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发表于 2018-01-12 16:33:18 股吧网页版
这家计算机视觉公司称:想做自动驾驶 必须先过这道关!
来源:新芽NewSeed 编辑:东方财富网

  黄教主携NVIDIA在CES 2018向自动驾驶领域投下的核弹余威未散,中国的一家NVIDIA Inception计划成员便宣布获得新一轮融资。新芽NewSeed 1月11日消息,智能驾驶视觉供应商CalmCar(天瞳威视)宣布完成3000万元Pre-A轮融资,投资方国中创投。新一轮融资将用于大规模商用实时采集分析设备,前装视觉环境感知系统的量产以及组建位于底特律Farmington Hill的北美工程中心。


  2014年,汽车新贵特斯拉与Mobileye的牵手,将计算机视觉辅助驾驶技术推到公众面前。那时,人们才切实感受到,ADAS这种几乎是每台车的标配、却又似可有可无的东西,原来离自动驾驶这么近。


  2015年,一个拥有十余年汽车安全电子研发经验,曾就职于大型汽车零部件供应商(Tier1)天合汽车集团(TRW)、并有过一次成功创业经历的工程师,在辗转英国和澳洲之后,决定回国创业,要做一家具有深度学习技术的嵌入式计算机视觉公司。


  2016年,Mobileye以153 亿美金的身价被英特尔收购,再一次印证了计算机视觉在自动驾驶领域不可估量的重要性。而CalmCar,也在短短两年内推出了智能驾驶视觉系统CalmCar Vision System,并于2016年完成天使轮1000万元的融资。


  CalmCar Vision System是一套采用“深度学习技术”的汽车智能视觉系统,通过“深度学习技术”的认知能力,可以迅速“学会”识别新物体,全面认知复杂路况,精准感知、预测车辆行驶过程中的交通情况。能够实现的功能包括LDW(车道偏离预警)、FCW(前向碰撞预警)、PCA(行人碰撞预警)、BSD(盲区监测)及TSR(交通标志识别),服务于AEB,LKA,ACC等高级驾驶员辅助系统所具备的核心功能。


  “我们的产品分为硬件、软件、数据三部分,硬件是自行研发的单目摄像头以及搭载微型GPU的嵌入式系统;软件是基于深度学习的环境感知和决策算法;数据则包括数据采集与实时分析。”在位于天津高新区的国际创业中心,CalmCar的创始人王曦接受了新芽NewSeed的采访,“CalmCar解决的不单单是ADAS环境感知方案,我们的目标是服务从ADAS到自动驾驶。”


  与英伟达合作,CalmCar得到了什么?


  过去三年里,自动驾驶成为汽车业的颠覆者,以互联网车企为代表的新势力崛起,传统车企也纷纷押注其中。在自动驾驶集成的诸多人工智能中,计算机视觉是发展最为成熟的一个。基于这波造车风潮,专注于车载计算机视觉的创业公司纷纷涌现。


  “不管是智驾还是自动驾驶,视觉必不可少,但是世界上能量产的不多。目前全球范围内真正可以量产的是Mobileye,我们也在做。”提起CalmCar,王曦尤为自信,环境感知的评判标准最主要是检测距离、检测精度、检测种类以及响应时间,王曦的自信便来自于这几个方面。


  在检测距离上,目前CalmCar的检测距离约为140m,可追踪到170m;对于人的检测距离约为70m,可追踪到接近百米。“国内大多该领域的初创公司的检测距离集中在50米到近百米左右。”王曦说。


  在检测精度上,50m内测距误差小于3%,80m内误差5%,百米内误差在8%-10%。


  在检测种类上,目前CalmCar已经积累了数百万公里精确校准的数据,可以提供精准的轿车、公交车、工程车、行人、骑行人、路面信息以及道路静态目标等物体的实时检测和追踪,检出率达95%以上。


