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大規(guī)模量產(chǎn),一直是擺在ADAS初創(chuàng)公司面前的一道坎

高工智能汽車 ? 來(lái)源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-05-17 15:07 ? 次閱讀

大規(guī)模量產(chǎn),一直是擺在ADAS初創(chuàng)公司面前的一道坎。

“我們不盲目選擇酷炫的技術(shù),只追求最極致的應(yīng)用,只有適合量產(chǎn)的技術(shù),做出來(lái)的產(chǎn)品才是最有意義和價(jià)值的。從2016開(kāi)始,我們就著重于技術(shù)產(chǎn)品化,因?yàn)楫a(chǎn)品化才能通過(guò)用戶獲得更多數(shù)據(jù),幫助提升算法,同時(shí)健康的現(xiàn)金流也能保證在研發(fā)上持續(xù)投入。”在MINIEYE創(chuàng)始人兼CEO劉國(guó)清看來(lái),公司從2013年成立到現(xiàn)在已經(jīng)有5年時(shí)間了,在視覺(jué)感知算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、FPGA開(kāi)發(fā)、嵌入式系統(tǒng)汽車電子、測(cè)試、數(shù)據(jù)等方面有著長(zhǎng)時(shí)間的積累,這為大規(guī)模量產(chǎn)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

2018年5月4日-5日,MINIEYE創(chuàng)始人/CEO劉國(guó)清在2018年度高工智能汽車開(kāi)發(fā)者大會(huì)發(fā)表主題演講

MINIEYE創(chuàng)建于2013年,是一家致力于智能駕駛領(lǐng)域的科技公司,目前公司總部位于深圳,另在南京和北京建有算法研發(fā)中心,武漢還有一個(gè)銷售中心。

公司全職研發(fā)人員有100多人,核心團(tuán)隊(duì)方面,創(chuàng)始人CEO劉國(guó)清,新加坡南洋理工大學(xué)工學(xué)計(jì)算機(jī)工程博士,新加坡首個(gè)MDA-ADAS研發(fā)項(xiàng)目的PI,多次入選福布斯和胡潤(rùn)百富創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)榜單;首席科學(xué)家吳建鑫,美國(guó)佐治亞理工學(xué)院計(jì)算機(jī)工程博士,計(jì)算機(jī)視覺(jué)專家,感知領(lǐng)域國(guó)際知名會(huì)議CVPR、ICCV、AAAI領(lǐng)域主席;

核心團(tuán)員還有曾供職于TINASA、Intel三星、Amazon、微軟、BAT、Delphi等行業(yè)巨頭,或畢業(yè)于賓夕法尼亞大學(xué)、新加坡國(guó)立大學(xué)、清華大學(xué)、北京大學(xué)、波士頓大學(xué)、德州A&M大學(xué)、中科院、華科、浙大等國(guó)內(nèi)外知名高校。

和很多初創(chuàng)ADAS公司不同的是,MINIEYE一直堅(jiān)持前、后裝兩手抓,年初訂單合同已經(jīng)破萬(wàn)。

MINIEYE基于視覺(jué)的防撞預(yù)警產(chǎn)品,具備FCW(前車碰撞預(yù)警)、LDW(車道偏離預(yù)警)、HMW(車距監(jiān)測(cè))、STOP&GO(前車啟停預(yù)警)、UFCW(城市前車碰撞預(yù)警)五項(xiàng)功能。其中FCW(前車碰撞預(yù)警系統(tǒng))及LDW(車道偏離預(yù)警系統(tǒng))通過(guò)了交通部《JT/T883-2014運(yùn)營(yíng)車輛行駛危險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)技術(shù)要求和驗(yàn)證方法》的專業(yè)認(rèn)證

“我們的算法更先進(jìn)、魯棒性高,在識(shí)別率、測(cè)距、TTC精度等核心指標(biāo)上可以對(duì)標(biāo)Mobileye。”在劉國(guó)清看來(lái),長(zhǎng)期的技術(shù)積累,大體量的標(biāo)注數(shù)據(jù),豐富項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),和有力的合作方(Xilinx等核心芯片廠商)支持,使得公司的產(chǎn)品在算法性能、硬件可靠性、功耗、定制化深度以及性價(jià)比等方面都得到了前裝和后裝客戶的認(rèn)可。

作為最先落地的商用車市場(chǎng),MINIEYE的解決方案能夠達(dá)到車規(guī)級(jí)要求,配合前裝車廠累計(jì)已經(jīng)做了超過(guò)一百萬(wàn)公里的測(cè)試,而在南京的研究中心,每天在標(biāo)注和處理數(shù)據(jù),70%用來(lái)迭代,另外30%做數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)別的測(cè)試。截止到去年12月份,測(cè)試數(shù)據(jù)里程已經(jīng)超過(guò)一千萬(wàn)公里。

