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對話AutoBrain CEO彭永勝:實現盈利遠遠不夠,行業仍受兩大問題困擾

文字:[大][中][小] 手機頁面二維碼 2019/4/1     瀏覽次數:    
文章來源:億歐 張男

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    縱觀國內自動駕駛圈,百度與清華出身的公司創始人占據了“大半壁江山”,這也使眾人對國內自動駕駛企業形成了這樣的“刻板印象”:了解一家自動駕駛公司,先看創始人出身。


    鮮為人知的是,有這樣一支團隊在自動駕駛圈內同樣表現出色,自2011年起,連續六年蟬聯“中國智能車未來挑戰賽”的冠亞軍,當年,央視將這一賽事稱之為“我國規模最大、水平最高的無人駕駛智能車比賽”。


    這支團隊名為“軍交猛獅隊”,彭永勝是該團隊的總負責人。有著數十年自動駕駛研發經驗的他,于2017年選擇和同事李明喜、前特斯拉AutoPilot團隊成員Yolanda,一同創立自動駕駛公司AutoBrain。


AutoBrain核心信息


    磨礪17年后,“行業老兵”創立自動駕駛公司

    雖然成立于2017年的AutoBrain,算是自動駕駛行業的“新兵”,但彭永勝自身卻已經是“行業老兵”了:2000年開始研發自動駕駛技術?!爱敃r我們的無人車速度很低,主要是在校園等封閉場景內運行?!彼騼|歐汽車這樣表示。


    十年磨一劍。2010年,彭永勝開始帶領“軍交猛獅隊”參加“中國智能車未來挑戰賽”(第二屆)。雖然當時只取得了第五名的成績,但在隨后的6年(2011-2016)中,“軍交猛獅”拿下了四次冠軍和兩次亞軍。


    實際上,當年的自動駕駛只屬于學術界的前沿研究,大部分公眾對此尚無任何概念,而從技術角度來看,當年的汽車僅是憑借純視覺方案來實現無人駕駛的。即便彼時的自動駕駛面臨公眾認知度低、技術不成熟等問題,但在圈里“摸爬滾打”多年的彭永勝已經看到了行業未來蓬勃發展的“小苗頭”。


    2012年,“深度學習之父”Hinton和他的學生在著名的ImageNet問題上取得的新進展,促進了圖像識別技術的發展。同年,《紐約時報》披露的Google Brain項目,使深度學習開始受到前所未有的關注。業界開始意識到,人工智能與深度學習的組合,可以令很多難題迎刃而解。


    隨著自動駕駛技術趨于成熟,算法也開始復雜化,彭永勝向億歐汽車坦言,“2012年我開始萌生創立自動駕駛公司的想法。實際上,當時我們就已經開始按照公司的模式,進行代碼管理、技術研發等工作了。后來,我們將研發結果集成至一個系統內,形成了AutoBrain算法系統的雛形?!?/span>


    又進行了五年的技術積累后,他創立了AutoBrain,并在北京、天津、美國硅谷等地設有研發中心。


    成立不到兩年,便拿下多家主機廠合作訂單

    或許是出于對團隊技術的信任,中關村發展集團和磐谷創投于2018年投資了AutoBrain。同年10月,AutoBrain與四維圖新達成戰略合作,雙方共同研發低成本、多場景、可量產的自動駕駛解決方案。


    不久后的世界智能網聯汽車大會閉幕式上,“剛滿一歲”的AutoBrain第一次與北汽、博世、海拉、百度等“大廠”同臺,正式加入北汽“海豚+”(智能網聯汽車“五年行動計劃”)全球戰略。之后,AutoBrain將助力北汽加快實現L3級自動駕駛產品的量產以及L4級技術的研發工作,雙方還將以2022年北京冬奧會、雄安新區和北京智慧城市建設等項目為契機,實現商用車隊的自動駕駛量產落地。


    不止四維圖新和北汽在為這家初創企業做背書,長城也表示“看好” AutoBrain。二者于2018年底達成合作,共同研發L3級自動駕駛汽車,預計2020年實現這項技術的商業化。


