【猎云网（微信：ilieyun
）北京】9月26日报道（文/都保杰）
通俗来讲，正如人们日常出行需要看电子地图以及周围的环境来确定路线一样，自动驾驶汽车上路时除了依靠自带的感知传感器探路避障之外，也需要一份地图来为自己的定位和路径规划提供参考，这份给自动驾驶汽车使用的地图就是高精地图。自动驾驶风口之下，高精地图大小玩家先后入场，创投热度也日益高涨。
“现在业内的共识是在未来相当长时间内，L3或者更高等级的自动驾驶，在很长一段时间内离不开高精地图。第一，高精地图是对物理世界路况的精准还原，可以为车辆加速减速、并道转弯等驾驶决策提供关键道路信息。其次，高精地图能给车辆提供超视距的信息，跟其他传感器形成互补。比如车辆前方500米的弯道传感器很难感知，而高精地图可以预先提供这个信息。”深动科技创始人兼CEO蔡锐对猎云网说。
深动科技创始人兼CEO蔡锐
深动科技成立于2017年7月，核心创始成员均出身于微软研究院，包括CEO蔡锐、CTO李志伟、首席科学家杨奎元以及研发总监张弛。蔡锐本人在微软研究院工作了11年，其他几个联合创始人平均都有7、8年在微软的工作经历。据了解，在微软的时候，团队主攻视觉相关的技术研发，大致可分为两方面，一个侧重点是紧跟深度学习、机器学习等最新的技术应用，另一个侧重点是偏“硬核”一点的计算机视觉，比如立体视觉、SLAM和三维重建等，这也基本构成了深动科技团队的技术基因。
一年前，自动驾驶技术迅速崛起，对于整个汽车产业以及未来出行方式的重塑也悄然展开。国内以百度为代表的互联网科技巨头开始重点布局，不少新兴创业公司也得到了资本市场的青睐，拿下动辄数千万至上亿美金的早期融资。身在微软的蔡锐也看到了这样的机会，“自动驾驶是人工智能可以真正落地的几个应用之一，但当时微软在这方面几乎没有任何动作和规划，于是几个朋友就决定出来试一下，初衷大概就是这样子。”
自动驾驶所涉及的软硬件技术范畴非常广阔，从车辆改装、传感器、整车的控制、系统集成等等，从哪个点切入成为这支出身微软研究院的创业团队无可回避的选择题。
蔡锐跟几个合伙人一番思考之后得出了一些想法，“做自动驾驶有什么事必须是在中国，并且跟每个地区和国情特别相关的？”这个思考也决定了深动科技接下来的发展走向。
自动驾驶相关的传感器其实是比较国际化的，美国的产品在中国也可以用，车辆改装也是一个相对标准的事情，在蔡锐看来，甚至车辆控制一定程度上也是标准的，无论在中国还是在美国，刹车转弯的控制逻辑一定程度上也通用，唯一不同的是车辆对环境的理解、对环境的感知，这非常具有地域特色，换成人开车在美国的公路上也都要有个适应过程。
“在中国一定要做的就是对环境的理解，我们觉的真正的完整的对环境的理解分成两部分，一部分是语义，意思是要能认出这是人是车；第二个是几何，前面是个路口、上坡还是拐弯， 车辆距此多少米，空间结构上的信息，只有对这两部分真正的理解了才能对环境形成感知。这个几何、语义的结合点和载体其实就是高精地图，很多做自动驾驶的公司也必然要利用到高精地图，这是一个很好的切入点，也是一条尚未拥挤的赛道，很多现有的制作方式也亟待新的技术去提升性能和效率。”蔡锐表示。
所以深动科技以高精地图为核心开始了整个自动驾驶系统的设计和开发，围绕高精地图的制图和用图打造自己的产品线和商业逻辑，综合提供以环境感知、高精地图构建以及高精定位为主的自动驾驶解决方案。
高精地图的发展是个什么现状？蔡锐介绍说，最开始基本是无人车公司自产自用，没有专门做高精地图的公司。早期的无人车采用循迹的方式，先用一辆车跑一遍然后把每一个坐标点全记下来，自动驾驶的时候不能偏离这个轨迹。第二代高精地图开始对物理世界做比较精细的还原，比如用激光方案做无人驾驶，根据激光雷达测路面对激光的反射率纹理来定位，但这个数据量太大，所以对一些更贴近人对环境理解的方式产生了需求，也就是第三代高精地图：语义高精地图。
