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佟显乔:专攻开放式L4无人驾驶 2020成本低至5万元

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佟显乔介绍,这样一套解决方案的成本大约是30万人民币,而竞争企业的成本或达到150万人民币。他自信道,Roadstar.ai计划到2020年让该系统成本降到5万人民币。

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网易汽车6月15日报道 刚刚开幕的CES Asia上,自动驾驶成为了最热话题之一。互联网、科技、汽车、初创等企业纷纷摆开架势亮出在自动驾驶领域的解决方案,让人眼花缭乱。

Roadstar.ai是其中一个颇具话题性的公司。它成立仅短短一年,美国与中国两地的成员加起来仅50人。但是,它的三位联合创始人均是来自GoogleTeslaAppleBaidu USA等公司自动驾驶部门核心工程师。此外,就在上个月,Roadstar.ai拿到了1.28亿美A轮融资(约合8.12亿人民币)。这不禁让人对这家年轻的初创企业充满好奇。

Roadstar.ai专注于自动驾驶Level 4技术研发及应用。本届CES Asia上,Roadstar.ai展出了全球首款纯国产激光雷达Level4自动驾驶解决方案Aries·锐。据介绍,这样一套解决方案目前的成本大约30万元人民币,而竞品的成本大约在150万人民币左右。

业界普遍认为,L4在一段时期内,暂时只能在一些特殊场景或者限定范围内实现。Roadstar.ai创始人兼CEO 佟显乔告诉网易汽车,L4的定义包括了很多场景,每一种场景的难度是不一样的。Roadstar.ai研究的L4解决方案一开始就瞄准了开放式场景。

对原始数据进行前融合 打造差异化

自动驾驶领域目前竞争非常激烈,据不完全统计,全世界已经涌现出了超过240多家自动驾驶技术研发初创企业。佟显乔并不为此担心,他认为这200多家初创企业的研究是“分场景、分赛道”的,有的做封闭场景、有的做L3等等,大家拥有不同的商业模式。而像Roadstar.ai这样做开放路况下自动驾驶L4技术的并不多。自主开发的算法是Roadstar.ai的核心优势,同时也从难度上与很多竞争对手拉开了距离。

Roadstar.ai在无人驾驶领域提出了两项关键技术:HeteroSync(异构多传感器同步)和 DeepFusion(数据深度融合)。多传感器前融合是该技术的一大特点,该解决方案是指使用多个异构传感器进行测量和感知,包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、GPS等。通过对不同传感器原始数据的提取融合,统一输出八维空间数据,由此可以实现高精度的地图测绘,以及对视野范围内物体和人的有效识别。

佟显乔特意为网易汽车解释了“前融合”与“后融合”的区别。对不同传感器的原始数据,在数据端做的融合叫做前融合。而后融合则是指每个传感器单独拥有一个算法,最后再将这些算法得出的结果进行融合。他表示,前融合的优势是信息量更大,有效信息更多,从而保证了最优解。

据透露,经过过去一年来的实际路测,Roadstar.ai已实现在加州平均一个月一次人工干预、国内高复杂城市路况环境下连续数小时无人工接管

2020年成本低至5万人民币

本次CES Asia上展出的Aries·锐Roadstar.ai在今年515日发布的第一代Level4无人驾驶解决方案,也是全球首个搭载纯中国国产激光雷达的无人驾驶Level4解决方案。据称,Aries·锐在任意速度、任意曲面道路上可实现最大误差5cm

此外,成本优势是它的一大突出特点。佟显乔介绍,这样一套解决方案的成本大约是30万人民币,而竞争企业的成本或达到150万人民币。他自信道,Roadstar.ai计划到2020让该系统成本降到5万人民币。

那么Roadstar.ai是如何来进行成本控制的呢?


Roadstar.ai无人车所搭载异构多传感器整合的车顶盒

据了解,Roadstar.ai的成本控制主要来源于硬件和软件两个方面。选择相对便宜的国产传感器,需要懂得自己需要什么,部分贵的传感器提供了很多功能,但它不一定是你需要的,因此和传感器厂商的交流非常必要。佟显乔介绍,虽然传感器目前以采购为主,但Roadstar.ai在这个过程中与厂商做过很多交流,提供过很多反馈意见。这是一个相互成长的过程。

此外,相对便宜的传感器或许在性能方面不占优势,这时候就需要用好的算法去适配,来提升它的整体性能。通过算法的优化和改进,大大减少了训练所需的数据量,提高了数据和资金的利用效率。

有效节约成本,能够推动Level 4 自动驾驶技术的快速商业化。就目前来看,Roadstar.ai的自动驾驶解决方案,在成本控制方面确实是其一大优势。不过其效果和安全程度如何,依然需要在更大批量的测试与实装之后进一步观察。

三步推进无人驾驶专车运营

尽管还处于研发测试阶段,Roadstar.ai自动驾驶解决方案Aries·锐已经引起了不少上下游企业的兴趣。

作为一个成立一年的初创公司,Roadstar.ai 已经成功进入博世和微软加速器项目,成为能够与博世优先合作的智能企业,并享有微软云资源的持续支持。同时,Roadstar.ai 与清华、北大、港科、UMASS等国内外名校及上汽等车企保持着人才输送和技术交流。据介绍,今年下半年,Roadstar.ai将公布与车企的合作情况。

今年5月,Roadstar.ai 获得了1.28亿美元的A轮融资,这被称为国内无人驾驶领域宣布的最高融资额。佟显乔介绍,接下来Roadstar.ai首先会利用这些资金补充人才,扩充团队。还会增加测试车的数量,因为算法需要成熟需要稳定,需要多测试。他还希望未来能与更多主机厂进行合作,因为当前该解决方案是架在车上,希望有一天,可以有定制化的车型出现。

面对未来,Roadstar.ai会继续在提高性能、稳定性,统一性以及降低成本方面,对技术进行研发升级。Roadstar.ai还将自主开发无人驾驶专车运营服务。目前已规划3步推进,18年改造50辆乘用车,19年和OEM合作,生产200台配备车顶盒的无人车,20年实现自产1500台车+远程协助的“半无人运营模式”。

少年心事当拏云——可以说是这个刚满一周岁的年轻初创公司Roadstar.ai的贴切写照。

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