自动驾驶车我体验了很多，在卡丁车赛道上还是第一次
上一次 GeekCar 报道「 禾多科技」，还是在一个月前，当时禾多科技和四维图新签订了战略合作协议。仅仅一个月的时间过去了，禾多科技就又开了一次发布会：发布轩辕自动驾驶平台。此时的禾多科技，刚刚成立三个月。（注：禾多科技是一家国内的自动驾驶创业公司，创始人倪凯曾先后加入微软、百度、乐视，参与并主导包括多个无人车项目、微软三维地图和 HoloLens 增强现实眼镜的研发项目。禾多科技提供的是 L3.5 自动驾驶系统，即把一个准 L4 系统降为到 L3 来使用，有更高的安全标准，同时它又适合量产。）在发布会当天，禾多科技包下了北京瑞得万赛车场的室外场地，而包下赛道的目的就是为了展示基于轩辕平台打造的自动驾驶汽车：一辆大众 B8 迈腾、一辆别克昂科威。 先说轩辕自动驾驶研发平台是什么，禾多方面给它的定义是：可以赋予传统量产车辆自动驾驶的基础能力，即稳定可靠地实现对车辆的行驶、制动、转向和换挡以及灯光控制。线控核心参数符合研发需求，适合集成更多传感器和设备，并支持完整的软硬件工程定制需求，配以灵活的本地技术支持，完美满足开发者对 L2 到 L5 级别的自动驾驶研发系统的要求。 轩辕平台到底都有哪些功能？支持哪些软件和硬件？请看下表： 当然，仅仅依靠禾多科技一家公司就打造出一个「 平台」 还是有点难，不过从倪凯请来的嘉宾中，你可以推断一下禾多科技的合作伙伴：博世、英伟达和 Velodyne。当然，还有禾多科技的战略合作伙伴、早期投资方四维图新。 看到自动驾驶平台二字，让我想起了百度阿波罗平台，所以难免会有人问：禾多科技的轩辕平台和百度的阿波罗平台，有什么区别？ 倪凯打了个比方：「 两个是不同层面的平台，阿波罗主要是大脑层面的能力，而轩辕则强调四肢和眼睛，比如线控、各类传感器、嵌入式和基础的能力。两者是共存的关系，不是重合的关系」。 至于为什么做出轩辕平台，倪凯说：「 我们希望与同行共享一个亲测有效的解决方案，将大家用于填坑的宝贵时间和精力解放出来。」 打个比方，假如你是以「 算法」 切入自动驾驶的创业者，做的是偏「 软」 的东西，你就可以使用偏「 硬」 的轩辕平台。原因在于系统设计和硬件扩展能力是研发自动驾驶系统的基础，在打基础的过程中会涉及到电源供给、冷却设计、传感器写作、操控稳定性等问题，使用轩辕平台的好处就是它有快速响应的能力和实操经验。 轩辕平台的负责人表示，轩辕目前可以在一周内交付使用。 下面聊自动驾驶版迈腾和昂科威。 这两辆车均用于演示「 循迹行驶」，昂科威用于演示绕八字，迈腾用于演示赛道上的行驶以及高速避障（时速约 60km/h）。至于其中的原理，简单来说就是把路线的 GPS 坐标输入到自动驾驶系统中，再由电脑根据当前位置去控制油门/刹车和转向。说起来简单，做起来很复杂… 在刚看到禾多科技深度改装的迈腾时，我的第一感觉就是：太工整了，很干净。在此之前，我也体验过不少自动驾驶汽车，而禾多科技改装得算比较「 漂亮」 的，各种传感器、数据线和电脑都被隐藏了起来，连车标、方向盘标都换了自己 Logo。外观内饰的整洁程度，和我之前试乘过的德尔福自动驾驶版 SQ5 处于同等水平。 关于试乘体验，这两辆车的横向、纵向控制都比较精准，转向时没有多余的抖动，而不成熟的改装车转向时会有「 帕金森」 症状。 前面提到，倪凯从创业到今天的自动驾驶演示，也不过三个月的时间。这样的速度并不令我惊讶，因为在倪凯还在乐视工作的时候，我就坐过他主导改装的自动驾驶版高尔夫旅行，那时还是 2016 年 10 月。 