  在响应时间上,CalmCar已经实现了稳定30帧每秒的实时处理。


  除了数据精准、识别场景丰富,CalmCar还兼具体型小、可兼容和开放的特点,可以快速安装和投入使用。首先,硬件部分不需要复杂的安装过程,即插即用,占用空间小,具备半自动校准功能,同时又可以很容易地跟其他传感器进行配合,清晰呈现不同层级的数据源。“从Raw Data、结构化信息,信号列表以及多层级的数据源,我们提供可定制的输出信息。”


  其次,目前CalmCar搭载的是单目摄像头,可以融合激光雷达、毫米波雷达、GPS、IMU等多种传感器,具有很强的扩展性。


  再次,CalmCar开放了一些底层驱动,方便客户把其他传感器融合进来,以实现深度配合。“智驾并不是一家公司可以做的,一定是一个生态圈。”


  为保证算力和延展性,同时将产品控制在较小的体积,CalmCar目前采用了英伟达微型GPU芯片,配合并行计算技术满足对图像实时处理的要求。随着订单量的增加,英伟达也注意到了这家中国的初创公司,将CalmCar纳入了NVIDIA Inception计划,在计算硬件及算法模型上予以支持,同时为CalmCar牵线搭桥,推荐众多客户。


  新势力造车这么火,却选择与传统车厂合作


  当前参与到自动驾驶战场的各方势力中,以互联网车企为首的新势力风头正劲,而CalmCar现有的客户名单中并没有一家互联网车企的身影。反而Tier1、传统车企和图商,是目前公司主要的服务对象。


  “我个人对这种新能源汽车新势力轿车相对比较保守,你看传统车企走得慢,它是有自己的规则和规律的。”


  因多年供职Tier1的经历,王曦深知Tier1掌握着产业最核心的命脉。自动驾驶这一新兴事物对于Tier1来说,也是大力发展的方向。CalmCar从早期产品设计、软硬件开发到功能验证,每一个细节都与Tier1客户一同打磨。“无论传统车企还是互联网车企,都是Tier1的客户,所以Tier1是一定要合作的。”王曦斩钉截铁地说道。目前CalmCar已经在和几家Tier1深入合作。


  整车厂也是CalmCar合作的重点目标,想做自动驾驶,整车厂首先需要有自己的一套验证评价体系,而现在大家都在起步阶段,都在研究怎样建立起这样的评测体系。CalmCar也积极参与到这一体系的搭建中来。评测体系的建立需要大量的真实道路采集数据,CalmCar的商用实时采集分析设备也正在被不同整车厂大范围使用。


  与图商的合作点则在于他们有做中精度、高精度地图的需要,CalmCar可以大规模安装在采集测绘车辆中帮助图商检测、分析、定位路面上的静态目标,与地图数据融合,并参与到他们的开发研究中来。与图商的合作意义深远,高精度地图是智驾领域里必不可少的一环,整车厂与Tier1更期待视觉、雷达与高精度地图数据打通的完整解决方案。


  早期介入、长期服务,是CalmCar的客户服务策略。“我们从最开始一直跟随,每次升级换回来的都是第一手反馈,我们帮助他们进行验证、诊断,发现问题去帮他们一起解决。”CalmCar建立了完善的追踪机制。王曦将团队分为三层,中心是核心层,负责技术方案的设计;之后是应用层,负责方案实施与落地;最外层是项目经理,与客户保持长期跟踪。这种团队配合模式较为灵活,解决了边际成本随客户数量增加而增加的问题。


  这样的合作模式给CalmCar带来的好处有四:一是参与客户的供应商评测标准建立,形成对自身产品的认可和依赖;二是借助客户的自动驾驶发展速度,让CalmCar尽快量产上路;三是随着客户的验证流程,CalmCar能广泛而及时地获得一手数据;四是为公司在初创期带来比较可观的收入。


  不过,CalmCar并不排斥与新势力车企的合作。王曦认为,公司处于初创阶段,与严谨的传统车厂合作更有助于产品的打磨和积累。


  机会与竞争并存,谁会跑在前面?


