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6月27日,位于美国硅谷山景城的自动驾驶初创公司drive.ai宣布完成5000万美元B轮融资的消息引发了来自太平洋两岸的关注:一方面,这家此前知名度还不够高的公司突然获得了如此高额的融资颇有些出乎人们意料;另一方面,此前从百度首席科学家岗位上离职的吴恩达宣布,将与NEA亚洲区主席卡曼·张一道加入drive.ai董事会。

如果你关注吴恩达的话,drive.ai这家公司,自然也避不开你的视线。

伴随着巨额融资与新加入的重磅人士,drive.ai的知名度陡然而增,但大家对于这家公司的技术路线、商业模式以及人才构成等细节依旧缺乏更多了解。为此,亿欧汽车在日前与drive.ai的联合创始人王弢以及该公司B轮投资方,GGV纪源资本管理合伙人李宏玮进行了专访。两位分别就drive.ai的商业模式、技术路线,以及深度学习和自动驾驶的前景进行了说明。

它的创始人之一,卡罗尔·莱利(Carol
Reiley)是吴恩达的妻子,而drive.ai创始团队的七名成员全部来自于斯坦福大学的人工智能实验室,也都曾是吴恩达的学生。今年三月份,吴刚刚从百度离职的时候,还一度被大家认为将加入到这家公司中去。

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伴随着drive.ai完成新一轮五千万美元的融资,吴恩达也正式宣布加入董事会,这家成立了29个月的硅谷公司也越来越为国内媒体所熟知。

(drive.ai的创始人团队,右一为王弢)

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自动驾驶:由后装快速切入,寻求与车厂合作

吴恩达自从百度离职后备受关注

与目前人们熟知的很多自动驾驶技术初创公司不同,drive.ai当前主要发力的是后装而非前装市场。王弢对亿欧汽车介绍,他们目前正在主攻的是L4级的自动驾驶技术,目标客户为拥有商业车队的公司、物流企业以及政府机构,瞄准的市场主要为共享出行、外卖和快递。

今年2月,drive.ai发布了一段4分钟视频,一辆测试汽车在雨夜中穿过山景城的街道。尽管因为雨水的原因视线出现了模糊,路线也呈现出迷惑性反射,但全程驾驶员都没有对车辆做任何干预。

对于为何主攻后装市场,王弢表示速度是他们考虑的主要因素。“汽车企业推出新车有其固定测试流程,这个周期动辄长达5-8年。”王弢对亿欧汽车说道,“这个时间创业公司可等不起。”

这段视频大受好评,drive.ai的名声日益响亮,商业路径也趋于明朗。在最近凤凰科技对其联合创始人王弢所做的专访中,我们发现,drive.ai已经在悄悄走向商业化,和其他诸多公司一起,投入到自动驾驶的洪流中去。

Drive.ai采用的方式,是为现有车辆提供改装套件,帮助其实现L4级的自动驾驶。据介绍,该套件包括由多个激光雷达、毫米波雷达和摄像头组成的探测器阵列,以及由各类芯片构成的移动计算平台。据王弢透露,该计算平台的性能不需要很高,级别大致相当于高端的个人电脑而非服务器。

每个创业公司,都需要一个商业模式?

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凤凰科技:吴恩达来了之后,有没有给整个团队一些帮助?

威尼斯官网,(搭载了drive.ai自动驾驶改装套件的汽车)

王弢:吴恩达给我们带来的主要是技术上的指导,包括在技术选型上给出一些意见。drive.ai是一家利用深度学习来解决问题的公司,吴恩达曾与我们讨论过收集多少数据,以及用什么样的Matrix来分析这些数据。

在车型方面,王弢表示drive.ai的改装套件对于车型来说并没有太大限制,只要是近几年生产并拥有电子转向和辅助功能的车,都能可以通过安装该套件实现自动驾驶。“我们只需将套件连接车辆的控制接口,便能够操控车辆。”王弢介绍道,“我们对不同车型做匹配时要修改的只有接口部分,算法和硬件是通用的。”

凤凰科技:drive.ai有什么样的商业模式?

