大規(guī)模量產(chǎn)，一直是擺在ADAS初創(chuàng)公司面前的一道坎。

“我們不盲目選擇酷炫的技術(shù)，只追求最極致的應(yīng)用，只有適合量產(chǎn)的技術(shù)，做出來(lái)的產(chǎn)品才是最有意義和價(jià)值的。從2016開(kāi)始，我們就著重于技術(shù)產(chǎn)品化，因?yàn)楫a(chǎn)品化才能通過(guò)用戶(hù)獲得更多數(shù)據(jù)，幫助提升算法，同時(shí)健康的現(xiàn)金流也能保證在研發(fā)上持續(xù)投入?！痹贛INIEYE創(chuàng)始人兼CEO劉國(guó)清看來(lái)，公司從2013年成立到現(xiàn)在已經(jīng)有5年時(shí)間了，在視覺(jué)感知算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、FPGA開(kāi)發(fā)、嵌入式系統(tǒng)、汽車(chē)電子、測(cè)試、數(shù)據(jù)等方面有著長(zhǎng)時(shí)間的積累，這為大規(guī)模量產(chǎn)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

2018年5月4日-5日，MINIEYE創(chuàng)始人/CEO劉國(guó)清在2018年度高工智能汽車(chē)開(kāi)發(fā)者大會(huì)發(fā)表主題演講

MINIEYE創(chuàng)建于2013年，是一家致力于智能駕駛領(lǐng)域的科技公司，目前公司總部位于深圳，另在南京和北京建有算法研發(fā)中心，武漢還有一個(gè)銷(xiāo)售中心。

公司全職研發(fā)人員有100多人，核心團(tuán)隊(duì)方面，創(chuàng)始人CEO劉國(guó)清，新加坡南洋理工大學(xué)工學(xué)計(jì)算機(jī)工程博士，新加坡首個(gè)MDA－ADAS研發(fā)項(xiàng)目的PI，多次入選福布斯和胡潤(rùn)百富創(chuàng)新與創(chuàng)業(yè)榜單；首席科學(xué)家吳建鑫，美國(guó)佐治亞理工學(xué)院計(jì)算機(jī)工程博士，計(jì)算機(jī)視覺(jué)專(zhuān)家，感知領(lǐng)域國(guó)際知名會(huì)議CVPR、ICCV、AAAI領(lǐng)域主席；

核心團(tuán)員還有曾供職于TI、NASA、Intel、三星、Amazon、微軟、BAT、Delphi等行業(yè)巨頭，或畢業(yè)于賓夕法尼亞大學(xué)、新加坡國(guó)立大學(xué)、清華大學(xué)、北京大學(xué)、波士頓大學(xué)、德州A&M大學(xué)、中科院、華科、浙大等國(guó)內(nèi)外知名高校。

和很多初創(chuàng)ADAS公司不同的是，MINIEYE一直堅(jiān)持前、后裝兩手抓，年初訂單合同已經(jīng)破萬(wàn)。

MINIEYE基于視覺(jué)的防撞預(yù)警產(chǎn)品，具備FCW(前車(chē)碰撞預(yù)警)、LDW（車(chē)道偏離預(yù)警）、HMW（車(chē)距監(jiān)測(cè)）、STOP&GO(前車(chē)啟停預(yù)警)、UFCW（城市前車(chē)碰撞預(yù)警）五項(xiàng)功能。其中FCW（前車(chē)碰撞預(yù)警系統(tǒng)）及LDW（車(chē)道偏離預(yù)警系統(tǒng)）通過(guò)了交通部《JT/T883-2014運(yùn)營(yíng)車(chē)輛行駛危險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)技術(shù)要求和驗(yàn)證方法》的專(zhuān)業(yè)認(rèn)證。

“我們的算法更先進(jìn)、魯棒性高，在識(shí)別率、測(cè)距、TTC精度等核心指標(biāo)上可以對(duì)標(biāo)Mobileye?！痹趧?guó)清看來(lái)，長(zhǎng)期的技術(shù)積累，大體量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，豐富項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，和有力的合作方（Xilinx等核心芯片廠商）支持，使得公司的產(chǎn)品在算法性能、硬件可靠性、功耗、定制化深度以及性?xún)r(jià)比等方面都得到了前裝和后裝客戶(hù)的認(rèn)可。

作為最先落地的商用車(chē)市場(chǎng)，MINIEYE的解決方案能夠達(dá)到車(chē)規(guī)級(jí)要求，配合前裝車(chē)廠累計(jì)已經(jīng)做了超過(guò)一百萬(wàn)公里的測(cè)試，而在南京的研究中心，每天在標(biāo)注和處理數(shù)據(jù)，70%用來(lái)迭代，另外30%做數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)別的測(cè)試。截止到去年12月份，測(cè)試數(shù)據(jù)里程已經(jīng)超過(guò)一千萬(wàn)公里。