  当问及CalmCar的核心壁垒,王曦笑称不喜欢此类说法。“深度学习的出现、硬件平台的更新、GPU、带有视觉功能的芯片,这些都为我们创业公司提供了机会。未来肯定会有很多很多这样的公司出现。竞争肯定会有,但总需求实在太大了。”


  尽管如此,新芽NewSeed还是试图梳理了CalmCar的护城河。


  1、一场与时间的赛跑,入场早者跑在前面


  依据Goldman Sachs的研究数据,ADAS装配在一款汽车上的周期长达15年,从市场沟通、评估,到产前工作需要6年,再进入3年的生产周期,5至7年的迭代测试时间。CalmCar一开始便介入进来。“汽车硬件的开发要经历CV(概念验证)、DV(设计验证)、PV(产品验证)的过程,CalmCar目前处于DV阶段。”王曦说。


  2、数据是壁垒,而且还不卖


  随着数据采集越来越多,目前已有一些客户找上门来,希望购买,但王曦并不打算用数据变现。“客户数据不能买卖,而且现在数据已经变现了,它是我们为客户提供服务的一部分。”


  3、接地气的工程师团队


  深度学习在智能驾驶领域的落地需要极强的工程化能力,王曦更注重产品的落地、验证和可实施性。CalmCar的团队,CTO谢晓靓拥有美国应用数学博士背景,曾在彭博社和硅谷从事深度学习算法相关的软件开发。还有从英国留学归来专长于追踪算法的计算机博士李皓。另外,团队中还有多名负责深度学习算法和嵌入式系统的专家,都具有丰富的行业和量产经验。团队现有成员60余人,研发总部位于天津,在苏州设有数据中心,北京设有工程实施中心,2018年1月组建位于底特律Farmington Hill的北美工程中心。

发表于 2018-01-12 18:31:47
是一个大趋势、大方
发表于 2018-01-13 09:17:25
劳务公司接入互联网,转型发展,拉来融资,准备PPT上市!
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来源:新芽NewSeed 编辑:东方财富网

  黄教主携NVIDIA在CES 2018向自动驾驶领域投下的核弹余威未散,中国的一家NVIDIA Inception计划成员便宣布获得新一轮融资。新芽NewSeed 1月11日消息,智能驾驶视觉供应商CalmCar(天瞳威视)宣布完成3000万元Pre-A轮融资,投资方国中创投。新一轮融资将用于大规模商用实时采集分析设备,前装视觉环境感知系统的量产以及组建位于底特律Farmington Hill的北美工程中心。

  2014年,汽车新贵特斯拉与Mobileye的牵手,将计算机视觉辅助驾驶技术推到公众面前。那时,人们才切实感受到,ADAS这种几乎是每台车的标配、却又似可有可无的东西,原来离自动驾驶这么近。

  2015年,一个拥有十余年汽车安全电子研发经验,曾就职于大型汽车零部件供应商(Tier1)天合汽车集团(TRW)、并有过一次成功创业经历的工程师,在辗转英国和澳洲之后,决定回国创业,要做一家具有深度学习技术的嵌入式计算机视觉公司。

  2016年,Mobileye以153 亿美金的身价被英特尔收购,再一次印证了计算机视觉在自动驾驶领域不可估量的重要性。而CalmCar,也在短短两年内推出了智能驾驶视觉系统CalmCar Vision System,并于2016年完成天使轮1000万元的融资。

  CalmCar Vision System是一套采用“深度学习技术”的汽车智能视觉系统,通过“深度学习技术”的认知能力,可以迅速“学会”识别新物体,全面认知复杂路况,精准感知、预测车辆行驶过程中的交通情况。能够实现的功能包括LDW(车道偏离预警)、FCW(前向碰撞预警)、PCA(行人碰撞预警)、BSD(盲区监测)及TSR(交通标志识别),服务于AEB,LKA,ACC等高级驾驶员辅助系统所具备的核心功能。

