佟显乔:专攻L4无人驾驶 2020成本低至5万元

　　刚刚开幕的CES Asia上，自动驾驶成为了最热话题之一。互联网、科技、汽车、初创等企业纷纷摆开架势亮出在自动驾驶领域的解决方案，让人眼花缭乱。

　　Roadstar.ai是其中一个颇具话题性的公司。它成立仅短短一年，美国与中国两地的成员加起来仅50人。但是，它的三位联合创始人均是来自Google、Tesla、Apple、Baidu USA等公司自动驾驶部门的核心工程师。此外，就在上个月，Roadstar.ai拿到了1.28亿美元的A轮融资（约合8.12亿人民币）。这不禁让人对这家年轻的初创企业充满好奇。

　　Roadstar.ai专注于自动驾驶Level 4技术研发及应用。本届CES Asia上，Roadstar.ai展出了全球首款纯国产激光雷达Level4自动驾驶解决方案Aries·锐。据介绍，这样一套解决方案目前的成本大约30万元人民币，而竞品的成本大约在150万人民币左右。

　　业界普遍认为，L4在一段时期内，暂时只能在一些特殊场景或者限定范围内实现。Roadstar.ai创始人兼CEO 佟显乔告诉网易汽车，L4的定义包括了很多场景，每一种场景的难度是不一样的。Roadstar.ai研究的L4解决方案一开始就瞄准了开放式场景。

　　对原始数据进行前融合 打造差异化

　　自动驾驶领域目前竞争非常激烈，据不完全统计，全世界已经涌现出了超过240多家自动驾驶技术研发初创企业。佟显乔并不为此担心，他认为这200多家初创企业的研究是“分场景、分赛道”的，有的做封闭场景、有的做L3等等，大家拥有不同的商业模式。而像Roadstar.ai这样做开放路况下自动驾驶L4技术的并不多。自主开发的算法是Roadstar.ai的核心优势，同时也从难度上与很多竞争对手拉开了距离。

　　Roadstar.ai在无人驾驶领域提出了两项关键技术：HeteroSync（异构多传感器同步）和 DeepFusion（数据深度融合）。多传感器前融合是该技术的一大特点，该解决方案是指使用多个异构传感器进行测量和感知，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、GPS等。通过对不同传感器原始数据的提取融合，统一输出八维空间数据，由此可以实现高精度的地图测绘，以及对视野范围内物体和人的有效识别。

　　佟显乔特意为网易汽车解释了“前融合”与“后融合”的区别。对不同传感器的原始数据，在数据端做的融合叫做前融合。而后融合则是指每个传感器单独拥有一个算法，最后再将这些算法得出的结果进行融合。他表示，前融合的优势是信息量更大，有效信息更多，从而保证了最优解。

　　据透露，经过过去一年来的实际路测，Roadstar.ai已实现在加州平均一个月一次人工干预、国内高复杂城市路况环境下连续数小时无人工接管。

　　2020年成本低至5万人民币

　　本次CES Asia上展出的Aries·锐是Roadstar.ai在今年5月15日发布的第一代Level4无人驾驶解决方案，也是全球首个搭载纯中国国产激光雷达的无人驾驶Level4解决方案。据称，Aries·锐在任意速度、任意曲面道路上可实现最大误差5cm。

　　此外，成本优势是它的一大突出特点。佟显乔介绍，这样一套解决方案的成本大约是30万人民币，而竞争企业的成本或达到150万人民币。他自信道，Roadstar.ai计划到2020年让该系统成本降到5万人民币。

　　那么Roadstar.ai是如何来进行成本控制的呢？

　　Roadstar.ai无人车所搭载异构多传感器整合的车顶盒
　　

　　据了解，Roadstar.ai的成本控制主要来源于硬件和软件两个方面。选择相对便宜的国产传感器，需要懂得自己需要什么，部分贵的传感器提供了很多功能，但它不一定是你需要的，因此和传感器厂商的交流非常必要。佟显乔介绍，虽然传感器目前以采购为主，但Roadstar.ai在这个过程中与厂商做过很多交流，提供过很多反馈意见。这是一个相互成长的过程。

　　此外，相对便宜的传感器或许在性能方面不占优势，这时候就需要用好的算法去适配，来提升它的整体性能。通过算法的优化和改进，大大减少了训练所需的数据量，提高了数据和资金的利用效率。

　　有效节约成本，能够推动Level 4 自动驾驶技术的快速商业化。就目前来看，Roadstar.ai的自动驾驶解决方案，在成本控制方面确实是其一大优势。不过其效果和安全程度如何，依然需要在更大批量的测试与实装之后进一步观察。

　　三步推进无人驾驶专车运营

　　尽管还处于研发测试阶段，Roadstar.ai的自动驾驶解决方案Aries·锐已经引起了不少上下游企业的兴趣。

　　作为一个成立一年的初创公司，Roadstar.ai 已经成功进入博世和微软加速器项目，成为能够与博世优先合作的智能企业，并享有微软云资源的持续支持。同时，Roadstar.ai 与清华、北大、港科、UMASS等国内外名校及上汽等车企保持着人才输送和技术交流。据介绍，今年下半年，Roadstar.ai将公布与车企的合作情况。

　　今年5月，Roadstar.ai 获得了1.28亿美元的A轮融资，这被称为国内无人驾驶领域宣布的最高融资额。佟显乔介绍，接下来Roadstar.ai首先会利用这些资金补充人才，扩充团队。还会增加测试车的数量，因为算法需要成熟需要稳定，需要多测试。他还希望未来能与更多主机厂进行合作，因为当前该解决方案是架在车上，希望有一天，可以有定制化的车型出现。

　　面对未来，Roadstar.ai会继续在提高性能、稳定性，统一性以及降低成本方面，对技术进行研发升级。Roadstar.ai还将自主开发无人驾驶专车运营服务。目前已规划3步推进，18年改造50辆乘用车，19年和OEM合作，生产200台配备车顶盒的无人车，20年实现自产1500台车+远程协助的“半无人运营模式”。

　　少年心事当拏云——可以说是这个刚满一周岁的年轻初创公司Roadstar.ai的贴切写照。

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