Momenta推出高速自動駕駛方案，CEO曹旭東：人車共駕還要存在20年

Momenta公司首席執行官曹旭東“如果你在30年后采訪當時最成功的自動駕駛企業家，我希望這個企業家是曹旭東。”幾天前，Momenta首席執行官曹旭東在蘇州總部揭牌儀式上說，“然后你問他，你的企業成功的關鍵是什么？他肯定會說一個關鍵詞，那就是‘規模’。 “33歲的曹旭東在這一波以自動駕駛為主導的技術創業浪潮中尤為成熟。他沒有直接投入資本熱切追求的Robotaxi領域，而是將Momenta定位為第二梯隊，為自動駕駛提供環境意識、高精度地圖和規劃決策技術在產品方面，他逐漸過渡到高速公路上的L3級自動駕駛，然后過渡到有限場景下的L4級自動駕駛。如今，Momenta的產品線正在一步一步推進，并已逐步滲透到產業鏈中。3月25日，Momenta宣布其總部已正式落戶蘇州。公司在蘇州建立了工程中心、產品中心和業務中心，全面推進自動駕駛技術的量產。在北京，Momenta將繼續保留一個研發中心，以支持公司基本算法的研發。與此同時，Momenta還推出了批量生產的結構化道路自動駕駛解決方案Mpilot。該解決方案采用了量產傳感方案，通過結合攝像頭、毫米波雷達、高精度地圖和定位技術，可以實現高速公路上下匝道、主動變道、應對緊急交通堵塞等復雜場景下的自動駕駛，在雨天等極端環境下仍保持良好性能，晚上繁忙的時間和夜晚。在許多三級高速自動駕駛中，通常需要激光雷達來增強感知，但Mommenta首席執行官曹旭東認為，自動駕駛的關鍵是量產和規模化。然而，在當今市場上，還沒有一種激光雷達產品能夠滿足大規模生產所需的低成本和高穩定性。曹旭東表示，Momenta的核心技術是環境意識、高精度地圖和基于深度學習的駕駛決策算法。在過去的三年里，該公司圍繞這三項能力做出了很多安排，在未來三年，Momenta將基于感知、地圖和駕駛決策。進一步將技術產品化，形成多個不同層次的自動駕駛解決方案。

相應的量產計劃也已經啟動：2019年第一季度，推出了高速自動駕駛量產計劃，這就是此次發布的結構化道路解決方案；2019年第二季度，發布了一個有限場景下的自動停車方案；

