无人驾驶商业化并不难,国内这家公司已经有了订单

500miles智能出行

随着全球首辆无人驾驶出租车在新加坡上路,国内外自动驾驶一时风起云涌,成了资本热捧的项目。截止至 10 月 24 日,加州车辆管理局(DMV)已经颁布了 19 张无人驾驶汽车测试牌照,其中不乏百度、蔚来汽车这样的中国企业。

但以上这些仅仅证明了这个方向的可实验性,但何时成熟,何时可以真正走进人们的生活,还很遥远。其中谷歌无人驾驶项目技术负责人厄姆森在离职前,曾在今年 SXSW 互动媒体活动上表示: “自动驾驶车的真正出现可能比曾经预测的时间要晚很多,最长可能需要 30 年”。

所以如何将现有的无人驾驶技术商业化,就成了行业中大小玩家共同面临的一个问题。

在企业中,前英特尔中国研究院院长吴甘沙创办的驭势科技,近期也在保留民用轿车无人驾驶的同时,将目光瞄准了一种更简单的无人驾驶车辆——小高尔夫球车。

这种车的外观是相当于高尔夫球车大小的电动车,适合封闭的园区道路行驶,也就规避了城市道路上对无人车限制性的法律法规。另外,它的体型小,速度低,一般小于 20 公里 / 时,基本不会对行人安全造成威胁,形态上属于低速电动车犯愁。

这种场地车其实很早就开始做限定区域的“无人驾驶饥接驳车”,在国内最早应用于 2010 年上海世博会,当时世博会开辟了专用道路行驶,此外,这类车还可以在园区、景区、主题公园等场所,实现短距离、固定路线的无人驾驶。

一家名为天隼图像的公司正在试图将这总产品商业化,让无人驾驶尽快落地。该公司所研发的小型电动汽车,在非城市道路环境下,可实现低速的无人驾驶,并且在有地图的条件下,具有路径规划能力。

天隼图像在 2012 年 3 月创办,专注于车载嵌入式图像处理平台和机器视觉算法的开发与研究。近几年与北京联合大学合作 “电动无人车机器视觉” 项目,并承接了北京市科委的相关课题。

智能出行 500miles 曾体验报道过的 “小旋风” (回复“小旋风”查看一手人肉体验文),就有着有这家公司的科技成果。在联大的无人车测试场地中,创始人 & CEO 殷开爽每周都会过来测试他们的小型无人场地车。

今年 8 月,天隼图像的无人车已经进入商业化样车测试阶段,并且获得了深圳某园区的订单。

目前与天隼图像接洽过的目标客户中,有北京动物园、中储粮粮库、南水北调工程等,在这些园区、仓库、堤防环境中,场地车的典型的应用场景包括夜间巡逻、旅客接驳、安保监控、远程执法取证。

场景车在灵活应变方面肯定无法和人相提并论,但如果任务是非常明确的,比如就是接驳游客从 A 点到 B 点,或者就是按照固定路线巡逻,在这种情况下,场地车能够在一定程度上取代人工。而在一些高强度任务面前,场地车会比人更为可靠。

举个例子,占地几十亩的大型国有粮库,如果由 20 个保安骑着摩托车 24 小时不间断巡视,需要给他们排班,设置巡逻打卡,管理成本比较高,而且在夜间或者不利天气下,巡视效果还会打折扣。但如果是几辆小型场地车,搭载了烟雾传感器和红外摄像头,按照规划好的路线进行全天候的场景监控,那么只要有一个员工在中控室值班就可以搞定。

考虑到场地车需要全天候工作,包括黑夜和雨天,天隼图像的无人车在技术方面并没有采用 “主动视觉” 等学术界和商业界都非常吸引人的新颖概念,而是在低成本的前提下,尽可能保证可靠性,在无人车的感知层,配置的是差分 GPS、16 线激光雷达,和智能摄像头,商业化样车成本在 12 万左右。

在商业化面前,无人车面临一个很现实的问题是,现在几乎所有无人车,都载有巨大的工控机设备。工控机方案开发门槛相对较低,但缺点是非常占用空间,启动速度也慢。

殷天爽告诉智能出行 500miles:“无人车想要实现商业化,就一定要板卡化,板卡重量轻,功耗低、可靠性高,打开后一秒就可以运行。”

工控机方案不适合商业化,而 GPU 方案又研发门槛过高,权衡之下,天隼图像团队选择了更适合现阶段无人车开发的 DSP(数字信号处理)方案。去年,该公司发布了嵌入式主控板卡,并且在今年 4 月上车,取代了原有的工控机,扫除了商业化的一大障碍。

考虑到板卡技术上还不完全成熟,还需要加以时间的检验,在近期的量产订单中,板卡只会取代部分工控机。

完成了这些商业化的准备工作,未来需要完善的就是整车设计,让小车们更接近最终的产品形态,其中比如安装触摸屏,降低使用门槛,让普通使用者就可以完成地图的采集和路线设定。

无人车是一个资本密集型行业,此前天隼图像已完成 300 万元的天使轮融资,并且正在启动 A 轮融资,用于优化配件供应商,整合量产资源,为参与自动驾驶小型电动汽车平台标准化制定打下基础。

作为一个创业团队,天隼图像肯定无法和实力雄厚的大公司比拼资源,但殷开爽认为,无人车还远不像手机那样已经相当成熟的行业,大家一谈论手机怎么做,就会知道双摄像头 3D 玻璃等等,对无人车来说,业界目前还没有统一的认知,也没有已经验证过的发展路径。所以,在前期这个缓慢的发展的过程中,认定一个方向就去做才是最重要的。

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