拿到北京自動駕駛路測T3牌照,四維圖新不再滿足只做一個圖商
近日,四維圖新拿到了北京市政府頒發的自動駕駛車輛道路測試試驗用臨時號牌(「路測牌照」),等級為T3級,是北京市迄今頒發的最高級別路測牌照。至此,北京市已向11家企業發放自動駕駛路測牌照,四維圖新是其中唯一的位置服務提供商。
目前,北京共有44條、總計123公里的開放測試道路,覆蓋了京津冀地區的城市、鄉村和高速85%的交通場景。今後,四維圖新可在以上區域進行自動駕駛測試。
要想拿到這個T3牌照,自動駕駛車輛需要經過封閉試驗場5000公里測試、能力評估、專家組評估、北京市自動駕駛測試管理聯席工作小組聯席會審議等多個環節。自動駕駛車輛要具備在近30個大場景下的自動行駛、變速、變道、轉向、交通標牌信號燈識別和障礙物躲避能力,具備對道路、標誌標線、交通設施的識別能力、具備對交通法規和人性化駕駛規則的理解能力等。
四維圖新這次使用的考試車型是長城WEY VV7,車身前後左右共配置了4個Velodyne的16線激光雷達,FOV 170度,有效感知距離40米,用於通用障礙物檢測和可行駛區域檢測;車身前後共安裝了2個長距毫米波雷達,FOV 70度,有效感知距離175米,用於通用障礙物檢測;車頭配備了1個單目攝像頭,FOV 105度,有效感知距離為150米,搭載了四維圖新自主研發的視覺感知演算法,用於前視物體檢測、多車道線檢測和交通燈檢測。
四維圖新自動駕駛基礎技術研究院研發部AI總監李陽告訴36氪,這個方案的硬體成本只是「大部分友商的1/2或者2/3」,但這也對軟體和演算法能力提出了更高要求。
36氪記者近日試乘了這輛車,歷時8分鐘,途經城市街區,沿途天氣晴朗、人流較少。該車最高時速達45km/h左右,在變道、變速、轉向、識別紅綠燈、停車等方面較為順暢,但一旦途徑兩側停滿車輛的擁擠路段,該車就壓低了速度、前進時猶豫不決,此時,安全員出於保險起見進行了人工接管。當遇到前方有公交車停靠時,該車不會壓過實線進行變道,因為壓實線是違反交規,但我們知道,人類在駕駛時往往會靈活變通、不一定死守交規。
四維圖新的試乘車輛(圖源:王藝瑾/36氪)
雖然很少有圖商轉型做全套的自動駕駛解決方案,但對於四維圖新這樣一家成立17年、在深交所上市9年、市值超過300億人民幣的公司來說,不斷拓展版圖、增加營收方式,是保持競爭力的關鍵。
李陽告訴36氪,他們最開始是想驗證高精地圖應該怎樣用於自動駕駛,才開始研發整套解決方案的。2016年,四維圖新開始組建自動駕駛團隊、搭建原型車;2017年,確定了「智能汽車大腦」的戰略定位,開始研發封閉區域內的自動駕駛;2018年,完成5000多公里長距離實際道路測試驗證,具備L3級自動駕駛標準能力,此外,還投資設立了高精定位解決方案供應商「六分科技」。
2019年初,四維圖新宣布將為2021年-2024年量產上市、在中國銷售的寶馬全系品牌提供L3及其以上的乘用車自動駕駛地圖產品和相關服務。在過去幾個月內,四維圖新又宣布與華為、德賽西威、激光雷達研發商IBEO、亮道智能等公司在智能駕駛、車聯網等方面進行合作研發。
此外,四維圖新還在2017年通過收購傑發科技(AutoChips)具備了為車廠提供高性能車規級汽車電子晶元的能力。傑發科技的IVI車載信息娛樂晶元已經連續多年佔據國內後裝市場50%以上的市場份額,其MCU車身控制晶元也在2018年12月通過了AEC-Q100Grade1 車規級驗證,成為國內首顆自主研發的可在客戶端量產的車規級車身控制晶元,打破了國際巨頭一直以來的技術壟斷。
這次收購意味著四維圖新不再圍繞傳統導航電子地圖進行業務拓展,而是向智能駕駛綜合解決方案供應商轉型。
那麼,上述這一系列投入對公司整體營收有多大貢獻呢?
根據四維圖新的2018年年度報告,其高級輔助駕駛及自動駕駛業務去年的營業收入為5292.81萬元,同比增長24.14%;車聯網業務營業收入5.42億元,同比增長14.26%;晶元業務營業收入5.79億元,同比增長11.92%。這幾項業務的營收增長都有助於緩解汽車銷量下降對導航業務的影響——該公司在2018年的導航業務營業收入為7.75億元,同比降低17.63%,而公司整體營業總收入為21.34億元,同比下降1.06%。
李陽表示,在中國,自動駕駛量產的最大挑戰包括了複雜多變的道路場景和擁堵危險的交通路況。而自動駕駛地圖的作用就在於把多樣的結構化道路場景簡化成少量的典型任務。比如,把超過100萬個真實道路場景抽象為100多個基本道路種類和路口,再抽象為20多個典型的道路任務,從而在不同省份更快地實現L3的高速自動駕駛。
(圖源:四維圖新)
除了研發自動駕駛地圖以外,四維圖新也在AI技術上發力。李陽稱,他們擁有近20年的在全國地圖數據採集過程中產生的高質量影像數據、近30萬公里的高速道路點雲數據、覆蓋全國的UGC數據以及眾多客戶和合作夥伴貢獻的數據。這些數據都會給四維圖新基於AI的深度學習演算法提供大量有效的訓練數據集。
「與普通數據公開數據不一樣的是,我們這些數據是帶著位置信息的,我們可以做到從不同的省份抽一部分數據、從不同的天氣抽一部分數據、從不同的城市抽一部分數據……我不需要堆10億張圖片訓練一個交通牌的標誌,因為我們知道哪有交通牌,我們可以把附近數據提出來……這是圖商的優勢。」李陽說,他們現在大概有200名左右AI開發工程師,未來會搭建AI雲平台。
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