2018年美國(guó)CES展會(huì)上，MINIEYE對(duì)外展示了前裝乘用車(chē)產(chǎn)品X1。X1增加了行人碰撞預(yù)警、限速標(biāo)志識(shí)別等功能，并且，是一款完全滿足乘用車(chē)前裝要求的產(chǎn)品。目前，在前裝乘用車(chē)市場(chǎng)，MINIEYE已經(jīng)進(jìn)行了長(zhǎng)周期的前向輔助算法評(píng)價(jià)與路測(cè)，并已定點(diǎn)多家 Tier 1、車(chē)企。

此外，面向目前日趨明朗的視覺(jué)+毫米波雷達(dá)融合趨勢(shì)，劉國(guó)清透漏，“近期MINIEYE將發(fā)布一套主打L0、L1級(jí)別的車(chē)規(guī)級(jí)ADAS產(chǎn)品，其最大的亮點(diǎn)是在感知層面使用了視覺(jué)融合毫米波利達(dá)算法，而且支持?jǐn)U展功能，目前該產(chǎn)品已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)量產(chǎn)。這也是MINIEYE產(chǎn)品的一次變革，在國(guó)內(nèi)率先在感知層面做到了視覺(jué)與毫米波雷達(dá)融合的量產(chǎn)。

而在控制執(zhí)行層方面，MINIEYE也已經(jīng)與包括萬(wàn)向集團(tuán)在內(nèi)的多家控制類(lèi)Tier 1開(kāi)展合作，將前向輔助產(chǎn)品進(jìn)一步做到主動(dòng)控制級(jí)別（AEB），目前由MINIEYE提供AEB算法已經(jīng)進(jìn)入測(cè)試優(yōu)化階段。

FPGA做車(chē)規(guī)級(jí)ADAS開(kāi)發(fā)

在技術(shù)路線和產(chǎn)品架構(gòu)上，MINIEYE選擇基于FPGA做車(chē)規(guī)級(jí)ADAS開(kāi)發(fā)，主要是因?yàn)镕PGA相比GPU或者其他定制化芯片有4個(gè)優(yōu)勢(shì)：第一采購(gòu)成本合理，有利于產(chǎn)品化；第二FPGA相對(duì)于GPU整機(jī)功耗更低，平均小于3W，符合前裝項(xiàng)目要求；第三FPGA可編程。

智能駕駛和人工智能都涉及到了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更新迭代非?？?，幾乎每個(gè)月都有新的進(jìn)展和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、模型出來(lái)，可編程非常重要。第四可擴(kuò)展，能夠把感知從滿足L1的要求提升到L2，甚至提升到滿足L3。

靈活可擴(kuò)展：基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，精度可達(dá)到L2/L3功能的需求，靈活可編程，快速迭代模型和架構(gòu)，支持客戶(hù)與其他功能模塊打通(液晶儀表、HUD等)和做一些人機(jī)交互。

性?xún)r(jià)比更高：相比同級(jí)別競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，MINIEYE基于FPGA平臺(tái)的車(chē)規(guī)級(jí)芯片，可以把人、車(chē)、車(chē)道、標(biāo)志識(shí)別這些功能做到一起，功耗只有2-3W，該類(lèi)芯片每年出貨量超過(guò)kk級(jí)，相對(duì)于GPU或者是其他的定制化芯片成本非常友好。

算法方面：我們采用的FPGA有很大優(yōu)勢(shì)， FPGA有更好的可編程性，但是這對(duì)技術(shù)要很高的要求，MINIEYE在這方面有一支很不錯(cuò)的團(tuán)隊(duì)，可以根據(jù)客戶(hù)的需求在FPGA里邊做一些改動(dòng)。

在近日舉行的2018高工智能汽車(chē)開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，劉國(guó)清談到MINIEYE在技術(shù)上有多方面和長(zhǎng)時(shí)間的積累，其中視覺(jué)感知算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和FPGA開(kāi)發(fā)是重點(diǎn)。

在系統(tǒng)架構(gòu)里MINIEYE采用了傳統(tǒng)感知算法和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的方式，紅色區(qū)域（下圖）是感知模塊。

劉國(guó)清博士介紹到，傳統(tǒng)感知算法與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間各有所長(zhǎng)。在產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程中對(duì)于方法的選擇應(yīng)該是需求導(dǎo)向的。結(jié)合過(guò)去幾年前裝項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)，MINIEYE的系統(tǒng)架構(gòu)里采用傳統(tǒng)感知算法和深度學(xué)習(xí)融合的方式，在功能、成本、功耗和靈活性上找到平衡。

如果要把基于部分使用深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)真正的產(chǎn)品化，放在面積比較小且計(jì)算力有限的FPGA平臺(tái)而且需要低功耗、高性?xún)r(jià)比，這對(duì)技術(shù)的研發(fā)有一系列的挑戰(zhàn)。MINIEYE提出了ThiNet，讓整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變的更“瘦”，計(jì)算復(fù)雜度變的更低，存儲(chǔ)更少。這主要牽扯的核心技術(shù)是剪枝。

對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行剪枝這個(gè)想法其基本的思想是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)眾多，但其中有些參數(shù)對(duì)最終的輸出結(jié)果貢獻(xiàn)不大而顯得冗余，剪枝顧名思義，就是要將這些冗余的參數(shù)剪掉。

