今年年内落地！MINIEYE 公布最新前装进展

“团队很牛，技术也很牛，但最终的利润真的很牛。在MINIEYE 2018大会开幕前，他们选择将这句话制作成文字快闪视频，并在会场的大屏幕上反复播放。与公司在高达上的宣传片相比，这种“粗言不粗“这让我对这家公司感到更加务实。对于一家做ADAS的初创公司来说，为了实现可持续的利润，进入预组装并从汽车工厂获得量产订单是唯一的途径（Mobileye的预组装收入占总收入的80%）。成立五年后，MINEYE终于登上了前置车。”。年内推出的MINIEYE创始人兼首席执行官刘国庆在发布会上详细介绍了他们的视觉识别方案X1。为了更好地满足汽车制造商的需求，X1具有五个重要功能：

复杂工作条件下的稳健性能：例如，在夜间光线昏暗、雨雪天气等特殊环境下，X1可以提供稳定的识别效果。同时，X1针对中国的特殊路况，如异形汽车和车道标志，实现了理想的鲁棒性。整机功耗为3W：低功耗意味着X1可以在车辆法规要求的高温下工作。刘国庆说，他们在盛夏的深圳中午将测试车辆曝光了两个小时，然后让工程师在没有打开空调的情况下带着产品在车里做测试。结果，产品仍然可以正常工作，但工程师再也受不了了（给工程师加一根冰棍）。汽车监管方案：X1符合AEC-Q100和ISO26262的汽车监管标准，这也是进入前总成之前必须通过的一道关卡。竞争成本：价格优势是国内供应商在行业中的重要立足点，因此MINIEYE也尽最大努力优化X1上的硬件结构，减少不必要的组件（DDR和NAND Flash），最大限度地减少产品硬件成本的支出。灵活的设计：X1基于弹幕摄像头传感器。然而，为了满足不同客户的需求，X1还可以集成雷达（IMU、毫米波雷达），并支持扩展AEB和LKA功能。

X1的计算芯片将基于FPGA平台，可以提供前方碰撞警告（FCW）、车道偏离警告（LDW）、前方车辆距离监测（HMW）、城市前方车辆碰撞警告（UFCW）、行人碰撞警告（PCW）和限速标志识别（SLI）。通过集成毫米波雷达，它还可以提供AEB和LKA等L2级自动驾驶功能。刘国庆在发布会上宣布了几家预装客户——乘用车领域包括比亚迪、众泰、奇瑞等主机厂；

万向集团和其他Tier1。商用车领域包括东风商用车和东风柳汽等主机厂，以及VITI和KUS等一级发动机厂。即将推出的车型包括SUV、MPV、A00级、电动公交车、传统燃油商用车等。第一款落地车型将是今年第三季度的SOP。

装载新产品M4后，MINIEYE除了前置装载外，还发布了最新一代装载后产品M4。尽管后装的门槛低于预装，但刘国庆认为，从用户体验的角度来看，后装产品的标准并不低于预装，因此他们也会将预装技术应用到M4上。

与上一代M3相比，M4增加了一个检测驾驶舱的后置摄像头，可以检测驾驶员的疲劳状态，并实现人脸识别的faceID功能。同时，通过4G模块，M4支持将前后摄像头采集到的路况和驾驶员数据上传到云端进行进一步分析和标注。事实上，后加载的关键是数量。为了降低产品的使用门槛，MINIEYE声称他们开发了一种全新的产品安装流程，可以在20分钟内完成后装产品的安装。你知道，2014年，当我们第一次尝试在福克斯上安装安装后的Mobileye产品时，Mobileye的工程师调试了将近一天，最后才完成。技术积累MINEYE的技术优势是什么？他们的首席科学家吴建新博士从算法、数据和传感器三个方面进行了解释。

