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飞步科技:以货运切入 发展通用无人驾驶

时隔三个月,何晓飞正式公开露面。

作为前滴滴研究院院长、前滴滴无人驾驶项目创始负责人,何晓飞和他创办的无人驾驶货车公司飞步科技在业内一直备受关注,但公开信息聊聊。

今天,飞步科技也正式向媒体公布了其技术进展及公司规划,并同时确认了来自于创新工场的投资,但暂未公布具体金额。

何晓飞创办的飞步科技,主要面向无人驾驶货车领域,公司的无人驾驶货车代号“飞步”,目前已进入路测阶段。

从今天公开的信息来看,目前“飞步”24小时全天候高精度感知的前提下,晴天可以做到70KM/H, 雨天可以做到50KM /H,雪天可以做到20KM /H; 结合自研的算法和AI芯片,可以缩短驾驶反应时间,比当前通用芯片的无人驾驶技术缩短10倍,比人类的反应时间快一半。

相比于乘用车无人驾驶,商用车的自动驾驶有不同的难点。一般来说,商用的卡车往往都在数吨以上,车身高,车体长,载重大,这使得其在自动驾驶方面与乘用车有很多不同。飞步科技认为,这种不同和难点主要体现在四个方面:

一是卡车结构松散,尤其车头与车体结构松散,传感器装在车的不同位置,卡车在跑的时候震动很大,零部件又没有乘用车好,高速行驶时抖动非常严重,容易偏离,需要对传感器进行在线标定,即每一传感器获得的数据其实在三个独立的坐标体系,如何融入到统一的坐标体系。

二是商用车盲区大,一般自动驾驶会在车顶安装激光雷达,但是卡车车身比较高,容易遮挡住激光雷达,需要做相关的优化。

三是商用车稳定性差,卡车高,重心高,车体长,转弯时对规划要求高,否则容易翻车,除了常规的避障,还需要考虑车本身的信息、车的载重等因素做多要素的分析。

四是商用车机动性差,一般来说卡车刹车距离在200米以上,如果传感器融合的方案不够好,响应时间不够,很可能会发生事故,因此对解决方案的响应时间要求高。

这方面,飞步科技表示,主要从算法方面优化,团队在这方面花费了很大力气;目前多辆车在实际路测,积累了实际的数据,进一步优化了算法;同时,结合算法自研了AI芯片,可以缩短驾驶的反应时间。

初创公司切入自动驾驶领域,往往是从技术切入,对团队的技术碎片要求高。目前,飞步科技也组建了相关团队,研发人数占比90%左右,博士比例占比25%。创始人何晓飞除是前滴滴研究院院长、前滴滴无人驾驶项目创始负责人外,还是浙江大学教授、博导,前雅虎美国研究院科学家。联合创始人曹宇是IEEE Fellow , 是美国亚利桑那州立大学电子工程系教授,是大规模集成电路领域的专家。首席科学家蔡登是浙江大学教授、博导,是AI、机器学习、CV领域的专家。

飞步科技希望“以货运切入,发展通用无人驾驶”。为此,公司设定了四个发展阶段。

第一阶段,预计今年完成城际货运,比如如杭州仓库到宁波到仓库的无人驾驶,驾驶距离约在200公里左右。

第二阶段,预计2019年实现市内货运,这意味着可以实现从店到店的无人运输,很适合当前新零售的场景,比如可以实现生鲜晚间运输凌晨即可到店。

第三阶段,预计2020年完成省际货运,这输距离约在800公里以上,车型多为重卡,这中间除了路上的形式,还可能会涉及到电动车充电、油动车加油等问题。

第四阶段,预计2022年完成通用无人驾驶。

之所以选择无人驾驶货车这个更垂直细分的市场创业,与其市场规模有关。何晓飞列举了一些行业数据:中国公路运输市场规模约9万亿,中国公路货运周转量为610百亿吨公里,已成为世界第一大公路运输市场;中国当前的轻卡数量约在1400万辆,市场规模在2.9万亿元,重卡数量在500万辆左右,市场规模在6.1万亿左右,虽然在数量上低于乘用车1.2亿的保有量,但大于后者1.2亿的市场规模。这意味着这是一个大市场。

除市场外,36氪分析原因很可能还有以下几点:自动驾驶轿车对用户体验的要求更高,需要在算法控制上更加“温柔”,而货运场景下的算法不必考虑因急加速/刹车导致的“体验糟糕”问题;货运行业高昂的能耗和司机工资成本也让那些货运巨头更有动力思考取代司机的可行性;避免和老东家滴滴在出行服务市场展开正面竞争也是一个关键因素。

效率优先的商用车及服务行业,成本是客户一个重要的考量。飞步的这套方案,使用了包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头在内的传感器。何晓飞并不愿意透露具体的成本,但目前推测来看很可能暂时并不便宜。团队表示,随着传感器量产、自研AI芯片,未来成本可以大幅降低。

另一个值得关注的是,当前自动驾驶货车赛道上已经开始不断涌入巨头。今年3月,Uber宣布正在亚利桑那州通过自动驾驶半挂卡车完成商业运输;两天后,Waymo官方宣布Waymo自动驾驶半挂卡车将在亚特兰大启动试运营。国内方面,来自中国本土的自动驾驶创业公司图森,也在聚焦于自动驾驶半挂卡车的商业化。何晓飞认为,这一赛道上未来很可能跑出来多家公司;目前巨头虽然有大量的投入,但其资金花费流向多比较分散,飞步科技则将钱花费在关键的环节。

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