,給定位圖層帶來新的競爭力和價(jià)值。

前文提到曹旭東對(duì)自動(dòng)駕駛的判斷是“技術(shù)可能10年時(shí)間會(huì)成熟,產(chǎn)品、商業(yè)和生態(tài)20年時(shí)間會(huì)成熟”,但Momenta的節(jié)奏遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于這個(gè)判斷。

他們的時(shí)間表是:

2019年第一季度推出高速自動(dòng)駕駛量產(chǎn)方案,即3月25日發(fā)布的結(jié)構(gòu)化道路解決方案Mpilot。

2019年第二季度發(fā)布限定場景內(nèi)的自主泊車方案。

2019年第三季度發(fā)布完全無人駕駛的方案。

2020年第一季度推出城區(qū)的自動(dòng)駕駛解決方案。

科學(xué)家們

產(chǎn)業(yè)變革讓汽車這門古老的生意越來越和前沿科技掛鉤,成功的關(guān)鍵往往取決于在相應(yīng)領(lǐng)域有沒有頂尖的、足夠數(shù)量的科學(xué)家與工程師。寧德時(shí)代的成功就得益于擁有幾百名電化學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)家。

自動(dòng)駕駛更是這樣,人工智能、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的科學(xué)家在全世界被瘋搶,近幾年自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的跳槽和知識(shí)產(chǎn)權(quán)糾紛在硅谷和國內(nèi)高頻上演就生動(dòng)說明了“知識(shí)就是力量”。

Momenta的核心團(tuán)隊(duì)是一群年輕的人工智能與深度學(xué)習(xí)科學(xué)家。

普通人感受到深度學(xué)習(xí)的力量是在2016年春天谷歌的AlphaGo戰(zhàn)勝人類棋手李世石。而科技界深度學(xué)習(xí)的最近一場革命發(fā)生在2012年,Momenta的核心團(tuán)隊(duì)成員當(dāng)時(shí)已經(jīng)開始做這方面的深入學(xué)習(xí)研究。

研發(fā)總監(jiān)任少卿畢業(yè)于中科大與微軟亞研聯(lián)合培養(yǎng)博士項(xiàng)目,提出適用于物體檢測的高效框架Faster RCNN和圖像識(shí)別算法ResNet,后者相關(guān)論文于2016年獲得計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議CVPR 的Best Paper Award。這兩項(xiàng)成果幫助微軟在2015 ImageNet,2015 MS COCO Challenge等比賽中獲得多項(xiàng)冠軍。任少卿的自動(dòng)駕駛論文引用量如今已經(jīng)超過三萬次。

研發(fā)總監(jiān)孫剛在2015年參與設(shè)計(jì)了包含144塊GPU的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng)“Minwa超級(jí)計(jì)算機(jī)”,這是當(dāng)時(shí)世界上第一個(gè)用大規(guī)模GPU集群做深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。

研發(fā)總監(jiān)夏炎在微軟亞洲研究院讀博期間的研究方向之一是用盡量少的人工干預(yù)構(gòu)建大規(guī)模數(shù)據(jù)集。畢業(yè)后在商湯科技工作期間,夏炎又對(duì)文字識(shí)別進(jìn)行了探索,并將算法迅速落地,開發(fā)出身份證識(shí)別、銀行卡識(shí)別、票據(jù)識(shí)別等實(shí)用產(chǎn)品。

2016年,這群85后的年輕人決定創(chuàng)業(yè),以基于深度學(xué)習(xí)的環(huán)境感知、高精度地圖、決策規(guī)劃打造自動(dòng)駕駛大腦,提供不同級(jí)別的自動(dòng)駕駛解決方案。

從全行業(yè)來看,2015年左右國內(nèi)同時(shí)掀起兩股創(chuàng)業(yè)潮。一是新能源智能汽車整車領(lǐng)域,即所謂的造車新勢力,蔚來、小鵬、威馬、車和家等等,這些OEM需要整合各路技術(shù)和供應(yīng)商、打造品牌、探索商業(yè)模式。二是聚焦自動(dòng)駕駛的科技創(chuàng)業(yè)公司,如地平線、馭勢科技、小馬智行、圖森未來、智行者、禾多等等。由于自動(dòng)駕駛本地?cái)?shù)據(jù)的重要性,這些本土創(chuàng)業(yè)公司有機(jī)會(huì)先于跨國汽車巨頭和硅谷科技大鱷在國內(nèi)取得突破,實(shí)現(xiàn)真正意義上的彎道超車。

相比整車OEM,后一類科技創(chuàng)業(yè)公司更依靠原創(chuàng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)自身能價(jià)值,推動(dòng)行業(yè)變革,也有機(jī)會(huì)改變“中國創(chuàng)業(yè)公司大多是商業(yè)模式創(chuàng)新,硅谷的創(chuàng)業(yè)公司偏愛死磕技術(shù)難題”的標(biāo)簽。

來源:第一電動(dòng)網(wǎng)

作者:汽車商業(yè)評(píng)論

本文地址:http://www.medic-health.cn/kol/89726

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