Innoviz CEO專訪：拿下6500萬美元後，如何用固態化和深度學習在激光雷達市場先跑起來？

雷鋒網·新智駕按：日前，海外汽車媒體Futurecar對Innoviz CEO兼聯合創始人Omar Keilaf進行了專訪，話題圍繞Innoviz進展、遠期規劃以及激光雷達技術路徑展開。雷鋒網·新智駕對專訪內容進行了整理編譯。

在宣布最新一輪6500萬美元融資後，以色列激光雷達廠商Innoviz已經有了領跑行業的十足野心。據Innoviz表示，為了迎接即將崛起的自動駕駛市場，公司已經做好了車用激光雷達的量產和商業化準備。除此之外，Innoviz還對外公布了與德爾福和麥格納兩家汽車零部件供應商在自動駕駛技術上的合作。

日前，Futurecar對Innoviz CEO兼聯合創始人Omar Keilaf進行了獨家專訪。

Innoviz CEO Keilaf的身份其實很多面，在創辦Innoviz前，Keilaf曾在以色列一家名為Consumer Physics的高新技術公司領導團隊的研發和產品定義，並一手打造世界首個移動設備可使用的SCiO分子掃描儀，頗具未來科技感，例如，用戶只需要將掃描儀對準水果，就可以知道水果生熟程度，不需要觸摸或剝皮。此外，Keilaf還曾就職於Anobit公司，後者被蘋果收購。

在訪談中，還提到了深度學習與激光雷達技術的整合，以及為自動駕駛汽車帶來更好的駕駛決策的相關思考。

*Innoviz高管團隊：左起，研發副總裁兼聯合創始人Oren Buskila、首席商務官Oren Rosenzweig、CTO兼聯合創始人Amit Steinberg、CEO兼聯合創始人Omer Keilaf。

Q：請簡析一下Innoviz部署的「演算法層」技術，如何使用深度學習將3D視覺轉換為關鍵的駕駛決策參考？

A：激光雷達賦予了車輛視覺感知的能力。激光雷達技術越先進，視覺感知的精準程度越高。這是自動駕駛得以實現的底層技術基礎。

為了提升整個自動駕駛系統性能，我們搭建了一個強大的底層技術，同時在我們的激光雷達技術之上，我們還集成了軟體能力以及深度學習演算法層，這些能夠增強自動駕駛汽車的環境感知能力，包括檢測和識別障礙物等計算機視覺能力，也包括諸如SLAM（即時定位與地圖構建）的車輛自定位能力，後者會應用在GPS信號消失等場景中。最終，我們加入的軟體演算法層將能夠支持人工智慧演算法的應用，也就是讓車輛在海量數據基礎上進行駕駛決策的自學習。

Q：與傳統的激光雷達掃描相比，Innoviz的3D掃描技術有哪些不同？

A：激光雷達對環境進行掃描，並實時構建車輛周圍的3D地圖信息。這是激光雷達相較於其他諸如攝像頭、毫米波雷達等感測器方案最大的優勢，因為它能夠獲得帶有深度的3D環境信息。所以，三維激光雷達都能獲取3D地圖，但問題在於，測量的地圖精度以及是否滿足出色的感測器性能指標。至於與傳統激光雷達掃描的區別，考慮這個問題，就好比考慮我們與Velodyne機械式激光雷達的區別，因為我們採用了固態設計。

Q：您如何看待未來深度學習在自動駕駛汽車方案中的應用？

A：自動駕駛汽車將需要多種技術融合來滿足車輛複雜的自動駕駛需求，這些技術中就包括深度學習。

深度學習，是對自動駕駛汽車研發工程師而言的挑戰之一——基於Rule Base的方案會用代碼窮舉車輛在道路可能遇到的各種場景，並給出應對策略，但這卻並不能成為真正實際的方案，這也是深度學習發揮用武之地的地方。一個深度學習神經網路，能夠最終被應用於車輛在複雜城市道路的安全巡航，並實時針對其他車輛或行人等做出避障等決策。

Q：目前一些公司還在使用在車頂裝配旋轉式激光雷達的方案進行導航，Innoviz的固態技術有哪些主要區別？

A：在這個行業里，多數人贊同一個觀點，那就是激光雷達對於自動駕駛汽車的環境感知是十分必要的，因為激光雷達能夠提供障礙物檢測功能，也能提供攝像頭等感測器不能測量的信息。

