36氪首发 |「易航智能」获 1 亿元人民币 B+ 轮融资,今年量产 L2.5 级自动驾驶系统

王艺瑾 · 2019-03-15
车和家计划今年量产的700公里增程电动 7 座 SUV 将搭载易航的L2.5级自动驾驶系统。

36氪获悉,自动驾驶解决方案服务商「易航智能」宣布获得广汽资本旗下基金的 1 亿元人民币 B+ 轮融资,本轮融资将主要用于L2-L3级自动驾驶量产、L4级自动驾驶技术研发和团队扩张。

易航智能成立于2015年8月,目标是为国内外主机厂提供完整的自动驾驶域控制器,涵盖了感知、决策、控制各环节,包括了满足功能安全要求的整套故障诊断算法。

该公司曾于2016年8月获得明势资本、车和家、周航的天使轮投资,2017年1月获得经纬中国和知合控股的 A 轮投资,2018年8月获得 2.2 亿元人民币的 B 轮融资,由中金佳成领投,源码资本、中金甲子跟投,原股东经纬中国继续跟进。

虽然不断进行融资,但易航智能创始人兼CEO陈禹行告诉36氪,他们从2017年就有收入,当时营收几百万元人民币。此后也一直有健康的现金流,预计今年会收入几千万。

2017年10月,车和家宣布,其首款量产SUV将采用与易航智能合作开发的Autopilot解决方案,双方也会合作研发基于深度学习的L4技术,目标是推出国内最早搭载L4自动驾驶功能的量产车。

针对此次合作进展,陈禹行表示,车和家计划今年量产的700公里增程电动 7 座 SUV 将搭载易航的L2.5级自动驾驶系统。

易航智能给L2-L2.5级量产车配备的传感器包括了超声波雷达、毫米波雷达和摄像头。针对L3级量产车,他们会选择性地添加车规级激光雷达,以适应高速行驶的要求。

在自动驾驶这个领域,主要有两种不同的路径,一种是像Waymo一样,直接做L4和L5的全自动驾驶,另一种是像特斯拉,从L2和L3的辅助驾驶做起。易航智能选择的是特斯拉的“渐进式”路径。

陈禹行告诉36氪,自动驾驶落地的工作量要远远大于开发算法和做demo的工作量。L4的量产需要较长时间,与其被动等待产业链成熟,不如在研发L4的同时,推进L2的量产落地。而且,L2和L4在产品化方面的工作量是可复用的,L2的量产也会为L4的量产打下基础。

易航智能内部设有产品部和研发部,产品部负责做L3级以下、能量产的技术;研发部负责L4级的研发。陈禹行表示,他们L3级的每台车成本会在1000美元以下,而L4级的量产时间预计在2022年以后。

对于公司的研发路线,陈禹行一直坚持三个观点:

第一,量产车型的运算芯片和传感器等零部件全部采用“车规级”硬件(符合汽车行业使用标准的电子元器件标准)。

目前,自动驾驶公司做demo通常会使用高精度、高性能的实验设备,以实现最佳的展示效果。但陈禹行说,这些实验设备的成本太高、可靠性不足,难以实现量产。

当然,为了降低成本、保证可靠性而使用车规级硬件,又往往会以牺牲性能为代价。因此,必须要对算法进行优化,使其能用较少的运算量、实现同样的功能。此外,使用车规级硬件很考验供应链能力。目前,易航已经与一些国内外顶级供应商达成量产合作。

第二,重视功能安全和故障诊断。陈禹行说,能让车上路做演示,只占了全部工作量的5%。如果完成产品级功能开发,比如驾驶员误操作的识别等,也只完成了20%-30%的工作量。剩余的大部分工作量其实是故障诊断,也就是说,当车辆的传感器或执行机构发生故障、或者车辆爆胎时,智能驾驶系统要能即时诊断和处理故障、保证系统安全。

第三,使用驾驶员模型,不盲从深度学习。陈禹行说,把深度学习应用于自动驾驶其实有很多局限,而“驾驶员模型”可以从根本上表征人类驾驶员的驾驶行为,因此,他们是用“驾驶员模型”做决策规划算法。

国内很多自动驾驶研发商都选择先做商用车改装、切入特定场景(矿区、港口和干线物流),希望更早实现商业化落地。但易航智能选择了另外一条路径:从乘用车入手,做全场景。

谈及为何不做商用车,陈禹行说,首先,从商业模式来看,L1-L3级的技术只能辅助司机驾驶,不能完全替代司机,对商用车运营商的价值不大,而L4级自动驾驶近期又很难量产。其次,商用车的超载状态会直接影响车辆的自动驾驶安全,需要更严格的法规和监管,因此,商用车实现L4的时间应该比乘用车更晚。

当然,做L2-L3级高级辅助驾驶也会存在问题:车主容易过分信任和依赖Autopilot系统、难以及时接管车辆,由此造成事故,特斯拉就发生过类似案例。谈及如何解决这个问题,陈禹行表示,他们会在产品说明上对司机进行引导,保证司机专注开车。

除了 L2.5 级量产项目以外,易航智能还会在今年签下L3级和自主泊车的量产项目,并与国内几家主机厂建立合作。同时,广汽资本也会推进易航智能与广汽的业务合作。

陈禹行博士曾师从中国工程院院士郭孔辉和美国工程院院士J. Karl Hedrick,先后就读于吉林大学和加州伯克利大学,曾是加州伯克利VDL和MPC实验室成员,主攻驾驶员模型和智能驾驶方向,拥有10年自动驾驶相关项目和工程经验,现任4家国际顶级汽车学术期刊审稿人。

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