当时体验者可以在一个平板电脑上划任意路线，路线下发给车辆后，车辆就会在场地内循迹行驶，比今天演示的案例更为复杂。所以禾多科技的今天的成果，和团队成员丰富的从业经验分不开。 回到前面说的轩辕平台，既然是一个「 平台」，我认为它最终能不能发挥最大的价值，还得看有多少自动驾驶团队使用了它，这也是轩辕平台的初衷。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
禾多科技、四维图新达成战略合作，自动驾驶圈内新 CP 诞生：地图公司+创业公司
10 天前，禾多科技宣布完成千万美元级别的天使轮融资，领投方包括 IDG 资本和四维图新。禾多科技是一家自动驾驶创业公司，成立于今年 8 月，创始人是曾在百度和乐视自动驾驶部门担任重要职位的倪凯。（禾多科技公司名字的含义，就是把移动的「 移」 拆开看。）在倪凯刚从乐视离职的时候，圈里传出了「 倪凯加入四维图新自动驾驶部门」 的消息，所以如今四维图新和禾多科技走到一起，并不令人意外。9 月，倪凯第一次以禾多科技创始人的身份亮相，在 GeekCar 举办的首届极客出行大会「G.A.M.E」上详解了一个新概念：L3.5 自动驾驶系统，即把一个准 L4 系统降为到 L3 来使用，有更高安全标准的同时，又适合量产。 除了资本层面的合作之外，上周四维图新 CEO 程鹏和倪凯又坐到一起，签署了一份战略合作框架协议，标志着四维图新和禾多科技正式在技术层面开始走向联合。 程鹏在签约仪式上对禾多科技评价非常高，他说：「 看过了太多不靠谱的公司，禾多科技是极少数靠谱的。靠谱的定义，就是说的和做的匹配，即言行一致。」 关于和禾多科技到底怎么合作，程鹏简单直接的说：「 要什么给什么，要钱给钱，要资源给资源。」 合作的另一方倪凯是这么说的：「 在中国特殊道路与政策环境中，高精度地图扮演着至关重要的角色，我们希望联手四维图新，加快技术落地，以数据优势形成真正的技术壁垒。」 对于四维图新来说，最核心的无疑就是「 地图数据」 了。高精度地图可以让自动驾驶汽车有更多「 冗余」，让汽车准确知道自己在什么位置。但高精度地图又不是谁都能采集，这涉及到地图测绘资质问题，四维图新正是国内不多的有地图测绘资质的公司之一。 其实仔细看看四维图新近两年的布局，你就会发现四维图新才是真正的在做「 生态」。在收购杰发科技后，四维图新已经形成了「 数字地图+车联网+自动驾驶+大数据+芯片」 的全方位布局，软件、硬件两手抓。 不过联想到四维图新内部其实也有自动驾驶研究部，再看看这次和禾多科技的合作，是不是冲突了？程鹏并不这样认为，在他看来选择发力自动驾驶就是选择了一条「 赛道」，选择赛道之后还要选「 赛手」，各个赛手之间并不是绝对的竞争关系，也可能是「 接力式」 的合作关系。 另外，大家的侧重点也不太一样，四维图新研究的是「 定位」，如何做到毫米级、厘米级的定位。禾多科技则更偏重于整体解决方案，目前禾多科技的自动驾驶平台已经进入实车道路测试阶段，从车辆线控到多传感器方案，从感知、定位到决策控制，禾多科技具备了全栈型开发能力。 毫无疑问，在尚未成熟的自动驾驶产业链中，创业公司也会有一席之地，就看大家如何去切入了。在此之前，我们已经见过了新造车公司+自动驾驶创业公司、芯片公司+自动驾驶创业公司的搭配。 这次四维图新和禾多科技的合作，本质上是一家老牌地图公司+自动驾驶创业公司的搭配，也算是业界首创。但 无论以怎样的姿势切入，最终都是要和车企做生意，大家都是在探索的路上，道阻且长。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
