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ADAS一體機完成前裝量產,自動駕駛視覺新創如何完成賽道突圍?

2018-08-27
來源:

文 | 夢華 

來自新智駕(AI-Drive)的報道


摩托羅拉是芯片、算法的黃埔軍校,不少人工智能行業的新創公司核心團隊均出自這家曾經的世界第二大手機廠商。


魔視智能創始人兼 CEO 虞正華在 2000 年加入摩托羅拉,此前,在上海交通大學攻讀博士期間,他便開始圖像視頻方向的研究,之后繼續在澳洲完成了人眼視覺系統的博士后,并在 2004 年進入澳洲國家研究院,從事基于計算機視覺的視頻分割研究。


在摩托羅拉期間,虞正華是澳洲研發中心的高級主任工程師,參與了全球第一款基于 Linux 系統的智能手機 A760 的圖像算法開發,并與摩托羅拉芯片部門合作,研發了基于 ARM 處理器的應用芯片 IMX21。


如今的車載芯片 IMX6 便是從 IMX21 延伸而來,虞正華作為技術負責人主要負責其中的多媒體加速器算法結構。


2006 年,虞正華是國內進行互聯網圖像搜索、人臉識別的第一批創業者,2008 年,高清攝像機出現之后,公司業務也開始深入安防、交通圖像領域。當時,團隊開發的車輛識別應用很快便在北京交管局的交通管理中得到落地。


2015 年再次創業,為什么選擇了車載而不是安防?


虞正華的回答是:對他來說,“AI 安防這件事已經做完了?!逼湓谥霸鴵?A 股上市公司、智慧安全及交通解決方案提供商博康智能(現新智認知)副總裁,而從目前的安防市場發展來看,行業各歸其位,再走一遍從零到一,對一家創業公司來說,并無明顯利好。


相比來說,汽車的產業變革則剛剛展開,深度學習和傳感器技術的發展為自動駕駛技術打開了局面,新人老兵都在躍躍欲試。2015 年,魔視智能自英恒電子孵化而來,專注于自動駕駛視覺應用,公司總部位于上海,并在澳大利亞設立了研發中心。


從業務構成來看,魔視主要基于自身的視覺算法為 OEM 和 Tier 1 提供完整的自動駕駛視覺方案,其產品應用主要基于三個方向:視覺感知,多傳感器融合,車輛定位。


好的算法原型,加上優化設計,是良好的產品表現需要達成的第一步,2017 年 8 月,魔視的算法團隊在奔馳力推的自動駕駛評測集 Cityscapes 中獲得了第一名的成績。


對于其在算法方面的優勢,虞正華舉了一個例子,“在二值化網絡方面,所謂二值化就是說,神經網絡的權重可能需要 8 位或者 4 位來表示,我們通過進一步的研究,把它變成 1 位的,精度可能都差不多,但這對整個計算量的降低有非常重要的作用?!?/p>


目前,魔視已經量產的技術方案主要是基于 L1、L2 級的 ADAS 視覺應用,其在 2016 年推出了名為“Rayleigh”的基于 FPGA 的深度學習 ADAS 前視一體機,后者已經過 7 次迭代,可實現車道偏離預警(LDW)、前方碰撞預警(FCW)、行人防撞預警(PCW)、限速標識警示(SLI)、智能遠光燈控制(IHC)等功能,準確完成車輛、行人的夜視識別,支持可行駛區域(freespace)檢測,并可進行 AEB、ACC、LKA 的功能擴展。


*魔視智能的 ADAS 一體機


目前,ADAS 多數功能在國內汽車市場的滲透率尚不足 5%,在 L3 級以上自動駕駛落地之前,ADAS 幾乎被行業公認為將率先大規模推廣的應用。


從各家主流廠商的商業化步伐來看,輔助駕駛市場的爆發也已經是大勢所趨,除了持續迭代更新的特斯拉 Autopilot ,日產的第二代聆風也將搭載其 ProPilot Assist 智能輔助系統,沃爾沃的 Pilot Assist 已經進入 S90、XC60、XC90 等多款車型,奔馳的 Drive Pilot 具備了車道保持輔助、自適應定速巡航、緊急剎車輔助等功能,今年 6 月,通用也在中國正式發布了搭載 SuperCruise 超級輔助系統的凱迪拉克 CT6...... 


就國內市場而言,傳統主機廠絕大多數已經把具備 ADAS 功能的新車型放入了未來兩年的推進規劃中,相對主流的造車新勢力發布的量產車型中,ADAS 功能已經成為標配,這也正是很多視覺方案提供商的機會所在。


虞正華表示,目前,魔視的 ADAS 一體機已經在國內多家乘用車主機廠的車型定點并已經實現前裝量產,保持著每月上千臺的出貨量。今年下半年,其另一項基于視覺的自動泊車產品也將進入最后的測試階段,預計將于 2019 年量產。



基于純視覺的預警功能之外,在預警與控制方面,團隊將采用視覺與毫米波雷達的融合方案。魔視目前正在與多家主機廠合作研發 L3、L4 級自動駕駛系統,并計劃在 2020 年完成特定場景的量產。虞正華表示,公司的定位是提供面向 L3、L4 級自動駕駛系統,眼下 L1、L2 產品的量產則可幫助積累盡可能多的應用數據,驗證車規級產品的研發及生產流程,為 L3、L4 級自動駕駛產品量產做好充分準備。


對初創公司來說,數據是天然的弱勢,虞正華表示,魔視從成立開始便與車隊合作,朝著嵌入式、車規級的方向,在全國 30 多個省市進行著不同工況、季節、時間段的眾包數據采集,目前其攝像頭裝置已經裝入 100 多輛商用車與乘用車,積累了 500 多萬公里數據,并進行著半自動化的人、車、道路標識標注,包括 2D 檢測標注、3D 檢測標注、像素級標注。



2017 年 6 月,魔視智能入選為博世首期“汽車上的人工智能”加速器項目,并在同年 10 月,獲得了瀾亭資本領投、凱旋創投跟投的千萬美元A輪融資,為團隊擴展和技術推進完成了基本的資金儲備。


自動駕駛視覺領域,Mobileye是國內外的行業標兵,這家一年多以前被英特爾收購的以色列公司已經完成了 2700 萬的裝車量。既有“珠玉在前”,仍有許多創業公司不斷涌入的重要原因在于,“算法+芯片”被認定為易復制的可行路徑,且道路狀況和汽車應用有著明顯的地域化屬性,本土數據和場景應用的積累為新創們提供了新的契機,虞正華的考慮也在于此:基于中國主機廠和供應商狀況,提供一個視覺為基礎、多傳感器融合的計算平臺與解決方案。


而另一方面,在前裝應用上,OEM有著嚴格的車規標準,傳統Tier1資金和技術儲備雄厚,在新技術變革與產業機會出現時,如何將技術更快、更好地投入應用,并在一個落腳點上,深入開發自有優勢,是國內初創公司的機會,也將是其重要挑戰所在,這需要團隊不斷優化算法和產品化設計,更需要其對場景應用的持續打磨?!就辍?/p>