人工智能

ADAS装机量近十万,看中天安驰如何成为商用车安全服务排头兵

沉淀数据还有想象空间

2018年10月29日
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作为国内最早一批从事ADAS开发的供应商,中天安驰历经五年沉淀,已在技术成熟度和数据积累量方面形成坚实壁垒。产品与服务并重,车端、管理SaaS与数据报告相结合,全面满足车队管理需求,提高管理效率,获得众多客户认可。而今交通安全政策助推,迎来商用车ADAS发展重大机遇,机会留给了有准备的中天安驰。

近两年,交通运输部和工信部先后发文公布9米以上营运车ADAS强制安装规定和ADAS国家标准研究制定推进工作,国内ADAS正式进入强制安装时代。

欧美市场ADAS渗透率10%-15%,年增长率30%左右,而国内ADAS渗透率不足5%。中汽协预计中国2020年达到欧美水平,国内ADAS玩家仅剩两年窗口期。营运客车已先行一步,下一阶段的货运物流、乘用车也将迎来更多机遇。

中天安驰从2013年开始专注于ADAS技术研发,早期采用纯算法路线,以手机作为硬件载体,调用手机摄像头进行图像采集和识别,提供辅助驾驶功能。

虽然手机端在从无到有的过程中能满足对数据量的需求,但数据质量有限,只能完成初级训练和迭代,无法满足从有到精的过程中提升准确率和识别率的需求。

中天安驰进一步推出硬件产品,并不断进行产品迭代和算法优化,从2017年起主攻商用车市场,至今已服务近10万台商用车,出库量占据行业头部。

历时五年,产品打磨成熟,数据积累领先

考虑到视觉感知在智能驾驶中无可取代的地位和巨大的发展潜力,中天安驰选择了以视觉为核心的技术路线。

不同于计算机视觉在金融反欺诈、安防监控等领域的应用,智能驾驶对视觉识别的准确率及运算效率要求更高,这对供应商的数据积累和算法能力提出了考验。

中天安驰放弃手机端众包采集后,从2014年起使用测试车加装硬件产品进行采集,积累近一亿公里的路测数据后,开始对外推出产品。此时对道路的分析识别功能已基本实现,对特定路段的识别率已经能够达到较高水平,但对较复杂的路况和场景形态仍存在一些问题。

又历两到三年积淀,中天安驰的实测数据已接近200亿公里,经过长期迭代,逐步将识别能力补足,产品功能趋于成熟。

中天安驰与所有客户都达成了数据采集方面的合作,实时收集道路数据。例如上海公交,已分批装载共计2000余台ADAS产品,不断产生大量数据,能有效支撑上海市区核心线路的数据更新。

为提升数据标注效率,中天安驰还开发了半自动标定算法,在车端进行首轮筛选,结合几十人的标注团队,就能持续处理实时产生的数据,并且能减少不必要的数据传输,提升传输速度。

用中天安驰创始人兼CEO徐一新的话来说,数据采集和计算机视觉学习的过程是一个非常漫长又无法快速逾越的过程。

数据量是产品成熟的基础,产品成熟又能带来更多的大客户,从而获得更多的数据采集资源,形成正向反馈。中天安驰已然凭借规模优势构筑起坚实的数据壁垒。

车端ADAS结合管理SaaS与数据报告,服务车队管理需求

商用车ADAS市场的兴起,不仅仅在于政策方对提升道路安全的要求,物流公司、客运公司亦有利用ADAS管理车队、监督司机、进行证据收集的需求,保险公司则希望通过运用ADAS降低事故率,进而降低赔付率。

为服务客户需求,中天安驰提供车端套件、管理SaaS和数据报告服务相结合的完整解决方案。

车端产品包含行人碰撞预警系统(PCW)、前车碰撞预警系统(FCW)、车道偏离预警(LDW)和夜视辅助系统(NV)等覆盖主流道路识别功能,结合车内的疲劳驾驶监测(DFM),对车辆行驶安全和驾驶者行为安全起到全面监督预警作用。

后台管理SaaS能够实现车前和车内双录视频实时查看,帮助车队管理运营。但大型车队管理车辆上万台,每天产生的视频量长达十万小时,依靠人工管理费时费力。中天安驰开发的智能化识别系统能够将存在安全风险,或事故发生之前的视频片段筛选出来,定制化形成报告产品提供给客户,真正为客户节省管理成本。

商用车队直销获客,批量采购客单价高,黏性强,设备维护、管理SaaS及数据报告服务都能持续产生收入,进一步拉高LTV。

乘用车市场等待时机,数据应用还有想象空间

汽车市场一直是后装推动前装,待用户使用习惯养成,主机厂大举投入,渗透率迅速提高。虽然中天安驰现有产品体系中后装产品占据绝对主导,但在2016年已与多家主机厂达成合作关系,打磨工艺,提前布局。

徐一新表示,中天安驰持续关注乘用车市场,但大范围的推广还需等待时机。后装乘用车产品结合了主动安全预警功能和智能声控驾驶辅助系统,通过全国千余家4S店合作伙伴进行分销。

