这家世界顶尖的自动驾驶公司致力于打造自动驾驶大脑

洪泽鑫

Momenta成立于2016年,是世界顶尖的自动驾驶公司。Momenta致力于"打造自动驾驶大脑",拥有世界顶尖的深度学习专家,其核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图、驾驶决策算法。产品包括不同级别的自动驾驶方案,以及衍生出的大数据服务。
初页:你所创业的领域,目前现状是什么样?存在哪些痛点?

在刚刚接触自动驾驶领域时,Momenta曾回顾过行业内的标杆企业——Google的发展历程。Google从2009年开始做自动驾驶,2012年的时候已经积累了30万的里程数据,2012年开始城市内的自动驾驶,2015年完成了自己的蛋形车,并且在2016年的时候就已经积累了200万英里的路测里程。到现在,Google的无人车积累了400万英里的路测里程,但这些数据仍然没办法支持Google无人驾驶实现商业化。

对于路测里程来说,自动驾驶需要做到什么样的水平?自动驾驶最关键的问题是什么?

答案无疑是安全性。对人类驾驶员来说,平均1亿公里会发生一起致命性的事故。自动驾驶系统想达到人类的安全性水平,大概需要100亿公里的数据。如果安全性想超过人类驾驶安全性一个量级,则需要1000亿公里的数据。根据做机器学习和大数据的经验来看,随着数据量的增加,算法的精度也会增加。伴随增加的,是自动驾驶的安全性。数据每增加一个量级,安全性也会增加一个量级。

如何实现1000亿公里呢?

根据计算,100万辆车跑一年可以达到1000亿公里。但如果每辆车的成本按照100万人民币来计算(实际上无论是Google还是百度,无人车的成本都大于100万人民币),大概需要1万亿人民币的造价,这是一个非常非常惊人的数字。这样一种方式的成本,包括造无人车的成本、传感器硬件的成本以及无人车试验运营的成本,是任何一家公司都很难承担的。

另一种方式是通过数据众包。数据众包主要有两点好处,第一点是硬件成本和运营成本较低,出行者在通勤的路上便帮助系统收集了各种各样的数据。另一点是可以通过众包收集影子数据,测试自动驾驶大脑的准确性和安全性。影子测试是不需要直接控制的,通过对比真实司机的驾驶行为和系统的预测行为,就可以评判自动驾驶大脑的安全性。

初页:该领域面临的机会和挑战是什么?

目前,Momenta主要服务于OEM,与它们合作生产自动驾驶汽车。

现在的中国已经成为全球最大且增长速度最快的市场,但早在初始阶段Momenta已经敏锐地判断到,这个庞大市场中主要的参与者仍是海外厂商,比如高端车方向的宝马。

过去这些厂商可能只需要专注于机械,但当自动驾驶在中国发展起来后,他们面临着新的焦虑和需求:如果国际OEM没有中国的数据,没有针对中国场景的设计,结果会非常不一样。以紧急刹车功能为例,在德国通常车速通常开到100公里/时,所以刹车距离要设的很远;但中国的车速没有那么快,如果把德国的紧急刹车功能应用到中国,用户是不会买账的,“这个车怎么老是刹车?”

所以,国际OEM一定需要一个懂中国市场、用户和数据的local partner,同时这家公司还应具备很强的AI技术。Momenta就是这样一个优秀的合作伙伴。

初页:你的产品/服务及其定位分别是什么?

核心技术介绍:

Momenta的核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图、驾驶决策算法。

环境感知

道路识别:不论是正常情况,还是在黑暗、逆光、恶劣天气和缺乏清晰车道线的情况下,都可以做到高性能地识别多个车道、交通标志和信号以及可行驶区域。

行人感知:通过检测行人和识别人体特征点,可以做到理解行人姿势和行为的意图,同时也可以准确估计行人与汽车的距离。

车辆感知:路面上的每一辆车都可以还原其3D边界框,鲁棒地检测车的方向,精确地估算距离,并在高精度地图上进行实时定位。

高精度地图

通过提取从多辆汽车拍摄的2D图像语义点来重建道路、交通标志、信号及周围环境的3D位置,融合来自GPS和IMU的数据,创建更高精度的地图。

Momenta的高精度地图方案更具扩展性和商业化落地可能性,其成本仅为LIDAR数据收集方案的1/10到1/100。

驾驶决策算法

驾驶决策由数据推动,类似于建立一个拥有1000亿公里驾驶经验的智能司机。

通过众包路测,Momenta获得了高精度语义地图中海量的驾驶轨迹。

通过对海量驾驶轨迹的学习,Momenta的算法可以根据当前环境感知和高精度地图信息,做出驾驶决策规划。

初页:你的产品/服务如何解决行业痛点?

产品级软件

1.适用于嵌入式设备;

2.几乎不损失精度的情况下实现10-100倍速度提升及100倍模型尺寸压缩;

3.地图和图像的稀疏语义点让大规模的众包测试成为可能。

初页:未来的产品规划是什么?

致力于研发高频刚需场景的L4无人驾驶技术,产品包括不同级别的自动驾驶方案,以及衍生出的大数据服务。

整套的汽车自动驾驶方案包括传感器系统、功能安全、系统集成等方面,对Momenta而言,主要的业务核心是用车验证算法,让整套概念完整地运行起来,之后将与Tier 1、OEM合作把方案推向市场。

初页:你的产品/服务与同行业竞争对手的差异性及优势是什么?

