上市前遭遇补贴新政突变，易至EV3如何保证价格稳定？

Momenta公司CEO曹旭东“如果30年后采访当时最成功的自动驾驶创业者，我希望这个创业者是曹旭东。”前几天，Momenta公司CEO曹旭东在苏州总部揭牌仪式上说，“那你问问他，你的企业成功的关键是什么？他肯定会说一个关键词，就是‘尺度’。”33岁的曹旭东在这波以自动驾驶为主的科技创业浪潮中显得尤为成熟。他没有直接一头扎进资本趋之若鹜的Robotaxi领域，而是将Momenta定位为Tier 2，为自动驾驶提供环境感知、高精地图和规划决策技术。从后装产品开始，他逐渐过渡到高速公路L3级自动驾驶，再到有限场景L4级自动驾驶，最后完全无人驾驶。如今，Momenta的产品线正在一步步推进，已经逐渐渗透到产业链中。3月25日，Momenta宣布总部正式落地苏州。公司在苏州建立了工程中心、产品中心和业务中心，全面推进自动驾驶技术的量产。在北京，Momenta将继续保留一个研发中心，以支持公司基础算法的研发。同时，Momenta还推出了量产结构化道路自动驾驶解决方案Mpilot。该解决方案采用量产传感方案，结合摄像头、毫米波雷达、高精地图和定位技术，可实现高速公路上上下匝道、主动变道、应对紧急堵车等复杂场景下的自动驾驶，在雨天、傍晚繁忙时段、夜间等极端环境下仍保持良好性能。在很多Level 3高速自动驾驶中，往往需要激光雷达来增强感知，但Mommenta的CEO曹旭东认为，自动驾驶的关键是量产和规模化。然而，在今天的市场上，没有一款激光雷达产品能够满足量产所需的低成本和高稳定性。曹旭东表示，Momenta的核心技术是环境感知、高精地图和基于深度学习的驾驶决策算法。过去三年，公司围绕这三项能力做了很多安排，未来三年，Momenta将基于感知、地图和驾驶决策。将技术进一步产品化，形成多个不同层次的自动驾驶解决方案。

相应的量产计划也已经启动:2019年第一季度启动高速自动驾驶量产计划，也就是此次发布的结构化道路解决方案；2019年第二季度，发布了受限场景下的自主泊车方案；2019年第三季度，发布了完全无人驾驶的解决方案。2020年第一季度，市区自动驾驶解决方案上线。“将深度学习技术与量产的传感器和计算组件相结合，将自动驾驶技术产品化是实现组装前量产的关键。”曹旭东说。“要在规模化的道路上比别人强”“只有规模化才能快速降低成本，汽车行业非常熟悉规模化带来的成本降低。”曹旭东表示，“另外，自动驾驶具有互联网属性，规模化会带来巨大的网络效应。网络效应意味着更多的产品可以带来更多的数据和更多的反馈，从而提升产品体验。”在曹旭东看来，越是大规模创造用户价值，成本就会越低。“基本上，如果你能在规模化的道路上打败别人，你很快就能在自动驾驶领域建立第一的地位。”那么，规模的内在驱动力是什么？曹旭东指出，数据和数据驱动的算法。自动驾驶需要的数据包括感知数据、高精度地图数据、驾驶行为甚至接管数据。据钛媒体报道，Momenta通过与车队合作的方式，在中国部署了大量覆盖20多个城市的传感器，而这些众包数据不仅来自量产的视觉传感器，还来自内部摄像头和外部摄像头。内部视觉主要关注人，外部视觉主要关注车和路。“自动驾驶越发展，长尾问题就越多。如果你想做一万公里不接手，可能有一万个问题要解决。假设一个问题需要10个人的小团队工作三个月，可能需要几万人的团队。这是不可能的。因此，基于驾驶行为的海量数据和接手的数据，数据驱动的算法也将变得非常重要。”曹旭东说。曹旭东为Momenta制定了两条大型道路。一个是乘用车自动驾驶方案，人车量产。另一种是推出完全无人驾驶的无方向盘驾驶，主要应用在无人驾驶的出租车和卡车领域。“只有通过自动驾驶的量产，才能获得上面提到的海量数据，包括感知的数据，地图的数据，驾驶行为的数据，接管的数据。有了这些数据流，完整的无人驾驶系统将得到升级。”曹旭东说，这个逻辑看似不难理解，但要达到这样的协同增长效果，却没有想象中那么容易。“原因在于，人车量产的自动驾驶方案和完全无人驾驶方案必须共用同一个传感器，这样才能打通数据流，完全无人驾驶技术才能快速落地量产方案，如果传感器方案不同，就像特斯拉帮不了Waymo，Waymo也帮不了特斯拉一样。”曹旭东的言外之意无非是在完全无人驾驶的方案中，必须以量产传感器为主，并且与量产自动驾驶方案一致。Momenta在过去三年的发展中一直在践行这个原则。一切都是为了量产。据介绍，为了攻克量产方案，Momenta解决的一个关键问题是搭建算法模型平台。由于Momenta主要建立基于视觉传感器和深度学习的环境感知算法，对计算芯片的计算能力要求非常高，建立无损压缩算法模型平台无疑将直接有助于技术方案的量产。“如果用500瓦的GPU，每个GPU几千块钱。这个GPU很难量产，所以我们在模型平台上做了很多研究。我们的算法模型可以运行在几十块钱的嵌入式芯片上，功耗只有几瓦。”曹旭东算了一笔账，每辆车减去几百块钱的运费算出来的。如果出货量是100万辆汽车，每年节省的成本就有几亿美元。“而且功耗更低，更利于大规模生产，使产品更安全、更稳定。”

