Momenta推出高速自动驾驶方案，CEO曹旭东：人车共驾还要存在20年

Momenta公司首席执行官曹旭东“如果你在30年后采访当时最成功的自动驾驶企业家，我希望这个企业家是曹旭东。”几天前，Momenta首席执行官曹旭东在苏州总部揭牌仪式上说，“然后你问他，你的企业成功的关键是什么？他肯定会说一个关键词，那就是‘规模’。 “33岁的曹旭东在这一波以自动驾驶为主导的技术创业浪潮中尤为成熟。他没有直接投入资本热切追求的Robotaxi领域，而是将Momenta定位为第二梯队，为自动驾驶提供环境意识、高精度地图和规划决策技术在产品方面，他逐渐过渡到高速公路上的L3级自动驾驶，然后过渡到有限场景下的L4级自动驾驶。如今，Momenta的产品线正在一步一步推进，并已逐步渗透到产业链中。3月25日，Momenta宣布其总部已正式落户苏州。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，以支持公司基本算法的研发。与此同时，Momenta还推出了批量生产的结构化道路自动驾驶解决方案Mpilot。该解决方案采用了量产传感方案，通过结合摄像头、毫米波雷达、高精度地图和定位技术，可以实现高速公路上下匝道、主动变道、应对紧急交通堵塞等复杂场景下的自动驾驶，在雨天等极端环境下仍保持良好性能，晚上繁忙的时间和夜晚。在许多三级高速自动驾驶中，通常需要激光雷达来增强感知，但Mommenta首席执行官曹旭东认为，自动驾驶的关键是量产和规模化。然而，在当今市场上，还没有一种激光雷达产品能够满足大规模生产所需的低成本和高稳定性。曹旭东表示，Momenta的核心技术是环境意识、高精度地图和基于深度学习的驾驶决策算法。在过去的三年里，该公司围绕这三项能力做出了很多安排，在未来三年，Momenta将基于感知、地图和驾驶决策。进一步将技术产品化，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，推出了高速自动驾驶量产计划，这就是此次发布的结构化道路解决方案；2019年第二季度，发布了一个有限场景下的自动停车方案；

2019年第三季度，发布了一款完全无人化的解决方案。2020年第一季度，面向城市地区的自动驾驶解决方案启动。“将深度学习技术与大规模生产的传感器和计算组件相结合，自动驾驶技术的产品化是实现组装前大规模生产的关键。”曹旭东说。“在规模化的道路上做得比别人好”“只有规模才能快速降低成本，而汽车行业非常熟悉规模带来的成本降低。”曹旭东说，“此外，自动驾驶具有互联网属性，规模化将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反馈，从而增强产品体验。”在曹旭东看来，大规模创造的用户价值越多，成本就越低。“基本上，如果你能在规模化的道路上击败他人，你很快就能在自动驾驶领域确立第一的地位。”那么，规模化的内在驱动力是什么？曹旭东指出，数据和数据驱动的算法。自动驾驶所需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20多个城市部署了大量传感器，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，而外部视觉主要关注汽车和道路。“自动驾驶发展得越多，长尾问题就越多。如果你想在不接管的情况下行驶10000公里，可能有10000个问题需要解决。假设一个问题需要10人的小团队工作三个月，那么它可能需要数万人的团队。这是不可能的。因此，基于驾驶行为和一旦数据被接管，数据驱动的算法也将变得非常重要。“曹旭东说。曹旭东为Momenta制定了两条大规模道路。一条是针对乘用车和人车量产的自动驾驶方案。另一条是引入无方向盘的完全无人驾驶，主要用于无人出租车和卡车领域。“只有通过自动驾驶的量产，我们才能获得上述海量数据，包括感知数据、地图数据、驾驶行为数据和接管数据。有了这些数据流，整个无人驾驶系统将得到升级。”曹旭东说，这个逻辑似乎不难理解，但要实现这样的协同增长效果并不像预期的那么容易。“原因是，自动驾驶方案和人车量产的完全无人驾驶方案必须共享同一个传感器，这样数据流才能打开，完全无人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帮不了特斯拉一样。“曹旭东的言外之意无非是，在完全无人化的方案中，必须以量产传感器为主体，这与量产自动驾驶方案是一致的。Momenta在过去三年的发展中一直在实践这一原则。一切都是为了量产。据报道，为了克服量产方案Momenta解决的y问题是建立一个算法模型平台。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，因此对计算芯片的计算能力要求非常高，而建立无损压缩算法模型平台无疑将直接有助于技术解决方案的量产。“如果你用一个500瓦的GPU，每个GPU就要几千美元。这个GPU很难批量生产，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在几十美元的嵌入式芯片上运行，功耗只有几瓦。”曹旭东算了一笔账，通过将每辆车的出货成本降低几百美元来计算。如果出货量是100万辆汽车，每年将节省数亿美元。“而且功耗更低，更有利于大规模生产，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，高精度地图也不可或缺。2018年9月，Momenta ob……