Momenta致力于"打造自动驾驶大脑",拥有世界顶尖的深度学习专家,如图像识别领域最先进的框架Faster R-CNN和ResNet的作者, ImageNet 2015、ImageNet 2017、MS COCO Challenge 2015等多项比赛冠军。团队成员主要来源于清华大学、麻省理工学院、微软亚洲研究院等高校及研究机构,以及百度、阿里、腾讯、华为、商汤等知名高科技公司,拥有深厚的技术积累、极强的技术原创力和丰富的行业经验。

截至目前,Momenta已获得亿级美元融资。其中已对外公布的数据包括由凯辉基金领投,GGV纪源资本参投的B2轮融资;由蔚来资本领投,戴姆勒集团(梅赛德斯-奔驰母公司)、顺为资本、创新工场九合创投跟投的4600万美元B轮融资;由顺为资本领投的A1轮融资;由蓝湖资本领投,创新工场和真格基金跟投的500万美元A轮融资。

截至目前,Momenta已获得亿级美元融资,投资方包括凯辉基金、GGV纪源资本、蔚来资本、戴姆勒集团(梅赛德斯-奔驰母公司)、顺为资本、创新工场和九合创投、蓝湖资本、真格基金等。

Momenta的技术领先性及产品落地能力除了为资本市场广泛认可外,也深受行业合作方的认可。

初页:在中国研究无人驾驶和在美国研究有什么不同?

1.自动驾驶是地域化的

从技术角度来说,自动驾驶里面的环境感知需要本地数据。而从算法层面来讲,如果有中国数据的话是能够做得很好的。

在驾驶习惯和场景方面,不同的场景下司机的驾驶习惯会很不一样,而这些驾驶习惯第一会影响到算法,第二会影响到产品的形态怎么去定义。

2.中国路况复杂,解决中国的自动驾驶更有挑战性

中国的驾驶员和行人的交通习惯和美国十分不同。第一,在中国,车辆与车辆的距离、行人与行人的距离是很近的;第二,中国人对交通规则的遵守做得并不好,如果要根据当前的位置预测车辆或行人接下来的位置是有困难的;第三,中国的道路很容易出现拥堵,实现拥堵情况下的自动驾驶非常困难。

在这样特殊的国情下,在中国实现无人驾驶是更加复杂和富有挑战的,但同时也意味着中国对实现无人驾驶的需求更大,因为无人驾驶的实现能为中国的交通解决许多问题,这对推动各项技术的短时间落地是有帮助的。

3.中国对自动驾驶、人工智能的政策利好

中国的政策环境非常有利于人工智能和无人驾驶的发展,政府已经表露出长期持续投资的决心。在人工智能方面,国家不仅把人工智能写进了十三五规划,国务院还专门印发了《新一代人工智能发展规划》。在无人驾驶方面,2017年12月,市交通委联合市公安交管局、市经济信息委等部门,制定发布了《加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见》和《自动驾驶车辆道路测试管理实施细则》两个指导性文件,明确规定了自动驾驶的实际道路测试规则,这使得无人驾驶的研究更加规范。

这些政策的出台,为中国自动驾驶公司的道路测试建立了良好的政策基础,无疑将加快国内自动驾驶相关行业的发展速度。

初页:在中国研究无人驾驶和在美国研究有什么不同?

1.自动驾驶是地域化的

从技术角度来说,自动驾驶里面的环境感知需要本地数据。而从算法层面来讲,如果有中国数据的话是能够做得很好的。

在驾驶习惯和场景方面,不同的场景下司机的驾驶习惯会很不一样,而这些驾驶习惯第一会影响到算法,第二会影响到产品的形态怎么去定义。

2.中国路况复杂,解决中国的自动驾驶更有挑战性

中国的驾驶员和行人的交通习惯和美国十分不同。第一,在中国,车辆与车辆的距离、行人与行人的距离是很近的;第二,中国人对交通规则的遵守做得并不好,如果要根据当前的位置预测车辆或行人接下来的位置是有困难的;第三,中国的道路很容易出现拥堵,实现拥堵情况下的自动驾驶非常困难。

在这样特殊的国情下,在中国实现无人驾驶是更加复杂和富有挑战的,但同时也意味着中国对实现无人驾驶的需求更大,因为无人驾驶的实现能为中国的交通解决许多问题,这对推动各项技术的短时间落地是有帮助的。

3.中国对自动驾驶、人工智能的政策利好

中国的政策环境非常有利于人工智能和无人驾驶的发展,政府已经表露出长期持续投资的决心。在人工智能方面,国家不仅把人工智能写进了十三五规划,国务院还专门印发了《新一代人工智能发展规划》。在无人驾驶方面,2017年12月,市交通委联合市公安交管局、市经济信息委等部门,制定发布了《加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见》和《自动驾驶车辆道路测试管理实施细则》两个指导性文件,明确规定了自动驾驶的实际道路测试规则,这使得无人驾驶的研究更加规范。

这些政策的出台,为中国自动驾驶公司的道路测试建立了良好的政策基础,无疑将加快国内自动驾驶相关行业的发展速度。

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