  “我们的产品分为硬件、软件、数据三部分,硬件是自行研发的单目摄像头以及搭载微型GPU的嵌入式系统;软件是基于深度学习的环境感知和决策算法;数据则包括数据采集与实时分析。”在位于天津高新区的国际创业中心,CalmCar的创始人王曦接受了新芽NewSeed的采访,“CalmCar解决的不单单是ADAS环境感知方案,我们的目标是服务从ADAS到自动驾驶。”

  与英伟达合作,CalmCar得到了什么?

  过去三年里,自动驾驶成为汽车业的颠覆者,以互联网车企为代表的新势力崛起,传统车企也纷纷押注其中。在自动驾驶集成的诸多人工智能中,计算机视觉是发展最为成熟的一个。基于这波造车风潮,专注于车载计算机视觉的创业公司纷纷涌现。

  “不管是智驾还是自动驾驶,视觉必不可少,但是世界上能量产的不多。目前全球范围内真正可以量产的是Mobileye,我们也在做。”提起CalmCar,王曦尤为自信,环境感知的评判标准最主要是检测距离、检测精度、检测种类以及响应时间,王曦的自信便来自于这几个方面。

  在检测距离上,目前CalmCar的检测距离约为140m,可追踪到170m;对于人的检测距离约为70m,可追踪到接近百米。“国内大多该领域的初创公司的检测距离集中在50米到近百米左右。”王曦说。

  在检测精度上,50m内测距误差小于3%,80m内误差5%,百米内误差在8%-10%。

  在检测种类上,目前CalmCar已经积累了数百万公里精确校准的数据,可以提供精准的轿车、公交车、工程车、行人、骑行人、路面信息以及道路静态目标等物体的实时检测和追踪,检出率达95%以上。

  在响应时间上,CalmCar已经实现了稳定30帧每秒的实时处理。

  除了数据精准、识别场景丰富,CalmCar还兼具体型小、可兼容和开放的特点,可以快速安装和投入使用。首先,硬件部分不需要复杂的安装过程,即插即用,占用空间小,具备半自动校准功能,同时又可以很容易地跟其他传感器进行配合,清晰呈现不同层级的数据源。“从Raw Data、结构化信息,信号列表以及多层级的数据源,我们提供可定制的输出信息。”

  其次,目前CalmCar搭载的是单目摄像头,可以融合激光雷达、毫米波雷达、GPS、IMU等多种传感器,具有很强的扩展性。

  再次,CalmCar开放了一些底层驱动,方便客户把其他传感器融合进来,以实现深度配合。“智驾并不是一家公司可以做的,一定是一个生态圈。”

  为保证算力和延展性,同时将产品控制在较小的体积,CalmCar目前采用了英伟达微型GPU芯片,配合并行计算技术满足对图像实时处理的要求。随着订单量的增加,英伟达也注意到了这家中国的初创公司,将CalmCar纳入了NVIDIA Inception计划,在计算硬件及算法模型上予以支持,同时为CalmCar牵线搭桥,推荐众多客户。

  新势力造车这么火,却选择与传统车厂合作

  当前参与到自动驾驶战场的各方势力中,以互联网车企为首的新势力风头正劲,而CalmCar现有的客户名单中并没有一家互联网车企的身影。反而Tier1、传统车企和图商,是目前公司主要的服务对象。

  “我个人对这种新能源汽车新势力轿车相对比较保守,你看传统车企走得慢,它是有自己的规则和规律的。”

  因多年供职Tier1的经历,王曦深知Tier1掌握着产业最核心的命脉。自动驾驶这一新兴事物对于Tier1来说,也是大力发展的方向。CalmCar从早期产品设计、软硬件开发到功能验证,每一个细节都与Tier1客户一同打磨。“无论传统车企还是互联网车企,都是Tier1的客户,所以Tier1是一定要合作的。”王曦斩钉截铁地说道。目前CalmCar已经在和几家Tier1深入合作。