在算法方面，吴建新博士认为，关键是在计算能力有限、功耗低、成本合理的条件下设计算法。MINEYE有三种方法：1。算法瘦身：与ThiNet技术相对应，可以通过简化来缩小神经网络的规模，降低其对计算能力和存储的要求。2.算法加速：对应FastNet嵌入式神经网络加速库，可以对Squeezenet等网络进行加速。与Caffe、NCNN（腾讯）和TensorFlow Lite（谷歌）相比，其计算性能提高了1.8倍以上。3.软硬件结合：与HardNet神经网络架构IP相对应，该技术可以帮助计算复杂度高的神经网络在小面积FPGA（如zynq 7010和zynq 7020）上实时工作。在数据方面，关键是如何以更低的成本和更高的效率获得“Corner Case”。目前，MINIEYE已经以传统测试车的方式收集了130万公里的数据，但这对“Corner Case”来说还远远不够。他们的计划是在安装后的产品中设计数据收集、上传和标记模块，以实现10万辆汽车x20000公里/年=20亿公里/年的产品量。在传感器方面，关键是多传感器融合。目前，MINIEYE正在完成与毫米波雷达和IMU集成的基础上，开发一种与包括激光雷达、超声波和热成像在内的更多传感器集成的传感方案。最后，吴博士还宣布MINIEYE已经开始在L3以上自动驾驶。他们正在新加坡与SMART合作，并计划于2019年在中国落地有限场景自动驾驶项目。注：SMART是由麻省理工学院和新加坡国家研究基金会联合成立的研究机构，其专注于未来移动的分支机构位于新加坡国立大学。早在2014年，它就成为新加坡第一个公开测试无人车的本土团队，知名的自动驾驶公司nuTonomy也由此诞生。市场给当地ADAS供应商带来了希望。“技术创新就是花钱，让技术人员享受。技术创业就是赚钱，满足客户需求，让客户满意。告诉的这句话告诉我们，作为技术供应商的基本职能是：服务客户——无论表面上的技术创新和技术感受多么迷人，商业管理它背后的模型仍然依赖于……

甲方和乙方残酷的供需关系。在ADAS市场上，有来自海外的传统巨头，也有许多中国的后起之秀，所以竞争并不激烈。幸运的是，中国市场对ADAS的需求正在增加。对于MINEYE来说，在这个时候进入前装是一个很好的机会，可以抢占新的市场份额。刘国庆将MINEYE与外国巨头供应商、来自中国的Luckin Coffee和来自国外的星巴克进行了比较。在我看来，关键在于如何俘获那些热爱咖啡的人的心。“团队很牛，技术也很牛，但最终的利润真的很牛。在MINIEYE 2018大会开幕前，他们选择将这句话制作成文字快闪视频，并在会场的大屏幕上反复播放。与公司在高达上的宣传片相比，这种“粗言不粗“这让我对这家公司感到更加务实。对于一家做ADAS的初创公司来说，为了实现可持续的利润，进入预组装并从汽车工厂获得量产订单是唯一的途径（Mobileye的预组装收入占总收入的80%）。成立五年后，MINEYE终于登上了前置车。”。年内推出的MINIEYE创始人兼首席执行官刘国庆在发布会上详细介绍了他们的视觉识别方案X1。为了更好地满足汽车制造商的需求，X1具有五个重要功能：

复杂工作条件下的稳健性能：例如，在夜间光线昏暗、雨雪天气等特殊环境下，X1可以提供稳定的识别效果。同时，X1针对中国的特殊路况，如异形汽车和车道标志，实现了理想的鲁棒性。整机功耗为3W：低功耗意味着X1可以在车辆法规要求的高温下工作。刘国庆说，他们在盛夏的深圳中午将测试车辆曝光了两个小时，然后让工程师在没有打开空调的情况下带着产品在车里做测试。结果，产品仍然可以正常工作，但工程师再也受不了了（给工程师加一根冰棍）。汽车监管方案：X1符合AEC-Q100和ISO26262的汽车监管标准，这也是进入前总成之前必须通过的一道关卡。竞争成本：价格优势是国内供应商在行业中的重要立足点，因此MINIEYE也尽最大努力优化X1上的硬件结构，减少不必要的组件（DDR和NAND Flash），最大限度地减少产品硬件成本的支出。灵活的设计：X1基于弹幕摄像头传感器。然而，为了满足不同客户的需求，X1还可以集成雷达（IMU、毫米波雷达），并支持扩展AEB和LKA功能。

