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​MINIEYE正式进入前装领域 布局L3预计2019年商业化落地

发布时间:2018-06-01 来源:网络转载 浏览:8082次
​MINIEYE正式进入前装领域 布局L3预计2019年商业化落地图片

30日,智能驾驶技术创新企业MINIEYE首次系统性公布其商业化成果和自动驾驶布局。

MINIEYE成立于2013年,是一家研发车载视觉感知技术和产品的公司,前身是新加坡Z媒体发展局支持的ADAS研发项目。今年1月份,Minieye宣布完成千万美元A1轮融资,由普华资本领投,嘉信投资、德瀚投资等跟投,原投资方合创资本跟投。

经过5年技术、算法和数据的沉淀,Minieye的发展路线终于明晰。

前后装市场共同推进

前装市场方面,MINIEYE今年初发布了MINIEYE X1,是一款车规级主动安全产品,除了拥有前向碰撞预警(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,进一步保障驾驶员和车辆的安全。与一般产品相比,其支持与毫米波雷达融合,功能扩展到自动紧急刹车(AEB)。

MINIEYE联合创始人兼CEO刘国清博士介绍,X1的整机功耗小于3w,并且具有较高的性能鲁棒,能够应对大雨、夜晚低光、异型车、高温、颠簸等不同工况。

 目前,在前装市场已经与MINIEYE达成合作的乘用车包括比亚迪、众泰、奇瑞等主机厂,以及万向集团等Tier1。商用车领域包括东风商用车、东风柳汽等主机厂和VITI、KUS等Tier1。

刘国清透露,和乘用车主机厂的合作年内就能实现SOP,已定点3款车型。商用车已获得6个车型的定点,目前已经量产供货。刘国清表示,MINIEYE的小目标是今年年内定点十五款车型。

其实,ADAS企业的最终目的应该是与主机厂进行合作,进入前装,这样才能涉入车辆控制。2016年,MINIEYE发布一代ADAS后装产品当时,刘国清曾对表示,MINIEYE的目标一定是要进入前装市场,先做后装只是一个切入点。

此外,进入前装市场,还意味着将会对MINIEYE的盈利带来大幅增长。巨头企业Mobileye一年的营收中,有80%收入来自前装。

在后装领域,去年11月份MINIEYE的后装ADAS产品M3量产,已经获得数万套订单,装配车辆遍布全国29个省市。

今年,MINIEYE进一步丰富产品矩阵,推出了内视产品——驾驶员行为监测系统F1,以满足更多后装客户的需求;以及M3的升级版本M4,在原有功能上增加对行人、交通标志牌的识别和驾驶员行为监测系统,并开通数据平台服务。 

自动驾驶布局:2019年商业化落地

在自动驾驶领域中,MINIEYE的逻辑是从L1、L2级起步向高级别渐进式发展。目前,在L1、L2级别的产品已实现商业化的基础上,MINIEYE开始在L3以上自动驾驶布局。

刘国清在发布会上宣布MINIEYE已经与新加坡SMART合作,并计划在2019年把限定场景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。

核心壁垒:用算法、数据、传感器

作为一家技术公司,技术无疑是其核心壁垒。发布会现场,MINIEYEE联合创始人兼首席科学家吴建鑫分享了其算法、数据、传感器融合三个方面的研发成果。 

算法方面,吴建鑫认为关键在于在有限算力、低功耗、合理成本条件下来进行算法设计。MINIEYE自主研发的ThiNet技术让神经网络有效“瘦身”,降低了其对算力和存储的要求,部分ThiNet成果被发表于AI领域顶级会议ICCV2017。MINIEYE还开发了嵌入式神经网络加速库FastNet,利用FastNet对Squeezenet等网络进行加速,其计算性能相较于Caffe,NCNN(腾讯),TensorFlow Lite(Google)均有1.8倍以上的提升。

此外, MINIEYE自主设计的神经网络架构IP HardNet,可以帮助高计算复杂度的神经网络在小面积的FPGA(如zynq 7010,zynq 7020)上实时工作。 

针对数据工作,MINIEYE透露其在创业初期就开始进行,已经持续了44个月。目前积累的标注数据里程超过1300万公里。这也帮助MINIEYE在一些本地化场景里的性能表现要优于国外的产品。随着后装产品的大规模装配,MINIEYE将会逐步在为用户服务的过程中积累更多数据。

传感器方面,MINIEYE为一些前装客户定制的解决方案就是视觉-毫米波雷达融合产品,利用摄像头识别物体,毫米波雷达测量距离和速度,优势互补,相关产品已经量产。目前,MINIEYE在完成和毫米波雷达、IMU融合的基础上,正在研发与包括LiDAR、超声波、热成像等更多传感器融合的感知方案。

 

 

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