对于具体的车型适配方式,王弢暂时没有给予具体说明。但drive.ai对于车辆开启自动驾驶功能的条件和范围进行了规定。他透露,他们目前的方案是在有限路况、环境以及天气条件下,帮助现有车辆实现自动驾驶。比如在雨雪、雾天以及复杂路况下,自动驾驶功能无法开启,这点跟凯迪拉克的自动驾驶方案有些类似。

王弢:目前drive.ai正在主攻的是L4级的自动驾驶技术,目标客户为拥有商业车队的公司。对于网约车来说,司机工资是成本中最大的一部分。车辆运营商把车队升级成为自动驾驶车队后就能节约大量的成本,drive.ai所赚取的就是这些成本中的一部分。

截至目前,drive.ai已经对4款北美地区的常用车型进行了改装,并完成了相关测试。王弢表示,未来他们的算法还将继续优化,并将与主机厂进行合作。“我们的近期目标是在后装领域实现落地,这样我们的自主性相对较强,可以掌控自己的节奏。但远期,我们还是希望在量产车上实现前装,以进一步拓宽市场规模。”

从车辆成本上考虑,自动驾驶大部分的成本仍然集中在传感器上,其中激光雷达占据了主要的一部分。运营商的车辆利用率比较高,价格敏感性没有C端用户那么强。因此L4、L5级别的自动驾驶应首先在如Uber、Lyft这样的车队中实现。

深度学习已经成为自动驾驶的未来发展方向

凤凰科技:过去一段时间,有大量的自动驾驶企业涌现,现在有人认为这个创业窗口已经关闭了,您怎么看?

当前,深度学习与人工智能技术已经成为帮助汽车实现自动驾驶的重要技术路径。除了drive.ai之外,国内的地平线机器人、驭势科技,国外被通用收购的Cruise以及获得福特10亿美元投资的Argo
AI等公司所从事的都是深度学习技术在自动驾驶领域的实践。李宏玮告诉亿欧汽车,经过了两年的产业观察后他们得出结论,相对于其他技术路线而言,深度学习对于传感器、高精地图的依赖较低,实现起来更加容易,这也是他们为什么会投资drive.ai的原因。

王弢:我觉得目前来说这个行业里面的初创企业确实比较多,好像每过几个星期就会听到一个新的公司冒出来。但是目前来说创业空间还是有的,主要还是要找到合适的团队,然后找到合适的商业化路径。

在王弢看来,深度学习对于自动驾驶的实现起到了不可或缺的作用。他表示,在面对海量的路试数据时,一些旧的算法会在准确率提升方面遭遇瓶颈。而通过深度学习技术,系统可以对大量未处理的数据进行整理与分析,实现算法水平的提升。

凤凰科技:为什么很多自动驾驶公司现在并不是那么急于商业化,而是边做边看?

为此,drive.ai设计软硬件系统之初变考虑到了深度学习的需求。在数据搜集方面,该公司为车辆安装了冗余传感器以搜集更多车辆运行数据。而在数据标定方面,王弢透露他们在创业之初便开发了一套自动标注系统,能够一定程度上代替人工,对车辆搜集到的道路环境数据的类型进行标注。“很多大公司都搜集了海量的车辆行驶数据,但只有少部分得到了标注。”王弢对亿欧汽车说道,“开发这套自动标注系统,帮助我们大大提升了对于数据的利用效率。”

王弢:可能跟办公司的初衷可能有一定关系。如果说一个团队从头到尾完全是聚焦在这个技术上面,没有去考虑商业化的话,在外界看来这个团队就是希望被收购。

多元化团队,布局全球市场

凤凰科技:drive.ai的商业模式如果要实现的话是要多久?

除了深度学习技术之外,drive.ai的团队构成也值得关注。通过浏览该公司官网亿欧汽车发现,这家位于硅谷的初创公司在人员构成上相当多元化,约70名员工中来自非洲裔、亚裔、拉美裔和印度裔等多个美国少数族群。

王弢:今年年底之前会推出跟美国合作伙伴一起做的试运营车辆。

李宏玮向亿欧汽车介绍,这种多元化的人才构成在硅谷的初创公司中很常见。“不光是我们熟悉的东亚人和美国白人,印度人在深度学习领域也是很厉害的。”她说道,“而人工智能初创公司成功的关键,便是能否获得优秀人才。”

凤凰科技:drive.ai会和waymo一样研发自动驾驶卡车吗?

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王弢:核心的人工智能技术可以在小型车辆跟卡车之间进行转换的。我们选择这个B2B商业车队,主要还是考虑在城市场景下的驾驶。目前来说我们没有聚焦在这个大型卡车的驾驶上面。

(drive.ai的员工名单,有不少人来自美国少数族裔)

凤凰科技:封闭环境中的无人驾驶是有意义的吗?

因此,吴恩达的加入将会对这一点提供帮助。据了解,drive.ai的创始团队中的大部分人是吴恩达在斯坦福大学担任人工智能实验室主任时的学生。虽然吴恩达此前并不在drive.ai,但显然他对于该公司的人员构成十分熟悉,更不用说总裁卡罗尔·莱利(Carol
Reiley)是他的妻子了。在李宏玮看来,吴恩达的加入为drive.ai带来的帮助更多是在人才领域。随着他的到来,预计会有越来越多来自美国顶尖高校从事人工智能相关专业的人才选择加入公司。

王弢:主要还是看需求,如果有这个需求的话,(那么这个商业模式就是成立的)。

在未来规划方面,王弢表示他们将会继续优化公司已有的算法和技术,尽快推动商业运营。他透露,在今年下半年,drive.ai的首个试运营项目就会推出。

如何选择硬件与软件供应商?