X1的计算芯片将基于FPGA平台，可以提供前方碰撞警告（FCW）、车道偏离警告（LDW）、前方车辆距离监测（HMW）、城市前方车辆碰撞警告（UFCW）、行人碰撞警告（PCW）和限速标志识别（SLI）。通过集成毫米波雷达，它还可以提供AEB和LKA等L2级自动驾驶功能。刘国庆在发布会上宣布了几家预装客户——乘用车领域包括比亚迪、众泰、奇瑞等主机厂；

万向集团和其他Tier1。商用车领域包括东风商用车和东风柳汽等主机厂，以及VITI和KUS等一级发动机厂。即将推出的车型包括SUV、MPV、A00级、电动公交车、传统燃油商用车等。第一款落地车型将是今年第三季度的SOP。

装载新产品M4后，MINIEYE除了前置装载外，还发布了最新一代装载后产品M4。尽管后装的门槛低于预装，但刘国庆认为，从用户体验的角度来看，后装产品的标准并不低于预装，因此他们也会将预装技术应用到M4上。

与上一代M3相比，M4增加了一个检测驾驶舱的后置摄像头，可以检测驾驶员的疲劳状态，并实现人脸识别的faceID功能。同时，通过4G模块，M4支持将前后摄像头采集到的路况和驾驶员数据上传到云端进行进一步分析和标注。事实上，后加载的关键是数量。为了降低产品的使用门槛，MINIEYE声称他们开发了一种全新的产品安装流程，可以在20分钟内完成后装产品的安装。你知道，2014年，当我们第一次尝试在福克斯上安装安装后的Mobileye产品时，Mobileye的工程师调试了将近一天，最后才完成。技术积累MINEYE的技术优势是什么？他们的首席科学家吴建新博士从算法、数据和传感器三个方面进行了解释。

在算法方面，吴建新博士认为，关键是在计算能力有限、功耗低、成本合理的条件下设计算法。MINEYE有三种方法：1。算法瘦身：与ThiNet技术相对应，可以通过简化来缩小神经网络的规模，降低其对计算能力和存储的要求。2.算法加速：对应FastNet嵌入式神经网络加速库，可以对Squeezenet等网络进行加速。与Caffe、NCNN（腾讯）和TensorFlow Lite（谷歌）相比，其计算性能提高了1.8倍以上。3.软硬件结合：与HardNet神经网络架构IP相对应，该技术可以帮助计算复杂度高的神经网络在小面积FPGA（如zynq 7010和zynq 7020）上实时工作。在数据方面，关键是如何以更低的成本和更高的效率获得“Corner Case”。目前，MINIEYE已经以传统测试车的方式收集了130万公里的数据，但这对“Corner Case”来说还远远不够。他们的计划是在安装后的产品中设计数据收集、上传和标记模块，以实现10万辆汽车x20000公里/年=20亿公里/年的产品量。在传感器方面，关键是多传感器融合。目前，MINIEYE正在完成与毫米波雷达和IMU集成的基础上，开发一种与包括激光雷达、超声波和热成像在内的更多传感器集成的传感方案。最后，吴博士还宣布MINIEYE已经开始在L3以上自动驾驶。他们正在新加坡与SMART合作，并计划于2019年在中国落地有限场景自动驾驶项目。注：SMART是由麻省理工学院和新加坡国家研究基金会联合成立的研究机构，其专注于未来移动的分支机构位于新加坡国立大学。早在2014年，它就成为新加坡第一个公开测试无人车的本土团队，知名的自动驾驶公司nuTonomy也由此诞生。市场给当地ADAS供应商带来了希望。“技术创新就是花钱，让技术人员享受。技术创业就是赚钱，满足客户需求，让客户满意。告诉的这句话告诉我们，作为技术供应商的基本职能是：服务客户——无论表面上的技术创新和技术感受多么迷人，商业管理它背后的模型仍然依赖于……

甲方和乙方残酷的供需关系。在ADAS市场上，有来自海外的传统巨头，也有许多中国的后起之秀，所以竞争并不激烈。幸运的是，中国市场对ADAS的需求正在增加。对于MINEYE来说，在这个时候进入前装是一个很好的机会，可以抢占新的市场份额。刘国庆将MINEYE与外国巨头供应商、来自中国的Luckin Coffee和来自国外的星巴克进行了比较。在我看来，关键在于如何俘获那些热爱咖啡的人的心。

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