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媒體:蔣博士,您好。請您先為我們做一下個人背景介紹吧。

蔣博士:大家好,我是追勢科技CTO蔣如意。2012年我在上海交通大學完成博士學位,課題研究方向是計算機視覺與自動駕駛。畢業后加入哈曼,負責開發輔助駕駛系統的核心算法模塊, 重點研究視覺超聲融合算法,解決倒車過程中對障礙物安全的問題,是國內最早從事這方面產品研發的技術人員。2013年進入德爾福中國研發中心的智能駕駛研發團隊,期間被派到德國參與歐洲團隊Volvo智能前視項目開發。回國后作為德國團隊與中國團隊的技術接口,成功把算法導入到中國團隊,并長城汽車的車型上實現了量產。2015年,作為首席科學家加入上海歐菲智能車聯,主導了園區自動駕駛、記憶泊車、自動泊車、自動在線標定等核心算法模塊的創新及落地。2019年,聯合創立上海追勢科技,目前擔任CTO一職。

媒體: 作為一家新成立的自動駕駛科創公司,我們是出于怎樣的戰略思考把泊車場景作為一個主攻的方向呢?

蔣博士:我們團隊對泊車場景有非常深入的理解和認知。首先,泊車是高頻剛需的痛點場景且會在很長的時期內持續存在,這對供應商和主機廠商提出了更高的要求。其次,泊車作為低速特定場景,是商業化應用最豐富的場景,是通向完全自動駕駛的必經之路。目前汽車自動泊車功能前裝普及率在逐年增加,但實際使用率很低。這說明泊車解決方案的全球競爭格局還沒有最終定型,在技術和產品上都有著非常大的改進和升級的空間。我們團隊十幾年以來在泊車領域的技術沉淀和創新實踐有了更好的應用空間,我們對自己提出的要求是:作真正的創新!開發出真正為人們所用,完全替代手動泊車的解決方案,徹底解決泊車難的痛點。

媒體:您認為目前制約消費者使用泊車系統的最大瓶頸是什么?

蔣博士:泊車系統想要提升用戶體驗,首先要做到全天候、全工況下都能快速、精準地感知車身周圍的環境。 而當前,無論是國內還是國外,所有泊車系統的客戶體驗都差強人意,就是因為突破不了快速精準感知環境的瓶頸,導致自動泊車效率低于人工泊車,而被消費者所棄用。

媒體: 針對這個泊車系統的環境感知瓶頸問題,追勢科技是如何解決的呢?

蔣博士: 環境全景感知的核心在于多傳感器的融合算法。傳感器自身性能參數和傳感器數據的算法是這個核心的兩個方面,一個硬,一個軟,中間是最優化的算法。任何一個新技術、新應用、新產品的成熟,需要整個行業上下游企業協同創新、融合發展。這是一場沖刺式的團體馬拉松!要有速度、協同、要有融合、更要有耐力!十幾年前,我們團隊就認識到了這一點,我們總是基于每個當下成熟的技術,快速做技術創新,開發出當前可用的應用來,解決有限范圍內的問題,并在這一過程中,積累技術、積累經驗、積累數據。

現在行業內大家都在喊多傳感器融合,那什么是真正的多傳感器融合?如何才能做好多傳感器融合? 一句話,要做好多傳感器融合,要從raw data級別開始做融合,而不只是停留在目標級做融合,這就要求對各個傳感器都要有非常深入的了解。我們追勢科技的幾位聯合創始人,都是視覺算法研發出身,并在過去十幾年就職于德爾福、歐菲光這種國內外頂級的傳感器及系統供應商,對像攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達等各種傳感器從原理、硬件設計、制造工藝等方面都有深厚的了解。同時我們幾位博士期間課題方向都是ADAS視覺算法,后續研發中一直緊跟國內外視覺算法的發展趨勢,可以結合傳統的CV技術及最新深度學習算法實現可量化、可解釋的結構化視覺算法。我們的視覺停車位檢測算法已經被國內主流車廠認可為業內最好的算法。

媒體: 對毫米波雷達、超聲波雷達等傳感器硬件這一塊,追勢科技有沒有未來規劃?