语义高精地图能把路上的语义元素抽取出来补充到几何结构中，比如车道线，红绿灯，人行横道等，形成新的地图信息保存方式，然后用于车辆的定位和决策。
蔡锐表示，在高精地图领域存在很多绕不过去的坎。首先，大的图商为了尽快把高精地图做出来，多使用激光雷达来测量整个环境的几何和物理形态并做成地图，测绘车的成本百万元一辆，数据处理还需要大量的人力费用，导致整个做图成本很高。
其次，高精地图相对普通地图拓扑结构更复杂，不仅要检测车道，还要检测转弯箭头的位置，确定道路是否有起伏等，导致信息抽取工作量很大，对自动化有更高要求。
另外，高精地图是给自动驾驶车辆用的，要保证高频度的更新，如果企业按照传统的地图主动采集的方式根本不能满足更新需求。
现有的高精地图采集设备本身有两类核心器件很贵，激光雷达五六十万，专业级的组合惯导成本也需要二三十万。为了降低硬件方面的高额成本，深动科技第一阶段研发了全新的采集设备，将采集硬件成本控制在5万元以内，这是一套以视觉为主的多传感器感知模组，具有GPS/CAM/IMU/LIDAR/RADAR等融合能力，可以感知路上的行人、车辆、车速车距等信息，还有红绿灯、路标牌、栏杆、车道线识别等，基于这套硬件可以做出跟传统工艺同样规格标准的高精地图。
基于此，深动科技设计出了一整套新的自动化制图工艺，包括道路元素的自动化抽取，交互式编辑、质量检查、地图格式编译等，解决了耗时耗力的人工标注制图的效率瓶颈。
蔡锐强调说，高精地图企业需要覆盖的不仅是高速公路这种相对简单的路况，一个公司应该能够具备提供全路况高精地图的能力。比如在道路更加复杂的城区，有更多红绿灯的路口，还会有不少弱GPS信号区，以及一些园区、小区停车场、地库等等，这些区域的制图能力是高精地图真正的挑战所在。
“我们强调能做全路况的高精地图，这对制作难度和要求是更高的，高速没有问题，城区主干道、车库也没有问题，这也是我们跟其他地图公司有差异的地方。比如客户要做自主泊车到车库这个场景，就需要我们制作的高精地图了。”
高精地图怎么赚钱？传统的地图商业模式就是卖数据，地图制作好后，授权给客户并收取年费，客户拿到数据就可以直接使用。但高精地图并不是给人看的，而是给机器看的，机器需要知道怎么用这个数据。
蔡锐认为和车端应用紧密结合的高精地图才是行业未来的发展状态。高精地图最大的一个应用是定位，一辆车根据地图知道所处的具体位置，如位于哪个车道，在地库的什么方位，覆盖的越精细难度越高。深动科技研发的定位算法会将采集到的图像与高精地图中的辅助定位信息进行比对，只需要摄像头，普通的GPS和IMU即可实现10厘米内的高精度定位。
“企业要有能力打通一个闭环。我不光提供数据，还为客户提供端一级的解决方案，告诉用户怎么使用数据。地图真正应用后才能根据真实需求进行优化。要想让高精地图更有用需要把应用和数据联动起来。”
此外，高精地图还需要高频次的更新，依靠一家企业单方面主动采集基本不太现实。因此，深动科技研发了一套千元级的车端采集设备，用于大规模的众包布署。经过设备端预处理的地图数据每公里只有30KB，再通过4G实时上传到云端，可实现更高效率的地图更新。“要让客户帮忙，就要让客户从高精地图中获取利益，才能形成比较健康的循环更新，而不是我单向去卖数据。”
蔡锐表示，这是深动科技和业内同行不同的思考方向，深动科技既要提供自动成图的能力，还要提供基于高精地图的应用解决方案。当系统运转起来后，客户的地图数据更新更快。从商业上考量，这样的解决方案更像一个平台，地图厂商、自动驾驶、出行服务甚至是车企都有望成为目标客户进行合作。
据了解，深动科技在成立之初曾获源码资本数百万美元天使轮投资。2018年3月，又宣布获得了千万美元级的A轮投资，红点中国领投，目前正在加速推进产品方案落地阶段。
项目：Deepmotion深动科技
公司：深动科技（北京）有限公司
网址：www.deepmotion.ai