它的優(yōu)勢(shì)是可以對(duì)大網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行縮減。對(duì)于一個(gè)有一百個(gè)通道的網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)做裁減，把一百個(gè)通道降低到三十個(gè)甚至是二十個(gè)通道，而帶來(lái)的精度損失可能只有千分之幾。

這可以幫助我們?cè)诋a(chǎn)品化過(guò)程中對(duì)性能和效率之間取一個(gè)平衡。意味著付出千分之一的精度損失，可以節(jié)省十倍甚至幾十倍的計(jì)算資源，這使得本來(lái)要在30美金、50美金芯片上做的事情，在低成本的芯片上就可以實(shí)現(xiàn)，大大提高了產(chǎn)品性?xún)r(jià)比。

目前通過(guò)網(wǎng)絡(luò)壓縮可以完成四種任務(wù)，檢測(cè)、分類(lèi)、回歸、分割。這四種任務(wù)基本上覆蓋了L1—L3里面的感知需求。

ADAS前裝量產(chǎn)落地邁過(guò)的坎

從技術(shù)儲(chǔ)備到技術(shù)產(chǎn)品化落地，MINIEYE非常清楚需要邁過(guò)哪些坎。

劉國(guó)清表示：第一、提升性?xún)r(jià)比?？蛻?hù)除了要求高質(zhì)量的算法以及一些車(chē)規(guī)級(jí)門(mén)檻限制以外，還有很多其他需求，比如、低功耗、高性?xún)r(jià)比、功能可以擴(kuò)展等一些定制化需求，其中最重要的就是要高性?xún)r(jià)比，低成本。

想打進(jìn)前裝市場(chǎng)，哪怕價(jià)格貴一百塊錢(qián)都是一個(gè)很大的數(shù)字，如何把成本控制下來(lái)，把東西做好，而且價(jià)格上有優(yōu)勢(shì)，這在技術(shù)上是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。我們很高興已經(jīng)做到了這一點(diǎn)。

第二，從算法、系統(tǒng)、硬件、應(yīng)用層面逐步打磨產(chǎn)品，這需要時(shí)間。從demo到前裝量產(chǎn)，Mobileye花了8年，我們即便站在巨人的肩膀上也用了4年多的時(shí)間。

第三、訓(xùn)練優(yōu)秀的模型，即是技術(shù)活，又是體力活。不僅需要一流的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，提出先進(jìn)的人工智能算法，也同樣需要大體量的數(shù)據(jù)。如果把算法比作武器，那么數(shù)據(jù)就是彈藥?！?/p>

對(duì)公司接下來(lái)的規(guī)劃，劉國(guó)清表示：公司的發(fā)展方向還是堅(jiān)持“坐標(biāo)系戰(zhàn)略”，從橫向、縱向兩個(gè)維度去發(fā)展。

橫向指產(chǎn)品落地拓展市場(chǎng)。 我們不盲目選擇高級(jí)的技術(shù)，只追求最極致的應(yīng)用，只有適合量產(chǎn)的技術(shù)，做出來(lái)的產(chǎn)品才是最有意義和價(jià)值的，從2016開(kāi)始，我們就著重于技術(shù)產(chǎn)品化，因?yàn)楫a(chǎn)品化才能通過(guò)用戶(hù)獲得更多數(shù)據(jù)，幫助提升算法，同時(shí)健康的現(xiàn)金流也能保證在研發(fā)上持續(xù)投入。

縱向方面，今年我們除了推進(jìn)前裝（AEB）ADAS應(yīng)用以外，還會(huì)向更高階的自動(dòng)駕駛、芯片研發(fā)領(lǐng)域發(fā)力。在劉國(guó)清看來(lái)，公司在未來(lái)進(jìn)入ADAS芯片領(lǐng)域是水到渠成的，只是目前時(shí)機(jī)還不成熟。

主要有兩方面原因，第一，芯片的成本跟出貨量有直接關(guān)系，所以做芯片至少能夠充分滿足一個(gè)細(xì)分市場(chǎng)的需求。在汽車(chē)行業(yè)，想做出滿足汽車(chē)類(lèi)客戶(hù)需求的感知或者深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)用芯片，一定要對(duì)市有足夠的了解。所以我們會(huì)等產(chǎn)品配套10個(gè)車(chē)型以上，對(duì)市場(chǎng)需求定義有了非常清晰的認(rèn)識(shí)以后，才會(huì)做這樣的事情；

另一個(gè)是芯片開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)。從流片到最終量產(chǎn)需要一到兩年時(shí)間，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)算法方面更新?lián)Q代速度太快，每一個(gè)禮拜都有幾十篇新領(lǐng)域的文章出來(lái)，在這樣一個(gè)階段，芯片還沒(méi)開(kāi)發(fā)出來(lái)里面的算法就已經(jīng)很OUT了。

劉國(guó)清的一句話或許是最好的注解：“一個(gè)人一輩子能做好一件事，便是莫大的成功。MINIEYE正全力以赴！”