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不做菊外人:MINIEYE的前装之路

  当自动驾驶来势凶猛、当高级驾驶辅助系统(ADAS)如日中天,国际大牌供应商巨头们乐得抢食。不论是安波福、大陆、博世等零部件巨头,还是英伟达、英特尔等算法大师,靠着强大的技术背景,开疆扩土似乎只是一份合同的事。

  彼时的MINIEYE一定暗戳戳发誓了好几年:不坐冷板凳!不当菊外人!

  于是,2018年的5月30日,成立五年的MINIEYE终于大声宣布,其自主研发的L3以下高级驾驶辅助类产品正式进入前装市场。

  消息显示,MINIEYE已经和比亚迪、众泰、奇瑞、东风柳汽等乘用车和商用车主机厂以及多家Tier?1企业产生合作,目前累计定点9款车型,包括3款乘用车、6款商用车,搭载其产品的多款车型年内将上市。

  前装产品MINIEYE?X1首次亮相于18年初在拉斯维加斯举办的CES展会上,作为一款车规级主动安全产品,MINIEYE?XI拥有前向碰撞预警(FCW)、车道偏离预警(LDW)、前车监控预警(HMW)、城市前车碰撞预警(UFCW)等功能,并新增了行人碰撞预警(PCW)以及交通标志识别(TSR)等功能,进一步保障驾驶员和车辆的安全。

  

  另外,MINIEYE?X1支持与毫米波雷达融合,功能扩展到自动紧急刹车(AEB)。

  发布会现场演示了X1在复杂路况下的性能,包括对工具车、异型车(货运等形状不规则的车体)的准确识别;在大雨天气下,X1能在人类肉眼视线模糊的情况下,进行车道线辅助识别、行人(在打伞、雨衣遮挡等可能存在误判的情况下)识别等;同时,X1能够在驾驶途中识别交通标识,包括限重、限高、限速等,并支持多个路标的集中无误识别。

  MINIEYE联合创始人兼CEO刘国清博士介绍,X1具有适应复杂工况、整机功耗小于3w、车规级方案、定制化和低成本五大优势。这也是X1能走入前装市场的重要原因。

  

  MINIEYE联合创始人兼首席科学家吴建鑫博士从算法、数据、传感器融合三方面介绍了MINIEYE打破巨头割据、顺利入菊的原因。

  算法方面,吴建鑫博士认为关键在于在有限算力、低功耗、合理成本条件下来进行算法设计。基于此,MINIEYE自主研发的节奏从三个方面展开:

  1、ThiNet:让神经网络有效“瘦身”,降低其对算力和存储的要求;

  2、FastNet:嵌入式神经网络加速库,利用FastNet对Squeezenet等网络进行加速,其计算性能相较于Caffe,NCNN(腾讯),TensorFlow?Lite(Google)均有1.8倍以上的提升;

  

  3、HardNet:神经网络架构IP,可以帮助高计算复杂度的神经网络在小面积的FPGA(如zynq?7010,zynq?7020)上实时工作。

  数据方面,从MINIEYE创业初期算起,已经不间断持续作业了44个月。目前积累的标注数据里程超过1300万公里。

  传感器融合方面,MINIEYE为一些前装客户定制的解决方案就是视觉-毫米波雷达融合产品,利用摄像头识别物体、毫米波雷达测量距离和速度,从而优势互补。目前相关产品已经量产。

  如果说前装市场是一项技术认证,能够更为主动的切入执行层面,那么后装市场的铺设则是数据积累的有益补充。

  2017年11月,MINIEYE的后装ADAS产品M3量产。目前已获得数万套订单,装配车辆遍布全国29个省市。今年MINIEYE推出了内视产品——驾驶员行为监测系统F1;以及M3的升级版本M4,在原有功能上增加对行人、交通标志牌的识别和驾驶员行为监测系统,并开通数据平台服务。

  发布会现场,MINIEYE还宣布了与新加坡SMART(由美国麻省理工学院和新加坡国立研究基金共同成立的研究机构)在自动驾驶方面的项目合作,双方将瞄准L3及以上的自动驾驶功能,并计划于2019年在国内商业化落地。