除了ADAS产品本身,中天安驰所积累的人、车、路三方面的数据还有更多想象空间。

实时采集的高清道路数据是高精地图服务的重要支撑,徐一新透露,中天安驰在高精地图方面也有布局;驾驶舱内采集的人脸数据、违规驾驶行为等,也与政府监管平台有相应合作;车辆行驶数据不仅可以用作车队管理,也能提供给主机厂、零部件生产商、保险公司等用于改进制造和车险定价。

爱分析从规模、获客、LTV、技术和产品等方面评价中天安驰。

规模:装机量近10万,商用车领域排名靠前,规模较大,数据采集质量和数量较好,形成壁垒,后续拓展业务有优势;

获客:后装供货多家物流公司、保险公司,大客户采购量1万套以上,合作政府安防部门,两客一危行业,前装合作多家主机厂;商用车直销团队数十人,4S店等合作渠道代理乘用车产品;

LTV车队服务客单价千万级别,客户黏性较强,LTV高;

技术:以视觉算法技术为核心,技术成熟,有芯片自研计划;

产品:ADAS产品部署较全面,功能齐备,管理SaaS系统方面,小客户使用标准化产品,大客户定制化开发。

近期,爱分析专访中天安驰创始人兼CEO徐一新,就ADAS行业发展和中天安驰业务开展情况进行了交流,部分精彩内容与读者分享。

国内ADAS渗透率快速上升,国产供应商迎来机遇

爱分析:国内ADAS市场发展情况如何?

徐一新:这个行业经历过几个发展周期,有一些早期的公司已经被并购。从整个ADAS行业发展来讲,渗透率从今年开始有一个大幅提高。

这个行业跟汽车电子,或者说智能机的360全景图像拼接相比,图像算法还不完全一样。因为在那个领域,一直是百分之百准确率,不涉及到学习过程,但是在ADAS行业,它需要一个智能化过程,所以周期可能比较长。

它需要有大量的车辆里程和数据验证,比如像mobileye这样的企业,它其实发展了有15年以上,其实前面十多年都是不停地在做迭代验证和积累,以及到各个地区的数据验证,因为算法需要在不同环境下迭代,这是必然的发展规律。

其实国内的创业型公司,包括在智能辅助驾驶这一块,有一点走得没有那么扎实,其实还是需要时间。这个过程当中,不像这些传统简单的,模拟器验证就行了。其实也同样有必不可少,不可逾越的过程,就是要在大量的实车上面做里程验证和升级迭代,这个过程它需要非常长的时间及资金投入,这是整个ADAS行业发展的壁垒,也是一个比较高的高峰,攀上这个高峰之后,才会有快速发展。

就目前来看,ADAS行业里,我们做的商用车这一块,有比较大的发展空间。从商业模式来讲,在这个领域之内,因为国家有一个重要的政策性推动,对全国这种大路上跑的所有商用车有强制性要求,所以整个渗透率就会迅速上升,这也是ADAS发展的最好开始。

爱分析:模拟器是否无法满足需求?

徐一新:模拟器其实可以做很多事情,但是汽车行业仍然还是需要大量实测,就是模拟跟实测要同时都有。

在实测条件没有那么丰富的时候,模拟的环境可能更加重要,但是现在辅助驾驶这一块,我们有更多的更广阔的,可实现的实验条件,所以就可以更多地去做道路实测。

像waymo,因为是无人驾驶,无法拥有足够多开放性的条件让车辆去跑,需要在实验室构建复杂的模拟测试环境来去做模拟。但是我们在国内,有大量的环境,所以可以通过实测来提高和迭代算法,这也是一个优势。

将来国内的ADAS企业可能会超过mobileye,有这样的机会。

爱分析:现在影响ADAS行业的政策有哪些?

徐一新:现在交通部及各省陆续都推出了对于营运车辆安装辅助驾驶、主动安全预警系统的相关要求。交通部已经出台了明确政策,各省陆续出台中。

比如对于客运或者危运,有些省就要求必须强制安装,这是目前国家政策的支持。

爱分析:预期渗透率会如何变化?

徐一新:渗透率的数据现在统计各有不同,有一种数据是说大概去年到今年,是在2%到3%左右,然后预计到2025年可以达到60%。这就是不光是商用车了,包括乘用车。

爱分析:国外公司如mobileye在国内是否会有竞争优势?

徐一新:会的,mobileye在这块做得还是非常强的,它的优势在于市场认可度非常高。

但它在中国商用车市场会比较困难,主要是因为咱们国内的要求,不光是有道路上的语义分析,还有驾驶舱内的,包括驾驶员状态的检测,包括身份的验证,是需要一整套的算法识别,mobileye没有,所以在这块没法满足要求。

视觉在智能化过程中占据核心,感知能力将进一步提升

爱分析:如何看待智能驾驶业内不同技术路线?