同时，为了增加自动驾驶感知的准确性，高精度的地图也是不可或缺的。2018年9月，Momenta ob……获得自然资源部颁发的测绘甲级资质，基于可视化众包路线制作高精地图。“当时激光雷达还很贵，所以我们采用了更友好的量产技术路线，即基于视觉的测绘技术路线和基于视觉的自主定位技术路线。现在基于视觉测绘，已经做到了10cm以内的精细地图，大部分情况下定位精度在10cm以内。”曹旭东表示，Momenta在城市区域的测绘定位上也使用了消费级GPS和消费级IMU。曹旭东表示，Momenta即使是完全无人驾驶方案和城市自动驾驶方案，也会坚持量产的原则。“2019年第三季度，我们将发布完全无人驾驶的解决方案。这个解决方案也是基于大规模生产的传感器。将有12个摄像头和5个毫米波雷达。虽然会用到LiDAR(激光雷达)，但是LiDAR在整个自动驾驶系统中起到的作用不是主要的，相对来说是次要的。”曹旭东表示，“2020年的Q1，我们将在市区发布自动驾驶仪，这个市区的自动驾驶仪仍然会使用量产的传感器，主要是摄像头和毫米波雷达。”虽然完全无人驾驶的方案将在今年第三季度推出，但激光雷达作用的减弱大大延长了Momenta对这项技术落地的预期。“中国每年的汽车销量几乎是3000万辆。所以自动驾驶量产计划的出货量少则百万台，多则千万台以上。需要极高的安全性。所以在量产计划中，我们的预判大概需要20年。这20年间，人和车是主要驱动力。”曹旭东说。报道称，自2016年成立以来，Momenta已累计超过2亿美元，整体估值超过10亿美元。投资者阵营包括腾讯、戴姆勒等战略投资者，招商创投、国鑫资本、苏州元和资本、建银国际等众多国资背景投资者，以及凯辉中法基金、蔚来资本等产业投资者。在获得资金、弹药和产业链资源后，Momenta将总部搬到了办公成本更低、落地条件更多的苏州。显然，它已经做好了应对量产和自动驾驶持久战的准备。