    實際上,這并不是彭永勝首次與主機廠進行接觸。2013年還在“軍交猛獅”之時,他就曾帶領團隊與長城合作研發L3/L4級的自動駕駛測試車,也曾與上汽、廣汽、重汽、陜汽、眾泰、桑德等主機廠建立合作關系。


    彭永勝透露,車企對自動駕駛技術的態度十分謹慎,以L3級自動駕駛為例,車企在招標時會先從各個方面考察市場上所有號稱能做L3的企業,再將他們的技術方案放在一起比對,最后通過試乘試駕,選出最優企業。


    談到先后獲得北汽、長城等主機廠青睞的原因,彭永勝向億歐汽車表示,除了多年的技術積累外,團隊也是重要因素。具體而言,公司技術團隊的核心成員已在一起共事近二十年之久,且多具有車輛工程專業背景,“我們能夠從車輛運動學和動力學本身的特性出發,結合公司特有的決策和MPC控制技術,來解決自動駕駛各類問題?!?/span>


    此外,彭永勝還透露稱,“AutoBrain早已實現盈利,且就L3級的HWP功能而言,我們是目前國內唯一能為主機廠提供量產方案的公司?!?/span>


    線控底盤與感知技術,依舊是自動駕駛行業的“兩大難題”

    “自動駕駛技術的大規模商業化,必然需要通過搭載在整車上來實現?!迸碛绖傧騼|歐汽車表示。


    基于這樣的認知,AutoBrain在成立之初,就將自己定位成一家能夠提供完整算法能力的2B公司。如上所述,目前AutoBrain正努力扮演著“車企的Tier 1”的角色,以自主研發的自動駕駛系統為核心,通過前裝的方式與車企合作,“One for All”的來實現L2-L4級自動駕駛解決方案。


    日前,億歐汽車在AutoBrain測試中心試乘了其與主機廠合作開發的自動駕駛車輛。該公司研發的L3級自動駕駛汽車(針對高速公路場景)配備了一個4線激光雷達、一個攝像頭(檢測車道線)、兩個16線激光雷達和兩個毫米波雷達;而其L4級自動駕駛汽車(針對城區道路場景)則配備了一個64線激光雷達、一個4線激光雷達、一個攝像頭(檢測紅綠燈),以及兩個毫米波雷達。


    在高速公路場景下,AutoBrain L3級自動駕駛汽車能夠以90km/h的速度完成臨車靠近預警、自動換道、保持車距、上下匝道等動作。而在城市交通場景下,其L4級自動駕駛車則可完成繞行路障、自動減速、車道保持、識別紅綠燈、避讓行人、自動變道等流程,且未來其功能可通過深度學習技術變得更加完善。


    在近一個小時的試乘體驗中,AutoBrain自動駕駛車行駛平穩,全程無人工干預,有一種近乎“老司機開車”的感覺。


    彭永勝同時向億歐汽車表示,公司組建了自動駕駛車隊,除了實際路測外,AutoBrain也會在自主研發的仿真測試平臺中進行測試,不斷完善自動駕駛功能。


    值得一提的是,合適的線控底盤和感知技術,是實現自動駕駛技術所面臨的相對棘手的問題?!耙郧皾M足需求的底盤鳳毛麟角,現在車企已經意識到這方面的問題了”,彭永勝提到,在合作過程中,AutoBrain會將協議參數、技術方案等要求提供給車企,同時幫助車企改造出滿足需求的線控底盤。


    而在感知領域,彭永勝也表示技術已經有很大進步了,“過去,我們僅僅是通過圖像處理來解決感知問題,需要很多傳感器的支持,現在通過算法的優化,傳感器的數量已經大大減少了?!?/span>


    據了解,在AutoBrain目前近百人的團隊中,技術人員占比在90%以上,深度學習、圖像處理、感知融合等方面的人才超過半數。彭永勝表示,今年公司計劃將團隊規模擴充一倍。


    但他坦言,相比于過去,當下的線控底盤與感知方面的情況已經有明顯進步,但其目前依舊是自動駕駛行業發展的兩大“攔路虎”。

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