2019年第三季度，發布了一款完全無人化的解決方案。2020年第一季度，面向城市地區的自動駕駛解決方案啟動。“將深度學習技術與大規模生產的傳感器和計算組件相結合，自動駕駛技術的產品化是實現組裝前大規模生產的關鍵。”曹旭東說。“在規模化的道路上做得比別人好”“只有規模才能快速降低成本，而汽車行業非常熟悉規模帶來的成本降低。”曹旭東說，“此外，自動駕駛具有互聯網屬性，規模化將帶來巨大的網絡效應。網絡效應意味著更多的產品可以帶來更多的數據和反饋，從而增強產品體驗。”在曹旭東看來，大規模創造的用戶價值越多，成本就越低。“基本上，如果你能在規模化的道路上擊敗他人，你很快就能在自動駕駛領域確立第一的地位。”那么，規模化的內在驅動力是什么？曹旭東指出，數據和數據驅動的算法。自動駕駛所需的數據包括感知數據、高精度地圖數據、駕駛行為甚至接管數據。據鈦媒體報道，Momenta通過與車隊合作的方式，在中國20多個城市部署了大量傳感器，這些眾包數據不僅來自量產的視覺傳感器，還來自內部攝像頭和外部攝像頭。內部視覺主要關注人，而外部視覺主要關注汽車和道路。“自動駕駛發展得越多，長尾問題就越多。如果你想在不接管的情況下行駛10000公里，可能有10000個問題需要解決。假設一個問題需要10人的小團隊工作三個月，那么它可能需要數萬人的團隊。這是不可能的。因此，基于駕駛行為和一旦數據被接管，數據驅動的算法也將變得非常重要。“曹旭東說。曹旭東為Momenta制定了兩條大規模道路。一條是針對乘用車和人車量產的自動駕駛方案。另一條是引入無方向盤的完全無人駕駛，主要用于無人出租車和卡車領域。“只有通過自動駕駛的量產，我們才能獲得上述海量數據，包括感知數據、地圖數據、駕駛行為數據和接管數據。有了這些數據流，整個無人駕駛系統將得到升級。”曹旭東說，這個邏輯似乎不難理解，但要實現這樣的協同增長效果并不像預期的那么容易。“原因是，自動駕駛方案和人車量產的完全無人駕駛方案必須共享同一個傳感器，這樣數據流才能打開，完全無人技術才能快速落地量產方案，如果傳感器方案不同，就像特斯拉幫不了Waymo，Waymo幫不了特斯拉一樣。“曹旭東的言外之意無非是，在完全無人化的方案中，必須以量產傳感器為主體，這與量產自動駕駛方案是一致的。Momenta在過去三年的發展中一直在實踐這一原則。一切都是為了量產。據報道，為了克服量產方案Momenta解決的y問題是建立一個算法模型平臺。由于Momenta主要建立基于視覺傳感器和深度學習的環境感知算法，因此對計算芯片的計算能力要求非常高，而建立無損壓縮算法模型平臺無疑將直接有助于技術解決方案的量產。“如果你用一個500瓦的GPU，每個GPU就要幾千美元。這個GPU很難批量生產，所以我們在模型平臺上做了很多研究。我們的算法模型可以在幾十美元的嵌入式芯片上運行，功耗只有幾瓦。”曹旭東算了一筆賬，通過將每輛車的出貨成本降低幾百美元來計算。如果出貨量是100萬輛汽車，每年將節省數億美元。“而且功耗更低，更有利于大規模生產，使產品更安全、更穩定。”

同時，為了增加自動駕駛感知的準確性，高精度地圖也不可或缺。2018年9月，Momenta ob……

獲得了自然資源部頒發的測繪甲級資質，并基于可視化眾包路線制作了高精度地圖。“當時激光雷達還很貴，所以我們采用了更友好的技術路線進行量產，即基于視覺的測繪技術路線和基于視覺的自定位技術路線。現在基于視覺測繪，精細地圖已經實現在10厘米以內，大多數情況下定位精度都在10厘米以下。“曹旭東表示，Momenta在城市區域的測繪和定位中也使用了消費級GPS和消費級IMU。曹旭東說，Momenta即使是一個完全無人化的方案和城市的自動駕駛方案，也將堅持量產的原則。”2019年第三季度，我們將發布一個完全無人化的解決方案。該解決方案也是基于大規模生產的傳感器。將有12個攝像頭和5個毫米波雷達。雖然會使用激光雷達，但激光雷達在整個自動駕駛系統中所起的作用并不是主要的，而是相對次要的。”曹旭東表示，“2020年Q1，我們將在城區發布自動駕駛儀，該城區的自動駕駛儀仍將使用量產傳感器，主要是攝像頭和毫米波雷達。“盡管完全無人化方案將在今年第三季度推出，但激光雷達作用的減弱極大地延長了Momenta對這項技術落地的預期。”中國的汽車年銷量近3000萬輛。因此，自動駕駛量產計劃的出貨量小到100萬臺，大到1000多萬臺。它對安全性要求極高。因此，在大規模生產計劃中，我們的預判斷大約需要20年時間。在這20年里，人和車是主要的驅動力。”曹旭東表示。報告顯示，Momenta自2016年成立以來，已累計超過2億美元，整體估值超過10億美元。投資者陣營包括騰訊、戴姆勒等戰略投資者，招商局創投、國信資本、蘇州元和資本、建銀一等多家國有背景投資者Caive中法基金和蔚來資本等國際和行業投資者。在獲得資金、彈藥和產業鏈資源后，Momenta將總部遷至蘇州，蘇州的辦公成本更低，落地條件更多。顯然，它已經做好了應對大規模生產和自動駕駛這場曠日持久的戰斗的準備。