Momenta公司CEO曹旭东“如果30年后采访当时最成功的自动驾驶创业者，我希望这个创业者是曹旭东。”前几天，Momenta公司CEO曹旭东在苏州总部揭牌仪式上说，“那你问问他，你的企业成功的关键是什么？他肯定会说一个关键词，就是‘尺度’。”33岁的曹旭东在这波以自动驾驶为主的科技创业浪潮中显得尤为成熟。他没有直接一头扎进资本趋之若鹜的Robotaxi领域，而是将Momenta定位为Tier 2，为自动驾驶提供环境感知、高精地图和规划决策技术。从后装产品开始，他逐渐过渡到高速公路L3级自动驾驶，再到有限场景L4级自动驾驶，最后完全无人驾驶。如今，Momenta的产品线正在一步步推进，已经逐渐渗透到产业链中。3月25日，Momenta宣布总部正式落地苏州。公司在苏州建立了工程中心、产品中心和业务中心，全面推进自动驾驶技术的量产。在北京，Momenta将继续保留一个研发中心，以支持公司基础算法的研发。同时，Momenta还推出了量产结构化道路自动驾驶解决方案Mpilot。该解决方案采用量产传感方案，结合摄像头、毫米波雷达、高精地图和定位技术，可实现高速公路上上下匝道、主动变道、应对紧急堵车等复杂场景下的自动驾驶，在雨天、傍晚繁忙时段、夜间等极端环境下仍保持良好性能。在许多3级高速自治系统中……开车，往往需要激光雷达来增强感知，但Mommenta的CEO曹旭东认为，自动驾驶的关键是量产和规模化。然而，在今天的市场上，没有一款激光雷达产品能够满足量产所需的低成本和高稳定性。曹旭东表示，Momenta的核心技术是环境感知、高精地图和基于深度学习的驾驶决策算法。过去三年，公司围绕这三项能力做了很多安排，未来三年，Momenta将基于感知、地图和驾驶决策。将技术进一步产品化，形成多个不同层次的自动驾驶解决方案。

相应的量产计划也已经启动:2019年第一季度启动高速自动驾驶量产计划，也就是此次发布的结构化道路解决方案；2019年第二季度，发布了受限场景下的自主泊车方案；2019年第三季度，发布了完全无人驾驶的解决方案。2020年第一季度，市区自动驾驶解决方案上线。“将深度学习技术与量产的传感器和计算组件相结合，将自动驾驶技术产品化是实现组装前量产的关键。”曹旭东说。“要在规模化的道路上比别人强”“只有规模化才能快速降低成本，汽车行业非常熟悉规模化带来的成本降低。”曹旭东表示，“另外，自动驾驶具有互联网属性，规模化会带来巨大的网络效应。网络效应意味着更多的产品可以带来更多的数据和更多的反馈，从而提升产品体验。”在曹旭东看来，越是大规模创造用户价值，成本就会越低。“基本上，如果你能在规模化的道路上打败别人，你很快就能在自动驾驶领域建立第一的地位。”那么，规模的内在驱动力是什么？曹旭东指出，数据和数据驱动的算法。自动驾驶需要的数据包括感知数据、高精度地图数据、驾驶行为甚至接管数据。据钛媒体报道，Momenta通过与车队合作的方式，在中国部署了大量覆盖20多个城市的传感器，而这些众包数据不仅来自量产的视觉传感器，还来自内部摄像头和外部摄像头。内部视觉主要关注人，外部视觉主要关注车和路。“自动驾驶越发展，长尾问题就越多。如果你想做一万公里不接手，可能有一万个问题要解决。假设一个问题需要10个人的小团队工作三个月，可能需要几万人的团队。这是不可能的。因此，基于驾驶行为的海量数据和接手的数据，数据驱动的算法也将变得非常重要。”曹旭东说。曹旭东为Momenta制定了两条大型道路。一个是乘用车自动驾驶方案，人车量产。另一种是推出完全无人驾驶的无方向盘驾驶，主要应用在无人驾驶的出租车和卡车领域。“只有通过自动驾驶的量产，才能获得上面提到的海量数据，包括感知的数据，地图的数据，驾驶行为的数据，接管的数据。有了这些数据流，完整的无人驾驶系统将得到升级。”曹旭东说，这个逻辑看似不难理解，但要达到这样的协同增长效果，却没有想象中那么容易。“原因在于，人车量产的自动驾驶方案和完全无人驾驶方案必须共用同一个传感器，这样才能打通数据流，完全无人驾驶技术才能快速落地量产方案，如果传感器方案不同，就像特斯拉帮不了Waymo，Waymo也帮不了特斯拉一样。”曹旭东的言外之意无非是在完全无人驾驶的方案中，必须以量产传感器为主，并且与量产自动驾驶方案一致。Momenta在过去三年的发展中一直在践行这个原则。一切都是为了量产。据介绍，为了攻克量产方案，Momenta解决的一个关键问题是搭建算法模型平台。由于Momenta主要建立基于视觉传感器和深度学习的环境感知算法，对计算芯片的计算能力要求非常高，建立无损压缩算法模型平台无疑将直接有助于技术方案的量产。“如果用500瓦的GPU，每个GPU几千块钱。这个GPU很难量产，所以我们在模型平台上做了很多研究。我们的算法模型可以运行在几十块钱的嵌入式芯片上，功耗只有几瓦。”曹旭东算了一笔账，每辆车减去几百块钱的运费算出来的。如果出货量是100万辆汽车，每年节省的成本就有几亿美元。“而且功耗更低，更利于大规模生产，使产品更安全、更稳定。”

