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無人駕駛難以商業化？天隼圖像要用小型電動車破解這個難題 | 每日黑馬

張曉軍 2016-09-23 14:33

2015年6月，Google無人駕駛車正式在加州進行路試；2015年10月15日，特斯拉激活自動車道保持等自動駕駛功能；2015年12月，百度無人車首次城市混合道路全自動駕駛；2016年9月18日，首輛無人駕駛Uber在美匹茲堡上路。

這些產業事件的密集發生，顯示出無人駕駛正進入到一個發展的快車道，據權威機構預測，到2025年，無人駕駛汽車在全球的市場價值約為1.3萬億美元。包括百度、谷歌等互聯網科技巨頭紛紛斥巨資投入，加快無人駕駛技術的研發與應用，除此之外，一些創業公司也憑借自身所長試水該領域。

天隼圖像成立於2012年，一直專註進行圖像處理硬件系統和模式識別算法的開發與研究，並在此基礎上，可根據應用型客戶的實際要求，進行從硬件到軟件的全套圖像處理集成系統。

目前，天隼圖像的主要產品是小型無人駕駛電動汽車，它在GPS導航條件下具備了自主路徑規劃能力，在非城市道路環境中，能以小於20km/H的速度實現無人自動駕駛。其應用場景主要有動物園、公園、大型場館、監獄等場所，實現包括夜間巡邏、旅客接駁、安保監控 、遠程執法取證等功能。目前，天隼圖像已經在北京動物園等環境下，進行了運行測試。

天隼圖像創始人兼CEO殷開爽起初在微軟亞洲研究院從事圖像技術研究，後來在威盛電子就職，2009年後，他開始自主創業。

剛開始，殷開爽做的是多點觸摸技術，與軍工研究所合作，參與彈載可見光導引頭相關項目。“比如說，很多導引頭前面都有圖像實時回傳，可以用模式識別的方法找出目標區域，並找出該區域的感興趣目標”殷開爽告訴i黑馬。

經過幾年圖像技術的積累，沿著之前的發展路徑，2012年殷開爽帶領團隊開始做無人駕駛電動汽車項目，建立了天隼圖像。

說起無人駕駛，大家首先會想到可能是Google或者特斯拉的無人駕駛車。谷歌采用的是以激光雷達和大量傳感器為主的解決方案，而特斯拉采用的則是以計算機視覺配合毫米波雷達的解決方案。兩者均進行了長期測試，但要上路和進行商業化，除了面臨一系列的技術挑戰，還在國家法律法規等方面上均有很大的限制。而近期，特斯拉的自動駕駛車禍事件更是加重了很多人對安全性的顧慮。

所以天隼圖像選擇的切入點是做小型電動車項目。“對於創業公司來講，這樣受資源環境的限制最小，並可以找到快速商業化的路徑”殷開爽說。

雖然改成了小車，但其實它基本的技術方案與其它無人駕駛汽車並無二致。現在無人駕駛車商業化或者可靠性最大的障礙就是工控機，因為它的內核是計算機，會經常出現死機，有病毒等問題，同時它體積大，不方便安裝。

對此，天隼圖像最大的改進地方在於將它做成板卡化。“我們做的最大的改進，是把工控機去掉，變成了板卡。從目前來講，我們應該說把商業化最大的一個障礙給去除了。”殷開爽告訴i黑馬。

板卡的用途在於，它以嵌入式軟、硬件系統替代傳統方案中的工控機，收集、監測車上的所有傳感器數據，並分析、處理、判決後生成控制指令，以實現整車的穩定、可靠控制。從行業發展角度來說，系統主控單元的板卡化是其商業化必不可少的關鍵標誌節點。

殷開爽向i黑馬介紹了板卡在小型無人駕駛電動汽車中的應用場景。目前階段，天隼圖像還沒有生產線，是采購輕小型的電動汽車進行改裝，將方向盤、剎車以及油門等進行改裝，讓它變成數控的，可以通過程序簡單去控制它。

“之後再加超聲波傳感器、激光雷達。最終所有這些數據，不管是數控還是傳感器，最終都要接到板卡中，我們叫它智能車的智能嵌入式控制器（SECU），接下來由板卡統一地去接收所有的傳感器的信息，做決策，並對車進行控制。”殷開爽說。

但是計算機軟件開發和板卡中的程序開發屬於兩個細分行業，這就需要項目方既要懂車、懂硬件，還要懂軟件，懂上層的算法，幾個領域融合在一起，集合在板卡中，最終車才能真正運作起來。

目前，市場很難找到這樣的複合型團隊，那天隼圖像是如何做到的呢？殷開爽坦言，並沒有什麽訣竅，自己也一直處在學習的過程。從2012年開始，天隼團隊就買汽車散件，學習組裝車，通過對各個板塊的熟悉和項目的訓練積累，自然練成了一個比較熟練的“工匠”。

此前，天隼圖像已完成300萬元的天使輪融資。談及下一步，殷開爽表示，天隼圖像正在啟動A輪融資，融資將主要用在自動駕駛小型電動汽車平臺標準化，公園自動駕駛接駁車整車設計，量產資源整合等方面，致力於推動小型無人駕駛電動汽車進一步市場化。

黑馬檔案

公司：北京天隼圖像科技有限公司

創始人：殷開爽

所在地區：北京

所屬行業：人工智能

融資狀況：天使輪300萬元

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