禾多科技完成千万级美元融资，IDG 资本和四维图新领投
日前，倪凯创立的自动驾驶技术公司禾多科技 (HoloMatic) 透露，他们已经完成了千万美元级别的天使轮融资，本轮投资由 IDG 资本和四维图新领投， 知行科技和 BAI(贝塔斯曼亚洲投资基金) 参与跟投。 今年 8 月底，禾多科技正式成立，创始人兼 CEO 倪凯在谈及中国自动驾驶市场的时候说，「 汽车行业是一个相对封闭的领域，数据则成为了一个非常关键的因素，以至于在欧美做自动驾驶的公司到中国来会有水土不服的问题，禾多科技的团队具备了中国基因这一先天优势。」 IDG 资本对禾多科技的投资很大程度上也是抓住了未来中国汽车行业对自动驾驶可量产技术的迫切需求，而中国本土的研发对满足这些需求将起到关键性作用。想要让一辆汽车在任何环境、地点、情况下都能自动的安全行驶，高精度地图的导航和定位则至关重要。自动驾驶领域对地图精准度要求极高，尤其是在中国特殊的道路环境下，于是也就有了思维图新这一次的领投。 至于大家关心的进展问题，禾多科技则透露，他们已经完成了属于自己的自动驾驶研发平台的研发，除了自主研发的车辆线控技术模块外，包括从底层多传感器到上层自动驾驶核心算法模块的布局也已完成。此前，他们还曾透露今后的技术核心方向是打造基于前沿人工智能技术和汽车工业技术的 L3.5 级别自动驾驶解决方案。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
Holomatic 禾多科技首秀，创始人倪凯详解什么是 L3.5 自动驾驶 | G.A.M.E 2017
GeekCar 首届极客出行大会「G.A.M.E」9 月 2 号在北京后山艺术空间举行。在活动上，Holomatic 公司创始人&CEO 倪凯做了主题为「自动驾驶下一站：L3.5」的分享，以下为分享内容整理。（有删减）今天是一次非常特殊的演讲，这是我作为公司创始人以来，第一次代表禾多科技对外发声。最近两个月，从零到一、从无到有，我们团队慢慢现在把整个公司的研发带入正轨。 在此，我想让大家真正明白我们做的事情，我们的愿景是什么，我们希望在中国做怎么样的自动驾驶？ 最近半年我一直在思考一个问题：我们中国的自动驾驶未来在哪里？我们自动驾驶的机遇在什么地方？如果我们要做一个有中国特色的自动驾驶，我们的技术路线是什么？ 如果说到技术路线，我想大家在场的各位都会非常熟悉的分级是美国工程协会 SAE 分级。 我们最关注的是 L2、L3 和 L4，我们在真正的量产车上能够买到的一些技术。那么我们未来怎么做？其实大家关注的更多是 L3-L4。 我们看看中国汽车行业需要什么。大的背景是：所有主机厂在未来的产品里加速 L2 的普及，不管是高端车还是中低端的车，大家优先会把 L2 放进去。 接下来，在实现 L2 的同时怎么再往 L3+迈进。我们也跟很多的主机厂交流，都是在 2019 年左右，晚的 2020、或 2021 实现。在 L2 已经实现的情况下，我们怎么把 L3 推上去，包括在 L3 做的一些偏演示状态，我们怎么量产？ L3 对乘用车意义更大，而商用则需要 L4 所以说我们需要回答一个问题：我们自动驾驶的下一站是什么？如果按照刚才的分级来说，我们下一站无非就是两个选择。但是 L5 太远，我们无非考虑 L3 和 L4 等级。 