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编者按:2017年,活跃于自动驾驶领域的巨头动作频繁,创业公司和相应的收购案也开始不断出现。对此,我们特别推出了专题「自动驾驶圈地赛」,与大家一起了解一下自动驾驶究竟将如何影响并改变我们的生活。本文为此次专题的第四篇报道,分为上下篇,从自动驾驶的决策层面认识一下活跃在此的创业公司分别有怎样的表现。

不久前,美国知名的综合研究机构布鲁金斯研究院发布报告称,在过去的三年间(2014 年 8 月至 2017 年 6 月),全球范围内与自动驾驶技术相关的投资、合伙及并购交易总计约 160 多笔,总金额高达 800 亿美元。自动驾驶已经成了当今投资密度最大,社会关注度最高的创业领域。

自动驾驶系统分为三个层级:感知层、决策层、执行层。

  • 感知层用来完成对车辆周围环境的感知识别,具体可能会用到包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达、红外夜视、GPS和IMU(惯性测量单元)等多种传感器,以及高精度地图和V2X车联网技术等。
  • 决策层是人工智能真正发挥威力的部分,其最大的功能就是理解外界环境信息,并结合自身位置信息等作出决策规划:下一步应该怎么办?是停车?加速?还是转弯?
  • 执行层则负责执行决策层的各种指令。

由此可见,决策层便是AI技术在自动驾驶真正发挥作用的地方!因此也有人将决策层称之为“自动驾驶的大脑”。而以百度为代表的一大批公司便押注在了这个领域进行创业,动点科技之前已经将BAT在自动驾驶方面的布局进行了详细阐述,今天我们则主要看一下中国无人驾驶大脑领域的初创企业们是如何把握这个风口的。

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接上篇

7、AutoX

目前在美国获得自动驾驶测试牌照的中方背景企业已经越来越多,而AutoX创始人肖健雄则是20年来唯一一位获得MIT Tech Review——35 Innovators Under 35(旨在表彰全球 35 岁以内最杰出的 35 位创新人士的奖项)奖的自动驾驶企业创始人。另外,肖健雄还是2012 年世界顶尖计算机视觉大会 ECCV 最佳学生论文奖获得者;2012 年 Google Research 最佳论文奖获得者;普林斯顿计算机视觉和机器人实验室创始人;两度获得 Google Faculty Awards;美国国家自然基金委员会研究奖……

AutoX

2016 年 10 月,肖健雄式创办了研究自动驾驶技术企业 AutoX。而在今年三月披露的首款测试视频中,AutoX 摒弃了市面上的主流传感设备,仅依靠低成本的摄像头,实现了无人车在不同天气情况下的路面行驶,甚至有媒体称AutoX仅采用了几个15美元的Logitech摄像头以及一台智能手机,便实现了自动驾驶。 二肖健雄在接受媒体采访时也称:“已经没有比这更便宜的(自动驾驶方案)了。”

AutoX的无人驾驶解决方案更依赖于算法,其运用了一种结合机器视觉和深度学习两个领域的技术——三维深度学习。据了解,三位深度学习的创始人正是肖健雄。这种学习模型除了包括语音、图像,还有点云、深度图像以及网格,使得机器可以通过更少的数据来判断环境,极大提高了运算效率。

在技术落地方面,肖健雄曾在今年9月的一个会议上透露了两种可行的落地方式:第一种是特殊场景,比如物流运货、机场巴士等在限定路线和区域内的完全无人驾驶,AutoX希望与车企进行合作,针对其未来的车型,为它们提供自动驾驶底层核心技术;第二种是半自动化驾驶,即在乘用车上实现 L2/L2.5/L3 的水平。据称到 2019 年,AutoX 计划提供基于摄像头的 L2.5/L3 自动驾驶软件解决方案。

不过,到今年9月底,AutoX依旧没有和任何车厂达成合作,这可能是AutoX需要补的短板。

8、PlusAI

PlusAI同样也是一家在加州获得自动驾驶测试牌照的中方企业,其成立于2016年,是一家使用深度学习做自动驾驶解决方案的公司,截止2017年5月,其至少已经测试了上万英里。其希望在未来1-3年完成全工况全天候环境下L4等级的无人驾驶技术研发。

PlusAI现在是多方案同步研发,既有传感器融合(sensorfusion)方案,摄像头、雷达、激光雷达三个都用;也有纯视觉方案;还有纯激光雷达方案。

据了解,PlusAI创始人兼CEO的刘万千博士毕业于斯坦福大学,于2012年入选中组部“千人计划”,被聘为国家特聘专家 。另一位创始人郑皓先生则是雅虎北京全球研发中心的创始人,并担任雅虎移动搜索总架构师。

融资方面,成立不久,PlusAI便已实现来自金沙江创投、光速中国、Mayfield等投资者的1000万美金的天使轮融资。而5月份消息称其已经与两家车企建立了合作,并在和国内地方政府在洽谈产业落地事宜。

9、Drive.ai

吴恩达从百度离职之后便来到了这家由其妻子联合创办的自动驾驶企业——Drive.ai,并担任Drive.ai的董事。

据了解,Drive.ai成立于2015年6月,由6位斯坦福人工智能实验室的成员与约翰霍普金斯大学的机器人专家卡罗尔·莱利(即吴恩达妻子),共同创办成立。

Drive.ai 主要基于深度学习,使用高清摄像头、雷达等传感器来提供自动驾驶解决方案,帮助改造升级现有汽车,让汽车能够识别各种物体以及情况,实现自动驾驶。关于Drive.ai的优势,Drive.ai联合创始人王弢表示其最大的优势是灵活性。它对于硬件传感器没有严格的要求,可以使用现有的冗余传感器,不用额外安装昂贵的传感器,加快了迭代的速度,最终能率先广泛应用到汽车上。

