刘国清：掘金自动驾驶的下沉市场

9月17日，在四维图新2019UG大会上，作为四维图新战略投资及合作对象，MINIEYE 的创始人及 CEO 刘国清博士分享了题为“掘金自动驾驶下沉市场”的演讲。以下为节选演讲内容：

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尊敬的各位同仁大家下午好，也非常感谢四维图新的邀请，今天我给大家分享的主题是掘金自动驾驶的下沉市场。

我们是2013年从新加坡回到国内，开始来做这件事情。希望能够利用人工智能技术为我们客户来满足不同等级自动驾驶对于感知和需求的技术和产品。我们核心技术主要包括四方面，首先是对道路环境的感知，这是自动驾驶系统里面非常核心，也是基石的技术模块。这块的技术、产品目前在前装像比亚迪、东风车型上都已经量产出货。此外我们对于舱内驾驶员行为分析，包括开车抽烟、打电话等危险行为，也包括对驾驶员注意力进行分析，这个模块目前在L2、L3车上比较多，除此以外对于乘客状态的分析，看是不是把小朋友一个人锁到了舱内等等，这是舱内相关的技术，这也是我们技术栈里面的一个模块。

在我们感知系统里面我们采用的是多种传感融合的方式来去提升精度，提升对于不同工况下产品和系统。嵌入式的神经网络也是我们整个技术里面非常重要的组成部分，我们知道神经网络在人工智能的浪潮里面扮演非常重要的推动力，它有一个问题，就是它的模型不够，对于算力要求比较高。在这方面的研发能力，我们关注的是如何在车规级的条件下来去实现深度神经网络。基于这些核心技术帮助我们为客户，为自动驾驶感知系统提供可靠的感知和策略解决方案。

大家都知道自动驾驶的趋势是势不可挡的，各种各样的玩家都在以不同的姿态切入到这样一个市场。MINIEYE现阶段感兴趣的是自动驾驶的下沉市场，什么叫下沉市场？我们可以从不同的纬度来去看这件事情，首先是功能的下沉或自动化程度的下沉，在这样一个（下沉）市场里面，人仍然是驾驶的主体，即使AI等这些功能仍然是辅助人驾驶，L3以下功能都是在细分市场里面，这个市场我们认为它的生命周期有五到十年。

从另外一个纬度来看，需求下沉，从生活的需求到生产的需求，生产需求不仅包括了传统项目，卡车、客车对应的普货物流，也包括了一些以运营为目的的乘用车，比如说平时常用的网约车和出租车。我们发现在自动驾驶下沉市场里面，需求相对来讲更加明确，它的落地也更加的迅速。我们认为这样一个下沉市场可以在未来三到五年时间里面快速的形成规模，相当一部分技术和产品已经进入第二个阶段生长期。

我们做这个行业做了将近六年，五年多时间。在过去两年时间里面，我们新增的前装客户有二十多家，我们新增的后装客户有一百多家。这里也分享一组今年和我们业务相关的数据，首先是十七万，这是我们今年拿到的每年采购量最大的前装项目，每年采购十七万台，这个项目周期很紧，直接导致我研发的小伙伴，刚刚过去中秋节三天都在加班。两点六亿人民币，这是我们今年拿到单笔金额最大的订单。两千五百六十万公里，这是搭载了我们MINIEYE设备，并且连到MINIEYE平台上的车辆，每天行驶的里程。我们数字在快速增长，我相信用一年左右的时间至少翻十倍。

我们业界相关的数字，一方面体现出来我们的业务在过去的一年、两年时间里面快速的增长。但从另外一个角度体现出来自动驾驶的下沉市场已经进入到了发展的快车道，在发展的快车道里面一方面我们要服务好我们前装、后装客户，让我们的规模能够持续的快速发展。同时更重要的是这种规模化让我们在商业模式上能够得到一些扩展。

沿着这样一个思路，我们希望能够在我们整个产业化的规模快速增长的同时，能够逐步构建出MINIEYE的业务，产品、数据和服务，这里边的逻辑也很简单，跟过去十年二十年移动互联网的经验非常类似，我们通过产品来去获客，通过客户的规模化围绕它做一些商业模式，持续的挖掘价值。我们希望我们量产出货，我们批量化交付，到给客户的ADAS产品，在满足客户对于不同等级自动驾驶功能需求的同时，能够变成一个大数据，能够持续为我们回传交通也好、驾驶行为也好，基于这些数据让我们能够做一些专业模式的挖掘，为我们的客户或者第三方提供一些增值服务。