Momenta公司首席執行官曹旭東“如果你在30年后采訪當時最成功的自動駕駛企業家，我希望這個企業家是曹旭東。”幾天前，Momenta首席執行官曹旭東在蘇州總部揭牌儀式上說，“然后你問他，你的企業成功的關鍵是什么？他肯定會說一個關鍵詞，那就是‘規模’。 “33歲的曹旭東在這一波以自動駕駛為主導的技術創業浪潮中尤為成熟。他沒有直接投入資本熱切追求的Robotaxi領域，而是將Momenta定位為第二梯隊，為自動駕駛提供環境意識、高精度地圖和規劃決策技術在產品方面，他逐漸過渡到高速公路上的L3級自動駕駛，然后過渡到有限場景下的L4級自動駕駛。如今，Momenta的產品線正在一步一步推進，并已逐步滲透到產業鏈中。3月25日，Momenta宣布其總部已正式落戶蘇州。公司在蘇州建立了工程中心、產品中心和業務中心，全面推進自動駕駛技術的量產。在北京，Momenta將繼續保留一個研發中心，以支持公司基本算法的研發。與此同時，Momenta還推出了批量生產的結構化道路自動駕駛解決方案Mpilot。該解決方案采用了量產傳感方案，通過結合攝像頭、毫米波雷達、高精度地圖和定位技術，可以實現高速公路上下匝道、主動變道、應對緊急交通堵塞等復雜場景下的自動駕駛，在雨天等極端環境下仍保持良好性能，晚上繁忙的時間和夜晚。在許多三級高速自治中……

駕駛時，通常需要激光雷達來增強感知，但Momenta首席執行官曹旭東認為，自動駕駛的關鍵是量產和規模化。然而，在當今市場上，還沒有一種激光雷達產品能夠滿足大規模生產所需的低成本和高穩定性。曹旭東表示，Momenta的核心技術是環境意識、高精度地圖和基于深度學習的駕駛決策算法。在過去的三年里，該公司圍繞這三項能力做出了很多安排，在未來三年，Momenta將基于感知、地圖和駕駛決策。進一步將技術產品化，形成多個不同層次的自動駕駛解決方案。

相應的量產計劃也已經啟動：2019年第一季度，推出了高速自動駕駛量產計劃，這就是此次發布的結構化道路解決方案；2019年第二季度，發布了一個有限場景下的自動停車方案；