王弢曾告诉动点科技,他们的自动驾驶技术已经能实现在雨天、夜晚情况下的无障碍行驶。

截止目前,Drive.ai 已经和奥迪、福特、尼桑三个平台合作开发了测试用车。按照规划的节奏,下半年这家公司将开始试运营,明年上半年扩大应用的车辆。另外,今年6月Drive.ai宣布完成5000万美元B轮融资,9月有宣布获得B+轮 1500万美元投资。

10、Roadstar.ai

Roadstar.ai是一家成立于今年4月的、主打L4自动驾驶的科技公司,虽然成立时间比较短,但成立之初其便获得了包括迅雷创始人、松禾远望基金创始合伙人程浩在内的众多投资者的1000万美元投资。

Roadstar.ai

程浩在解释其对Roadster.ai的投资逻辑时表示:“创始团队的三个人虽然都是美国的博士,但不算学院派,他们之前是百度、Google、Tesla无人车团队中的中坚力量,有非常扎实的技术积累,同时非常hands-on,有丰富的实战经验。”据了解,Roadstar.ai三位联合创始人佟显乔(CEO)、衡量(CTO)、周光(首席机器人专家),创业前分别在谷歌、苹果、特斯拉、英伟达、百度等公司就职,

据了解,Roadstar.ai主要采用多传感器融合的方案切入自动驾驶,旨在为整车厂商和供应商提供完整的L4 级别无人驾驶系统解决方案,其中包括多传感器融合技术、软件以及提供自动驾驶车辆需要的高精度地图服务。

Roadstar.ai CEO佟显乔曾在采访中透露Roadstar.ai在地图和定位方面是其最大的优势之一,“我们的优势在于:如何将采集到的数据变成高精度地图,如何从 raw data 变成厘米级精度。我们可以与传统传图商进行互补。”

据了解,Roadstar.ai自动驾驶测试车型也计划于明年年初上路测试。

11、Nuro.ai

Nuro.ai是一家格外低调的公司,很多人知道它也可能仅仅是因为其获得了在加州获得自动驾驶测试牌照。

据了解,Nuro.ai是由Google无人车团队首席软件工程师朱佳俊,以及Google计算机视觉和机器学习负责人、首席工程师Dave Ferguson于去年8月左右创办的一家无人车公司。其目标也是L4级的自动驾驶,他们希望在2-4年内推出首款无人车。

12、Motovis

Motovis(魔视智能)是一家成立于上海的自动驾驶企业。Motovis的产品路径是先从L1、L2能量产的产品打开车厂大门,同时与车厂展开L3、L4的联合开发合作。

Motovis认为这样的“渐进式路径”既可以通过ADAS产品跟车厂建立深厚的信任与合作,产生可观收入,又积累了数据和经验为L4产品做铺垫,在未来的前装市场里才有先发优势和极强的竞争力。

数据方面,目前Motovis团队通过众包的方式,已经在全国30多个省市,完成了500万公里的数据收集,同时拥有一个上百人团队的半自动化数据处理系统。人才方面,魔视智能Motovis由留澳博士虞正华创立,澳大利亚阿德莱德大学沈春华教授任首席科学家。在其带领下,Motovis研发团队的核心深度学习算法在一系列国际算法评测中名列前茅,在自动驾驶界广泛引用的 CITYSCAPES 评测中长期排名世界第一。另外,公司创始团队中还有扎根中国汽车电子业近二十年的行业专家——陈长艺和陆颖鸣,两人曾联合创立汽车电子公司英恒电子,在汽车电子、三电系统开发以及汽车行业资源方面都有不少积累。

魔视智能已经与北汽新能源等车企展开了技术开发合作,通过了相关车厂组织的测试,预计其ADAS产品将在2018年初至少在两家车企量产。

13、新悦智行

新悦智行是一家北京的自动驾驶初创企业,其致力于为合作伙伴提供不同级别的自动驾驶整体解决方案,同时其最长远的目标是成为一家无人驾驶整车企业。

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新悦智行创始人徐超在汽车电子领域有着深厚的积累,2003年加入AMD PCSG在中国的嵌入式团队,成为001号员工,带领团队将Alchemy芯片运在PND导航领域,市占率超过75%;2005年徐超开始创业,先后成立了一家汽车电子公司以及一家车联网企业。其对汽车电子相当熟悉。而在汽车领域,新悦智行也与吉林大学智能车团队展开了深度合作,弥补了其在汽车领域的短板。

据了解,新悦为主机厂提供的最重要的产品是WiseADCU自动驾驶运算控制单元,其可以按需对接多种传感器,并具有高可靠、小体积、低功耗、低成本、低系统复杂度等有点,徐超特别强调这是接近量产化的产品:我们将处理自动驾驶相关数据的处理单元由一整后备箱缩小到了两个手掌的大小;近千瓦的设备功耗降低到了二百瓦以内;将几十万的设备成本降低到了几万块,甚至万元以内。

另外在自动驾驶汽车的自研方面,新悦会先从园区和载物入手,而载人的车也计划在2019年出来,而标准的乘用车计划到2020年或2021年出来。

题图来自123RF


下期预告:了解了这么多自动驾驶的公司之后,我们将在下一篇报道中带来地平线机器人余凯的专访,作为前百度无人车“四大金刚”之一的他是怎么看待自动驾驶的,其亲手创办的地平线机器人又有怎样的表现呢?