魔视智能的突围之道:逆势融资1亿元,前视与泊车双线并行
摘要 5月12日,国内嵌入式人工智能自动驾驶公司魔视智能对外公布完成1亿元A2轮融资,由盛世金濠、睿鲸资本和博信基金联合投资。这在当前疫情刚刚平稳、车市依然下行的大环境中,是行业内难得的好消息。根据魔视官方介绍:在经过近5年积累之后,公司已经形成前装乘用车、前装商用车及后装三大产品线。在前装领域,魔视已与
5月12日,国内嵌入式人工智能自动驾驶公司魔视智能对外公布完成1亿元A2轮融资,由盛世金濠、睿鲸资本和博信基金联合投资。
这在当前疫情刚刚平稳、车市依然下行的大环境中,是行业内难得的好消息。
根据魔视官方介绍:在经过近5年积累之后,公司已经形成前装乘用车、前装商用车及后装三大产品线。
在前装领域,魔视已与国产自主乘用品牌前10大车厂中的9个锚定深入合作关系,其目前在前装乘用车、前装商用车和后装市场在手订单已经超过10万套,预期在未来3年实现装车100万台(套)的目标。
而在疫情开始前夕,汽车之心在2019年12月与魔视智能CEO虞正华有过一段采访。
在采访中,虞正华向我们分享了作为一家国内新晋的自动驾驶技术供应商,魔视的量产突围之道。我们的对话包括了:
魔视以前视和泊车为主的产品线设计与量产进程;在前视ADAS激烈的市场竞争中,如何提供新的价值;在嵌入式平台实现自动驾驶技术产品化的难点;车市下行的环境中,对于新兴供应商的机会。以下是汽车之心与虞正华的采访内容节选:
汽车之心:请虞博士介绍一下您的背景。
虞正华:我过去的背景其实跨了科研跟产业两个方向,主要都是在大的视频智能领域。
读完博士之后我就去了澳大利亚。在澳洲的时候产学研都跨了,包括在大学、在国家研究院和工业界。工业界的经历主要是在摩托罗拉,当时主要方向是做芯片、手机里的图像算法。后来就回国开始创业。
在做魔视之前,主要是在做智能交通、智能安防领域,其实像上海今天大部分的电子警察都是我(当时的团队)做的,包括上海、北京、天津很多地方。
最近这几年全身心都在做智能驾驶这个方向,也是延续了过去在视频智能方面很多的技术和产业积累。
汽车之心:做魔视智能机缘是什么?
虞正华:大的背景是整个深度学习技术的进展。深度学习大概是2012年,从Jeffrey Hilton的工作,大家开始认识到这方面技术的价值。
12、13年我还在做安防和智能交通的时候,就开始把深度学习开始用到安防领域。做智能交通的时候,我们认识到交通有很大一部分问题都是由于它的无序造成的。如果变成自动驾驶,交通变得有序,那很多问题都能迎刃而解。
当时我们几个来自不同产业背景的创始人,就在一起探讨说,未来自动驾驶应该怎么走,需要什么样的基因或者什么样的要素能把这事做成。
大家的发现是需要很强的人工智能的基因。汽车到最后,其实就是轮子上的计算机,核心在于智能的算法。
自动驾驶又是面向汽车这样一个垂直产业,里面确实是有很多行业的know-how,包括需要对整车系统的理解,需要汽车行业的基因。
大家的共识是自动驾驶确实是未来的重大方向,很有意义值得去做。同时,我们也比较适合来做这个事情。所以我们就创办了魔视Motovis这个公司。
汽车之心:你们怎样从不同的行业背景出发,快速地建立对汽车行业整体的认知,很快地适应汽车行业的节奏?包括推动你们现在已经量产的很多技术。
虞正华:我们团队确实来自很多不同的背景,有一些是来自很资深的汽车背景,比如Delphi、Mobileye,也有来自国内的Tier 1。
汽车是我们团队本身一个很强的基因。但我们也有来自于汽车行业之外,比如说像安防或者通信行业的,我觉得是一个很好的组合。
最核心的还是按照汽车产业的要求和工程规范来梳理,大家背景各不相同,但我们最终的目标是非常明确的。
汽车之心:在魔视的定位中,非常强调能够在“嵌入式”平台上实现产品化。
虞正华:对。我们主要的产品其实很大部分都是用在前装的车规级产品。无论是我们的前视产品还是泊车的产品,本质上都是建立在嵌入式芯片平台上。
这里面会带来了很多的要求。量产项目在成本、芯片功耗以及芯片算力方面都有约束;然后从整个系统的设计角度,系统必须要符合汽车的一些规范,要考虑功能安全的要求;从开发的流程来说,也是按照相应的规范进行。
所以在嵌入式平台实现产品化,是需要在有很多的约束限制的情况下,考虑怎么实现全局的优化,使产品达到最优的性能。
汽车之心:能不能整体讲一下你们的产品线?