蔣博士: 對于這一塊,我認為核心是基于多傳感器的融合感知算法, 而不是傳感器本身。就傳感器而言,超聲波雷達市場已經是紅海,攝像頭也正在變成紅海,而毫米波雷達在很長一段時間內國內公司沒有任何機會。而且全球供應商的毫米波雷達越來越成熟,越來越便宜,越來越開放,我們完全沒有必要去做這些紅海的產品或者技術壁壘很大的產品。就像Mobileye是全球最好的視覺算法供應商,但他自己從來不做攝像頭一樣。從技術研發的方向,我們還會繼續聚焦最大瓶頸,多傳感器融合的環境感知,同時把泊車系統用戶體驗打磨好。

媒體: 泊車領域既然是高頻剛需痛點,肯定會有很多公司都會緊盯不放,那么目前的市場競爭格局是怎么樣的呢?

蔣博士: 從全球角度,沒有形成很明顯的格局。Valeo在基于超聲波的泊車系統領域有多年供貨經驗,但在視覺超聲融合泊車方面沒有太大建樹。 國內真正具備算法能力、創新能力和產品交付能力的供應商更是鳳毛麟角。現在算是黑夜潛行的階段吧,還談不到競爭格局的問題,對所有的公司而言都是挑戰與機遇并存。

媒體:我們的產品和規劃是怎樣的呢?此次CES上主要會展示哪些?

蔣博士: 在產品方面,我們目前重點規劃了針對不同泊車需求的域控制器,實現全景環視(AVM)、融合泊車(APA)、記忋泊車(HZP)、遠程泊車(RPA)和自主泊車(AVP)等功能。技術方面,圍繞360度感知平臺, 著重打造泊車應用中的核心技術,包括多傳感器融合、SLAM、地圖和定位平臺等。這次參加CES,我們主要會展示我們的自主泊車方案以及以上提到的跟泊車相關的各種域控制器。這次展示的控制器都是車規級的、可批量量產的、性價比高的產品,代表了我們在這一領域耕耘十多年的精華。另外一點就是我們跟我們的全球合作伙伴,全球最領先的無線充電技術供應商WiTricity,一起發布我們的泊車技術在無線充電上的應用。

媒體:在自動代客泊車(AVP)的技術方案上,你們有什么特色和優勢嗎?

蔣博士:我們在AVP的方案上取得了重大的技術突破。首先,通過4個攝像頭,12個超聲波雷達,1個前向毫米波雷達進行多傳感器前融合,實現快速精確的360度環境感知。 這也是我前面強調的自動泊車要用戶體驗好,需要突破的最大瓶頸。其次,跟APA不一樣,為了實現AVP,與快速、精確的360度環境感知一樣重要的是地圖生成技術。行業內很多公司正在嘗試著跟圖商合作,采集停車庫的高精度地圖,以實現AVP功能。 這是一個很耗費時間、耗費資源費的工作。 一般來講,要生成一個地下車庫的高精度地圖,需要一個星期左右的工作量。我們在這方面有顛覆性的重大突破,可以用傳統的地圖采集車,在不配備激光雷達的情況下,用3個小時就可以適配一個新的停車場。這一項顛覆性的技術大大降低了地圖生成成本,并大幅縮短了地圖采集時間,會對整個行業AVP技術的落地有突破性的推進作用。最后,就是車輛控制以及決策算法方面,我們實現了復雜場景下的上下坡,避障規劃,跨層泊車,召喚等功能。結合這幾項突破,我們目前已經能夠解決AVP場景中最挑戰的窄道螺旋式長距離上下坡這種高難度的自動駕駛任務。

另外一個技術亮點是多傳感器前端深度融合。針對當前市面上的自動泊車系統用戶體驗差,消費者不愿意用的問題,追勢科技科技找到了當前泊車系統最大的瓶頸--快速精確的360度環境感知,并針對這一問題也有了突破性進展。追勢科技基于視覺,超聲波雷達及前向毫米波雷達的多傳感器融合算法可快速精確地進行對車輛周圍360度的環境感知,可實現智能避障,極端的狹窄通道通過,跨層上下坡等功能。利用這項技術,我們在這場CES現場展示了他們的最新成果的demo視頻:在上海最具挑戰性的魔鬼停車場之一的虹橋萬通停車場成功實現從地面下到地下三層,并從地下三層成功開到地面。

媒體: 您認為追勢科技的核心競爭力是什么?

蔣博士: 我們的核心競爭力來自兩個層面。首先,AI算法的工程化和結構化實踐經驗和數據積累;其次,我們是國內真正具備算法能力,創新能力和產品交付能力的團隊。未來我們會繼續專注,不斷創新,徹底解決泊車難題。

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