专访DeepMap COO罗维:自动驾驶时代,创业公司如何在高精度地图领域突围?

作者: 郑晓康 2017-05-23 18:46:56

最近,硅谷高精度地图服务商 DeepMap 宣布完成2500万美金A轮融资,本轮融资由Accel领投,天使轮投资者金沙江创投(GSR Ventures)和Andreessen Horowitz等跟投。据悉,金沙江创投和Andreessen Horowitz之前已经向该公司投入700万美元。至此,DeepMap已完成3200万美元的融资。

36氪了解到,DeepMap团队成员包括前谷歌地图、谷歌地球、苹果地图以及相关云服务、激光雷达等相关领域的专业工程师和产品负责人。DeepMap提供的无人驾驶所需的高精度地图、实时定位软件以及相关的必要云服务。目前,DeepMap正与一些汽车产业链的厂商合作,帮助他们更快的实现安全的无人驾驶技术。

如果说无人驾驶汽车的各种传感器是无人驾驶车的眼睛和耳朵,高精地图就是无人驾驶车的记忆,它的老师。无人驾驶汽车安全上路的前提是要能够对周围环境精准认识,实时辨识。在所有环境信息中,地图是最为重要的一部分,没有准确、高效的高精地图服务,无人驾驶车就不能安全上路。而传统的方法采集、绘制和维护高精地图需要很高的成本。

这就是DeepMap这类技术型创业公司的机会所在。

DeepMap COO罗维告诉36氪,DeepMap针对自动驾驶汽车需要的高精度地图推出了一个全新的解决方案,能够快速、低成本地从地图创建、地图消费再到相关云基础设施做到一条龙服务。具体来说,DeepMap将从三个方向发力:

  • DeepMap将提供3D厘米级的高精度地图;

  • DeepMap将会助力自动驾驶汽车“消费”高精度地图;

  • DeepMap将提供必要的云服务基础设施。

我们熟知的是,诸如Here、TomTom等图商一直盘踞着各自的市场,面对这些巨头,DeepMap的核心竞争力是什么?

罗维告诉36氪,传统的图商如Here地图在自动驾驶时代仍然维持着传统的商业模式,换句话说,他们只在上述第一条“提供高精度地图”上进行投入。而助力自动驾驶汽车“消费”高精度地图和必要的云服务基础设施才是未来高精度地图领域最复杂和费力去做的开拓性工作。DeepMap将整合包括激光雷达、摄像头在内的多种传感器感知数据,将采集来的数据转换为汽车可“理解”的高精度地图。DeepMap会向车企合作伙伴开放一套API接口,助力合作伙伴的自动驾驶汽车更好的“消费”高精度地图。对比竞品,DeepMap平台中的车辆可以彼此之间共享信息,地图能够实时更新。同时汽车传输到云端的数据会进行高效的处理,并进行与云端和无人驾驶汽车实时反馈,该技术使得高精度地图有机会大规模而低成本的应用于无人驾驶汽车上。

DeepMap CEO吴夏青表示:“无人驾驶汽车的社会意义是相当重大的。但要让无人驾驶汽车在现实世界没有阻碍的跑起来,精准的绘图和定位技术是必要的前提,并且要保证其能安全、高效运行。解决这个问题要耗费大量时间和金钱。DeepMap与汽车行业合作,更快、更高效地实现他们的自动驾驶研发目标,并且帮助它们降低风险,节省成本。”

Andreessen Horowitz的合伙人Martin Casado说到:“自动驾驶汽车将会为我们的未来带来天翻地覆的变化。要实现无人驾驶,高清地图、实时定位软件以及相关必要云服务缺一不可。我非常高兴能与DeepMap团队合作。他们有多年的地图技术,产品远见,和海量大数据云服务的经验。”

除了大牌云集的投资方,正如CEO吴夏青提到的,DeepMap在高精度地图的绘制上实质上是采取了众包思路,这一思路也被认为是发展高精度地图的行业共识。罗维告诉我们,目前已经有几家大型车企和Tire 1供应商对DeepMap的技术表现出浓厚兴趣,相关的合作也在洽谈中。

在DeepMap看来,要想为自动驾驶汽车提供高质量、高精度的地图和定位向导,团队需要具备多样的技术实力,包括测绘、传感器融合、机器学习、计算机视觉、SLAM(即时定位与地图构建)、 几何建模,以及云架构搭建等等。DeepMap团队集合了各上述技术领域的世界顶尖人才,这也是罗维一直在强调的DeepMap的竞争力。此轮融资后,DeepMap将进一步扩大和优化其高精度绘图和定位技术平台,并继续吸纳地图测绘和自动驾驶领域的人才以扩充团队规模。

从国内的地平线机器人,到国外的Argo.ai、Aurora,技术高管出走创办创业公司俨然成为新潮流。投资人青睐、来自苹果、谷歌、百度的核心团队,你觉得DeepMap能掀起多大的风浪?

DeepMap 人工智能
上一篇:大规模机器学习的编程技术、计算模型以及Xgboost和MXNet案例 下一篇:深度学习的难点:神经网络越深,优化问题越难
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

11个主流AI聊天机器人平台,你绝不能错过 精选

人工智能聊天机器人掀起了一场用户体验革命。只要用户需要,机器人就能提供有用的信息。一些企业应用AI聊天机器人为客户提供积极有益的帮助,企业也因此得到了长足的发展。

读芯术 ·  1天前
5G自动驾驶什么样?韩国测试得出这样的结果

自动驾驶与5G的产业发展备受关注,而两者结合会有什么样的效果,韩国企业近日进行了一番探索。韩媒报道称,10月10日,LG U+自动驾驶汽车在首尔麻谷LG科学园一带的普通公路上进行了测试。

佚名 ·  1天前
全球十大AI训练芯片大盘点

AI芯片哪家强?现在,有直接的对比与参考了。英国一名资深芯片工程师James W. Hanlon,盘点了当前十大AI训练芯片。

乾明 ·  1天前
模型仅1MB,更轻量的人脸检测模型开源,效果不弱于主流算法

AI模型越来越小,需要的算力也也来越弱,但精度依旧有保障。最新代表,是一个刚在GitHub上开源的中文项目:一款超轻量级通用人脸检测模型。

乾明 ·  1天前
人工智能遇冷,自动驾驶受阻?

2016到2019,人工智能经历了梦幻般的三年,但人工智能的历史规律告诉我们:高潮过后可能会引来新的一波沉寂,人工智能助推下的自动驾驶也会受到波及。

佚名 ·  1天前
非监督学习最强攻略

本次主要讲解的内容是机器学习里的非监督学习经典原理与算法,非监督,也就是没有target(标签)的算法模型。

SAMshare ·  1天前
PyTorch终于能用上谷歌云TPU,推理性能提升4倍,该如何薅羊毛?

Facebook在PyTorch开发者大会上正式推出了PyTorch 1.3,并宣布了对谷歌云TPU的全面支持,而且还可以在Colab中调用云TPU。

晓查 ·  1天前
500亿参数,支持103种语言:谷歌推出「全球文字翻译」模型

由于缺乏平行数据,小语种的翻译一直是一大难题。来自谷歌的研究者提出了一种能够翻译 103 种语言的大规模多语言神经机器翻译模型,在数据丰富和匮乏的语种翻译中都实现了显著的性能提升。

机器之心 ·  3天前
Copyright©2005-2019 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载