L3 的等级就是说我的手从方向盘离开，解放了驾驶员的双手，并没有完全解放驾驶员的大脑，因为我们的车会在某些紧急情况下呼叫驾驶员接管系统。L4 从定义上来说是把人整个从驾驶工作中解放出来，也就是解放大脑的阶段。 我们先从 L4 看一看业界的情况。福特是一个比较激进的厂商，他们之前的目标是在 2021 年实现 L4。但是现在新 CEO 上台后，他也把目标做了重新修正，他认为 2021 年实现 L4 自动驾驶并不可能，而且在他看来，所有的主机厂都会有这样一个观点。 我们再来看看中国的百度：百度从最早刚成立汽车事业部时，宣布三年商用、五年量产，最近变成了一个智能驾驶事业群，推出 Apollo 计划。从最后三年商用、五年量产到 Apollo，他们的路线是怎么样的？ 我的感觉是，L4 渐渐变成了一个技术出发、L3 渐渐变成了跟车厂跟产业化对接的过程。百度关于 Apollo 说了很多东西，不同的媒体和不同的合作伙伴有不一样的解读。百度也看到必须和产业结合做落地，所以我觉得 L3 占的比重会越来越大。 我们再从整个产品的角度来看：L4 是不是个人消费者的刚需？我的答案是否定的。为什么？ 第一，L4 功能对共享至关重要，因为它直接把驾驶员环节省掉了，降低了很多成本。所以说未来要做共享用车的话，谷歌、滴滴这样的公司是不会考虑 L3 的，因为 L3 对他们的业务模式并没有意义。我相信 L4 在共享用车、面向 B 端的商用车业务、特种车辆作业下会有非常大的发展。 L4 的自动驾驶虽然更彻底，但是对于个人驾车来说，L3 的意义已经足够大。因为它可以解决 80%-90%的时间问题，把我从驾驶中解放出来，堵车时我可以休息一下看一下手机，这样的系统对用户来说就可以极大的提升驾车体验。 我们再看一下 L4 跟驾驶员接管是不是有矛盾：谷歌无人车没有方向盘、刹车和油门。这台车的设计理念是：我这是 L4 系统，用户不需要接管这车，所以我不需要设置这一些东西。从定义上来说，L4 是有处理紧急情况能力的。 如果系统发现了一个紧急情况，不在能够处理的范围内，这时怎么办？用户有权接管还是无权接管？如果在车辆出现紧急情况处理不好的时候，我相信在座的每一位，都会希望车上有刹车、油门和方向盘，以便接管车辆。 为什么 L3 有那么多争议呢？主要也是因为谷歌刚开始做车的一个核心观点，也是一个正确的观点，就是：人们过于依赖一个技术的时候，会放松对车或者交通情况的观测，不容易在休息的状态下直接接管车。 我们看一下业界的主要看法，或者说汽车公司怎么看这事情。标致说在 2020 年之前会有首款搭载 L3 自动驾驶的车上市。新上市的奥迪 A8 也会有 L3 的功能（当然据我所知目前它还没有被激活）。车厂对 L3 还是报以慢慢接受的态度，争取在 2021 年这个时间点上能够推出 L3 的产品。 L3.5 的自动驾驶有什么特点？ 光看 L3 的定义，其实我发现缺了非常多的关键信息：第一，L3 的产品用户接管频率高低是什么样的？每小时就需要接管一次？还是开几次都不接管？留给用户的接管时间是多少？10 秒还是半分钟？这是对安全和用户体验非常重要的问题。 如果大家开过车，你会发现用户想去接管车时，如果自动驾驶系统还在运转，可能会跟你的双手产生搏斗。这是所有做 L3 系统或者做产品时需要去详细定义的。 说到底，就是当用户无法接管的时候，系统有没有办法处理这样的紧急情况。 所以我们认为自动驾驶的下一站是 L3.5，那么 L3.5 系统有哪些特点？ … 继续阅读