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〈Tesla前工程師創辦高品質地圖公司，群眾之力打造新地圖採集模式〉〈TechNews〉〈2017-07-23
本帖最後由 iiifgh 於 2017-7-25 04:40 PM 編輯特斯拉前工程師創辦高品質地圖公司，想用群眾之力打造新地圖採集模式
科技新報 TechNews-作者 36Kr | 發布日期 2017 年 07 月 23 日 12:00 |
圍繞未來的自動駕駛產業鏈誕生的創業公司每天都在增加。最近，兩名從特斯拉 Autopilot 計畫離職的工程師公開了他們的創業公司 lvl 5，這是一家致力於採用「眾群外包」思路繪製高精度地圖的公司，希望依靠群眾的力量，達到自動駕駛地圖要求的即時更新和高精密度要求。
lvl 5 官網簡明的介紹了他們所做的工作：「高精密度地圖和定位技術」。「我們研發電腦視覺軟體來提供自動駕駛汽車要求的高精密度地圖」。
Lvl5 3 位創始人中 Eric Reed 和 Andrew Kouri 之前曾在特斯拉 Autopilot 計畫組工作，而 George Tall 是來自 iRobot 的電腦視覺工程師。
▲ Eric Reed、Andrew Kouri 和 George Tall。
在介紹 lvl 5 具體的實現路徑前，先來說說自動駕駛技術對地圖的要求。由於高精密度地圖是直接給自動駕駛汽車「看」的，所以要求精密度要達到公分級、對突發的路況做到即時更新（例如倒下的樹、車禍導致道路壅塞）、細節豐富（傳統車載導航中沒有的標線、交通號誌、通行方向等都要呈現）。以上 3 點要求對高精密度地圖的繪製提出很大挑戰。
lvl 5 的方案是，拋棄傳統圖商以光學雷達為核心感測器採集高精密度地圖的做法，轉向以消費級鏡頭為主，由鏡頭拍攝大量路況資訊影片，將這些影片透過電腦視覺軟體繪製成高精密度地圖，完成對地圖的即時更新。
又是那個曠日持久的爭議，光學雷達是不是不可取代？目前看來，ADAS 霸主 Mobileye 以及今天的 lvl 5 的高精密度地圖繪製完全依靠鏡頭；而博世和特斯拉又加上了對毫米波雷達的支持；更主流的方案是光學雷達 + 毫米波雷達 + 鏡頭多感測器融合的解決方案。
對於這個問題，lvl 5 的回應是：「我們真的不在乎是光學雷達效果好還是電腦視覺方案更勝一籌。但我們都知道的是，如果想要自動駕駛汽車商業化，鏡頭已經準備就緒，而光學雷達還不行。」
透過軟體技術投入取代了昂貴的感測器，但這還不夠。如何做到即時更新？
lvl 5 面向 Uber 和 Lyft 司機推出了一個名為 Payver 的 App，將手機固定在汽車儀表板前方，下載 Payver 並啟動 App，App 就會自動開始收集大量影片、加速規和 GPS 數據，然後手機會將收集來的大量數據壓縮上傳至雲端 lvl 5 的伺服器上，再由 lvl 5 的電腦視覺演算法將這些「素材」轉譯為高精密度地圖。做為回報，這些司機每提交 1 英里的路況資訊可以得到 0.01~0.05 美元。
「眾包」思路效果拔群，截至目前，Payver 的下載量僅 2,500 次左右，然而 lvl 5 的高精密度地圖已經在 3 個月內覆蓋了美國 90% 的高速公路。
Kouri 對他們的策略非常自豪：「每個人都忽視了一點：自動駕駛汽車永遠不會商業化，除非我們能提供即時更新的高精密度地圖。沒有人系統性做這件事，這正是我們致力去做的。」
前半句很對，但是，「沒有人系統性做這件事」？明明特斯拉的方案就跟 lvl 5 非常像啊。
需要強調一點，lvl 5 今年 3 月從 Y Combinator 加速器孵化，開始獨立營運。當時 lvl 5 只需要消費級鏡頭的打法比 TomTom、Here 和 Mobileye 成本更低。也是當時全球唯一一家採用鏡頭數據 + 電腦視覺方案繪製高精密度地圖的公司。Kouri 接受採訪時表示：「甚至特斯拉都沒有做這樣的工作。」
但就在上月中旬，特斯拉也開始啟用 Autopilot 2.0 硬體車型上的鏡頭收集路況資訊，特斯拉在路測數據共享政策中寫道：
「我們正在努力提高自動駕駛主動安全功能，並盡快使自動駕駛技術落地。為此，我們需要透過布局在車身外部的鏡頭來收集路況短影像，以便獲取標線、路牌及交通號誌的位置等路況資訊。特斯拉對路況的覆蓋越廣，每一輛特斯拉汽車的自動駕駛能力就越高。」
根據官方的表述，特斯拉視覺處理工具 Tesla Vision 基於深度神經網路，能夠對行車環境進行專業的解構分析，相比傳統視覺處理技術可靠性更高。
lvl 5 跟特斯拉的方案有什麼差別？
答案很可能是沒什麼差別，因為 Kouri 把 lvl 5 的優勢指向規模：「如果特斯拉能解決這個問題，那當然很棒。問題是全球特斯拉汽車保有量只有 25 萬輛左右。如果 lvl 5 能與 3~4 家車企達成合作，我們就可以避免很多事故發生。」
據悉，lvl 5 已經跟一家不具名的主流車企展開試點合作，最終的目標是與多家主流車企達成合作。每個車企都需要為安裝 lvl 5 數據收集系統和高精密度地圖支付部分費用，同時還需為 lvl 5 即時更新維護地圖支付訂閱費用。
除了特斯拉和 lvl 5，Mobileye 旗下的 REM 地圖服務也是眾包思路，希望透過搭載 Mobileye 鏡頭的汽車完成 REM 地圖的繪製，截至目前，包括日產、大眾、BMW 等多家車企已與之達成合作。此外，博世旗下的 BRS 地圖服務也是眾包思路，「面向全行業所有的供應商和車廠開放」。
對自動駕駛汽車來說，高精密度地圖有兩個作用，一是延伸感測器的感知範圍，為高速行駛的自動駕駛汽車定位、感知和決策提供路況資訊支援；二是冗餘保障，在感測器短暫失效的風險假設下，透過定位和高精密度地圖保證自動駕駛汽車繼續前進。
前有博世為 Tier 1 霸主和 Mobileye 為 ADAS 霸主的行業號召力，後有特斯拉一入場就坐擁 25 萬輛「地圖採集車」的壓力，留給 lvl 5 的時間不多了。
（首圖來源：lvl5）
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