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四维图新是今年早些时候战略投资MINIEYE，是我们战略股东，在之后的几个月时间里面，我们在四维图新的支持和帮助下，我们也比较高兴跟大家分享，从产品到数据，再到最后服务的通道上，往前走了非常重要的一步。我们知道高精度地图属于自动驾驶里面不可或缺的一部分，对于高精度地图来讲更新是很重要的，我们ADAS产品是有能力为高精度地图提供更新的数据和更新的服务。

这是我们一款典型的ADAS产品，它这里边不仅具备感知能力的摄像头，同时还标配了IMU，以及GPS，以及车身相关的接口。这些原始的数据让我们批量交付给客户的产品具备了这样潜在的可能性，能够为高精度地图做一些事情。还有一点很重要，我们的产品是唯一的，它可以通过自带的模组，或者通过车身的联网设计，来去进行任务的接收、分发以及数据的回传。

基于这样一个硬件架构，我们研发了一套基于ADAS产品，对高精度地图进行更新服务的软件系统，它整个架构就像这个结构图里面体现的，首先它基于设计里面的摄像头、IMU、GPS等等，基于这些数据做一些处理，把它们进一步扔到图象分割、场景模块进行处理和相关的计算。得到的结果可以帮助我们实时在本地构建高精度地图，通过我们构建的地图和云端下发的地图进行匹配，对比发现差异，把对我们高精度地图更新有用的数据回传，进行后续地图更新的处理。

在这个系统里面图象分割非常重要，这块是我们自主研发的神经网络实现的，它不仅能够帮助我们的设备，能够为客户提供满足自动驾驶本身一些功能，而且同时能够实时的在端侧帮助我们准确及时的识别到高精度地图更新所需要的道路信息，比如道路上一些其他的交通标志，也包括一些目标级的信息，比如说一些灯杆、各种交通标志盘，以及像马路牙子，护栏等等。我们还有一部分产品更加精准，它可以在端侧识别动态的场景，比如说交通拥挤，比如前方道路施工，比如前方出现一些障碍物。

我们采取多种方案融合的方式，把IMU、GPS数据融合到一起，来去提升模块的精度。基于这些处理的结果，我们可以实时的在端侧构建本地的地图，进而与我们下发的地图对比，来去帮助我们发现对高精度地图更新有用的信息，回传到云端。为了比较好的去管理这样一种服务，我们也架构了一个云平台，这样云平台帮助我们去管理、下发任务，进行数据相关的回传。

基于第三方来做高精度地图的采集或更新，其实不是一个新鲜的概念，在17年上半年开始就有一系列公司在做这方面的尝试。我们做这些事情有自己的优势，首先一点我们的数据质量是更加可靠，更加有保障，这里我们把我们的一款产品和EyeQ3和德尔福的产品做了一个对比测试，在不同的工作条件下，无论对于测试的精度，我们都可以有一个非常好的对标，在一些场景下我们的数据更加可靠。除此以外我们的设备覆盖范围也很广，目前装配我们设备的车辆，覆盖范围已经有全国三十个省级行政区。特别是东部沿海地区，整个设计的密度还是非常高的。我们调了一项数据发现在9月2号到9月9号一周时间里面，在沪宁高速平均每天有七十多台车搭载我们设备，并且接入我们的平台，在这段道路上行驶。在同一段道路反复高频率的进行数据回传和数据采集，可以帮助我们来去提升对高精度地图的精度和可靠性。

我们跟四维的合作除了批量化交付ADAS产品来进行地图的更新以外，我们想利用一些轻量化的设备来实现高精度地图的采集。这是我们跟四维图新技术研究院一起研发的一款产品，它里边包含了高动态的双目相机，包含高精度的地图模块等等，通过立体视觉以及高精度的定位系统，来去识别交通环境里面对于高精度地图有用的一些元素，进而生成亚米级的地图数据。这样一个产品非常大的亮点是什么？它的成本非常非常友好，并且它的尺寸很小，非常便携，而且容易安装，目前这个东西交付给到国外几个客户进行相关的测试和验证。

自动驾驶下沉市场是我们专注的一个市场，我们过去也好，未来两到三年时间也好，我们持续像以往一样扎扎实实的深耕这个市场，我们希望在两年以内能够完成一个小目标，就是百万级的出货量。同时我们希望伴随着我们产品化，伴随社会规模化的同时能够持续围绕数据、围绕服务来进行商业模式的挖掘，让我们的设备从一只公鸡变成一只持续下蛋的母鸡。

谢谢大家，今天我的分享到此为止！