虞正华:我们核心的技术,包括感知、多传感器融合、定位、路径规划以及决策等。最终的产品形态跟汽车产业的需求挂钩,主要是几类形态:
一类是前视的产品。
前视的话,基本上是用摄像头,必要时也会融合雷达,来做前视的预警功能。像车道偏离、预警、行人防碰撞、前向碰撞预警,以及一些预警加控制的功能,就是AEB、ACC、LKA这个等级的功能。
我们还有一条很主要的线就是泊车。
我们是从视觉跟超声波融合的APA自动泊车开始,再往前走就是AVP代客泊车。这里的利用的传感器会更多一些,包括视觉、超声波,如果到AVP的话,还会融合毫米波雷达。
再往后,更长远的话,前视产品线跟泊车产品线也会融合到一个域控制器里。
我们目前也有项目在做TJP拥堵状态下的自动驾驶。
汽车之心:像前视产品线、泊车产品线,还有TJP这样的产品功能,现在的量产进程大概是怎样的?
虞正华:我们最早量产的是前视产品。2018年,我们在乘用车领域,首先量产的项目是比亚迪宋上基于前视预警的产品,后面还有其他的乘用车车厂的量产。
然后商用车领域,我们也是从2018年开始就有量产,包括比亚迪过1242(JT/T 1242-2019国家标准)也使用了我们的产品,包括还有一些其他的商用车车厂,像银隆等。
商用车这边的应用还是蛮多的,这也是因为2018年 - 2019年国内推出一些法规标准的强制要求。
泊车的产品,目前我们已经拿到定点的项目,就是2020年量产视觉跟超声融合的自动泊车,以及在2021年量产AVP代客泊车。
基本上,我们看到的OEM客户的项目,都是在2020-2021年进入量产这样一个阶段。
汽车之心:基于嵌入式平台的产品线,整体上你们的交付方式是怎样的?
虞正华:我们整体的产品形态,软件、算法以及芯片会形成软硬一体的硬件,提供给我们下游的客户。
前视产品,我们主要提供的是前视一体机,就是摄像头跟芯片、算法是在一个硬件单元里面。如果涉及到毫米波雷达,需要其他合作伙伴一起来完成,等于我们会融合毫米波雷达的信号,完成整个前视的系统。
泊车产品,我们的自动泊车控制器会融合视觉、超声波这些信号,在控制器里面完成所有的计算,并且给出最后的执行指令,所以也是软硬一体的形态。
汽车之心:前视的市场竞争非常激烈。魔视怎么提供新的价值?
虞正华:我们在技术路线上一开始就选择了深度学习。
我们从15年开始做深度学习,在行业里面应该是最早的一批。我们在算法上是比较有优势的,这方面我们在5个世界级的深度学习竞赛中都拿过第一。
第二,我们积累的数据相对也比较多,这样我们能够在一个相对低成本的芯片上实现高度的算法优化,然后提供非常高性能的检测、识别以及其他的物理量测量的算法。
所以综合的指标上,其实我们是完全可以抗衡Mobileye的。而且在很多地方,我们还有一些明显的优势。
当然,在中国市场的话,跟国外的供应商比,相对来说我们还是比较灵活,响应速度、支持服务都会好很多。
所以总结来说,核心技术与算法的优势,以及对客户响应上的优势。
汽车之心:魔视现在提供的产品很多是基于FPGA平台,选择FPGA平台是基于什么样的考虑?
