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Momenta推出高速自动驾驶方案，CEO曹旭东：人车共驾还要存在20年

Momenta推出高速自动驾驶方案，CEO曹旭东：人车共驾还要存在20年

----Momenta推出高速自动驾驶方案 ， CEO曹旭东：人车共驾还要存在20年//----[ http://www.caoding.cn]

Momenta公司CEO曹旭东

“如果三十年以后 ， 你们去采访当时最成功的自动驾驶企业家 ， 我希望这个企业家是曹旭东 。 ”日前 ， Momenta公司CEO曹旭东在苏州总部揭幕仪式上表示 ， “然后你们问他 ， 你的企业成功关键是什么？他一定会说一个关键词 ， 就是‘规模化’ 。 ”

33岁的曹旭东 ， 在这轮以自动驾驶为主的技术创业潮中 ， 表现得格外成熟 。 他没有直接扎进资本热烈追逐的Robotaxi领域 ， 而是将Momenta定位成Tier 2 ， 提供自动驾驶的环境感知、高精度地图和规划决策技术 ， 从后装产品开始 ， 逐步过渡到高速公路L3级的自动驾驶 ， 再到限定场景的L4自动驾驶 ， 最后是完全无人驾驶 。

如今Momenta的产品线正按部就班向前推进 ， 在产业链中也开始逐渐渗透 。

3月25日 ， Momenta宣布总部即正式落地苏州 ， 公司已在苏州建立起工程中心、产品中心和商务中心 ， 全面推动自动驾驶技术量产化 ， 而在北京 ， Momenta将继续保留研发中心 ， 支持公司基础算法的研发 。

同时 ， Momenta也推出了可量产的结构化道路自动驾驶解决方案Mpilot ， 该方案采用了符合车规级、可量产的感知方案 ， 其利用摄像头、毫米波雷达、高精度地图与定位技术融合的方式 ， 能够实现高速公路上下匝道、主动变道、应对紧急加塞等复杂场景的自动驾驶 ， 并在雨天、黄昏繁忙时段、夜晚等极端环境下依然保持良好的性能 。

在不少Level 3级高速自动驾驶中 ， 往往需要激光雷达加强感知能力 ， 但是Mommenta公司CEO曹旭东认为 ， 自动驾驶关键的是量产和规模化 。 但如今市场中 ， 尚未有一款激光雷达产品能满足量产所需的低成本和高稳定性 。

曹旭东表示 ， Momenta的核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图和驾驶决策算法 ， 在过去三年 ， 公司围绕这三大能力做了大量部署 ， 而在未来3年 ， Momenta将基于感知、地图和驾驶决策 ， 进一步将技术产品化 ， 形成多个不同级别的自动驾驶解决方案 。

Momenta推出高速自动驾驶方案，CEO曹旭东：人车共驾还要存在20年

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相应的量产方案也已经有了推出时间表：

2019年第一季度 ， 推出高速自动驾驶量产方案 ， 也就是本次发布的结构化道路解决方案；

2019年第二季度 ， 发布限定场景内的自主泊车方案；

2019年的第三季度 ， 发布完全无人驾驶的方案 。

2020年第一季度 ， 推出城区的自动驾驶解决方案 。

“结合深度学习技术与可量产的传感器、计算元件 ， 将自动驾驶技术进行产品化 ， 是实现前装量产落地的关键 。 ”曹旭东说 。

“要在规模化的道路上胜人一筹”

“只有做到规模化 ， 成本才能迅速地降低 ， 汽车行业对于规模化带来的成本降低已经非常熟悉 。 ”曹旭东说 ， “另外 ， 自动驾驶具备互联网属性 ， 规模化同时会带来巨大的网络效应 。 网络效应就意味着更大量的产品可以带来更多的数据和更多的反馈 ， 从而强化产品体验 。 ”

在曹旭东看来 ， 规模化创造的用户价值越多 ， 成本就会越低 ， “基本上你在规模化的道路上能够胜人一筹的话 ， 很快就可以奠定自动驾驶领域第一的地位 。 ”

那么 ， 规模化的内在驱动力是什么？曹旭东一语指出 ， 数据和数据驱动的算法 。 自动驾驶所需要的数据 ， 包括感知数据、高精度地图数据、驾驶行为甚至接管的数据 。

据钛媒体了解 ， Momenta已经借助与车队合作等途径 ， 部署了大量传感器 ， 覆盖中国20多个城市 ， 而这些众包数据不仅都来自可量产的视觉传感器 ， 还内视的相机和外视相机 ， 内视主要是看人 ， 外视主要是看车和路 。

“自动驾驶越发展 ， 长尾问题越多 ， 如果要做到一万公里不接管 ， 可能有一万个问题要解决 ， 假设一个问题需要10个人的小团队工作三个月 ， 可能需要上万人的团队 ， 这是不可能的 。 所以基于海量的驾驶行为的数据和接管的数据 ， 数据驱动的算法也会变得非常重要 。 ”曹旭东说 。

