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,本輪由藍湖資本領投,創(chuàng)新工場和真格基金跟投。
Momenta公司創(chuàng)始人曹旭東
據創(chuàng)投時報項目數據庫,Momenta成立于9月初,致力于打造自動駕駛大腦,核心技術是基于深度學習的環(huán)境感知、高精度地圖、駕駛決策算法。產品包括不同級別的自動駕駛方案,以及衍生出的大數據服務。
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)團隊管理經驗、產品落地經驗,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,后者相關論文于2016年獲得計算機視覺領域頂級會議CVPR 的Best Paper Award。
對于自動駕駛而言,安全性是至關重要的。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,沒有解決這個數據和測試的關鍵性問題,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。
而要解決這個問題,有兩種解決方案。一是無人駕駛模擬;二是眾包數據收集和測試。“但模擬即使再逼真,感知數據和真實的數據也存在差異;其次是模擬的情境下交通規(guī)則都是我們設定的,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。”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,它也需要實現對車輛的控制權,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的技術解決方案,可以采用“眾包”的方式,將感知設備通過后裝,安裝在車輛上,直接利用現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據,實現眾包測試和數據收集。
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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