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博仲平台 Momenta完全无人驾驶曝光!城区道路混行无接管,遭遇逆行也不怕

2020-01-07 18:30:23 来源:pt老虎机在线娱乐平台

博仲平台 Momenta完全无人驾驶曝光!城区道路混行无接管,遭遇逆行也不怕

博仲平台,momenta(现在)是一家怎样的公司?

宏观印象:学霸创业、中国无人车独角兽、奔驰母公司戴姆勒加持、自动驾驶第一梯队玩家……

产品业务:高速场景方案产品、l4级自主泊车产品交货、最高等级高精度地图资质……

一千个维度有一千种答案,但也颇显盲人摸象。

只是从今往后,momenta的技术路径开始完整清晰。

在通往自动驾驶实现大道上,之前有渐进式的特斯拉,也有一步到位的waymo,天下方案,莫过于此。

而momenta,集二者之所长,避二者之所短:

tesla+waymo,就是momenta。

12月26日,momenta对外正式发布l4级无人驾驶技术msd (momenta self driving),开始支持城市内完全无人驾驶场景。

如果说2019年来momenta发布的前装量产产品mpilot,更像是特斯拉方案。

那么现在,msd上马,则显出waymo路线雄心。

万万没想到,自动驾驶业内一度纷争的两种路线,如今让momenta实现二合一。

但msd究竟是一套怎样的方案?

区别于量产前装方案,momenta完全无人驾驶方案中最明显不同在于多了激光雷达。

在其测试车中,共搭载12个摄像头,5个毫米波雷达和1个激光雷达。整套系统传感器方案以摄像头为主,激光雷达为辅,多传感器冗余。

而且momenta强调,除去激光雷达,方案中的硬件选型与前装量产保持一致——这也是momenta“两条腿”向前的关键考量,后面还会详细讲到。

不过,说一千道一万,无人驾驶——还得以身试乘看一看。

msd方案的试乘,选在了momenta(苏州),地点毗邻苏州高铁北站,属城建频繁区域,路线全程约12公里,沿途经过30余个红绿灯路口:

符合momenta该方案目标所指:城市区间内,完全无人驾驶。

而且路段基础设施也没有过v2x改造,依然拼的是单车智能实力。

试乘中最基本的场景自然是购物中心附近的行人:

以及在高铁站停车场附近的无保护左转:

车流交汇交互,也是最有意思的场景。msd方案虽初发布,但智能程度已有老司机风范,在试乘的几次交互场景中,有让行、也有选择先过,并不基于单一规则。

同车试乘的momenta研发总监夏炎解释,这能体现msd在预测规划方面的实力和学习能力。

不过整体试乘而言,因为城市区间不同高速场景(无人车混行)和停车场(低速),momenta的ai司机给人的印象是:安全第一,宁怂不偏激。

比如在苏州相城道路,会出现不规则的异型车——挑战自动驾驶系统的感知识别。

甚至遭遇违章逆行情况:

其实从当天道路实际情况来看,系统完全可以“偏激”一些,让路不减速通过。

但安全第一思考下,momenta工程师打造的该系统,在交通中不确定性较大的情况下,先减速,甚至刹车,确保交互双方的安全。

而且相比人类老司机,msd虽初生牛犊,但也展现出不凡实力。

遭遇人类司机深为苦恼的大货车时,既要对大货车的载货品类多样、形态各异准确感知,还要对大货车行为上的激进行为有应对:

msd跟随慢速行驶的大货车一段时间后,“决定”变道超车,但在超车过程中仍保持对货车一定的安全距离,通过接近路口的实白线后才拉大横向距离超车,保证了超车过程中的安全性。

12公里左右里程,按道路交规限速行驶(40公里每小时为主),近40分钟,历经城区内各种场景——有临时施工、有不规则车辆,还有逆行,但全程无接管。

这样的完全自动驾驶能力,起步最早的谷歌用了近十年,百度从开始研发到落地也超过5年,一众自动驾驶新势力从无到有也走过了快3年……

虽然深度学习、大数据和大计算带来的指数加速,已再明显不过。

但得知momenta的速度,依然让人不可思议:

50人左右的团队,5个月左右的时间。

没错,从今年下半年交货量产自动驾驶产品后,momenta才开始囤积重兵,依靠公司长期的技术和数据积累,以及量产自动驾驶和完全无人驾驶通用的平台支持,开始攻坚完全无人驾驶。

至于能够达到城区开放道路全程无接管,之前行业内最快的友商也差不多用时1年,且积累了至少十万公里以上实际路测里程。

所以momenta之速,背后究竟有“引擎”?

momenta ceo曹旭东认为,与他们内部看问题的角度、方法和战略选择有关。

momenta创办,从一开始就明确目标,要打造自动驾驶大脑。

这并非传统汽车产业内“换轮子”,而是行业开始ai化变革后,供应链环节中的新机会。

汽车产业链中:

比如定位“自动驾驶大脑”的momenta,就处于这一层。

但即便如此,如何实现完全自动驾驶,如何最高效拥抱未来,也没有清晰明确的答案。

至少在打造自动驾驶大脑这件事上,特斯拉方案和waymo路线一度不可调和。

所谓特斯拉路线,是按照自动驾驶等级的划分,从低级往高级不断升维,通过量产汽车对场景、数据和算法的迭代,最终实现完全无人驾驶。

而且正是因为坚定量产路线,也为了最低门槛获取数据、场景和功能反馈,偏执狂马斯克完全依靠摄像头方案、不使用价格昂贵的激光雷达。

所以即便2019年发布为完全自动驾驶而生的fsd硬件,外界也不相信马斯克2020百万robotaxi的豪言。

而waymo路线,则认为只有从一开始l4才能实现robotaxi。该路线中,人机共驾的高级辅助驾驶被认为有天然bug——既要机器辅助驾驶,又要人类在紧急时刻接管,显然不靠谱。

于是waymo从2009年正式推动后,逐渐明确了实现方式:

原型车、规模化路测、在丰富场景中不断迭代,区域内落地,终极场景是让无人车行驶运营在任何时间、任何地点和任何场景。

但waymo路线中,最难的是无穷无尽的“长尾”问题,现实中总会有出乎预料的新场景、特殊挑战,这就要求自动驾驶系统足够聪明、且学习迭代得足够快。

所以概括而言,二者优缺点都很明显。

特斯拉方案:想依靠低成本传感器方案不断升维,难且有道德挑战;但好处是数据“众包”,能在量产中获得现金流和数据流。

waymo路线:希望一己之力不断扩大无人车队规模,最终真正实现完全落地,险且依赖融资烧钱;而好处是安全性相较而言更可控,不用把车主当小白鼠。

但如今momenta之行动,所谓“两条腿”战略,却实现了特斯拉和waymo路线的二合一。

重新定义了实现无人驾驶的关键路径。

即,通过量产自动驾驶产品获得海量数据,持续研发数据驱动的核心算法,打造闭环自动化工程体系,发挥数据价值,高效迭代技术,最终实现完全无人驾驶。

同时,msd的技术框架中不同传感器的感知算法相互独立冗余,并非完全依赖某一种传感器,因此目前量产传感器收集的数据,如视觉、地图、轨迹数据等可以无缝应用并有效助力msd算法提升。

最终,一个数据流和技术流的闭环搭建完成,量产自动驾驶和完全无人驾驶,真正互相补益。

但为何能打通?又为什么是momenta?

一切要从momenta创立之初对自动驾驶的认知说起。

momenta 2016年创办,当时就分析过特斯拉模式和waymo路线。

但并非为结合二者而生。

曹旭东回忆,从一开始就希望从本质出发、从终局角度思考问题。

momenta的思考中,自动驾驶的终局,一定是l4级以上,不需要方向盘、不需要人类司机。

但要实现这个终局,结合深度学习为核心的ai新浪潮,两大要素就格外关键:

之所以要数据驱动,是因为完全无人驾驶中的长尾问题——几乎是难以穷尽的。

唯一的可能性只有数据驱动,自动化解决大部分的问题,例如99%问题。

所以momenta内部,“架构师”文化兴盛,他们目标是架构能够自动化解决问题的系统。

在当前系统中,momenta的 “闭环自动化”方法论就已发挥作用,通过建立对问题自动化发现、记录、标注、训练、验证的闭环过程,为技术和数据提供自动化的迭代能力。

而关于海量数据,这是数据驱动的原料和前提。

之前有粗略估计,实现完全无人驾驶,需要100万辆车跑一年,每辆每天跑10小时以上。

如此海量数据,完全依靠自建车队采集,几乎不现实。

量产自动驾驶数据流能够助力完全无人驾驶,源自统一量产传感器方案。

msd传感器方案包括视觉传感器、激光雷达与毫米波雷达,均覆盖360°范围,该传感器方案子集与量产传感器方案保持一致。

所以理解了无人驾驶终局的两大要素,或许也就不难明白momenta此次谈及的两条腿战略:

一条腿是量产自动驾驶;