对于该项目的细节,王弢表示还没有到最终公布的时候。但他透露,公司的首个试运营项目可能不会限定在美国,全球范围内的商业车队和政府机构都是他们的潜在合作伙伴。

凤凰科技:其实随着这种自动驾驶车辆或者研究的增多,有很多相关的创业公司,相关企业也在飞速的发展。比如说高精地图或者是说视觉识别这样的行业。

王弢:我们是非常乐于见到相关产业的公司能够蓬勃发展,因为这个对我们来说就意味着更多的选择。

我知道现在有一些高精地图的创业公司,有标注数据的创业公司,也有一些新型的传感器的创业公司。我们目前的话地图还是我们内部自己组建,但是我们也在观察,在寻找合适的合作伙伴。

凤凰科技:作为一家创业公司,自己组建高精地图团队是很耗费成本和时间的事情,我们怎样去选择高精地图的合作伙伴?

王弢:我们的合作伙伴需要有很强的适应性,就是flexibility。因为我们内部的技术迭代也是非常快,比如说我们想要快速增加我们地图覆盖的区域,那么跟外部合作的话可能短期内反而慢一些。所以在高精地图这一块,我们选择合作伙伴的一个标准就是看他们地图扩张的速度能有多快。

凤凰科技:您也说激光雷达是成本中消耗最大的一部分,现在在激光雷达领域已经有了很多创业公司,比如中国的速腾聚创、北醒光子等,这些公司想要在自动驾驶中得到更多的订单,需要做到哪些事情?

王弢:他们还是要深入的了解客户,也就是像我们这样的自动驾驶公司的需求。之前我们公开的车上确实是velodyne,但其实我们对于初创企业这方面也有关注,目前来说我们的合作伙伴还都没有公开。

凤凰科技:这方面的合作伙伴,我们一般是怎么选择的?

王弢:一个很大的要素就是传感器稳定性和可靠性,不能说在路上跑了两千公里以后这个传感器就坏掉了。

我们需要自动驾驶技术吗?

凤凰科技:那怎么去认真理解全栈式技术?

王弢:我们所谓的全栈式,就是说我们最终提供自动驾驶技术的整个产品,而不是其中的一个组成部分。比如,生产汽车的车商是一个全栈式的产品供应商,他把最终的产品交付给消费者,而一级、二级生产商就不是全栈式的。他们虽然也生产产品,但是他们的产品并不是一个完整的产品,只是汽车的一部分。

凤凰科技:drive.ai提供了自动驾驶的解决方案,会不会有这种可能,就是有一些车商需要我们的自动驾驶方案,但是他们只把我们当成供应方案的一级供应商?

王弢:具体的合作方式可以再谈,但是我们还是坚持说我们是提供一个全栈式的解决方案。以前也有一些车商也会要求我们变成一个Mobileeye(一家计算机视觉算法和驾驶辅助研究公司)的替代者,因为我们一开始也是视觉做的多一点,但这并不是我们公司的主攻方向。

凤凰科技:自动驾驶初创企业,和研究自动驾驶技术的主机厂/车商之间的竞合关系是怎样的?

王弢:drive.ai和车厂之间都是合作关系。对于车厂而言,它们所要考虑的是,如何不被自动驾驶的潮流落下。根据目前的情况来说,传统车厂如特斯拉、奥迪等,它们在L2的辅助驾驶领域已经有了不错的成绩,但在更高的L4-L5级自动驾驶技术上并没有走的很远。

凤凰科技:社会对自动驾驶的接受程度和需求程度如何?

王弢:出行是一个刚需,只要把用户体验做好就会有需求。对于接受程度,我觉得目前还不好说。因为目前还没有任何一个公司能够说已经实现商业化。

凤凰科技:具体到自动驾驶车辆上那怎么来看产品体验?

王弢:自动驾驶车辆上的产品体验包括很多方面。如果是共享出行的话,那么它的产品体验就包括你要等多少时间、然后进入车的这一步是否顺畅、是不是需要走很多路,如何在人群车潮当中要寻找这辆车、驾驶体验是否很顺畅、有没有急停急刹等。

凤凰科技:但是就用户体验而言,一辆自动驾驶汽车在多少时间内接到人,很大程度上不是取决于制造者,而是取决于这些服务的提供商?

王弢:对,但最终它还是在服务消费者,如果我们技术能够提供更好的消费者的体验的话,对于这些商业车队来说这个就是一个比较好的附加值。

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