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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。