竞争激烈的ADAS赛道,谁能率先突围?
自动驾驶催热ADAS市场。当前，全球范围内的产品，ADAS产品售价多在数千元甚至上万元，制约了其推广普及。利用软硬件相关技术降低成品价格，成为了全球范围内的ADAS领域的创业方向，也催生了诸多ADAS方向的初创公司，其中不少已获得了资本青睐。我们近期接触的CalmCar（天瞳威视）也是其中一家。本月CalmCar也宣布获得国中创投领投，联通跟投的数千万Pre-A轮融资。
CalmCar成立于2016年3月，主要开发基于深度学习技术的嵌入式视觉产品，为自动驾驶提供视觉感知系统，以及驾驶环境分析数据，成功运用于汽车主动安全、移动机器人、智慧交通与智能安防等领域。核心团队由欧美海归硕博士组成，拥有海外Tier1汽车主动安全电子、整车厂、机器视觉、大数据等行业多年工作经验。
CalmCar告诉36氪，“目前推出的产品CalmCar Vision System，搭载微型嵌入式GPU芯片，拥有针对汽车视觉系统设计优化的深度学习架构，能够认知路况，感知、预测车辆行驶过程中的交通情况，实现驾驶场景实时理解、驾驶行为实时分析等功能，为汽车主动安全系统与自动驾驶技术提供可靠的环境感知平台。
市面上推出的或者即将推出的ADAS产品不少，CalmCar分析，旗下产品的主要两个优势在于：一是提高了部分遮挡物体的识别精度，解决了形变物体的识别问题，减少了光线变化对物体识别的精度影响；二是识别距离提升，30帧每秒的实时检测率，可实现140米车辆检测（可追踪到170米）、70米行人以及骑车人检测（追踪到80米）、80米行车线检测与追踪、路牌路标的检测与识别以及交通灯的检测与识别，检测距离、测距精度远高于市面上同类竞品。三是，CalmCar前视系统，配合自主研发的后视相机、环视相机，实现无盲区实时自主检测，为L2+自动驾驶提供基础支持。
团队解释，之所以能做到这一点，与团队在深度学习方向的工程经验、模型架构的优化、算法优化、传感器优化、以及标准化数据采集密不可分。数据方面，团队不仅搭建了自采车队，并以外包及合作方式，搭建了众包采集车队，大大丰富了样本量，每台采集车精准标定、多传感器同步、云平台监控，保证了数据的质量与丰富性。CalmCar团队现有数百万公里的高质量数据，结合独有的训练方法，不仅提高了算法开发的速度，而且保证了算法的质量。团队设计了自己的小型化多任务网络，可高效的运行在嵌入式系统中。CalmCar的网络可同时完成检测、识别、路面标线、标志物检测等功能，提高网络的效率，减小了算法的延迟。
工程经验方面，CEO王曦曾在英国雷丁大学Cybernetics专业学习，主要研究机器视觉与神经网络在嵌入式系统中的应用，随后在英国顶级Tier1做汽车安全电子ECU开发，CTO谢晓靓芝加哥大学数学系毕业后在硅谷做深度学习模型研究，李皓是英国留学归来专长于追踪算法的计算机博士，团队有强大的计算机视觉工程经验。此外，硬件团队负责人王若瑜博士拥有丰富的传感器研发经验和工程背景，曾就职于宇通、福瑞泰克、IHP GmbH等国内外大型整车厂、Tier1以及知名科研机构。
目前CalmCar通过多种方式向客户提供产品及服务，包括硬件模组、算法软件、独立产品以及商用的实时采集分析设备。同时，基于CalmCar的多摄像机融合定位传感器系统，正在成为多个智能驾驶系统的全方位环境感知解决方案。最新一代CalmCar系统易于安装，具备半自动校准功能，并支持更新。一般来说，车厂或者Tier1往往需要做相应的定制化开发，王曦表示产品其实是相对标准化的，只是在接口、通信协议、信号列表等方面有所不同，更多的时间是花在产品功能与可靠性验证上。
车厂产业链相对成熟，供应商体系比较牢固。CalmCar的策略并不是直接销售到整车厂，而是作为Tier2, 与Tier1深度配合，服务整车厂。目前，已经与多家Tier1和整车厂达成合作，进行产品的研发、验证，实现CalmCar与毫米波雷达、激光雷达以及高精度地图的融合，快速推进CalmCar在多个智能驾驶应用场景率先落地以及量产，预计2018年流水有望达到4-5千万元。
数据显示，2017年全球每年约生产了8000万辆汽车，汽车保有量超过12亿辆；智能化是汽车行业的大势所趋，相关数据预测，2030年，全球智能汽车的渗透率约为65%，中国很可能在75%左右。乐观的市场预期，加上深度学习技术的成熟，也使得诸多公司纷纷入局ADAS及自动驾驶赛道，国内初创公司地平线、双髻鲨、MINIEYE、魔视智能、智驾电子、纵目科技、前向启创等均已推出单目或者多目ADAS产品。
