DeepMotion落地自動駕駛感知和定位服務，並告訴你高精地圖數據的創建與分享怎麼玩

近日，一個成立還不到一年的自動駕駛初創公司DeepMotion深動科技宣布獲得千萬美元的A輪融資。

如今一個初公司融資千萬甚至上億元，都不感到新鮮。讓人驚訝的是距離其上次數百萬的天使輪融資才過去半年而已。

對於去年7月份成立的DeepMotion在自動駕駛領域的一鳴驚人，他們有什麼獨家秘笈？知名度打響以後，後期的內功如何修鍊？

帶著疑問，雷鋒網新智駕敲開了位於高校林立之間的DeepMotion的大門，並拜訪了其聯合創始人兼CEO蔡銳。

首先，對於公司的定位，蔡銳堅定地表示，在高精地圖的基礎上，為客戶提供自動駕駛相關的感知、定位服務。

方向確定後，一個企業的業務布局也是重中之重。蔡銳說道，今年除了擴充團隊，重頭戲是與主機廠、圖商以及自動駕駛公司等達成合作，儘快促使技術落地和產品化應用。

特別是和合作夥伴一起積極探索高精地圖新的發展模式。

蔡銳認為，除了單純地提供高精度地圖，其數據的創建、使用、更新與分享將是未來新的商業發展模式。

定位眾包高精地圖解決方案

市場上高精地圖企業主要分為如下幾種。

• 國內傳統圖商，如高德地圖、百度地圖、騰訊地圖和四維圖新等，他們都具備甲級導航地圖製作資質。

• 限於中國政策約束，以技術服務提供方的角色參與國內市場的國外圖商，如HERE、TOMTOM等。

• 高精度地圖初創公司，如中海庭、Momenta.ai、寬凳科技和DeepMotion深動科技等，主要提供眾包地圖構建方案。

眾所周知，如今圖商和主機廠的合作關係基本是單向的數據交付。圖商負責提供基礎地圖數據，而主機廠負責開發上層基於地圖的應用。

而對於高精地圖將來的發展模式，蔡銳有著不一樣的思考。

「在高精地圖時代，數據的流向是雙向的。圖商向車廠提供數據，同時，車載地圖應用也會不斷向圖商更新實時數據」，蔡銳說道。

目前相關企業都在積極探索新的發展方式。蔡銳表示：「包括圖商在內的市場參與者都在摸索前行，思考在未來產業鏈裡面應該擔當什麼樣的角色。」

高精地圖數據的創建、使用、更新與分享可能會帶來全新的商業模式。「我能明確的一點就是，在提供高精地圖構建技術的基礎上，做好基於高精地圖的感知和定位服務，從而打通整個數據流通鏈條，這也是我們儘快落地的技術之一。」 蔡銳接著說道。

DeepMotion定位於眾包高精地圖解決方案是有十足底氣的。據雷鋒網新智駕了解，公司的創始團隊在深度學習、計算機視覺領域擁有多年一線產品的研發經驗。團隊成員在微軟研究院期間，曾參與過Hololens核心演算法開發及認知服務研發。

此外，本輪領投的紅點中國主管合伙人袁文達表示：「3D環境感知、高精定位及地圖是自動駕駛方案中的關鍵技術，我們非常關注以技術創新為驅動核心的創業團隊。而DeepMotion深動科技的四位創始人在短短几個月時間內通過一套低成本的攝像頭陣列實現了無人駕駛的感知、高精地圖和定位的高難度技術解決方案，這點難能可貴。」

前不久，北京、上海、重慶和深圳相繼落地自動駕駛道路測試，基於高精地圖的自動駕駛解決方案也進入真正的落地測試階段。

自動駕駛汽車運用激光雷達、攝像頭等感測器感知外部環境並構建環境模型，利用該模型確定車輛所在位置，整個流程稱為SLAM。

SLAM主要有兩種技術路線：

• 基於激光雷達的SLAM，不受到光照影響，構建地圖精度較高，但是價格貴。

• 基於攝像頭等純視覺感測器的VSLAM，獲取數據成本較低，數據量也很豐富，但受光照影響較大。

DeepMotion根據自動駕駛系統工作原理，將目光鎖定在地圖定位與感知部分，並通過精心設計的演算法將一套低成本的多目相機和GPS慣導模組融合成車載感測器DM-100，為自動駕駛車輛提供環境感知、高精地圖繪製以及高精定位三大能力。

蔡銳表示：「最初是用雙目和GPS慣導組合方式，但隨著合作夥伴的需求，目前我們也在開發三目和單目的方案。」

值得注意的是，GPS與慣導均採用的是消費級模塊，成本小於200元，其精度相當於手機的GPS慣導模塊。相比於10萬-20萬的專業級GNSS組合慣導，可以節約很大成本。

