推出追蹤距離達到170米的ADAS產品，CalmCar完成Pre-A輪融資，2018年流水有望達五千萬

自動駕駛催熱ADAS市場。當前，全球範圍內的產品，ADAS產品售價多在數千元甚至上萬元，制約了其推廣普及。利用軟硬體相關技術降低成品價格，成為了全球範圍內的ADAS領域的創業方向，也催生了諸多ADAS方向的初創公司，其中不少已獲得了資本青睞。我們近期接觸的CalmCar（天瞳威視）也是其中一家。本月CalmCar也宣布獲得國中創投領投，聯通跟投的數千萬Pre-A輪融資。

CalmCar成立於2016年3月，主要開發基於深度學習技術的嵌入式視覺產品，為自動駕駛提供視覺感知系統，以及駕駛環境分析數據，成功運用於汽車主動安全、移動機器人、智慧交通與智能安防等領域。核心團隊由歐美海歸碩博士組成，擁有海外Tier1汽車主動安全電子、整車廠、機器視覺、大數據等行業多年工作經驗。

CalmCar告訴36氪，「目前推出的產品CalmCar Vision System，搭載微型嵌入式GPU晶元，擁有針對汽車視覺系統設計優化的深度學習架構，能夠認知路況，感知、預測車輛行駛過程中的交通情況，實現駕駛場景實時理解、駕駛行為實時分析等功能，為汽車主動安全系統與自動駕駛技術提供可靠的環境感知平台。

市面上推出的或者即將推出的ADAS產品不少，CalmCar分析，旗下產品的主要兩個優勢在於：一是提高了部分遮擋物體的識別精度，解決了形變物體的識別問題，減少了光線變化對物體識別的精度影響；二是識別距離提升，30幀每秒的實時檢測率，可實現140米車輛檢測（可追蹤到170米）、70米行人以及騎車人檢測（追蹤到80米）、80米行車線檢測與追蹤、路牌路標的檢測與識別以及交通燈的檢測與識別，檢測距離、測距精度遠高於市面上同類競品。三是，CalmCar前視系統，配合自主研發的後視相機、環視相機，實現無盲區實時自主檢測，為L2+自動駕駛提供基礎支持。

團隊解釋，之所以能做到這一點，與團隊在深度學習方向的工程經驗、模型架構的優化、演算法優化、感測器優化、以及標準化數據採集密不可分。數據方面，團隊不僅搭建了自采車隊，並以外包及合作方式，搭建了眾包採集車隊，大大豐富了樣本量，每台採集車精準標定、多感測器同步、雲平台監控，保證了數據的質量與豐富性。CalmCar團隊現有數百萬公里的高質量數據，結合獨有的訓練方法，不僅提高了演算法開發的速度，而且保證了演算法的質量。團隊設計了自己的小型化多任務網路，可高效的運行在嵌入式系統中。CalmCar的網路可同時完成檢測、識別、路面標線、標誌物檢測等功能，提高網路的效率，減小了演算法的延遲。

工程經驗方面，CEO王曦曾在英國雷丁大學Cybernetics專業學習，主要研究機器視覺與神經網路在嵌入式系統中的應用，隨後在英國頂級Tier1做汽車安全電子ECU開發，CTO謝曉靚芝加哥大學數學系畢業後在矽谷做深度學習模型研究，李皓是英國留學歸來專長於追蹤演算法的計算機博士，團隊有強大的計算機視覺工程經驗。此外，硬體團隊負責人王若瑜博士擁有豐富的感測器研發經驗和工程背景，曾就職於宇通、福瑞泰克、IHP GmbH等國內外大型整車廠、Tier1以及知名科研機構。

目前CalmCar通過多種方式向客戶提供產品及服務，包括硬體模組、演算法軟體、獨立產品以及商用的實時採集分析設備。同時，基於CalmCar的多攝像機融合定位感測器系統，正在成為多個智能駕駛系統的全方位環境感知解決方案。最新一代CalmCar系統易於安裝，具備半自動校準功能，並支持更新。一般來說，車廠或者Tier1往往需要做相應的定製化開發，王曦表示產品其實是相對標準化的，只是在介面、通信協議、信號列表等方面有所不同，更多的時間是花在產品功能與可靠性驗證上。

車廠產業鏈相對成熟，供應商體系比較牢固。CalmCar的策略並不是直接銷售到整車廠，而是作為Tier2, 與Tier1深度配合，服務整車廠。目前，已經與多家Tier1和整車廠達成合作，進行產品的研發、驗證，實現CalmCar與毫米波雷達、激光雷達以及高精度地圖的融合，快速推進CalmCar在多個智能駕駛應用場景率先落地以及量產，預計2018年流水有望達到4-5千萬元。

數據顯示，2017年全球每年約生產了8000萬輛汽車，汽車保有量超過12億輛；智能化是汽車行業的大勢所趨，相關數據預測，2030年，全球智能汽車的滲透率約為65%，中國很可能在75%左右。樂觀的市場預期，加上深度學習技術的成熟，也使得諸多公司紛紛入局ADAS及自動駕駛賽道，國內初創公司地平線、雙髻鯊、MINIEYE、魔視智能、智駕電子、縱目科技、前向啟創等均已推出單目或者多目ADAS產品。

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