高静宜撰文

一轮厮杀后,这家啃下数千万前装订单的自动驾驶公司活下来了

借助公司的第一代产品并快速拓展包括商用车在内的应用市场,智驾科技(Maxieye)成为 ADAS 领域活下来的「少数派」。

「其实在去年,自动驾驶领域的创业公司在前装领域已经厮杀过一轮了,所以今年圈子里剩下的玩家不多了。」Maxieye 联合创始人兼 COO 杨腾飞告诉机器之能。2015年11月,专注于自动驾驶L1 到 L3 解决方案的 Maxieye,在上海成立。

从 2016 年大批公司涌入到 2018 年不少公司沉寂了,在这为期两年的洗牌过程中,行业标准的建立是一个关键点。交通部于 2016 年末发布了 JT/T1094 交通运输行业标准——《营运客车安全技术条件》。

文件中明确规定,车长大于 9m 的营运客车应装置符合规定的车道偏离预警系统(LDW)及前方碰撞预警功能(FCW),还应装备自动紧急制动系统(AEB),并于 2018 年 4 月 1 日正式实施。

这些规定意味着,ADAS 功能成为前装商用客车的标配,一些有能力「剩下来」的公司把市场规则视为新的突破口——

那些早已不满足在后装市场「小打小闹」的公司,开始有机会从商用客车场景切入市场空间相对更加广阔的前装市场。

在杨腾飞看来,借助公司的第一代产品并快速拓展包括商用车在内的应用市场,使得公司成为活下来的「少数派」。

根据 Maxieye 对外公布的官方数据,公司在 2018 年有数千万前装订单,其中有 70-80% 的订单就来自前装商用车客户。

创立至今的近三年时间,Maxieye 还完成了产业链的延伸。一开始,公司是把研发软件和算法提供给一级供应商,直到 2017 年初尝试生产硬件,才逐渐转型成为一级供应商。

「软件和算法是产品最核心、最复杂的部分,但为了给整车厂客户提供一个完整的解决方案,我们选择做系统供应商,把算法跑在自己的硬件平台上,并且自己控制生产环节以保证产品质量。」杨腾飞解释道。

实际上,这背后考验的是团队的行业积累。除了 80% 的技术人员比例,其创始团队在智能驾驶行业平均从业时间长达 8 年以上,曾主导过多个 ADAS 项目和自动驾驶项目的研发和量产,有丰富的项目开发和运营经验。

新产品对标 Mobileye EyeQ4

不同于第一代产品,Maxieye 近日发布的新产品开始「直接对标 Mobileye 的 EyeQ4 产品」。

第二代前装产品IFVS-400

第二代前装产品 IFVS-400 是一套针对 L2、L3 级别自动驾驶的低成本量产前视系统方案,采用了深度学习算法。

在功能方面,这款产品不仅可以完成对车道线、路沿、车辆、行人、二轮车、红绿灯的识别,还可以识别停止线、斑马线、限高牌、限速牌、特种车辆、锥形桶等中国本土所需的识别目标。


产品功能示意图

具体来看,这款产品的车道线检测功能具有较高的正检率及较低的虚警率,不仅可以稳定检测残损的、积水覆盖的车道线,也能够有效应对夜晚路灯或车灯在路面的反光、灯光或阳光的光晕、明暗交替的护栏等一些容易误识别成车道线的场景,不会出现误检情况。

考虑到国内路况的复杂度,产品对车道线的最大检测距离超过 100 米,可检测的最小转弯半径为 80 米,最多支持8根车道线输出。为了给 L3 以上级别自动驾驶系统的路径规划和决策提供更好的感知数据,产品还设计了车道线分叉点检测和汇合点的检测能力。

IFVS-400 产品在车辆检测方面的最大检测距离大于 160 米,能够提供置信度输出及车辆的三维姿态测算,也支持切入车辆的检测。

鉴于中国特殊的车辆行驶工况,系统还设计了对不同种类的车辆的兼容,不仅包括轿车、SUV、厢式车、客车、卡车、特种车辆(油罐车/水泥车/三轮车),还对中国特色的三轮车及小型四轮代步车进行了数据补充。

「在增加系统检测目标种类的同时,我们也同步开发其他功能,这些检测目标对我们绘制高精度地图很有帮助。」杨腾飞补充道,在创建矢量化高精度地图方面,公司选择与国内地图数据服务商合作,同时在嘉兴设立了一家子公司作为数据中心,处理数据的采集、标注和验证等。

选择低成本的 ASIC 芯片作为产品的处理器方案,是这款产品的另一大亮点。

尽管不少创业公司选择采用的 FPGA 方案,但一开始 Maxieye 就没有将其作为首选,原因在于与 FPGA 相比,专用ASIC 芯片除了在功耗和计算资源方面存在明显优势,成本上也颇具吸引力。杨腾飞透露,保守估计 ASIC 的成本只有FPGA 的 20% 到 30% 。

但规模化使用 ASIC 的主要挑战是其研发周期较长,往往在三年以上,即便许多芯片厂商提前布局也一直没有达到量产的状态。而到了 2018 年,NXP、TI、Rensas 等主要汽车电子芯片厂商开始陆续量产支持卷积运算的 ASIC 芯片。

由此一来,杨腾飞认为,「 ASIC 芯片将成为量产深度学习的主流方案,用 FPGA 跑深度学习算法的时代一去不复返了。」

发力卡车和乘用车市场

不过,进入前装市场也面临一些挑战。杨腾飞坦承,与后装市场相比,前装的门槛更高,对算法性能、硬件以及生产资质、质量把控等方面都有更高要求。

眼下,公司的主要精力会集中在前装商用车和乘用车市场,并攻进卡车和乘用车市场,陆续进行小批量测试及试装,二代产品的推出也是在为这一计划做铺垫。

「 IFVS-400 涵盖了自动紧急制动系统(AEB),我们会在深度学习算法识别的基础上,与毫米波雷达进行底层数据融合,融合后的结果去做自动紧急制动系统(AEB)是完全可以达到量产状态的。」杨腾飞说道。

与此同时,前装乘用车领域产品也有发展成标配的趋势,但与商用车相比,前装乘用车产品的研发周期相对较长。杨腾飞预计,这一领域的真正起量会出现在 2019 年,在 2018 年会有一些前期的小批量出货。

目前,公司正在进行 A 轮融资中。去年 6 月,公司获得了来自理成资产、壹号资本联合领投、君子兰跟投的数千万元Pre-A 轮融资。

值得一提的是,公司在成立之初没有选择进行天使轮融资,早期资金均来自创始团队的自行投资以及初期的项目收入,杨腾飞提到,在 Pre-A 轮融资之前,团队已经能够实现公司的盈亏平衡。

「现在流行创业,那什么样的创业是认真的?我认为敢烧自己钱的创业才是认真的。」杨腾飞说,「从另一个角度来看也是我们对自己抱有信心,现在公司发展到这个阶段也验证了我们当初选择的正确性。」


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