2018年美國(guó)CES展會(huì)上,MINIEYE對(duì)外展示了前裝乘用車產(chǎn)品X1。X1增加了行人碰撞預(yù)警、限速標(biāo)志識(shí)別等功能,并且,是一款完全滿足乘用車前裝要求的產(chǎn)品。目前,在前裝乘用車市場(chǎng),MINIEYE已經(jīng)進(jìn)行了長(zhǎng)周期的前向輔助算法評(píng)價(jià)與路測(cè),并已定點(diǎn)多家 Tier 1、車企。

此外,面向目前日趨明朗的視覺(jué)+毫米波雷達(dá)融合趨勢(shì),劉國(guó)清透漏,“近期MINIEYE將發(fā)布一套主打L0、L1級(jí)別的車規(guī)級(jí)ADAS產(chǎn)品,其最大的亮點(diǎn)是在感知層面使用了視覺(jué)融合毫米波利達(dá)算法,而且支持?jǐn)U展功能,目前該產(chǎn)品已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)量產(chǎn)。這也是MINIEYE產(chǎn)品的一次變革,在國(guó)內(nèi)率先在感知層面做到了視覺(jué)與毫米波雷達(dá)融合的量產(chǎn)。

而在控制執(zhí)行層方面,MINIEYE也已經(jīng)與包括萬(wàn)向集團(tuán)在內(nèi)的多家控制類Tier 1開(kāi)展合作,將前向輔助產(chǎn)品進(jìn)一步做到主動(dòng)控制級(jí)別(AEB),目前由MINIEYE提供AEB算法已經(jīng)進(jìn)入測(cè)試優(yōu)化階段。

FPGA做車規(guī)級(jí)ADAS開(kāi)發(fā)

在技術(shù)路線和產(chǎn)品架構(gòu)上,MINIEYE選擇基于FPGA做車規(guī)級(jí)ADAS開(kāi)發(fā),主要是因?yàn)镕PGA相比GPU或者其他定制化芯片有4個(gè)優(yōu)勢(shì):第一采購(gòu)成本合理,有利于產(chǎn)品化;第二FPGA相對(duì)于GPU整機(jī)功耗更低,平均小于3W,符合前裝項(xiàng)目要求;第三FPGA可編程

智能駕駛和人工智能都涉及到了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更新迭代非常快,幾乎每個(gè)月都有新的進(jìn)展和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、模型出來(lái),可編程非常重要。第四可擴(kuò)展,能夠把感知從滿足L1的要求提升到L2,甚至提升到滿足L3。

靈活可擴(kuò)展:基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),精度可達(dá)到L2/L3功能的需求,靈活可編程,快速迭代模型和架構(gòu),支持客戶與其他功能模塊打通(液晶儀表、HUD等)和做一些人機(jī)交互。

性價(jià)比更高:相比同級(jí)別競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,MINIEYE基于FPGA平臺(tái)的車規(guī)級(jí)芯片,可以把人、車、車道、標(biāo)志識(shí)別這些功能做到一起,功耗只有2-3W,該類芯片每年出貨量超過(guò)kk級(jí),相對(duì)于GPU或者是其他的定制化芯片成本非常友好。

算法方面:我們采用的FPGA有很大優(yōu)勢(shì), FPGA有更好的可編程性,但是這對(duì)技術(shù)要很高的要求,MINIEYE在這方面有一支很不錯(cuò)的團(tuán)隊(duì),可以根據(jù)客戶的需求在FPGA里邊做一些改動(dòng)。

在近日舉行的2018高工智能汽車開(kāi)發(fā)者大會(huì)上,劉國(guó)清談到MINIEYE在技術(shù)上有多方面和長(zhǎng)時(shí)間的積累,其中視覺(jué)感知算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和FPGA開(kāi)發(fā)是重點(diǎn)。

在系統(tǒng)架構(gòu)里MINIEYE采用了傳統(tǒng)感知算法和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的方式,紅色區(qū)域(下圖)是感知模塊。

劉國(guó)清博士介紹到,傳統(tǒng)感知算法與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間各有所長(zhǎng)。在產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程中對(duì)于方法的選擇應(yīng)該是需求導(dǎo)向的。結(jié)合過(guò)去幾年前裝項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn),MINIEYE的系統(tǒng)架構(gòu)里采用傳統(tǒng)感知算法和深度學(xué)習(xí)融合的方式,在功能、成本、功耗和靈活性上找到平衡。

如果要把基于部分使用深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)真正的產(chǎn)品化,放在面積比較小且計(jì)算力有限的FPGA平臺(tái)而且需要低功耗、高性價(jià)比,這對(duì)技術(shù)的研發(fā)有一系列的挑戰(zhàn)。MINIEYE提出了ThiNet,讓整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變的更“瘦”,計(jì)算復(fù)雜度變的更低,存儲(chǔ)更少。這主要牽扯的核心技術(shù)是剪枝。

對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行剪枝這個(gè)想法其基本的思想是:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)眾多,但其中有些參數(shù)對(duì)最終的輸出結(jié)果貢獻(xiàn)不大而顯得冗余,剪枝顧名思義,就是要將這些冗余的參數(shù)剪掉。