曹旭东为Momenta制定了两条规模化之路 ， 一条是面向乘用车 ， 量产人车共驾的自动驾驶方案；另外一条是推出没有方向盘的完全无人驾驶 ， 主要应用于无人出租车和无人卡车领域 。

“只有通过量产的自动驾驶才能获得前面提到的海量数据 ， 包括感知的数据、地图的数据、驾驶行为的数据和接管的数据 。 有了这些数据流向 ， 完全的无人驾驶系统才会提升 。 ”曹旭东说 ，

这套逻辑似乎不难理解 ， 但要实现这样一个协同增长的效果 ， 并没有想像中那么容易 。

“原因正是量产人车共驾的自动驾驶方案和完全无人驾驶方案 ， 必须共享相同的传感器 ， 这样数据流才能打通 ， 同时完全无人驾驶的技术才能快速地落地到量产方案上去 ， 如果传感器的方案不一样的话 ， 就像特斯拉是帮不了Waymo ， 同样Waymo也是帮不了特斯拉 。 ”曹旭东言外之意不外乎 ， 在完全无人驾驶的方案里 ， 必须以量产传感器为主 ， 而且跟量产自动驾驶方案保持一致 。

而Momenta在过去3年的发展中 ， 已经在践行这一原则 。

一切为了量产

据介绍 ， 为了攻克量产方案 ， Momenta解决的一个关键难题是搭建算法模型平台 。

因为Momenta主要基于视觉传感器和深度学习建立环境感知算法 ， 因此 ， 对计算芯片的算力要求非常高 ， 而建立一套无损压缩的算法模型平台 ， 无疑将直接有助于技术方案量产落地 。

“如果使用500瓦的GPU ， 每个GPU都是上千美金 ， 这个GPU是很难做到量产的 ， 所以我们在模型平台上做了大量的研究 。 使得我们的算法模型可以跑在几十美金的嵌入式芯片上 ， 功耗只有几瓦 。 “曹旭东算了一笔账 ， 以每一辆车的出货成本减少几百美金计算 ， 如果出货量是百万台车的话 ， 每年节省的费用就是几亿美元 ， “而且功耗做得更低 ， 对于量产来说做得更好 ， 使得产品更加安全和稳定 。 ”

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同时 ， 为增加自动驾驶感知的准确性 ， 高精度地图也不可或缺 。 2018年9月 ， Momenta获得国家自然资源部颁发的甲级测绘资质 ， 并基于视觉众包路线 ， 制作了高精度地图 。

“当时激光雷达还很贵 ， 我们就采用了对量产来说更友好的技术路线 ， 就是视觉为主建图的技术路线和视觉为主的自定位的技术路线 。 现在基于视觉的建图 ， 精图已经做到10cm以内 ， 而定位的精度在大多数情况下小于10cm 。 ”曹旭东说 ， 在城市区域的建图和定位中 ， Momenta也使用了消费级的GPS和消费级的IMU 。

曹旭东表示 ， 即便是在之后推出的完全无人驾驶方案和城区内的自动驾驶方案 ， Momenta也将坚持可量产原则 。

“2019年的Q3 ， 我们会发布完全无人驾驶的方案 ， 这一方案同样是以量产的传感器为主 ， 会有12个摄像头再加上5个毫米波雷达 ， LiDAR（激光雷达）虽然会使用 ， 但是LiDAR在整个自动驾驶系统中起到的作用不是主要的 ， 还是相对次要的 。 ”曹旭东说 ， “2020年的Q1 ， 我们会发布在城区内的自动驾驶 ， 而这个城区内的自动驾驶仍然会使用量产的传感器 ， 以摄像头和毫米波雷达为主 。 ”

虽然会在今年第三季度就推出完全无人驾驶方案 ， 但是对激光雷达角色的弱化 ， 让Momenta对这一技术的落地预期大幅拉长 。

“中国每年的汽车销量差不多三千万台 ， 所以 ， 自动驾驶量产方案出货量小则百万台 ， 大则是千万台以上 ， 它对安全性要求极高 ， 因此 ， 在量产的方案上 ， 我们的预判大概需要20年时间 ， 这20年的时间内都是以人车共驾为主 。 ”曹旭东说 。

报道显示 ， 自2016年成立至今 ， Momenta累计获得超2亿美元资金 ， 总体估值超过10亿美元 ， 投资方阵营包括腾讯、戴姆勒等战略投资者 ， 招商局创投、上海国资经营公司旗下国鑫资本、苏州元禾资本与建银国际等多位国资背景投资者 ， 以及凯辉中法基金、蔚来资本等产业投资者 。

获得资金弹药和产业链资源后 ， Momenta将总部迁至办公成本更低、落地条件更多的苏州 ， 显然已经做好了准备 ， 以应对量产自动驾驶的持久之战 。 （本文首发钛媒体 ， 作者/李勤）

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