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这家与汽车制造商Tier1合作的计算机视觉公司表示:如果你想自动驾驶,就必须先跨过这个坎!

发布于:2024-06-18 编辑:匿名 来源:网络

黄教主与英伟达在CES自动驾驶领域投下一颗核弹。

核弹还没有消散。

NVIDIA Inception计划中国区成员宣布获得新一轮融资。

据NewSeed 1月11日消息,智能驾驶视觉供应商CalmCar(天瞳微视)宣布完成Pre-A轮1万元融资,投资方国中创投。

新一轮融资将用于大型商用实时采集和分析设备、前置视觉环境传感系统的量产以及在底特律法明顿山建立北美工程中心。

2016年,汽车新贵特斯拉和Mobileye联手,将计算机视觉辅助驾驶技术推向大众。

那时,人们才真正感受到ADAS这个几乎是每辆车的标配却又显得可有可无的功能,与自动驾驶是如此接近。

2008年,拥有十几年汽车安全电子研发经验的工程师就职于大型汽车零部件供应商(Tier1)TRW,有过成功的创业经历,在游历英国和澳大利亚后,我决定回国创业,打造一家拥有深度学习技术的嵌入式计算机视觉公司。

2016年,Mobileye被英特尔以1亿收购,再次证实了计算机视觉在自动驾驶领域不可估量的重要性。

CalmCar还用短短两年时间推出了智能驾驶视觉系统CalmCar Vision System,并于2018年完成了1万元天使轮融资。

在GTC CHINA大会上,王曦向黄仁勋介绍了CalmCar。

这家与汽车制造商Tier1合作的计算机视觉公司表示:如果你想自动驾驶,就必须先跨过这个坎!

CalmCar视觉系统是一套采用“深度学习技术”的汽车智能视觉系统。

通过“深度学习技术”的认知能力,可以快速“学习”识别新物体,全面识别复杂路况,准确感知和预测车辆行驶过程中的交通状况。

可实现的功能包括LDW(车道偏离警告)、FCW(前方碰撞警告)、PCA(行人碰撞警告)、BSD(盲点监控)和TSR(交通标志识别),服务于AEB、LKA、和ACC。

乘客辅助系统的核心功能。

“我们的产品分为硬件、软件和数据三个部分。

硬件是自主研发的单目相机和配备微型GPU的嵌入式系统;软件是基于深度学习的环境感知和决策算法。

学习;数据包括数据收集和实时分析。

”在位于天津高新区的国际创业中心,CalmCar创始人王曦接受了NewSeed的采访,“CalmCar解决的不仅仅是ADAS环境传感解决方案。

我们的目标是为从 ADAS 到自动驾驶的一切领域提供服务。

“CalmCar与NVIDIA的合作收获了什么?近三年来,自动驾驶已经成为汽车行业的颠覆者,以互联网车企为代表的新势力不断涌现,传统车企也纷纷押注。

在很多方面自动驾驶整合的人工智能中,计算机视觉是最成熟的,基于这波汽车制造浪潮,专注于车载计算机视觉的初创公司纷纷涌现。

“世界上没有多少能源可以生产。

目前,Mobileye是真正可以在全球量产的,我们也在这样做。

”谈到CalmCar,王曦特别有信心。

环境感知最重要的标准是检测距离、检测精度、检测类型和响应时间。

王曦的底气来自于这些方面。

在检测距离方面,CalmCar目前的检测距离约为m,可以跟踪到m;对人的探测距离约为70m,可追踪至接近100米。

“国内该领域的初创公司大多检测距离在50米到近100米左右。

王曦说道。

检测精度方面,50m内测距误差小于3%,80m内误差为5%,100米内误差为8%-10%。

在检测类型方面,CalmCar目前已积累了数百万公里的精确标定数据,可以对汽车、公交车、工程车、行人、骑行者、道路信息、道路静态目标等物体提供精确的实时检测和跟踪,检出率达95%以上。

CalmCar 的响应时间达到了 95% 以上。

实现每秒30帧的稳定实时处理。

CalmCar硬件部分,占地面积小。

除了准确的数据和丰富的识别场景外,CalmCar还具有体积小、兼容开放、可快速安装投入使用的特点。

有的不需要复杂的安装过程,即插即用,占用空间小,并具有半自动校准功能。

同时,它们可以轻松地与其他传感器结合,清晰地呈现不同级别的数据源。

“从原始数据到结构化信息。

、信号列表和多级数据源,我们提供可定制的输出信息。

“其次,CalmCar目前搭载的是单目摄像头,可以集成激光雷达、毫米波雷达、GPS、IMU等各种传感器,具有很强的扩展性。

第三,CalmCar开放了一些底层驱动,方便客户整合其他传感器,实现深度合作“智能驾驶不是一个公司就能做到的,它必须是一个生态系统。

“为了保证计算能力和可扩展性,同时保持产品体积更小,CalmCar目前采用NVIDIA micro-GPU芯片,结合并行计算技术,满足实时图像处理的要求。

随着订单量的增加,NVIDIA也关注到了这家中国初创公司,将CalmCar纳入了NVIDIA Inception计划,在计算硬件和算法模型方面提供支持,同时也对接了CalmCar,并推荐了众多新势力,深受青睐。