同时，为了增加自动驾驶感知的准确性，高精度的地图也是不可或缺的。2018年9月，Momenta ob……获得自然资源部颁发的测绘甲级资质，基于可视化众包路线制作高精地图。“当时激光雷达还很贵，所以我们采用了更友好的量产技术路线，即基于视觉的测绘技术路线和基于视觉的自主定位技术路线。现在基于视觉测绘，已经做到了10cm以内的精细地图，大部分情况下定位精度在10cm以内。”曹旭东表示，Momenta在城市区域的测绘定位上也使用了消费级GPS和消费级IMU。曹旭东表示，Momenta即使是完全无人驾驶方案和城市自动驾驶方案，也会坚持量产的原则。“2019年第三季度，我们将发布完全无人驾驶的解决方案。这个解决方案也是基于大规模生产的传感器。将有12个摄像头和5个毫米波雷达。虽然会用到LiDAR(激光雷达)，但是LiDAR在整个自动驾驶系统中起到的作用不是主要的，相对来说是次要的。”曹旭东表示，“2020年的Q1，我们将在市区发布自动驾驶仪，这个市区的自动驾驶仪仍然会使用量产的传感器，主要是摄像头和毫米波雷达。”虽然完全无人驾驶的方案将在今年第三季度推出，但激光雷达作用的减弱大大延长了Momenta对这项技术落地的预期。“中国每年的汽车销量几乎是3000万辆。所以自动驾驶量产计划的出货量少则百万台，多则千万台以上。需要极高的安全性。所以在量产计划中，我们的预判大概需要20年。这20年间，人和车是主要驱动力。”曹旭东说。报道称，自2016年成立以来，Momenta已累计超过2亿美元，整体估值超过10亿美元。投资者阵营包括腾讯、戴姆勒等战略投资者，招商创投、国鑫资本、苏州元和资本、建银国际等众多国资背景投资者，以及凯辉中法基金、蔚来资本等产业投资者。在获得资金、弹药和产业链资源后，Momenta将总部搬到了办公成本更低、落地条件更多的苏州。显然，它已经做好了应对量产和自动驾驶持久战的准备。

标签：江铃江铃集团新能源易至EV3北京东风

汽车资讯热门资讯