2019年第三季度，發布了一款完全無人化的解決方案。2020年第一季度，面向城市地區的自動駕駛解決方案啟動。“將深度學習技術與大規模生產的傳感器和計算組件相結合，自動駕駛技術的產品化是實現組裝前大規模生產的關鍵。”曹旭東說。“在規模化的道路上做得比別人好”“只有規模才能快速降低成本，而汽車行業非常熟悉規模帶來的成本降低。”曹旭東說，“此外，自動駕駛具有互聯網屬性，規模化將帶來巨大的網絡效應。網絡效應意味著更多的產品可以帶來更多的數據和反饋，從而增強產品體驗。”在曹旭東看來，大規模創造的用戶價值越多，成本就越低。“基本上，如果你能在規模化的道路上擊敗他人，你很快就能在自動駕駛領域確立第一的地位。”那么，規模化的內在驅動力是什么？曹旭東指出，數據和數據驅動的算法。自動駕駛所需的數據包括感知數據、高精度地圖數據、駕駛行為甚至接管數據。據鈦媒體報道，Momenta通過與車隊合作的方式，在中國20多個城市部署了大量傳感器，這些眾包數據不僅來自量產的視覺傳感器，還來自內部攝像頭和外部攝像頭。內部視覺主要關注人，而外部視覺主要關注汽車和道路。“自動駕駛發展得越多，長尾問題就越多。如果你想在不接管的情況下行駛10000公里，可能有10000個問題需要解決。假設一個問題需要10人的小團隊工作三個月，那么它可能需要數萬人的團隊。這是不可能的。因此，基于駕駛行為和一旦數據被接管，數據驅動的算法也將變得非常重要。“曹旭東說。曹旭東為Momenta制定了兩條大規模道路。一條是針對乘用車和人車量產的自動駕駛方案。另一條是引入無方向盤的完全無人駕駛，主要用于無人出租車和卡車領域。“只有通過自動駕駛的量產，我們才能獲得上述海量數據，包括感知數據、地圖數據、駕駛行為數據和接管數據。有了這些數據流，整個無人駕駛系統將得到升級。”曹旭東說，這個邏輯似乎不難理解，但要實現這樣的協同增長效果并不像預期的那么容易。“原因是，自動駕駛方案和人車量產的完全無人駕駛方案必須共享同一個傳感器，這樣數據流才能打開，完全無人技術才能快速落地量產方案，如果傳感器方案不同，就像特斯拉幫不了Waymo，Waymo幫不了特斯拉一樣。“曹旭東的言外之意無非是，在完全無人化的方案中，必須以量產傳感器為主體，這與量產自動駕駛方案是一致的。Momenta在過去三年的發展中一直在實踐這一原則。一切都是為了量產。據報道，為了克服量產方案Momenta解決的y問題是建立一個算法模型平臺。由于Momenta主要建立基于視覺傳感器和深度學習的環境感知算法，因此對計算芯片的計算能力要求非常高，而建立無損壓縮算法模型平臺無疑將直接有助于技術解決方案的量產。“如果你用一個500瓦的GPU，每個GPU就要幾千美元。這個GPU很難批量生產，所以我們在模型平臺上做了很多研究。我們的算法模型可以在幾十美元的嵌入式芯片上運行，功耗只有幾瓦。”曹旭東算了一筆賬，通過將每輛車的出貨成本降低幾百美元來計算。如果出貨量是100萬輛汽車，每年將節省數億美元。“而且功耗更低，更有利于大規模生產，使產品更安全、更穩定。”

同時，為了增加自動駕駛感知的準確性，高精度地圖也不可或缺。2018年9月，Momenta ob……

獲得了自然資源部頒發的測繪甲級資質，并基于可視化眾包路線制作了高精度地圖。“當時激光雷達還很貴，所以我們采用了更友好的技術路線進行量產，即基于視覺的測繪技術路線和基于視覺的自定位技術路線。現在基于視覺測繪，精細地圖已經實現在10厘米以內，大多數情況下定位精度都在10厘米以下。“曹旭東表示，Momenta在城市區域的測繪和定位中也使用了消費級GPS和消費級IMU。曹旭東說，Momenta即使是一個完全無人化的方案和城市的自動駕駛方案，也將堅持量產的原則。”2019年第三季度，我們將發布一個完全無人化的解決方案。該解決方案也是基于大規模生產的傳感器。將有12個攝像頭和5個毫米波雷達。雖然會使用激光雷達，但激光雷達在整個自動駕駛系統中所起的作用并不是主要的，而是相對次要的。”曹旭東表示，“2020年Q1，我們將在城區發布自動駕駛儀，該城區的自動駕駛儀仍將使用量產傳感器，主要是攝像頭和毫米波雷達。“盡管完全無人化方案將在今年第三季度推出，但激光雷達作用的減弱極大地延長了Momenta對這項技術落地的預期。”中國的汽車年銷量近3000萬輛。因此，自動駕駛量產計劃的出貨量小到100萬臺，大到1000多萬臺。它對安全性要求極高。因此，在大規模生產計劃中，我們的預判斷大約需要20年時間。在這20年里，人和車是主要的驅動力。”曹旭東表示。報告顯示，Momenta自2016年成立以來，已累計超過2億美元，整體估值超過10億美元。投資者陣營包括騰訊、戴姆勒等戰略投資者，招商局創投、國信資本、蘇州元和資本、建銀一等多家國有背景投資者Caive中法基金和蔚來資本等國際和行業投資者。在獲得資金、彈藥和產業鏈資源后，Momenta將總部遷至蘇州，蘇州的辦公成本更低，落地條件更多。顯然，它已經做好了應對大規模生產和自動駕駛這場曠日持久的戰斗的準備。

標簽：特斯拉北京蔚來

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