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Momenta推出高速自动驾驶方案,CEO曹旭东:人车共驾还要存在20年

“如果三十年以后,你们去采访当时最成功的自动驾驶企业家,我希望这个企业家是曹旭东。”日前,Momenta公司CEO曹旭东在苏州总部揭幕仪式上表示,“然后你们问他,你的企业成功关键是什么?他一定会说一个关键词,就是‘规模化’。”

33岁的曹旭东,在这轮以自动驾驶为主的技术创业潮中,表现得格外成熟。他没有直接扎进资本热烈追逐的Robotaxi领域,而是将Momenta定位成Tier 2,提供自动驾驶的环境感知、高精度地图和规划决策技术,从后装产品开始,逐步过渡到高速公路L3级的自动驾驶,再到限定场景的L4自动驾驶,最后是完全无人驾驶。

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Momenta公司CEO曹旭东

如今Momenta的产品线正按部就班向前推进,在产业链中也开始逐渐渗透。

3月25日,Momenta宣布总部即正式落地苏州,公司已在苏州建立起工程中心、产品中心和商务中心,全面推动自动驾驶技术量产化,而在北京,Momenta将继续保留研发中心,支持公司基础算法的研发。

同时,Momenta也推出了可量产的结构化道路自动驾驶解决方案Mpilot,该方案采用了符合车规级、可量产的感知方案,其利用摄像头、毫米波雷达、高精度地图与定位技术融合的方式,能够实现高速公路上下匝道、主动变道、应对紧急加塞等复杂场景的自动驾驶,并在雨天、黄昏繁忙时段、夜晚等极端环境下依然保持良好的性能。

在不少Level 3级高速自动驾驶中,往往需要激光雷达加强感知能力,但是Mommenta公司CEO曹旭东认为,自动驾驶关键的是量产和规模化。但如今市场中,尚未有一款激光雷达产品能满足量产所需的低成本和高稳定性。

曹旭东表示,Momenta的核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图和驾驶决策算法,在过去三年,公司围绕这三大能力做了大量部署,而在未来3年,Momenta将基于感知、地图和驾驶决策,进一步将技术产品化,形成多个不同级别的自动驾驶解决方案。

图2

相应的量产方案也已经有了推出时间表:

2019年第一季度,推出高速自动驾驶量产方案,也就是本次发布的结构化道路解决方案;

2019年第二季度,发布限定场景内的自主泊车方案;

2019年的第三季度,发布完全无人驾驶的方案。

2020年第一季度,推出城区的自动驾驶解决方案。

“结合深度学习技术与可量产的传感器、计算元件,将自动驾驶技术进行产品化,是实现前装量产落地的关键。”曹旭东说。

“要在规模化的道路上胜人一筹”

“只有做到规模化,成本才能迅速地降低,汽车行业对于规模化带来的成本降低已经非常熟悉。”曹旭东说,“另外,自动驾驶具备互联网属性,规模化同时会带来巨大的网络效应。网络效应就意味着更大量的产品可以带来更多的数据和更多的反馈,从而强化产品体验。”

在曹旭东看来,规模化创造的用户价值越多,成本就会越低,“基本上你在规模化的道路上能够胜人一筹的话,很快就可以奠定自动驾驶领域第一的地位。”

那么,规模化的内在驱动力是什么?曹旭东一语指出,数据和数据驱动的算法。自动驾驶所需要的数据,包括感知数据、高精度地图数据、驾驶行为甚至接管的数据。

据钛媒体了解,Momenta已经借助与车队合作等途径,部署了大量传感器,覆盖中国20多个城市,而这些众包数据不仅都来自可量产的视觉传感器,还内视的相机和外视相机,内视主要是看人,外视主要是看车和路。

“自动驾驶越发展,长尾问题越多,如果要做到一万公里不接管,可能有一万个问题要解决,假设一个问题需要10个人的小团队工作三个月,可能需要上万人的团队,这是不可能的。所以基于海量的驾驶行为的数据和接管的数据,数据驱动的算法也会变得非常重要。”曹旭东说。