另外一条是完全无人驾驶。

量产自动驾驶,人车共驾,以人为主,但解放人类在高速环路、停车场等场景下的驾驶时间,提升驾驶安全性及驾驶体验。

而且通过量产自动驾驶,实现海量数据获取——学特斯拉又超乎其外。

进一步,量产自动驾驶可以给完全无人驾驶带来数据,通过数据驱动的方式,去自动化地解决99%的问题。

未来随着量产产品上市,像 “活水”一般源源不断注入msd,推动msd算法不断升级,使得完全无人驾驶系统不断进化。

这是数据流上的打通。

而通过完全无人驾驶,还能给量产自动驾驶反馈技术流,不断提升体验和能力,让量产自动驾驶持续进步,提升行业份额。

当然,数据流和技术流形成闭环,听起来不算稀奇。

但真正实现这样的战略并不容易,关键是量产传感器方案的一致性、互补性,并在量产自动驾驶战略中真正快速低成本交货、落地。

这也是特斯拉和waymo难以跨公司二合一的原因。

另外,作为创业公司,在数据流和技术流闭环之外,靠融资烧钱显然不可持续,必然还需要现金流。

所以momenta创办3年来,先在量产自动驾驶发力,实现数据流和现金流方面的验证,然后发力完全无人驾驶,同时着力于打通两者之间的数据流和技术流。

现在,完全无人驾驶方案发布,数据流和技术流的战略雏形形成,现金流也能让公司不受舆论和资本市场变化而左右。

曹旭东说, 目前mpilot 和msd的原型发布,标志着两条腿的雏形期形成。预计到2019年-2024年,量产自动驾驶大规模上市,以及msd真正的完全数据驱动,完全自动化,则是“两条腿”战略得到验证的时刻,也是战略的成型期。

不过,也还没到一脚定江山的时刻。

雏形初现,一切还只不过是开始。

更何况这样的战略完整披露,一方面会面临质疑,另一方面也有被复制的风险。

但曹旭东并不担心。他说:“战略没有优劣,战略是选择。这个战略有其优点,也有难点和挑战。我们在选择战略同时,也必须克服和解决其背后难点。我相信,战略发布后,看到的不是抄袭,更多的是争议。在战略执行时,遇到困难,可以选择继续走下去,也可以去选择其他战略,但我们选择迎难而上。道阻且长,行则将至。”

按照momenta的说法,执行层面主要面临两个维度的挑战:包括技术难度和商业难度。

技术层面的难,例如数据流的打通。曹旭东认为,行业主流都是以激光雷达为主的技术解决方案,但momenta是以统一量产传感器为主,需要打通量产自动驾驶到完全无人驾驶的数据流,而他们在其中做了大量的技术创新。

在硅谷拜访时,曹旭东也讲到momenta的战略和已解决的技术难题,得到很多行业专家的认可和欣赏,因为momenta在做原始的技术创新,而不是简单的复制跟随。

商业层面的难,包括如何深入行业、理解客户,如何拓展能力边界及更好的服务市场。

曹旭东进一步解释:“to b是系统性的业务,面对的是一个组织,需要得到方方面面的认可。一线客户都有很强的技术能力和很高的技术标准,需要经过非常严格的技术评测。而我们经过层层验证,最后获得了客户的认可,进入了量产体系。”

momenta也有相对长远的完整时间表。

他们内部,认定2016年-2019年是战略雏形期,2019年-2024年是战略成型期。

然后2024年-2028年才是真正的战略爆发期,那时候在完全自动驾驶“这条腿”上将加速赶上waymo。

只是现在开始,自动驾驶“面壁者”momenta,战略意图一览无余。

作用力也才刚刚开始。

从momenta自身来说,彻底告别被“盲人摸象”状态。

高精度地图供应商?高级辅助驾驶玩家?量产自动驾驶交货……

都不准确。

大道至简,momenta(现在)是一家怎样的公司?

momenta = tesla + waymo。

而且这种结合带来的新场景新技能,还可能不是线性相加。

或许也是聚变反应。

比如特斯拉一直是从车角度提供方案,waymo则是运力技术维度……

但二者结合,就是完整软硬件集合体,载人载货,私家车共享车,都有了可能。

简而言之,能做的更多,可以做的更多,新价值已经展现,新边界也就要重勘。

自然还会进一步带动行业新格局重塑。

自动驾驶发展中,特斯拉方案和waymo路线,一次次被提起,一次次被模仿,一次次被对标。

这样的新玩家新势力,无论中美,都可以举出很多。

但今日之momenta,在理论上真正达到二合一,并且验证了可行性。

于是,之前衡量自动驾驶的时间表,曾经理解momenta的框架,可能是时候刷新了。

虽然momenta是中国自动驾驶的独角兽,但作为momenta的船长,曹旭东最关心的并不是公司的估值。

他认为商业世界一切有为法,一定离不开价值规律本身,估值并不需要过分关心。

他关心什么?

作为ceo,他说核心还是人,组织的学习、进步和提升。

这位momenta创始人,今年来自上而下改变了一件小事:不再把“创始人”放在对内对外的任何地方,仅以职务——ceo示人。

他解释说,momenta正在最大限度通过组织变革、文化塑造,形成合伙人文化。

合伙人不分加入先后,不论年龄资历,核心关注的是技术、贡献和志同道合。

他希望以此吸引最顶级的牛人,让更多有识之士加速自动驾驶终局到来。

《道德经》里说,夫唯不争,故天下莫能与之争。

但真正能迈步实践者,少之又少。

如今,无人车独角兽momenta,宣示两条腿,放下“自我”,立志要做推动终局实现的那个玩家。

这就是momenta。

— 完 —

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