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行业观察
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2016-10-29
从图像识别转型做自动驾驶，这家公司希望为货运行业提供低成本的解决方案
在商用自动驾驶领域，国外公司无法落地中国，国内公司产品面临商业化困难，低成本是重要机遇。
随着市场对物流需求的增加，货运行业越发成为不可或缺的重要力量，而运输路途遥远、时间长等问题往往容易导致货运司机疲劳驾驶，进一步触发交通事故。
若自动驾驶能在卡车上得到应用，将很大程度上能够减轻驾驶员的负担，并节省相应的人力成本。
图森互联则是这么一家致力于货运车自动驾驶技术研发和应用的公司，该公司采用基于人工智能深度学习的视觉识别和毫米波的解决方案，而非 Google、百度等采用的高成本激光雷达方案。
从图像识别转型自动驾驶，人才是技术驱动型公司的核心竞争力
图森互联于 2015 年 9 月成立，最开始做基于图像识别的广告业务，虽然在这过程中获得了可观的盈利，但图森联合创始人、CEO 陈默发现，计算机视觉识别在广告领域的发挥空间十分有限。随后，图森于今年春节后转型，进军到自动驾驶领域，而团队也发生了相应的变化：
技术方面，需要拓展到完整的计算机视觉体系，包括从低层计算机视觉中的双目估计、运动估计到高层的物体检测追踪，甚至语义理解，团队工作量随之大增。
另外，团队人员的招聘重点从之前的计算机视觉与数据挖掘并重逐渐转向计算机视觉与深度学习为主，辅以少量机器学习和数据挖掘职位。公司还请到了曾领导丰田无人车项目的早稻田大学自动驾驶专业博士吴楠任自动驾驶研发总监。
「作为一家技术驱动型公司，核心竞争力就在于人才。」目前，图森互联的团队规模在 70 人左右，分布在北京、美国圣迭戈两地，其中算法团队 20 人，硬件和工程师团队 15 人。
核心技术团队成员有来自加州理工、南洋理工、香港科大、CMU 等知名院校的博士以及有多年行业经验的技术牛人，使得图森成为一家技术驱动型的企业，并在自动驾驶算法领域获得优异的成绩。（前不久，图森在自动驾驶算法公开排行榜 KITTI 和 Cityscapes 评测数据集上获得了九个世界第一，竞争者多来自百度、三星、斯坦福、多伦多大学等名企、名校及科研机构。）
国外公司无法落地中国，国内公司产品面临商业化困难，低成本是重要机遇
除了专注于货运车自动驾驶领域的 OTTO 外（Uber 子公司，前不久完成了全球首次无人驾驶卡车送货的任务），图森对标的还有首家用视觉技术做自动驾驶的公司——Cruise（该公司于 2016 年 7 月被通用以 10 亿美金收购，面向的是乘用车领域）。
· Uber 子公司 OTTO 完成全球首次无人驾驶卡车送货的任务
「因运营自动化运输系统需要一定的市场教育，以及本地高精地图的支持，海外公司难以在中国落地，国内其他自动驾驶商家采用的激光雷达方案成本在百万级别，因此短时间内无法商业化，我们计划将这套以计算机视觉为主的方案成本控制在 10 万元左右，具明显优势。」陈默说道。
低成本自动驾驶技术的保证：视觉感知算法
据图森互联首席科学家王乃岩介绍，图森拥有一整套处于世界领先水平的视觉感知算法，包括但不限于目标检测与追踪，场景分割，运动估计，立体匹配，SLAM 等，这些则是实现低成本自动驾驶技术的根本保障。
无人车整个系统分为感知、决策规划和执行模块。据悉，图森在进行多传感器融合以及大规模测试调优，于今年 7 月份开始研发决策规划和执行模块，已有原型 demo，计划于明年年底实现原型车上路与稳定驾驶。
「深度学习在自动驾驶的应用主要体现在感知算法以及中期路径的规划、决策，在路径决策与规划方面，车辆的体积、速度和小型乘用车辆的不同，因此，其控制与运动模型也不一样，比如变道、超车等，相比行动灵活的小型车，大型车在行走过程中就保守许多。」王乃岩进一步说道。
深耕 B 端市场，推出商业化自动驾驶解决方案，希望成为路网数据权威提供商
在市场方面，图森打算从货运、市内公交等切入 B 端前装市场，目前已与某重汽合作，联合研发第三代解放军自动驾驶运输车辆；与某物流公司、某重汽合作，联合研发物流自动化运输平台。图森市场负责人表示，他们主要为 B 端市场提供城际物流运输自动驾驶解决方案，并没有进入 C 端市场的打算。
解决方案上，实现固定开放路段的点到点自动驾驶：一车配一名司机，在高速公路等限定路段实行自动驾驶，非高速路段人工驾驶；实行全程队列运输，首车配司机，后续车辆（最多 4 辆）无人跟随。
另外，在路网建设方面，图森将应用 SLAM 技术采集高精地图数据并由人工校验；后期运营车辆在行驶过程中将进一步更新高精地图。
在长远战略上，图森希望与货运企业合作运营自动驾驶路网，并成为路网数据的权威提供商。
编辑：林 亿
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