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(转载)36氪首发 |「魔视智能」完成千万美元级别A轮融资,

2017-10-13
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本轮融资后魔视智能将深入研发自动驾驶关键技术。


     近日,魔视智能(Motovis)正式对外宣布完成千万美元级A轮融资。本轮融资由澜亭资本领投,凯旋创投跟投。华兴Alpha任本轮融资的独家财务顾问。本轮融资后魔视智能将深入研发自动驾驶关键技术,以推动辅助驾驶和自动驾驶系统的量产。


     魔视智能(Motovis)联合创始人兼CEO虞正华表示,辅助及自动驾驶市场存在巨大需求,一系列相关国家标准如JT/T 1094、JT/T 883以及C-NCAP中关于AEB的规定的推行,对辅助驾驶的市场起了重要的推动作用,同时亦有诸多车厂启动了L3等级的产品开发项目,预期在明后两年辅助及自动驾驶市场将迎来发展。


     具体来说,魔视智能(Motovis)做的是基于深度学习的视觉感知ADAS前装产品,并已通过了相关车厂组织的测试,与北汽新能源等多家国内一线车企签署项目落地协议,预计在2018年初至少在两家车企量产。公司创始团队包括人工智能技术及产品专家,以及扎根中国汽车电子业近二十年的行业专家。


     今年3月份,英特尔宣布以153亿美元的价格收购Mobileye,目前在全球范围内已经已经有超过1000万辆车应用了后者的技术,一两年前,高级驾驶辅助系统几乎只能在豪华车型上看到,但最近在十几万元级别的中国品牌车型上也开始有了普及的迹象。而Motovis等ADAS技术提供商正是可以以此为切口做这个市场。虞正华告诉36氪,魔视智能相比Mobileye更加了解中国道路的情况,有针对性地做了算法改进和优化。同时其相比Mobileye上代产品(EyeQ3,没有深度学习框架),魔视智能用到了深度学习算法,其在物体识别的灵敏度和稳定性上有更好的表现。


     简单说,目前市面上传统的ADAS用到的是人工手写规则建立特征数据库的概念,即将各种各样的车辆特征由人工手写的算法规则来归纳总结,这样做的好处是计算量小,但坏处也有,即不能处理一些Corner case,不能覆盖可能出现的各种状况。对此,魔视智能采用的是基于FPGA架构的深度学习算法,以加强识别精度。比如车辆从正后方、斜后方各个角度识别物体(以及更为重要的行人识别),都可以比传统算法有更好的识别稳定性。


     据虞正华介绍,目前团队正在与北汽等厂商进行合作,其中与北汽的合作是项目形式,与另外几家车厂是产品方面的合作,明年将有搭载魔视智能产品的量产车型上市,初期双方将就几款车型进行合作,后续将扩展到其余车型。


     目前,魔视智能与车厂在产品层面的合作主要集中在L1、L2产品,其L3、L4产品正在研发。虞正华将魔视智能的路线描述为一种从“L2、L3渐进到L4”的路线,这主要是出于商业和技术两方面的考虑。商业因素主要指的是,到L4成熟量产投放市场还有较长时间,此前无法变现产生收入,而魔视智能采用的渐进式路线则可以给车厂提供各个等级的产品,从而最大价值变现。技术层面,虞正华认为从传感器的角度上,L3级别产品已经可以不断采集数据、验证算法,这些数据可以用于L4产品的铺垫,更重要的是,其可以争取时间在L3产品研发时就进入前装体系,这样未来做L4时在前装体系才有空间。


     在业务数据方面,虞正华表示魔视智能正式起量将在明年,公司将产生几千万收入。销售形式主要是售卖加入了魔视智能视觉感知算法的FPGA芯片,他强调,魔视智能的核心价值在软件,但是会以硬件的形式做销售。明年公司会将收入继续投入到L3、L4的研发中去,预计2020年实现L3产品的量产。虞正华介绍道,魔视智能有一个精于算法的团队,积累了两年的训练数据,这些数据是一些通过众包采集而来的视频数据。