但問題在於，目前市面上許多激光雷達方案還不能夠交付足夠的產品性能，以支持Level 3-Level 5級自動駕駛，一些產品體積太大，也不夠實用。當然所有人都知道的是，許多現存方案價格仍非常高（以Velodyne HDL-64E為例，價格75000美元，約合人民幣49萬元）。

我們的激光雷達技術採用專用MEMs（微機電系統）系統和環境監測設計，能夠交付優質的環境感知性能，甚至應對一些有挑戰的天氣環境，如強光直射、雨天以及多激光雷達相互干擾的場景等。

同時，我們的固態激光雷達進行了更小型化的設計，比其他一些解決方案更可靠和耐久。與傳統旋轉式掃描方式不同，固態激光雷達不包括機械轉動部件，所以能夠增強安全性和可靠性。以上是從技術角度而言，另一方面，我們在產品商業化落地的實現上，是比其他許多方案都更接近量產的。

Q：Innoviz推出的兩款固態激光雷達產品 InnovizOne 和InnovizPro 的主要區別是什麼？

A：InnovizOne和InnovizPro都能夠提供高解析度3D感知，幫助車輛對周邊環境精準掃描。

其中，InnovizOne尤其能提供寬檢測視野和長探測距離，採用緊湊式固態設計，價格在可接受範圍內。InnovizOne是專為與自動駕駛汽車的無縫嵌入式整合而設計，能應用於Level 3-level 5級自動駕駛，計劃於2019年推向市場。

InnovizPro裝備了更加先進的激光雷達技術，可為車企、共享出行公司、自動駕駛技術公司以及Tier 1供應商等客戶提供有效的自動駕駛技術研發和測試支持。InnovizPro計劃於2018年實現商業化部署。

對於自動駕駛汽車的研發測試而言，InnovizPro算得上是相比於那些置於車頂的、笨重而昂貴的激光雷達產品的另一種選擇。對於那些正在測試自家自動駕駛系統的企業而言，InnovizPro是更具吸引力的選擇。

Q：能否列舉一下目前與Innoviz激光雷達有合作的汽車行業夥伴？

A：我們已經與一級零部件供應商德爾福和麥格納簽署了正式的合作協議，他們將在自己的自動駕駛系統中集成Innoviz的先進激光雷達技術。另外，我們也在與這個產業中的其他一些巨頭在合作。

Q：能否詳細講講Innoviz與德爾福的合作？德爾福將為Innoviz帶來什麼？

A：我們正與德爾福和麥格納進行密切的合作，為的是給OEM廠商提供最好的解決方案，並幫助市場一起推動自動駕駛車輛的大規模商用化落地。Innoviz的專利激光雷達感知方案，將集成到德爾福和麥格納的系統中，為汽車製造商提供自動駕駛技術的複雜方案集。通過我們之間的合作關係，將能夠更快讓產品和推廣形成規模化。

Q：能夠簡單解釋一下激光雷達的障礙物檢測功能是如何實現的？這是否需要一套專門的硬體模組，就像英偉達Drive PX2平台那樣？

A：就像上面提到的，Innoviz也在進行一些計算機視覺技術和軟體層面的研發，後者將被集成到我們的激光雷達技術中。通過軟體和複雜演算法，我們能夠使我們的產品同時具備3D地圖構建以及障礙物識別和分類的能力，此外，我們的SLAM演算法能夠在GPS失效時進行車輛的精準自定位。

Q：Velodyne是激光雷達領域的主要玩家之一，Innoviz與Velodyne在技術路徑等方面是如何形成差異化的？

A：Innoviz的兩款激光雷達產品，InnovizOne和InnovizPro都能提供高解析度的智能3D環境感知。通過Innoviz專利級MEMs系統和檢測技術，能夠比市面上許多激光雷達解決方案具備更高的性能，尤其在夜晚、強光等複雜環境時。

此外，我們規避了傳統激光雷達的機械式設計，採用固態激光雷達方案，這使得Innoviz在激光雷達成本和可靠性上都離規模化量產和商業化更近一步。

目前，汽車行業的許多玩家都在布局激光雷達技術，如另一家以色列創業公司Oryx，近期宣布了5000萬美元融資，並計劃為自動駕駛汽車生產新型激光雷達，去年，美國福特汽車和中國科技巨頭百度聯合斥資1.5億美元投資了Velodyne，加速了對自動駕駛技術的布局。

但我們也相信，隨著近期Innoviz融資落地，以及我們與國際頂尖汽車供應商企業等公司的合作，Innoviz也將迅速成長為自動駕駛領域激光雷達技術的主要玩家。

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