徐一新:每一个传感器都有它的优劣势,视觉有它的缺点,微波雷达有它的优势,激光雷达也一样。

未来走到无人驾驶的时候,一定还是多传感器去融合,这是必然的。但是在发展过程当中,视觉这一块是最核心的。

为什么说视觉是最重要的,因为在所谓智能化过程当中,视觉就像人的眼睛一样,我们最终做的事儿就是想给汽车装上像人的眼睛一样的一套智能设备,可以代替人去分析。比如道路上复杂的车道线,周边领域的环境,还包括标志牌,这些通过微波雷达还有激光扫描也识别不了语义信息,都是需要所谓的视觉,视觉的发展最终一定会在人工智能中占到比较核心的位置。

但是它的发展也有周期的,早期从无到有的过程当中,可以快速识别,然后受制于设备速度和传感器能力,会在其他方面需要微波或者激光做补充,因为它们在测距上更加快速和准确,但是再往前发展一步的话,通过通用算法的升级以及智能终端处理的计算力提升,视觉就会更进一步。

其实现在车上的视觉能力还是比较早期,还有非常大的提升空间。随着各种条件成熟,会很快上升到一个高度,比如完全通过视觉就可以解决所有测距和识别,即使只是贴近环境的传感器能力提升,也可以有巨大的提高。

当然它不是万能的,还是需要辅助于微波雷达和激光雷达,但是视觉最终的技术发展和提升,会去驱动和带动整个智能驾驶发展。

爱分析:目前的测距功能如何实现?

徐一新:我们主要是通过单目视觉做到。现在有单目,有双目,还有三目,在这一块上其实有很多的技术分析和对比,但是实际工程化和基于视觉的识别能力上,而且产业上验证比较成功的,现在主要还是单目。

其实双目从技术来讲,测距能力是非常强的,因为它有带有深度信息,但实质上它并没有被广泛地应用,有很多的限制条件,不光是来自于技术本身,还有很多像工艺水平等等比较复杂的条件。

爱分析:单目摄像头是否会受安装高度和角度的影响?

徐一新:会的,所以它需要比较严格的标定,才能达到准确度。

我们其实有每种类型的车的参数,安装的时候有严格的标准,同时我们又创造了可以在后台进行校准纠偏过程的技术,可以实时进行纠偏,这也是mobileye等公司不具备的。因为我们所有产品带有网络,有后台可以持续监控每一台产品,然后进行纠偏。

爱分析:夜视功能如何实现?

徐一新:夜视功能也是通过图像算法来做。通过图像灰度变化,去做夜视功能,但是它有一个前提,还是要有微光,如果是伸手不见五指的,那就不行了。

物流公司、保险公司客户为主,配套服务体现完整价值

爱分析:前装产品与后装产品有什么差异?

徐一新:前装的要求,首先必须是车规级,从芯片等每一个环节,甚至于像外型都必须严格符合车规,当然这只是属于工艺类的。

第二要求更加精和更加专,就是这一款车型,可能只要前向车辆的一个识别,或者只要识别车,并不需要识别行人等等,比较专一,更加追求精准率,对漏报等等的要求也会比较高。

前装跟后装稍有不同,但其实对准确率和识别率的诉求是一样的,更多差别在工艺上面。

爱分析:目前后装服务的客户主要有哪些?

徐一新:主要是大的物流公司和保险公司。

爱分析:客户在选择时主要考虑哪些维度?

徐一新:主要考虑国家的要求,就是同时有道路识别和驾驶员检测等功能,这是必须的,同时还要有配套服务,这些都是他们所需要的。

爱分析:除了维护服务,还有哪些层面的服务?

徐一新:主要是关于数据分析和平台的服务。客户最终并不是要去购买某一个产品,而是需要整体的服务,整体的管理,或者是关于监管的服务价值,最终达到目标和要求。

爱分析:系统层面提供哪些服务?

徐一新:系统里面提供的,比如双录视频,临时抓取和回放的。我们会做数据分析报告和产品给客户,同时也会提供一套系统给他,可以登录上去实时观看。

比如说发生一件事故了,那发生事故的时候,这个道路是什么样子的,车前是什么样的情况,驾驶员当时正在干什么,我都想去知道这个情况,但是以前这是无从获取的,那现在我们这个双录视频全部都有。

而且更关键的,很多时候是你有大量的无效视频,而我们可以把它全部智能化识别出来,比如说让大家只是去看那些有问题的,那些时间点对应的全部角度的视频,和它的位置信息,这些都是经过自动化识别的,这些服务就是客户最需要的。

像有一些车队车辆很多,有上万台了,管理不过来了,每天视频差不多有十万多个小时,根本就没法去看,其实只需要这些真正有问题的一段,以及发生问题的,还有一些预防问题,或者发生问题之前的状态,我们可以做到快速筛选和成像,这是大家比较关注的服务。

爱分析:系统需要做定制化开发吗?

徐一新:整体框架是一样。流程复杂的客户,定制化满足他的需求,时间会比较长,对于一些中小型的客户,基本上我们主要的框架产品就满足他的要求了。

爱分析:预期出货量会如何变化?

徐一新:未来预期有一个快速上升的过程,尤其是明年,2019年到2020年这个阶段,会急剧上升。

爱分析:今年到明年的规划是怎样的?

徐一新:现在主要是把ADAS产品进行纵深开发,然后提供基于高清地图的数据服务,还有就是继续做数据沉淀。