11月14日，自動駕駛的新玩家Momenta宣布，獲得A輪500萬美元投資，本輪由藍湖資本領(lǐng)投，創(chuàng)新工場和真格基金跟投。
Momenta公司創(chuàng)始人曹旭東
據(jù)創(chuàng)投時報項目數(shù)據(jù)庫，Momenta成立于9月初，致力于打造自動駕駛大腦，核心技術(shù)是基于深度學習的環(huán)境感知、高精度地圖、駕駛決策算法。產(chǎn)品包括不同級別的自動駕駛方案，以及衍生出的大數(shù)據(jù)服務。
Momenta 創(chuàng)始人、CEO曹旭東畢業(yè)于清華大學，曾先后任職于微軟亞洲研究院和商湯科技，有近百人研發(fā)團隊管理經(jīng)驗、產(chǎn)品落地經(jīng)驗，對無人駕駛環(huán)境感知，高精地圖，駕駛決策有長時間研究。研發(fā)總監(jiān)任少卿，是中國科技大學與微軟亞洲研究院聯(lián)合培養(yǎng)博士，提出適用于物體檢測的高效框架Faster RCNN和圖像識別算法ResNet，后者相關(guān)論文于2016年獲得計算機視覺領(lǐng)域頂級會議CVPR 的Best Paper Award。
對于自動駕駛而言，安全性是至關(guān)重要的。而如果不解決這個問題，自動駕駛的商業(yè)化始終要受到限制。“對于無人駕駛，我們希望比人更安全，最好致命事故率低一個量級，做到十億公里一起致命性事故。統(tǒng)計上，要達到足夠置信度，需要多次重復實驗，最好一百次以上。這意味著一套比人更加安全的無人駕駛的系統(tǒng)需要測試的總里程達到1000億公里。”曹旭東說。而在他看來，沒有解決這個數(shù)據(jù)和測試的關(guān)鍵性問題，那么，自動駕駛離商業(yè)化落地，就始終存在著一道鴻溝。“這也是谷歌無人車遲遲沒有商業(yè)化的原因。”他總結(jié)。
而要解決這個問題，有兩種解決方案。一是無人駕駛模擬;二是眾包數(shù)據(jù)收集和測試。“但模擬即使再逼真，感知數(shù)據(jù)和真實的數(shù)據(jù)也存在差異;其次是模擬的情境下交通規(guī)則都是我們設(shè)定的，很多失敗的場景恰恰是人思考的盲點，單純通過模擬并不能發(fā)現(xiàn)。”曹旭東說。至于第二種方案，特斯拉就是走這條路線的典型代表，但對創(chuàng)業(yè)公司而言，這種方案需要造車，耗費的時間周期長，并且，它也需要實現(xiàn)對車輛的控制權(quán)，難度仍是相當更大的。
Momenta則想用更輕的方式解決以上兩個方案里的問題。曹旭東表示，應用Momenta的技術(shù)解決方案，可以采用“眾包”的方式，將感知設(shè)備通過后裝，安裝在車輛上，直接利用現(xiàn)有道路上已有的運營車輛，不需要造車、改車、控制車，從而獲得司機的駕駛和路面情況等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)眾包測試和數(shù)據(jù)收集。
基于高精度地圖的自動駕駛近期進展很快。美國方面，Google無人車的方案中包括了Google Map;Uber投資5億美元開發(fā)全球地圖，并與Digital Globe達成合作，以擺脫對Google的依賴;通用汽車投資了高精度地圖初創(chuàng)公司Civil Maps。歐洲方面，寶馬、戴姆勒、奧迪一起收購了Here地圖;TomTom與博世合作研發(fā)適用于自動駕駛的地圖;NDS協(xié)會也在推動高精度地圖標準。亞洲方面，日本多家車廠及地圖制作商Zenrin正在推動名為“Dynamic Map Planning”的項目，為東京奧運會自動駕駛服務提供支持。國內(nèi)百度、高德、四維圖新、光庭等也都開始了高精度地圖的研究。
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