蔡銳強調：「我們雖然採用消費級GPS與慣導，但會通過視覺比對來保證定位精度。」

據雷鋒網新智駕了解，視覺比對對於計算能力的要求較高。對此蔡銳坦然說道：「這確實需要較大的計算量，我們也在積極簡化演算法。」

感知能力之外，車載感測器DM-100還能夠採集高精地圖所需數據和實現自動駕駛車輛高精定位。

在高精地圖的基礎上，行駛的自動駕駛車輛結合GPS慣導模塊，來確定汽車的的精確位置，從而實現高精定位。

其實，DeepMotion並不強調提供全棧自動駕駛方案，而主要是將現有的感知、高精地圖和高精定位技術方案輸出給其他有需要的企業。

對話蔡銳：敞開大門，歡迎合作

新智駕：你認為什麼時候高精地圖能大規模應用？

蔡銳：商業模式上，圖商、主機廠以及自動駕駛初創企業，都還在合作中不斷進行探索。

技術上講，不管是成本較高的激光雷達數據採集，還是以純視覺為主的數據採集，都沒有很成熟的技術方案和落地產品，所以現在談高精地圖大規模應用為時尚早。

新智駕：依靠什麼核心技術成立公司的呢？

蔡銳：首先，對自動駕駛領域有很大興趣，同時也認識到環境感知和高精地圖對自動駕駛的重要性。而相關的技術發展離實用還有一定距離，為初創企業留下了足夠的發展空間。

其次，從專業背景上講，團隊在深度學習和立體視覺領域有較多的積累，在場景分割、物體識別、SLAM、三維重構具體應用領域實戰經驗豐富，能很好切入自動駕駛地相關核心模塊。

新智駕：傳統圖商做的高精地圖和你們有什麼不同呢？

蔡銳：大家只是採用不同的技術方案來做一件事情，有的設備成本高或運營成本比較高，好處是容易上手，缺點一是成本高，二是對專業人員、專業設備和專業操作的要求極高。

所以，不管是演算法提供商，還是OEM以及圖商，保證高頻的地圖更新須依靠眾包的方式，既成本可控，又對專業操作要求低。

新智駕：與國外的HERE，國內傳統圖商以及眾多的創業公司（DeepMap、Civil Maps、lvl5）相比，DeepMotion的核心競爭力是什麼？

蔡銳：國外圖商有兩種方式存在，一種是以激光雷達為主的DeepMap和Civil Maps等，一種是以純視覺為主構圖方式。同樣的道理，國內圖商也是這兩種形式。

雖然採用激光雷達為主的能夠提供精度較高的地圖數據，但其採集設備成本昂貴，並且需要專業人員操作。高居不下的成本導致很難實現規模化生產，也無法眾包部署來保證地圖的活性。

相比之下，視覺為主的構圖方案在成本和部署方面優勢明顯。隨著技術的發展，也能提供媲美激光方案的地圖精度。

簡單來說，高精地圖構建比拼的是數據質量、規模化生產、自動化程度等多個方面。目前整個行業都還處於起步階段，需要大家在競爭中合作，一起推動高精地圖行業的發展。

新智駕：高精度地圖的精度具體能達到多少？

蔡銳：在統計數據的基礎上，平均精度是在10-20厘米左右，都能滿足L3和L4的要求。剛才提到過，我們有單目、雙目和三目方案，具體來講，雙目的精度高一些，差不多10厘米左右，但部署較難，尤其是放在車內會更難一點。單目誤差較大，但也能保持在10-20厘米範圍內。

新智駕：車輛的定位精度具體能達到多少？

蔡銳：橫向定位能達到10厘米，縱向定位是20厘米。

新智駕：地圖數據的實時更新是怎麼實現？

蔡銳：首先要保證強大的車端處理能力，在車端對原始感測器數據進行分析處理，輸出矢量化地圖元素，保證傳輸的數據量在可接受的範圍內，目前在市區道路上大概平均每公里的數據量在40KB左右。這樣基本能保證傳輸的實時性。

其次，在雲端有高性能的地圖整合與優化演算法，並將更新結果反映到地圖上。

按照我們目前技術，地圖規模是數平方公里實驗的情況下，處理速度能達到分鐘級。

新智駕：雨雪霧霾或者夜間的時候，DM-100性能表現如何？

蔡銳：目前DM-100感測器主要是構圖，是一種能夠以低成本可部署的眾包方式去構圖的硬體設備。針對雨雪天氣，我們也將推出組合毫米波雷達或低線激光雷達的感知方案。

新智駕：一套DM-100的成本是多少？

蔡銳：目前該硬體還沒有批量化生產。以零售價購買元器件組裝硬體來看，基本上所有東西加在一起在1500元人民幣以內。

新智駕：在地圖全自動生產的流水線上，需要人工參與標註嗎？

蔡銳：在一開始的機器學習過程中肯定需要人工參與標註訓練數據，完成機器學習模型構建後，後續的生產環節不再需要人工參與。

新智駕：如何與主機廠還有圖商開展合作，你們方案的最終用戶是誰？

蔡銳：要推動自動駕駛產業的落地，合作是現階段大家的必然選擇。我們願意和主機廠、圖商、以及其他自動駕駛公司成為合作夥伴。

圖商方面，我們可以提供成套的可規模化部署方案來實現眾包高精地圖構建。

主機廠方面，我們主要提供基於高精地圖的環境感知與高精定位模組。具體的產品包括設備、服務和數據等。

現階段公司屬於演算法和技術提供商，會根據合作夥伴的需求設計定製化產品。無論是主機廠還是圖商，我們會根據他們的需求做不同產品原型或共同研發。

所以，最終的產品形態，很大程度上是取決於客戶在不同階段的不同需求。

新智駕：本輪融資的作用主要是什麼？

蔡銳：本輪融資主要是擴大人才儲備（目前團隊核心人員接近30人），加速產品落地，並推動數據規模化生產。

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