Roadstar.ai 想做無人駕駛賽道的“專車運營商”

題圖來源@視覺中國

技術類創投團隊在自動駕駛賽道越發耀眼，這其中，初創公司Roadstar.ai不容小覷。

Roadstar.ai成立於2017年5月，三位聯合創始人CEO佟顯喬、CTO衡量、首席科學家周光曾在Google、特斯拉、蘋果、百度矽谷等公司自動駕駛部門擔任技術負責人。其中，佟顯喬曾是百度矽谷無人車定位和地圖組前技術負責人，也曾供職於Apple無人車研發組及英偉達自動駕駛算法組。

5月15日，剛成立一年的Roadstar.ai宣布已完成1.28億美元的A輪融資(大約8.12億人民幣)。該輪融資由雙湖資本和深創投團聯合領投，老股東雲啟資本，招銀國際以及元璟資本跟投。這是截至目前無人駕駛行業內這一輪次的最高融資。

不久前，包括鈦媒體在內的數家媒體與佟顯喬，針對Roadstar.ai項目進展、商業化落地時間表等問題進行了對談。

佟顯喬表示，公司的目標是做針對中國路況、提供整體解決方案的無人專車運營商。目前公司規模大概在60-70人左右，在深圳、矽谷兩地設有研發中心，半數以上都是海外歸國技術人員。

技術優勢

Roadstar.ai首要的核心競爭力是原創技術能力，其自主研發了兩項核心技術，HeteroSync異構多傳感器同步技術和DeepFusion數據深度融合技術。

如影片所示，Roadstar.ai借助兩項核心技術以及長達一年的路測，已經實現在加州平均一個月一次人工乾預、國內高複雜城市路況環境下連續數小時無人工接管，並克服了在中國複雜城市路線下夜晚、雨天、高峰期、過隧道、電動車亂入、行人橫穿馬路等突發狀況。

HeteroSync異構多傳感器同步技術，能夠使不同品牌、類型及數量的傳感器兼容，達成時間、太空的精確同步。如下圖所示，Roadstar.ai將傳感器集中在車頂上一個黑色的匣子內，“現在（設備）還在測試階段，將傳感器集中放在一起，為的是適配更多車型”，而最終，傳感器將通過定製模式融入汽車。目前，Roadstar.ai第二代傳感器融合平台包括：4顆低線束國產速騰LiDAR，一顆40線國產禾塞LiDAR、6顆低成本攝影頭、3顆毫米波雷達和一套GPS&IMU系統。

DeepFusion數據深度融合技術在原始數據層面將雷射雷達、攝影頭、毫米波雷達的8維數據進行深度融合。即通過數據融合電路預處理，將8維原始數據即X、Y、Z的太空數據，R、G、B顏色數據，雷射反射值數據，多普勒速度數據，進行端到端深度學習融合算法。是屬於更新的技術路線——前融合算法。

基於DeepFusion的感知，採用了原始數據（raw data）融合，而不是目標數據（object data）融合。基於DeepFusion數據的Perception，是採用8維數據來作為數據輸入，使得低緯不可分數據變得高緯可分，從而極大地提高DNN檢測精度並減少Corner case。

談到算法，則不得不提到數據量的積累。佟顯東表示，相比起Waymo等起步較早的大公司，實際上Roadstar.ai採用的前融合是另一條技術路線，因此不能單純用累積的數據量來對比。

相比海內外其他無人駕駛玩家，Roadstar.ai存在三大優勢：

一是技術路線新，適應更多、更靈活的場景；二是針對中國的複雜路況。特別是針對中國特有的問題，相信一定會有很多特有技術會被開發出來；三是成本優勢。

值得注意的是，在成本方面，Roadstar.ai採用國產雷射雷達，效果與國外主流雷射雷達持平但價格僅為其一半左右，“目前無人駕駛全部成本大概在二十多萬三十萬人民幣，預計到2020年可以到三到五萬左”。

商業化路徑

7月25日，美團啟動無人配送開放平台，Roadstar.ai 即該開放平台的重要戰略合作夥伴之一。佟顯喬表示，園區內的無人配送技術已經趨於成熟，與美團的合作也是Roadstar.ai階段性商業化落地的重要一步。

但Roadstar.ai的目標，仍然是要做獨立的無人駕駛運營商。

根據Roadstar.ai不久前給出的最新進展，已經實現了在開放路線無人車自主運營的完整流程：從乘客上車——規劃目的地——無人車自動行駛——抵達目的地——乘客下車，駕駛期間，乘客改變目的地，無人車也可以隨機更改行駛線路和最終目的地。

專訪中，佟顯喬對Roadstar.ai的商業化路線給出了具體時間表。

“我們認為2020年是自動駕駛技術大規模商業化落地的節點。今年我們的重心還是在測試，目前有10台測試車，年底會擴展到30-50台，加速技術積累。八月，我們將獲得兩個城市的路測牌照。2019年，我們將與OEM（定點車廠）進行合作，定製200台搭載Roadstar.ai自動駕駛解決方案的無人車；2020年爭取實現自產1500台無人車，以及遠程協助的‘半無人運營模式’。”

在佟顯喬看來，像被通用汽車收購的自動駕駛初創公司Cruise Automation，也是一條很好的商業化路徑。“造車我們是不會碰的。Roadstar.ai希望能夠和技術比較強的車廠合作，進行無人駕駛車輛定製化。”據佟顯東透露，公司已經和海外某大車廠達成合作。

佟顯喬表示，未來也不排除以後與滴滴的合作的可能性。“商業化落地肯定要有一個過程，但我們現在看到，教育市場的難度比想象中的簡單，大家已經開始對自動駕駛有所認識了。”（本文首發鈦媒體，作者、採訪/趙宇航）

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