曹旭东为Momenta制定了两条规模化之路,一条是面向乘用车,量产人车共驾的自动驾驶方案;另外一条是推出没有方向盘的完全无人驾驶,主要应用于无人出租车和无人卡车领域。

“只有通过量产的自动驾驶才能获得前面提到的海量数据,包括感知的数据、地图的数据、驾驶行为的数据和接管的数据。有了这些数据流向,完全的无人驾驶系统才会提升。”曹旭东说,

这套逻辑似乎不难理解,但要实现这样一个协同增长的效果,并没有想像中那么容易。

“原因正是量产人车共驾的自动驾驶方案和完全无人驾驶方案,必须共享相同的传感器,这样数据流才能打通,同时完全无人驾驶的技术才能快速地落地到量产方案上去,如果传感器的方案不一样的话,就像特斯拉是帮不了Waymo,同样Waymo也是帮不了特斯拉。”曹旭东言外之意不外乎,在完全无人驾驶的方案里,必须以量产传感器为主,而且跟量产自动驾驶方案保持一致。

而Momenta在过去3年的发展中,已经在践行这一原则。

一切为了量产

据介绍,为了攻克量产方案,Momenta解决的一个关键难题是搭建算法模型平台。

因为Momenta主要基于视觉传感器和深度学习建立环境感知算法, 因此,对计算芯片的算力要求非常高,而建立一套无损压缩的算法模型平台,无疑将直接有助于技术方案量产落地。

“如果使用500瓦的GPU,每个GPU都是上千美金,这个GPU是很难做到量产的,所以我们在模型平台上做了大量的研究。使得我们的算法模型可以跑在几十美金的嵌入式芯片上,功耗只有几瓦。“曹旭东算了一笔账,以每一辆车的出货成本减少几百美金计算,如果出货量是百万台车的话,每年节省的费用就是几亿美元,“而且功耗做得更低,对于量产来说做得更好,使得产品更加安全和稳定。”

图3

同时,为增加自动驾驶感知的准确性,高精度地图也不可或缺。2018年9月,Momenta获得国家自然资源部颁发的甲级测绘资质,并基于视觉众包路线,制作了高精度地图。

“当时激光雷达还很贵,我们就采用了对量产来说更友好的技术路线,就是视觉为主建图的技术路线和视觉为主的自定位的技术路线。现在基于视觉的建图,精图已经做到10cm以内,而定位的精度在大多数情况下小于10cm。”曹旭东说,在城市区域的建图和定位中,Momenta也使用了消费级的GPS和消费级的IMU。

曹旭东表示,即便是在之后推出的完全无人驾驶方案和城区内的自动驾驶方案,Momenta也将坚持可量产原则。

“2019年的Q3,我们会发布完全无人驾驶的方案,这一方案同样是以量产的传感器为主,会有12个摄像头再加上5个毫米波雷达,LiDAR(激光雷达)虽然会使用,但是LiDAR在整个自动驾驶系统中起到的作用不是主要的,还是相对次要的。”曹旭东说,“2020年的Q1,我们会发布在城区内的自动驾驶,而这个城区内的自动驾驶仍然会使用量产的传感器,以摄像头和毫米波雷达为主。”

虽然会在今年第三季度就推出完全无人驾驶方案,但是对激光雷达角色的弱化,让Momenta对这一技术的落地预期大幅拉长。

“中国每年的汽车销量差不多三千万台,所以,自动驾驶量产方案出货量小则百万台,大则是千万台以上,它对安全性要求极高,因此,在量产的方案上,我们的预判大概需要20年时间,这20年的时间内都是以人车共驾为主。”曹旭东说。

报道显示,自2016年成立至今,Momenta累计获得超2亿美元资金,总体估值超过10亿美元,投资方阵营包括腾讯、戴姆勒等战略投资者,招商局创投、上海国资经营公司旗下国鑫资本、苏州元禾资本与建银国际等多位国资背景投资者,以及凯辉中法基金、蔚来资本等产业投资者。

获得资金弹药和产业链资源后,Momenta将总部迁至办公成本更低、落地条件更多的苏州,显然已经做好了准备,以应对量产自动驾驶的持久之战。

来源:钛媒体

Tags : momenta自动驾驶