从后装打入前装 这家ADAS初创公司拿下比亚迪奇瑞等9款车型订单

车东西（公众号：chedongxi）文 | Origin

车东西5月30日消息，ADAS初创企业MINIEYE在京宣布其ADAS产品X1进入前装领域，正与比亚迪、众泰、奇瑞、东风柳汽等主机厂以及万向等Tier-1合作，已经敲定9款车型，其中多款车型在今年就会上市。

一、打入前装市场 拿下9款车型

2013年，南洋理工出身的刘国清回国与一众同学朋友组建了MINIEYE，主攻ADAS领域。四年之后，MINIEYE的产品经过在后装市场的摸爬滚打，首度打入了前装市场。

今年年初，MINIEYE推出了基于视觉的前装单目ADAS产品X1，拥有前向碰撞预警（FCW）、车道偏离预警（LDW）、前车监控预警（HMW）、城市前车碰撞预警（UFCW）等功能之外，还新增了行人碰撞预警（PCW）以及交通标志识别（TSR）等功能。另外，X1支持与毫米波雷达的数据融合，因此加上毫米波雷达也可以实现AEB（自动紧急制动）功能。

在发布会上，MINIEYE CEO刘国清表示X1有五方面的优势。

从MINIEYE展示的视频可以看到，X1在雨雾天、识别对象复杂的情况下，也能保持较高的识别率。

而由于使用赛灵思的zynq7020 Soc，X1整机功耗小于3W，不存在散热问题。

尤为重要的是，X1通过了车规，AEC-Q100、ISO26262以及IATF 16949均满足。

另外，通过选用成熟的元器件、以及对系统进行瘦身减少对内存、闪存的占用，X1的硬件成本也保持在较低的水平。

以及，X1设计比较灵活，其数据处理与IMU和毫米波雷达融合，支持后续扩展AEB、LKA功能。

在这五个特点的支持下，MINIEYE拿下了前装市场9款车型的订单。其中包括比亚迪、众泰、东风三家乘用车厂，车型包括一款SUV、一款MPV与一款A00级车。刘国清透露，首款搭载X1的乘用车在今年第三季度推出。

与东风柳汽等六家商用车主机厂的合作上，安装了X1的商用车已经量产交付。

MINIEYE方面表示前装市场将成为其收入的主要来源。

二、后装市场推出M4，订单已达数万

MINIEYE发家的后装ADAS领域上，在M3的基础上，MINIEYE今年推出了M4，搭载两枚摄像头，多出来的一枚摄像头对着驾驶员，可以实现驾驶员状态分析、疲劳检测预警等功能，同时内置了4G通信模块，可以提供数据增值服务。

M4的优势还包括接口丰富易集成、容易安装以及采用前装标准制造。

到目前为止，MINIEYE的后装产品已经在29个省市应用，其中有包括新疆。中国的复杂行车环境提出了对产品相当广泛的要求。刘国清称，将后装产品应用到新疆地区时，发现当地很少有4G信号，于是快速打了固件补丁，对产品进行了迭代，加载了断点续传的功能。

这种客户需求导向的产品化思维最终也使X1的开发工作受益。

谈到从科学家转入创业公司CEO的身份转变，刘国清笑称做技术是让自己爽，而做企业是满足客户的需求，让客户爽。

三、精简算法满足嵌入式需求 自动驾驶领域瞄准L3

MINIEYE首席科学家吴建鑫称，MINIEYE的产品考虑最重要的是两个维度——安全、商业价值。而这对算法、数据、传感器都提出了挑战。

首先安全与成本限制，造成计算硬件的算力相对有限，因此内嵌在计算单元里的神经网络必须精简。

对此，MINIEY自研了ThiNet神经网络压缩技术，将大容量的神经网络进行了压缩。其部分成果已经在ICCV 2017发布。而为了让ThiNet压缩过后的神经网路在低功耗的嵌入式硬件中跑起来，MINIEYE开发了嵌入式神经网络加速库FastNet。相较于一些云端的开源神经网络，FastNet在特定任务上有明显的加速效果。

另外，MINIEYE还自研了神经网络架构IP HardNet，在软硬件层面进行优化，通过动态分配、将CNN任务向FPGA倾斜的形式最多可以让计算提速18倍。

而在对自动驾驶至关重要的数据方面，MINIEYE的数据收集工作从创业开始，到目前已经累积了1300万公里数据。

此外，MINIEYE除了建立一支人工数据标注团队之外，还设计了自动标注DDT功能，应用AI使机器自行对图像数据进行标注。

另外， MINIEYE在ADAS产品上也设计了一套功能，可以判定Corner Case，将其前后5秒的数据通过4G网络上传至云端。MINIEYE做了个简单的测算，其ADAS产品装机量达到10万时，通过众包模式的数据收集，按单台车每年采集2万公里数据算，一年可累计20亿公里图像数据。

在传感器方面，MINIEYE目前主要考虑的是满足需求下的成本。在成本最低的视觉方案上，MINIEYE在打造量体裁衣的多传感器融合方案。王建鑫透露，MINIEYE每一个摄像头中都内置了一枚IMU，以使得ADAS系统能更精确地工作。

而在自动驾驶上，MINIEYE此前的态度是保持冷静。王建鑫提到一个细节，在2013年试驾特斯拉Model S时，受Autopilot功能的鼓舞，团队一度想直接做L3、L4的自动驾驶技术，但考虑到各方面因素尚不成熟，因此暂时搁置。

而到现在，MINIEYE已经完成了技术、数据、合作方的基本积累，深入自动驾驶领域的条件已经基本成熟。MINIEYE选择的打法是，为自动驾驶落地提供有力的关键技术，或者说，主要为自动驾驶系统提供强大的感知能力。

在传感器的应用上，除了现在的视觉摄像头为主，MINIEYE还会加上激光雷达、超声波雷达、红外热成像设备形成安全冗余。

对于自动驾驶项目的进展，MINIEYE表示正在与新加坡SMART合作，并计划在2019年把限定场景L3以上自动驾驶项目落地国内。

SMART是美国麻省理工学院和新加坡国立研究基金共同成立的研究机构，其专注于Future Mobility的分部位于新加坡国立大学。早在2014年，其就成为新加坡当地第一个公开测试无人车的团队，知名自动驾驶公司nuTonomy也脱胎于SMART。

在2018年，MINIEYE已经通过AI方向为主的技术研发以及分领域的商业开拓，开辟了前装ADAS、后装ADAS与自动驾驶三块阵地。在商业化道路上，MINIEYE跑到了国内一众ADAS创业公司的前排。