Maxieye推出所罗门开放平台,做视觉领域的阿波罗

机器学习 2018-11-24 搜迈网

亿欧汽车11月12日消息,国内自动驾驶厂商Maxieye智驾科技于近日宣布推出“所罗门计划”。按这家初创企业的计划,“所罗门”平台将基于公司第二代前装量产前视产品IFVS-400,向智能驾驶行业开放全协议、开放原始数据、开放工具链支持。

换句话说,这个名为“所罗门”的开放平台可以简单理解为一个视觉图像领域的百度Apollo。通过连接上下游供应商,开放数据协议、应用层源代码等资源,解决主机厂L4级别研发部门的开发需求,共同合作推进项目落地并进而实现盈利。

而为了证明自家业务能力,Maxieye创始人兼CEO周圣砚将其产品与某行业标杆级产品放在一个坐标系进行对比。

为了尽可能避免普遍存在的应用型对标、单一指标对标、不同算力平台对标等方式带来的片面性,Maxieye与对标产品使用了相近的设计参数:100万像素的镜头、分辨率1280*720的CMOS、HFOV52度的镜头;以及算力相当的计算资源:能够运行卷积神经网络的车规级ASIC芯片(TDA2X),并以此为基准列出了详尽的检测指标(详见产品对标视频)。

 

 

值得一提的是,相比2017年设计出的对标产品,今年年中才发布的IFVS-400在应对车厂L4级别自动驾驶的需求积累时占据了一定的研发时间优势。因此,针对非遮挡性目标识别、三维识别、小目标识别等功能,Maxieye进行了部分差异化调整。

其中,周圣砚指出,8*8小目标识别是现阶段深度学习的痛点。基于此,该公司选择了德州仪器的TDA2X芯片,并设计出了一种SOC网络架构——借助NPU专门解决卷积网络的计算,同时通过通用的CPU进行并行开发。上述产品目前运行功耗小于5W,同时符合车规级要求,通过了AEC-Q100标准认证。

在行业公认更加灵活的FPGA架构为量产主流的当下,这位技术出身的创业者始终认同一种说法:“CPU在不断改进,而市场上更广泛的NPU也不断出现,最终GPU和FPGA将会消失,留下最通用的CPU和最专用的NPU。”而这正是Maxieye强调的趋势:未来主要方案将是根据不同场景选择不同平台设计的NPU产品,与比较通用的CPU并行计算,这种路线才能将成本、性能及功耗实现最佳平衡。

直接点说,在算法流程符合这种SOC架构的前提下,Maxieye未来产品迭代时将省去重复设计架构的成本。理论上,这家初创企业4个月后便能推出全新产品IFVS-500,并在算法上实现进一步突破。

除了一贯坚持的算法架构之外,在具体功能上,该产品目前可以实现车辆检测、行人检测、路沿检测、灯光检测、限速限高牌及车道线检测。周圣砚在采访过程中透露,灯光检测功能主要是识别车头灯、车尾灯与路灯,该功能来自某top 2自主品牌的设计需求,预计明年6月量产。

而所罗门计划的“灵感”,恰恰是这种客户层面的倒逼,也就是Maxieye希望借助开源平台帮助从业者完成功能二次开发。具体操作分为四个关键层面:

 

 

开放协议架构:全目标协议CAN总线接口输出,底层及上层各个环节检测结果。

开放图像数据:开放图像原始数据,便于合作伙伴二次开发及算法集成。

开放开发工具:开放内部测试及融合开发供应链,便于合作伙伴调试及二次开发。

战略合作伙伴定制:结合其场景进行深度定制开发支持。

现阶段,所罗门计划已有约20个合作伙伴,公司内部规划明年能够支持100家企业的研发需求。这些客户涵盖了自动驾驶、人机交互、传感器、域控制器、执行器、低速车等各垂直领域企业,双方合作方式各不相同。具体而言:

针对HUD及数字仪表企业,Maxieye将为其提供:全协议目标图像坐标输出、全协议目标世界坐标输出、三维投影的C语言源代码;

针对激光雷达及具有相关融合需求的企业,Maxieye将为其提供:全协议目标图像坐标输出、全协议目标世界坐标输出、全协议目标角度坐标输出,以此对点云进行聚类,并通过融合更好地识别点云稀疏的远距离目标,降低对激光线数的依赖,降低系统成本;

针对地图采集企业,Maxieye将为其提供:车道线车辆局部坐标系中的三次曲线方程、路沿车辆局部坐标系中的三次曲线方程、停车线车辆局部坐标系中的坐标方程、斑马线局部坐标系的做表、包括隧道出入口等驾驶场景类别,基于上述信息,企业可以叠加由GPS提供的绝对坐标,产生目标的绝对坐标,从而生成地图;

针对自动驾驶定制客户,Maxieye将为其提供:更高纬度的车辆信息、定位元素识别、更准确的车道线识别(更高算力算法);

针对低速园区自动驾驶,Maxieye将为其提供:算力集中于30米内的高精度目标识别、算力集中于路沿,减速带及车道线的识别、全协议目标图像坐标/世界坐标/极坐标;

针对智能照明系统,Maxieye将为其提供:全协议目标世界坐标输出、全协议目标角度坐标输出、路灯目标坐标/车灯目标坐标输出、场景(隧道入口/出口等)输出;

此外,针对EPS执行器合作伙伴,Maxieye还将提供:车道线的三次曲线方程、车道线类别、车道线最远可信距离、车道分叉点以及相邻车道信息;

针对底盘执行器合作伙伴,Maxieye将提供:全协议车辆信息(相对距离,相对速度)、全协议行人信息(相对距离,相对速度)、全协议骑行者信息(相对距离,相对速度)。

然而,问及合作伙伴的具体情况,Maxieye却始终避而不谈。公司方面认为,在双方签署保密协议之后,通过客户的名声对外宣传是一种十分不专业的做法。说实话,作为一家年轻企业,Maxieye在业内的声量确实不算大,如今却基本“赤手空拳”地决定代替Mobileye用开源平台的方式打破行业底层感知的痛点。

在周圣砚看来,国际一级供应商的开放门槛很高,且收费标准高昂,一般创业公司只能拿到有限的应用层数据,很难在这个基础上进行二次开发。“整个行业对于数据及开放协议的需求旺盛,我们提供的是开发的标准版。举例来说,合作伙伴拿到图像协议后,可以研发出最合适自己的个性化功能,从而快速完成开发工作。”

话说回来,百度等科技巨头有能力开放平台,某种程度上也是依赖自身的名气背书,在形成规模效应上走了条捷径。成军仅仅3年的Maxieye此时选择成为视觉领域的“先行者”,却又拒绝借助主机厂的名义进行宣传。所罗门计划的效果能否达到预期,恐怕还得等待时间来验证。

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