虞正华:首先FPGA是一个非常灵活的芯片平台,它基本上是半硬件的方式。这样我们有非常大的发挥空间,把很多算法上的想法,相对容易地实现出来。
从芯片本身来讲,FPGA能够比较好地平衡算力、成本和功耗,而且它也是符合车规、功能安全等级比较高的平台。
所以从最终产品角度来说,FPGA是一个生命力比较强的平台。
FPGA还有一点是它的延展性非常强,它的一个系列按照不同的算力,提供的芯片选择也比较多,这样对我们来说,比较容易复用过去的一些设计。
比如说我们前视跟泊车这两个产品,产品形态可能差别很大,功能差别也很大,但在核心的一些算法上,还是有很多可以复用的。
这样在具体产品开发的时候,无论开发周期还是产品的成熟度都比较高,因为很多东西都已经得到了充分的验证。
汽车之心:你们对于其他的芯片平台是怎样的考量?
虞正华:各家的芯片平台确实有不同的路线。
像NVIDIA,基本上它的算力是非常强的,但短板也很明显,就是成本和功耗相对来说都比较高。一些传统厂商,像TI、NXP也都有各种各样的芯片,我们也在做评估。
我们现在的感受是,在最近这两年,FPGA的优势还是比较明显,因为其他真正能做深度学习的芯片还不够成熟,所以还是有一个时间窗口。
传统的芯片要跑一些传统的算法能够胜任,但是跑深度学习要跑得好,相对比较困难。
我打一个比方:像我们做的自动泊车的一些功能,要识别地锁、锥筒、路沿这些东西,传统方法很难面面俱到,不靠深度学习是很难做的。
总体,我们是比较灵活的。我们在FPGA上已经有一个很好的积累,对ASIC我们也持开放态度。
汽车之心:能透露一下这个阶段你们前装部署的规模,或者未来将达到的量产规模?
虞正华:我们这两年市场进展确实挺快,目前(访谈当时是2019年12月)我们在手上的项目合同已经超过10万台规模。
从整个市场进展来说,无论是前视还是环视泊车这块,我们看到需求非常明显,我们觉得还是非常值得期待的。
汽车之心:我们有看到数据,魔视的测试已经达到了1000万公里的规模,放到ADAS领域,大概是怎样的一个概念?
虞正华:我们花了差不多4年的时间,部署了相应的车队,完成这些基本的数据采集,这对我们的研发来说,是非常重要的。
这里面的数据量确实还是很大的。一开始处理的时间、投入的人力还是蛮大的,这个过程中我们也在不断优化,比如我们建了一个半自动化的数据平台,就从数据进来,基本上是自动化地完成清洗、标注的工作。我们现在的标注成本,相对最开始已经降到了百分之十几这样子。
汽车之心:针对国内整个ADAS辅助驾驶的市场,您觉得是处在一个什么样的阶段?
虞正华:第一,这个市场前面已经培育了几年,已经在一个起来的阶段。从我们自己拿到的项目,包括未来两三年能看到的项目,已经在一个明显的爬坡上升的通道里。
第二,对想要进入主机厂的供应商,现在也是一个很好的时间窗口。这里面当然有很多的一些因素影响:大家可能觉得整个汽车行业最近相对来说不像前几年增长那么快,但在这样的背景之下,主机厂会更开放一些,给国内供应商的机会也会更多。
另外,针对车型上一些新的功能,国内供应商配合的意愿以及反应速度相对还是比较快。在这种情况下,(国内供应商)也能比较好地满足主机厂的一些需求。
我们觉得对一些新兴的国内供应商来讲,是一个比较好的时间窗口。