媒体:蒋博士,您好。请您先为我们做一下个人背景介绍吧。
蒋博士:大家好,我是追势科技CTO蒋如意。2012年我在上海交通大学完成博士学位,课题研究方向是计算机视觉与自动驾驶。毕业后加入哈曼,负责开发辅助驾驶系统的核心算法模块, 重点研究视觉超声融合算法,解决倒车过程中对障碍物安全的问题,是国内最早从事这方面产品研发的技术人员。2013年进入德尔福中国研发中心的智能驾驶研发团队,期间被派到德国参与欧洲团队Volvo智能前视项目开发。回国后作为德国团队与中国团队的技术接口,成功把算法导入到中国团队,并长城汽车的车型上实现了量产。2015年,作为首席科学家加入上海欧菲智能车联,主导了园区自动驾驶、记忆泊车、自动泊车、自动在线标定等核心算法模块的创新及落地。2019年,联合创立上海追势科技,目前担任CTO一职。
媒体: 作为一家新成立的自动驾驶科创公司,我们是出于怎样的战略思考把泊车场景作为一个主攻的方向呢?
蒋博士:我们团队对泊车场景有非常深入的理解和认知。首先,泊车是高频刚需的痛点场景且会在很长的时期内持续存在,这对供应商和主机厂商提出了更高的要求。其次,泊车作为低速特定场景,是商业化应用最丰富的场景,是通向完全自动驾驶的必经之路。目前汽车自动泊车功能前装普及率在逐年增加,但实际使用率很低。这说明泊车解决方案的全球竞争格局还没有最终定型,在技术和产品上都有着非常大的改进和升级的空间。我们团队十几年以来在泊车领域的技术沉淀和创新实践有了更好的应用空间,我们对自己提出的要求是:作真正的创新!开发出真正为人们所用,完全替代手动泊车的解决方案,彻底解决泊车难的痛点。
媒体:您认为目前制约消费者使用泊车系统的最大瓶颈是什么?
蒋博士:泊车系统想要提升用户体验,首先要做到全天候、全工况下都能快速、精准地感知车身周围的环境。 而当前,无论是国内还是国外,所有泊车系统的客户体验都差强人意,就是因为突破不了快速精准感知环境的瓶颈,导致自动泊车效率低于人工泊车,而被消费者所弃用。
媒体: 针对这个泊车系统的环境感知瓶颈问题,追势科技是如何解决的呢?
蒋博士: 环境全景感知的核心在于多传感器的融合算法。传感器自身性能参数和传感器数据的算法是这个核心的两个方面,一个硬,一个软,中间是最优化的算法。任何一个新技术、新应用、新产品的成熟,需要整个行业上下游企业协同创新、融合发展。这是一场冲刺式的团体马拉松!要有速度、协同、要有融合、更要有耐力!十几年前,我们团队就认识到了这一点,我们总是基于每个当下成熟的技术,快速做技术创新,开发出当前可用的应用来,解决有限范围内的问题,并在这一过程中,积累技术、积累经验、积累数据。
现在行业内大家都在喊多传感器融合,那什么是真正的多传感器融合?如何才能做好多传感器融合? 一句话,要做好多传感器融合,要从raw data级别开始做融合,而不只是停留在目标级做融合,这就要求对各个传感器都要有非常深入的了解。我们追势科技的几位联合创始人,都是视觉算法研发出身,并在过去十几年就职于德尔福、欧菲光这种国内外顶级的传感器及系统供应商,对像摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等各种传感器从原理、硬件设计、制造工艺等方面都有深厚的了解。同时我们几位博士期间课题方向都是ADAS视觉算法,后续研发中一直紧跟国内外视觉算法的发展趋势,可以结合传统的CV技术及最新深度学习算法实现可量化、可解释的结构化视觉算法。我们的视觉停车位检测算法已经被国内主流车厂认可为业内最好的算法。
媒体: 对毫米波雷达、超声波雷达等传感器硬件这一块,追势科技有没有未来规划?
蒋博士: 对于这一块,我认为核心是基于多传感器的融合感知算法, 而不是传感器本身。就传感器而言,超声波雷达市场已经是红海,摄像头也正在变成红海,而毫米波雷达在很长一段时间内国内公司没有任何机会。而且全球供应商的毫米波雷达越来越成熟,越来越便宜,越来越开放,我们完全没有必要去做这些红海的产品或者技术壁垒很大的产品。就像Mobileye是全球最好的视觉算法供应商,但他自己从来不做摄像头一样。从技术研发的方向,我们还会继续聚焦最大瓶颈,多传感器融合的环境感知,同时把泊车系统用户体验打磨好。
媒体: 泊车领域既然是高频刚需痛点,肯定会有很多公司都会紧盯不放,那么目前的市场竞争格局是怎么样的呢?