  整车厂也是CalmCar合作的重点目标,想做自动驾驶,整车厂首先需要有自己的一套验证评价体系,而现在大家都在起步阶段,都在研究怎样建立起这样的评测体系。CalmCar也积极参与到这一体系的搭建中来。评测体系的建立需要大量的真实道路采集数据,CalmCar的商用实时采集分析设备也正在被不同整车厂大范围使用。

  与图商的合作点则在于他们有做中精度、高精度地图的需要,CalmCar可以大规模安装在采集测绘车辆中帮助图商检测、分析、定位路面上的静态目标,与地图数据融合,并参与到他们的开发研究中来。与图商的合作意义深远,高精度地图是智驾领域里必不可少的一环,整车厂与Tier1更期待视觉、雷达与高精度地图数据打通的完整解决方案。

  早期介入、长期服务,是CalmCar的客户服务策略。“我们从最开始一直跟随,每次升级换回来的都是第一手反馈,我们帮助他们进行验证、诊断,发现问题去帮他们一起解决。”CalmCar建立了完善的追踪机制。王曦将团队分为三层,中心是核心层,负责技术方案的设计;之后是应用层,负责方案实施与落地;最外层是项目经理,与客户保持长期跟踪。这种团队配合模式较为灵活,解决了边际成本随客户数量增加而增加的问题。

  这样的合作模式给CalmCar带来的好处有四:一是参与客户的供应商评测标准建立,形成对自身产品的认可和依赖;二是借助客户的自动驾驶发展速度,让CalmCar尽快量产上路;三是随着客户的验证流程,CalmCar能广泛而及时地获得一手数据;四是为公司在初创期带来比较可观的收入。

  不过,CalmCar并不排斥与新势力车企的合作。王曦认为,公司处于初创阶段,与严谨的传统车厂合作更有助于产品的打磨和积累。

  机会与竞争并存,谁会跑在前面?

  当问及CalmCar的核心壁垒,王曦笑称不喜欢此类说法。“深度学习的出现、硬件平台的更新、GPU、带有视觉功能的芯片,这些都为我们创业公司提供了机会。未来肯定会有很多很多这样的公司出现。竞争肯定会有,但总需求实在太大了。”

  尽管如此,新芽NewSeed还是试图梳理了CalmCar的护城河。

  1、一场与时间的赛跑,入场早者跑在前面

  依据Goldman Sachs的研究数据,ADAS装配在一款汽车上的周期长达15年,从市场沟通、评估,到产前工作需要6年,再进入3年的生产周期,5至7年的迭代测试时间。CalmCar一开始便介入进来。“汽车硬件的开发要经历CV(概念验证)、DV(设计验证)、PV(产品验证)的过程,CalmCar目前处于DV阶段。”王曦说。

  2、数据是壁垒,而且还不卖

  随着数据采集越来越多,目前已有一些客户找上门来,希望购买,但王曦并不打算用数据变现。“客户数据不能买卖,而且现在数据已经变现了,它是我们为客户提供服务的一部分。”

  3、接地气的工程师团队

  深度学习在智能驾驶领域的落地需要极强的工程化能力,王曦更注重产品的落地、验证和可实施性。CalmCar的团队,CTO谢晓靓拥有美国应用数学博士背景,曾在彭博社和硅谷从事深度学习算法相关的软件开发。还有从英国留学归来专长于追踪算法的计算机博士李皓。另外,团队中还有多名负责深度学习算法和嵌入式系统的专家,都具有丰富的行业和量产经验。团队现有成员60余人,研发总部位于天津,在苏州设有数据中心,北京设有工程实施中心,2018年1月组建位于底特律Farmington Hill的北美工程中心。

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