DeepMotion：做高精地圖，與其跑馬圈地不如深扎技術｜創業

編者按：根據高盛對高精度地圖全球市場判斷，預計未來的十五年高精度地圖行業將迎來黃金髮展期，到 2020 年高精度地圖市場為 21 億美元，2025 該市場將達到 94 億美元。

「高精地圖」無疑是近來自動駕駛領域最令人矚目的焦點，包括 BAT 在內的眾多圖商都已紛紛入局，並相繼宣布了針對自動駕駛應用的高精地圖發展戰略。此前，動點科技還專門在 TechCrunch 國際創新峰會杭州站組織了自動駕駛論壇，並與行業大咖就高精地圖做了一次深入探討。最近，我們又對參會的嘉賓之一——DeepMotion CEO 蔡銳做了近一步的採訪。

為什麼做高精地圖？

據了解，DeepMotion 成立於 2017 年 7 月，公司共有四位創始人，其中 CEO 蔡銳、CTO 李志偉和首席科學家楊奎元在創辦 DeepMotion 之前，都曾就職於微軟亞洲研究院，蔡銳任微軟研究院主管研究員，先後發表 50+ 國際論文，擁有 20+ 國際專利，是 SLAM 、三維視覺專家。在微軟期間，曾為多款微軟產品提供核心演算法，其中就包括大名鼎鼎的 Bing 圖片搜索和 Hololens 。

直到近來，自動駕駛開始得到越來越多的關注，蔡銳認為自動駕駛將是時代發展的必然趨勢，因不想錯過機遇，蔡銳最終決定離職創業。

「為什麼要創業做高精地圖？其實，我們的目標是為自動駕駛提供整套的環境感知與高精定位的解決方案，而高精地圖則是為實現這個願景所必須邁出的第一步。」 蔡銳介紹，高精地圖對 DeepMotion 願景的實現具有極其重要的價值，「首先，沒有高精地圖，就談不上高精地位，高精地圖是高精定位得以實現的前提；同時，高精地圖自動化構建所用的大部分演算法也是高精定位所必須的，因此，在做高精地圖的過程中，可以為高精定位方案錘鍊演算法；此外，高精地圖構建需要處理大量數據，而數據越多，後續的環境感知與定位演算法也會越准。」

另外，蔡銳表示他此前在微軟工作時，具體負責的是「室內場景語意與幾何結構的理解」，而做高精地圖其實在本質上也是一樣的，只是場景不一樣了，即「由室內變成了道路」。蔡銳由此認為，他做高精地圖其實也是順理成章的。

關注高精地圖的「深度」

關於高精地圖，動點科技曾採訪過另一家名叫 寬凳科技的高精地圖創業公司，該公司 CTO 馮漢平告訴動點科技，他們計划到今年年底前將全國的高速城快都先採一遍，爭取做國內第一個真正實現量產的高精地圖公司。實際上，包括百度、高德等公司都有類似計劃。

對此，蔡銳介紹，DeepMotion 不僅以里程覆蓋為唯一目標，同時也更加關注是否能用自動化的方法處理所有級別的道路，不僅包括高速路、城市快速路，還包括中心城區的道路，以及停車場等非市政道路。

「如果說將里程理解為高精地圖業務的廣度，那我們同樣需要關注的便是高精地圖自動化構建的技術深度。」蔡銳說。

據了解，受技術難易程度的影響，目前普遍認可的自動駕駛落地路線圖是這樣的：先落地於園區、高速等限定場景，然後再逐漸落地到其它更複雜、難度更大的領域。那麼，這是否意味著高精地圖的繪製也應該從高速等限定場景開始？

對此，蔡銳的解釋是這樣的：高速等限定場景的自動駕駛地圖方案相對比較成熟，不同企業所提供的方案的自動化程度都很高，但作為創業公司，還應該提前做一些相對超前的技術投入。蔡銳認為，一旦掌握了技術的「深度」，此後便能容易地擴展出業務的「廣度」來。而 DeepMotion 從一開始就關注於更加複雜的中心城區場景，這也意味著 DeepMotion 選擇了一條更加艱難的道路：

「首先，城區裡面，車輛跟環境的交互會更密集一些，比如高速公路上，幾十公里可能才有一個休息站，更多的需求其實是車道保持。但在城區，有紅綠燈，人行橫道、各種轉彎箭頭等，道路結構更加複雜，需要更加準確地理解周邊環境；其次，城區道路上包括其它車輛在內的干擾物也會更多，可能導致大量道路標識被遮擋。這意味著城區高精地圖的自動化繪製比高等級公路更加困難。」蔡銳表示。

蔡銳表示，即使是 DeepMotion，目前也還在為實現城區道路高精地圖的全自動化生成而努力。目前城區道路的自動化程度已經能到達 90% 左右，但也還有一些非常有挑戰性的情況需要持續的演算法創新來解決。「不過，在高等級的道路上，我們的自動化水平已經達到 95% 以上。」蔡銳說。

據了解，不同於某些廠商採用的以激光雷達為主的高精地圖採集方案，DeepMotion 將多目相機和 GPS 慣導模組融合成車載感測器 DM-100，並用該感測器為自動駕駛車輛提供環境感知、高精定位以及高精地圖繪製功能。

蔡銳介紹，與激光雷達方案相比，DM-100 最大的優勢便是性價比。

當然，除了成本優勢之外，DeepMotion 選擇以視覺為主要的高精地圖採集方案其實還有一個原因，那就是只有利用這個方案才最有可能最早實現高精地圖的眾包化。「L2、L3 級別的自動駕駛汽車其實是沒有激光和專業級慣性導航模組的，對於它們而言，攝像頭是最早能夠上車的感測器。」蔡銳如此表示。

另外，DeepMotion 也將用眾包的方式繪製高精地圖，而且已經想好了如何吸引用戶參與眾包：

DeepMotion 官網介紹，DM-100 首先可以將採集到的每公里平均 30K 的道路數據上傳到雲端，並在雲端優化出一套實時、高一致性、高精度地圖。但除此之外，DM-100 還能為車主提供車規級的 ADAS 功能，例如車道線保持，行人檢測，碰撞報警等等，還可提供高精度的車輛定位能力。「尤其是當車輛預裝了我們的高精度地圖後，DM-100 可以在不依賴任何 RTK（載波相位差分技術）等高成本技術的條件下，實現全場景 10cm 精度定位。」顯然，DM-100 將是 DeepMotion 眾包地圖方案的重要一環。

目前，DeepMotion 還沒有披露眾包的具體實施方案。蔡銳認為，務必首先完善城區道路高精地圖自動化構建的相關技術，準確理解客戶對高精地圖使用的具體需求，才能更好地選擇最高效的眾包模式。

據悉，DeepMotion 團隊目前有員工 30 餘人，今年年初已經完成了由紅點中國領投的千萬美元的 A 輪融資。

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題圖來自 123RF

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