获得了自然资源部颁发的测绘甲级资质，并基于可视化众包路线制作了高精度地图。“当时激光雷达还很贵，所以我们采用了更友好的技术路线进行量产，即基于视觉的测绘技术路线和基于视觉的自定位技术路线。现在基于视觉测绘，精细地图已经实现在10厘米以内，大多数情况下定位精度都在10厘米以下。“曹旭东表示，Momenta在城市区域的测绘和定位中也使用了消费级GPS和消费级IMU。曹旭东说，Momenta即使是一个完全无人化的方案和城市的自动驾驶方案，也将坚持量产的原则。”2019年第三季度，我们将发布一个完全无人化的解决方案。该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。虽然会使用激光雷达，但激光雷达在整个自动驾驶系统中所起的作用并不是主要的，而是相对次要的。”曹旭东表示，“2020年Q1，我们将在城区发布自动驾驶仪，该城区的自动驾驶仪仍将使用量产传感器，主要是摄像头和毫米波雷达。“尽管完全无人化方案将在今年第三季度推出，但激光雷达作用的减弱极大地延长了Momenta对这项技术落地的预期。”中国的汽车年销量近3000万辆。因此，自动驾驶量产计划的出货量小到100万台，大到1000多万台。它对安全性要求极高。因此，在大规模生产计划中，我们的预判断大约需要20年时间。在这20年里，人和车是主要的驱动力。”曹旭东表示。报告显示，Momenta自2016年成立以来，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，招商局创投、国信资本、苏州元和资本、建银一等多家国有背景投资者Caive中法基金和蔚来资本等国际和行业投资者。在获得资金、弹药和产业链资源后，Momenta将总部迁至苏州，苏州的办公成本更低，落地条件更多。显然，它已经做好了应对大规模生产和自动驾驶这场旷日持久的战斗的准备。

Momenta公司首席执行官曹旭东“如果你在30年后采访当时最成功的自动驾驶企业家，我希望这个企业家是曹旭东。”几天前，Momenta首席执行官曹旭东在苏州总部揭牌仪式上说，“然后你问他，你的企业成功的关键是什么？他肯定会说一个关键词，那就是‘规模’。 “33岁的曹旭东在这一波以自动驾驶为主导的技术创业浪潮中尤为成熟。他没有直接投入资本热切追求的Robotaxi领域，而是将Momenta定位为第二梯队，为自动驾驶提供环境意识、高精度地图和规划决策技术在产品方面，他逐渐过渡到高速公路上的L3级自动驾驶，然后过渡到有限场景下的L4级自动驾驶。如今，Momenta的产品线正在一步一步推进，并已逐步渗透到产业链中。3月25日，Momenta宣布其总部已正式落户苏州。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，以支持公司基本算法的研发。与此同时，Momenta还推出了批量生产的结构化道路自动驾驶解决方案Mpilot。该解决方案采用了量产传感方案，通过结合摄像头、毫米波雷达、高精度地图和定位技术，可以实现高速公路上下匝道、主动变道、应对紧急交通堵塞等复杂场景下的自动驾驶，在雨天等极端环境下仍保持良好性能，晚上繁忙的时间和夜晚。在许多三级高速自治中……

驾驶时，通常需要激光雷达来增强感知，但Momenta首席执行官曹旭东认为，自动驾驶的关键是量产和规模化。然而，在当今市场上，还没有一种激光雷达产品能够满足大规模生产所需的低成本和高稳定性。曹旭东表示，Momenta的核心技术是环境意识、高精度地图和基于深度学习的驾驶决策算法。在过去的三年里，该公司围绕这三项能力做出了很多安排，在未来三年，Momenta将基于感知、地图和驾驶决策。进一步将技术产品化，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，推出了高速自动驾驶量产计划，这就是此次发布的结构化道路解决方案；2019年第二季度，发布了一个有限场景下的自动停车方案；