它的優(yōu)勢(shì)是可以對(duì)大網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行縮減。對(duì)于一個(gè)有一百個(gè)通道的網(wǎng)絡(luò),通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)做裁減,把一百個(gè)通道降低到三十個(gè)甚至是二十個(gè)通道,而帶來(lái)的精度損失可能只有千分之幾。

這可以幫助我們?cè)诋a(chǎn)品化過(guò)程中對(duì)性能和效率之間取一個(gè)平衡。意味著付出千分之一的精度損失,可以節(jié)省十倍甚至幾十倍的計(jì)算資源,這使得本來(lái)要在30美金、50美金芯片上做的事情,在低成本的芯片上就可以實(shí)現(xiàn),大大提高了產(chǎn)品性價(jià)比。

目前通過(guò)網(wǎng)絡(luò)壓縮可以完成四種任務(wù),檢測(cè)、分類、回歸、分割。這四種任務(wù)基本上覆蓋了L1—L3里面的感知需求。

ADAS前裝量產(chǎn)落地邁過(guò)的坎

從技術(shù)儲(chǔ)備到技術(shù)產(chǎn)品化落地,MINIEYE非常清楚需要邁過(guò)哪些坎。

劉國(guó)清表示:第一、提升性價(jià)比。客戶除了要求高質(zhì)量的算法以及一些車規(guī)級(jí)門檻限制以外,還有很多其他需求,比如、低功耗、高性價(jià)比、功能可以擴(kuò)展等一些定制化需求,其中最重要的就是要高性價(jià)比,低成本。

想打進(jìn)前裝市場(chǎng),哪怕價(jià)格貴一百塊錢都是一個(gè)很大的數(shù)字,如何把成本控制下來(lái),把東西做好,而且價(jià)格上有優(yōu)勢(shì),這在技術(shù)上是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。我們很高興已經(jīng)做到了這一點(diǎn)。

第二,從算法、系統(tǒng)、硬件、應(yīng)用層面逐步打磨產(chǎn)品,這需要時(shí)間。從demo到前裝量產(chǎn),Mobileye花了8年,我們即便站在巨人的肩膀上也用了4年多的時(shí)間。

第三、訓(xùn)練優(yōu)秀的模型,即是技術(shù)活,又是體力活。不僅需要一流的研發(fā)團(tuán)隊(duì),提出先進(jìn)的人工智能算法,也同樣需要大體量的數(shù)據(jù)。如果把算法比作武器,那么數(shù)據(jù)就是彈藥。”

對(duì)公司接下來(lái)的規(guī)劃,劉國(guó)清表示:公司的發(fā)展方向還是堅(jiān)持“坐標(biāo)系戰(zhàn)略”,從橫向、縱向兩個(gè)維度去發(fā)展。

橫向指產(chǎn)品落地拓展市場(chǎng)。 我們不盲目選擇高級(jí)的技術(shù),只追求最極致的應(yīng)用,只有適合量產(chǎn)的技術(shù),做出來(lái)的產(chǎn)品才是最有意義和價(jià)值的,從2016開(kāi)始,我們就著重于技術(shù)產(chǎn)品化,因?yàn)楫a(chǎn)品化才能通過(guò)用戶獲得更多數(shù)據(jù),幫助提升算法,同時(shí)健康的現(xiàn)金流也能保證在研發(fā)上持續(xù)投入。

縱向方面,今年我們除了推進(jìn)前裝(AEB)ADAS應(yīng)用以外,還會(huì)向更高階的自動(dòng)駕駛、芯片研發(fā)領(lǐng)域發(fā)力。在劉國(guó)清看來(lái),公司在未來(lái)進(jìn)入ADAS芯片領(lǐng)域是水到渠成的,只是目前時(shí)機(jī)還不成熟。

主要有兩方面原因,第一,芯片的成本跟出貨量有直接關(guān)系,所以做芯片至少能夠充分滿足一個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的需求。在汽車行業(yè),想做出滿足汽車類客戶需求的感知或者深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用芯片,一定要對(duì)市有足夠的了解。所以我們會(huì)等產(chǎn)品配套10個(gè)車型以上,對(duì)市場(chǎng)需求定義有了非常清晰的認(rèn)識(shí)以后,才會(huì)做這樣的事情;

另一個(gè)是芯片開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)。從流片到最終量產(chǎn)需要一到兩年時(shí)間,現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)算法方面更新?lián)Q代速度太快,每一個(gè)禮拜都有幾十篇新領(lǐng)域的文章出來(lái),在這樣一個(gè)階段,芯片還沒(méi)開(kāi)發(fā)出來(lái)里面的算法就已經(jīng)很OUT了。

劉國(guó)清的一句話或許是最好的注解:“一個(gè)人一輩子能做好一件事,便是莫大的成功。MINIEYE正全力以赴!”

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原文標(biāo)題:高性價(jià)比前裝ADAS量產(chǎn)背后, 是FPGA、深度學(xué)習(xí)、多傳感器融合 | GGAI獨(dú)家

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