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Wayz.ai如何在高精度地图的赛道中破局而出?

发布日期:2019-01-31

日前,Wayz.ai获得光速中国、蓝驰创投领投的8000万美元融资。

陶闯带领的Wayz.ai是凭什么撬动了8000万美元融资?2017年才创办的Wayz.ai要如何在高精度地图的赛道中跑出,又会如何应对地图巨头和地图资质的压力?

虽然陶闯更为人所知的身份是前PPTV CEO,但他更久远的身份,其实是地图行业的顶尖业内人士。

陶闯本硕毕业于武汉测绘科技大学(后并入武大,为武大测绘学院,代表测绘学科顶级水平),随后又拿到了加拿大卡尔加里大学的地学信息工程学理学博士。随后陶闯在地图领域获得了加拿大国家首席研究教授的头衔,指导过博士硕士40多人,发表200多篇论文,是国际地图界的权威级专家。

2001年,陶闯在加拿大创办Geotango,比Google Earth的前身Keyhole更早,Geotango推出了全球第一个网络三维地图Globalview。2005年公司被微软收购,担任微软地图全球总经理并负责其全球业务。回国后,陶闯作为创始合伙人以CEO身份加入PPTV。

到2017年,无人驾驶创业之火越烧越旺。陶闯认定,汽车将是未来最大的智能终端。而在自动驾驶的多个创业赛道中,被认为是高等级自动驾驶必需品的高精地图,拥有远超此前地图的数据量以及新的制作逻辑,需要AI、地图采集制作、云端平台多重能力的结合,有较高的进入门槛——这些能力都在陶闯的经验范畴之内。

陶闯正式敲定高精地图的创业方向,谋划成立Wayz.ai。为了让2017年才成立的Wayz.ai少走弯路,陶闯在成立公司时竭力从相关技术领先的公司网罗富有经验的人才。Wayz.ai采取合伙制吸引人才,其骨干主要来自于Uber、百度、高德、高通、德仪等公司。

这些人才中包括了Uber无人车ATC(Advanced Technology Group Car)地图组的Tech Lead崔运凯,如今他的身份是Wayz.ai的副总裁,负责自动驾驶业务线。以及在地图定位和IoT行业拥有18年经验的前AiMap创始人兼CEO,陈文亚,也被陶闯招募过来成为负责汽车事业部的副总裁。

wayz.ai合伙人和副总裁,前Uber无人车ATC Tech lead

陈文亚,前AiMap 创始人,wayz.ai副总裁

提供高精地图+高精定位打包方案

与很多高精地图创业公司不同的是,Wayz.ai更加强调“定位“而不是”地图“。从其名字就可以看出,Wayz谐音“位置”。

Wayz.ai提供的将不仅仅是一张高精度地图,而是整合了”高精定位“+”高精地图“的一套端到端服务。自动驾驶车辆的感知数据、原始的地图数据到Wayz.ai的服务模块中,Wayz.ai将直接向下游应用方输出定位的结果。

陶闯认为,高精地图的应用方,比如车厂,他们中的许多并不想在一张高精度地图上再投入精力做定位算法,反而更倾向于有一套稳定的、安全可靠的定位方案。

”实际上目前海外主流的自动驾驶模式,包括谷歌、Uber,他们基本上都已经把定位和地图一起,做成一个单独的模块。“陶闯告诉车东西,他很认同自动驾驶产业将按“定位、感知、路径规划、决策控制”四大流程将形成模块化产业分工的理念。

Wayz.ai以高精地图为基础解决定位的问题(高精度地图可以同时解决大量静态物体的感知),可以让下游的整车厂或者自动驾驶方案商腾出更多的人力、物力、算力来解决动态物体感知、路径规划、决策控制上的难题。

对Wayz.ai来说,这种分工也能够让其更加专注把高精地图和高精定位做好。

陶闯特别提到,Wayz.ai招募了芯片工程师,未来会将高精地图+高精定位的服务打造成软硬件一体的方案,从而提高性能、优化整个模块的功耗。Wayz.ai副总裁崔运凯则向车东西解释,其形态会类似于现在汽车上专门负责某个功能的ECU。

此外,自动驾驶对安全高度敏感,Wayz.ai也将予以针对性解决。在高精定位方面,Wayz.ai会将基于高精定图的定位方案与卫星导航、IMU整合,保证定位的可靠性。基于高精地图采集的数据,Wayz.ai会搭建自动驾驶仿真系统供客户使用,寻找自动驾驶的Corner Case,提升自动驾驶算法可靠性。

▲左图为采集的原始图像,右图为仿真系统还原的场景

目前,Wayz.ai确定将会提供的服务包括高精地图、高精定位、安全仿真。

而针对高精地图数据量大、实时性要求高等难点,Wayz.ai将应用人工智能技术实现制图的高度自动化,同时建立强大的云平台以应对未来将超过PB(1PB=1024TB)的数据日吞吐量。

由于既不造车,也不做全栈的自动驾驶方案,Wayz提供的是更底层的基础设施,因此无论是整车厂还是自动驾驶方案商,都是Wayz.ai的潜在客户。陶闯向车东西透露,目前Wayz.ai已经和数家整车厂达成了合作意向,同多家无人驾驶公司也建立了合作关系。

主攻L4高精地图 部署成规模的采集工作

对团队背景靓丽同时具有高度服务精神的Wayz.ai来说,提供服务的一切前提在于,拥有一张质量足够高、覆盖足够广的高精度地图。

因此,在高精度地图采集的技术选择上,Wayz.ai采用的是多传感器融合的路线。具体来说,Wayz.ai在首次采集时,将以激光雷达为主(并非仅使用激光雷达)形成高质量的基准图,后续的更新上,则会更多地采用视觉方案。

同样,为了保证高精度地图的质量,Wayz.ai将采用自采为主、众包采集作更新、辅助之用的地图采集方式。

陶闯告诉车东西,在硬件团队支持下,Wayz.ai的采集车已经开始组装,在今年年底,Wayz.ai就会开始成规模的采集工作。Wayz.ai的目标是,让其高精地图在明年完成100万公里核心区域主要道路的覆盖。

Wayz.ai的地图采集工作,会直接在更复杂的城市道路开始,而不是先采集更简单的高速路的高精地图来满足L2、L3自动驾驶车辆的需求(比如Super Cruise)。这种“炫技”式的采集方式,是陶闯对自动驾驶发展路径的判断:L2级自动驾驶即ADAS,未来虽然会有广阔市场,但其技术对高精地图和高精定位几乎没有需求。

而L3级自动驾驶的权责不明(车自己开,但人要负责监控)问题,决定了L3级自动驾驶方案的市场空间存在很大的疑虑。因此,Wayz.ai的高精地图主要面向的即L4级自动驾驶(无人驾驶)。这引发了另一个问题——当业界普遍认为无人驾驶的普及还需要数年之时,Wayz.ai要如何保证资金充足,留存到商业化的时间点?

对于资金问题,Wayz.ai近期拿到了融资,短期内不成问题。而长期来看,陶闯认为需要高精度地图的L4级自动驾驶在2023年-2025年会迎来爆发,而汽车工业的长周期决定了至少在2020-2021年就要有一个成型的方案,因此Wayz.ai主攻L4高精地图商业化时间点不会太晚。


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