在自动驾驶战场的各方势力中,以互联网车企为首的新势力正在蓄势待发,但CalmCar目前的客户名单中并没有一家互联网车企。

反而是Tier 1、传统车企和地图经销商,“我个人对于这款新能源汽车轿车还是比较保守的。

你看传统车企动作很慢,他们有自己的规则和规定。

“凭借多年在Tier1的经验,王曦知道Tier1掌控着行业的核心命脉。

自动驾驶这个新兴事物,也是Tier1蓬勃发展的一个方向。

CalmCar从早期产品的每一步都参与其中。

从设计、软硬件开发到功能验证,每一个细节都是和Tier1客户一起打磨的。

“传统车企和互联网车企都是Tier1客户,所以Tier1一定要合作。

”王曦斩钉截铁地说。

CalmCar目前正在与多家Tier1深度合作。

新种子记者试乘整车整车厂也是CalmCar合作的重点对象。

如果主机厂想做自动驾驶,首先需要有自己的一套验证。

评价体系,现在大家都在研究如何建立这样一个评价体系。

CalmCar也积极参与该系统的建立。

评价体系的建立需要大量的真实道路采集数据,以及CalmCar的商业化利用。

实时采集和分析设备也被不同的汽车制造商广泛使用。

与地图商合作的重点是他们有制作中高精度地图的需求。

CalmCar可以大规模安装在采集测绘车辆上,帮助地图经销商检测、分析和定位道路上的静态目标,将其与地图数据集成,并参与其开发和研究。

与地图厂商的合作意义深远。

高精度地图是智能驾驶领域不可或缺的一部分。

OEM Tier1 期待一个连接视觉、雷达和高精度地图数据的完整解决方案。

NewSeed记者的试乘体验是CalmCar的客户服务策略。

他们所有人都会收到第一手反馈。

我们帮他们验证、诊断、发现问题,帮助他们一起解决。

“CalmCar建立了完善的追踪机制。

王曦将队伍分为三层。

中心为核心层,负责技术方案的设计;其次是应用层,负责解决方案的实现和实施;最外层是项目经理,与客户保持长期跟踪。

这种团队合作模式更加灵活,解决了边际成本随着客户数量增加而增加的问题。

这种合作模式给CalmCar带来四个好处:一是参与客户供应商评价标准的制定,形成对自有产品的认可和依赖;二是利用客户自动驾驶开发速度,尽快将CalmCar投入量产;三是通过客户验证流程,CalmCar可以广泛、及时地获取第一手数据;四是在初创期给公司带来了可观的收入。

不过,CalmCar并不排除与新势力车企合作。

王曦认为,公司处于初创阶段,与严谨的传统汽车厂商合作,将更有利于产品的打磨和积累。

机遇与竞争并存,谁将跑在前面?当被问及CalmCar的核心壁垒时,王曦笑称他不喜欢这样的说法。

“深度学习的出现、硬件平台的更新、GPU、具有视觉功能的芯片,都为我们的初创公司提供了机会。

未来肯定会有很多很多这样的公司。

肯定会有竞争,但总需求是真的,太大了。

”不过,NewSeed 试图梳理出 CalmCar 的护城河。

与时间赛跑 根据高盛的研究数据,ADAS 装配到汽车上的周期长达 15 年。

从沟通、评估到预生产工作,需要6年时间,然后进入3年的生产周期和5到7年的迭代测试时间。

”汽车硬件的开发经历了这一过程。

CV(概念验证)、DV(设计验证)、PV(产品验证)流程。

CalmCar目前正处于DV阶段。

”王曦说。

 2.数据是一个壁垒,而且是非卖品。

随着收集的数据越来越多,一些客户已经找上门来,希望购买,但王曦并不打算将数据货币化。

“客户数据不能买卖,现在数据已经货币化了。

” 3、踏实的工程师团队 深度学习在智能驾驶领域的落地需要强大的工程能力,王曦补充道“注重产品的实现、验证和可实施性。

” CalmCar团队的CTO谢晓亮拥有美国应用数学博士背景,曾在彭博社和硅谷从事深度学习算法相关的软件开发工作,还有从美国留学归来的计算机专业博士生李浩。

此外,团队中有多名负责深度学习算法和嵌入式系统的专家,均具有丰富的行业和量产经验。

该团队目前有成员60余人。

研发总部位于天津,在苏州设有数据中心,在北京设有工程实施中心。

今年1月,它在底特律法明顿希尔建立了北美工程中心。

这家与汽车制造商Tier1合作的计算机视觉公司表示:如果你想自动驾驶,就必须先跨过这个坎!

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