2019年第三季度，发布了一款完全无人化的解决方案。2020年第一季度，面向城市地区的自动驾驶解决方案启动。“将深度学习技术与大规模生产的传感器和计算组件相结合，自动驾驶技术的产品化是实现组装前大规模生产的关键。”曹旭东说。“在规模化的道路上做得比别人好”“只有规模才能快速降低成本，而汽车行业非常熟悉规模带来的成本降低。”曹旭东说，“此外，自动驾驶具有互联网属性，规模化将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反馈，从而增强产品体验。”在曹旭东看来，大规模创造的用户价值越多，成本就越低。“基本上，如果你能在规模化的道路上击败他人，你很快就能在自动驾驶领域确立第一的地位。”那么，规模化的内在驱动力是什么？曹旭东指出，数据和数据驱动的算法。自动驾驶所需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20多个城市部署了大量传感器，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，而外部视觉主要关注汽车和道路。“自动驾驶发展得越多，长尾问题就越多。如果你想在不接管的情况下行驶10000公里，可能有10000个问题需要解决。假设一个问题需要10人的小团队工作三个月，那么它可能需要数万人的团队。这是不可能的。因此，基于驾驶行为和一旦数据被接管，数据驱动的算法也将变得非常重要。“曹旭东说。曹旭东为Momenta制定了两条大规模道路。一条是针对乘用车和人车量产的自动驾驶方案。另一条是引入无方向盘的完全无人驾驶，主要用于无人出租车和卡车领域。“只有通过自动驾驶的量产，我们才能获得上述海量数据，包括感知数据、地图数据、驾驶行为数据和接管数据。有了这些数据流，整个无人驾驶系统将得到升级。”曹旭东说，这个逻辑似乎不难理解，但要实现这样的协同增长效果并不像预期的那么容易。“原因是，自动驾驶方案和人车量产的完全无人驾驶方案必须共享同一个传感器，这样数据流才能打开，完全无人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帮不了特斯拉一样。“曹旭东的言外之意无非是，在完全无人化的方案中，必须以量产传感器为主体，这与量产自动驾驶方案是一致的。Momenta在过去三年的发展中一直在实践这一原则。一切都是为了量产。据报道，为了克服量产方案Momenta解决的y问题是建立一个算法模型平台。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，因此对计算芯片的计算能力要求非常高，而建立无损压缩算法模型平台无疑将直接有助于技术解决方案的量产。“如果你用一个500瓦的GPU，每个GPU就要几千美元。这个GPU很难批量生产，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在几十美元的嵌入式芯片上运行，功耗只有几瓦。”曹旭东算了一笔账，通过将每辆车的出货成本降低几百美元来计算。如果出货量是100万辆汽车，每年将节省数亿美元。“而且功耗更低，更有利于大规模生产，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，高精度地图也不可或缺。2018年9月，Momenta ob……

获得了自然资源部颁发的测绘甲级资质，并基于可视化众包路线制作了高精度地图。“当时激光雷达还很贵，所以我们采用了更友好的技术路线进行量产，即基于视觉的测绘技术路线和基于视觉的自定位技术路线。现在基于视觉测绘，精细地图已经实现在10厘米以内，大多数情况下定位精度都在10厘米以下。“曹旭东表示，Momenta在城市区域的测绘和定位中也使用了消费级GPS和消费级IMU。曹旭东说，Momenta即使是一个完全无人化的方案和城市的自动驾驶方案，也将坚持量产的原则。”2019年第三季度，我们将发布一个完全无人化的解决方案。该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。虽然会使用激光雷达，但激光雷达在整个自动驾驶系统中所起的作用并不是主要的，而是相对次要的。”曹旭东表示，“2020年Q1，我们将在城区发布自动驾驶仪，该城区的自动驾驶仪仍将使用量产传感器，主要是摄像头和毫米波雷达。“尽管完全无人化方案将在今年第三季度推出，但激光雷达作用的减弱极大地延长了Momenta对这项技术落地的预期。”中国的汽车年销量近3000万辆。因此，自动驾驶量产计划的出货量小到100万台，大到1000多万台。它对安全性要求极高。因此，在大规模生产计划中，我们的预判断大约需要20年时间。在这20年里，人和车是主要的驱动力。”曹旭东表示。报告显示，Momenta自2016年成立以来，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，招商局创投、国信资本、苏州元和资本、建银一等多家国有背景投资者Caive中法基金和蔚来资本等国际和行业投资者。在获得资金、弹药和产业链资源后，Momenta将总部迁至苏州，苏州的办公成本更低，落地条件更多。显然，它已经做好了应对大规模生产和自动驾驶这场旷日持久的战斗的准备。

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