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无人驾驶商业化提速 Roadstar.ai欲做无人车领域“滴滴出行”

2018-07-07 01:23 来源: 车联网

无人驾驶商业化提速 Roadstar.ai欲做无人车领域“滴滴出行”

全球无人驾驶商业化进程正在加快。

目前,随着主要车企及科技公司不断推出新的自动驾驶技术,世界各国都在积极制定自动驾驶普及路线图,放宽无人驾驶汽车相关法律法规,主要集中在道路测试和规划、驾驶分级、汽车制造等方面。

据前瞻产业研究院发布的《无人驾驶汽车行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示,2018年全球无人驾驶汽车市场规模将达到48.2亿美元,到2021年将达70.3亿美元;到2035年,预计全球无人驾驶汽车销量将达2100万辆。

就在今年5月15日,一家成立仅1年的中国自动驾驶初创企业Roadstar.ai正式宣布完成1.28亿美元(约合8.12亿人民币)A轮融资,这是截至目前无人驾驶行业内这一轮次的最高融资额,Roadstar.ai也成为国内无人驾驶领域估值最高的初创公司。

6月13日,Roadstar.ai携自动驾驶方案“Aries·锐”亮相CES Asia,该方案是全球首个搭载纯国产激光雷达的无人驾驶Level4解决方案,在任意速度、任意曲面道路上可实现最大误差5cm。

该公司CEO 佟显乔在接受21世纪经济报道记者专访时介绍,该方案竞争优势明显:目前的成本大约30万元人民币,而竞品的成本大约在150万元人民币左右,到2020年公司计划该系统成本降到5万元人民币。

佟显乔预言,2020年,无人驾驶商业化时代将全面到来,而公司的目标则是成为无人驾驶领域的“滴滴”,让无人驾驶技术与专车服务全面融合。

分赛道竞跑

全球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。但Roadstar.ai并不为此担心,佟显乔认为这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,拥有不同的商业模式,跟Roadstar.ai一样专注于开放路况下自动驾驶L4技术的并不多。

目前,Roadstar.ai在无人驾驶的征途中研发出了两项关键技术:HeteroSync(异构多传感器同步)和 DeepFusion(数据深度融合)。HeteroSync 负责实现多个传感器(LiDAR、Camera、Radar、Ultrasonic、GNSS&IMU)的时间、空间同步,自动实时更新同步参数。DeepFusion 负责将三种主要传感器(LiDAR、Camera、Radar)在原始数据层面的融合,技术基于融合高维度数据的感知和定位算法。

“无人驾驶要做的其实就是两件事,第一是看清世界,第二是看懂世界。”佟显乔指出。Roadstar.ai的多传感器前融合技术,在原始数据层面将激光雷达、摄像头以及毫米波雷达的 8 维数据进行融合,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。

“所谓的前融合,就是在原始数据级别就把所有传感器的数据融合在一起,把多个低成本低性能的传感器合并到一起来使用,这样可以大大节省成本同时提高效率。”佟显乔告诉21世纪经济报道记者。

他解释,目前全球范围内的大部分无人驾驶公司所采用的还是针对每个传感器都有相应的感知算法,在对每个传感器的数据进行处理后,把感知结果汇总起来的多传感器后融合技术。相对而言,Roadstar.ai采用的前融合技术对单个传感器要求低,单一功能可能有限,但是合起来可感知包括几何、颜色、纹理等全方面的信息,可以达到算法更快、识别更准的效果。

国内法规待完善

美国从30年前就开始研究无人驾驶的相关技术,在美国加州,每个参与无人驾驶研发的公司都需要提交年度报告,总结在测试中所发生的司机接管情况,这个数字被很多人用来评估公司水平的标志。

其中,Google母公司Alphabet旗下的Waymo遥遥领先,紧随其后的是GM的Cruise,平均每次接管行驶里程都超过了1000英里,其中Waymo更是在亚利桑那州去掉了司机,采用远程接管的方式进行无人驾驶的运营。

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