当年买不起五菱宏光的这家公司，终于要「上车」了
第一次接触到 MINIEYE 公司是在 2016 年 2 月，当时我和 CEO 刘国清坐在 MINIEYE 深圳办公室里，聊了一个多小时，一块看上去有点简陋的电路板是他们能拿得出的唯一一个实物。于是我们只能聊 MINIEYE 的创业历程、行业动态，顺便畅想一下美好明天。（注：MINIEYE 是一家国内的 ADAS 创业公司，可参考以往报道）14 个月过去了，我再次来到 MINIEYE 深圳办公室，就是为了体验由那块电路板演变出来的后装 ADAS 产品「M3」。 对标 Mobileye 的 MINIEYE 在后装 ADAS 领域，经常被拿来做比对的就是行业老大 Mobileye。我相信国内每个 ADAS 创业团队，手里都有一部或多部 Mobileye 的产品。为了更好的说明产品性能，MINIEYE 在同一辆车上同时装了 MINIEYE 和 Mobileye 的产品。（还是一年前的那辆高尔夫 7）M3 目前有基于车辆和车道线识别的四个功能，包括：前车碰撞预警（FCW）、车距监测及告警（HMW）、虚拟保险杠（VB）、车道偏离预警（LDW）。 M3 的外观看上去和 Mobileye 的没什么区别，都是一个方方的主机+一个圆形显示器。外观倒是次要的，我们看的还是体验。 下图中屏幕上的数字，代表了与前方的车距远近，数字越小越近（不是绝对距离）。大多数情况下，MINIEYE 和 Mobileye 测出的数值相同。少数情况下，两者测出的数值并不相同。MINIEYE 给出的解释是：因为两者选取的「 关键车」 不同，以及这个数值与算法有关，而算法中使用的某些系数不可能完全一样。（下图左侧是 Mobileye，右侧是 MINIEYE）参数只是一方面，关键还要看报警时机。错误的报警或过度敏感，会给用户带来非常糟糕的体验。我这次体验经历了白天和晚上，地点是在市区。 从报警时机来看，MINIEYE 和 Mobileye 基本达到一致。如果要用数据说话，可以参考过去上次 MINIEYE 发布会上公布的数据。 在白天或晚上的某些情况下，MINIEYE 比 Mobileye 对更远的车探测更加敏感。请看下图（依然左侧是 Mobileye，右侧是 MINIEYE）： 在夜晚，Mobileye 有时不能识别到未开尾灯的车，而 MINIEYE 识别正常。比如下面这两张图中的场景： 除了报警功能外，MINIEYE 自带 4G 模块，未来可能会衍生出更多功能，比如远程升级、数据上传等等。 后装 ADAS 产品必须解决的一个问题就是「 安装」。MINIEYE 还不打算把安装交给个人用户，而是先把产品卖给 B 端用户，让 B 端用户去解决安装问题，当然他们也在通过技术手段简化安装过程。 在后装产品的销售方式上，我个人认为未来后装 ADAS 产品不适合直接卖给个人用户。一是因为现在的消费者对后装 ADAS 产品认知度不高，二是安装准确度直接影响产品体验，三是前装 ADAS 配置在逐渐普及。不过刘国清则认为，面向个人用户的后装 ADAS 产品依然有前景，现在卖不动的原因是市面上还没有足够优秀的产品。 在刘国清看来，MINIEYE 不仅要专注于「 算法」 本身，「 产品化」 也是必须要做的。实际上，M3 这款产品的算法早已成熟，但花了相当长的时间做产品化，期间遇到很多坑。 所谓的「 坑」，应该是在提高产品稳定性和可靠性，以及满足车规级要求方面遇到的。因为 MINIEYE 的同学反复跟我安利，M3 的「 电磁兼容性（EMC）已经达到了三级」。 说完后装，前装是绕不开的一个话题。 人才和钱一样重要 第一次采访 MINIEYE 时，刘国清告诉我正在和美国某家车企合作，这次他们揭晓了答案：通用。MINIEYE 和通用的合作从 2014 年开始，2016 年已经进入第二阶段，双方合作主要集中在技术层面。 MINIEYE 也正在接触奇瑞，双方进行的是标准的前装合作。奇瑞会先拿一台 MINIEYE 的产品来定性测试，前期在场地内小规模进行，之后再在全国各地的几十台上进行较大规模测试。能不能进入量产，就要看 MINIEYE 的技术水平了。 在 MINIEYE 之前公布的消息中，他们已经和万向精工（一家国内 Tier 1 供应商）达成合作，万向精工将利用 MINIEYE 的视觉感知系统，再融合毫米波雷达打造 AEB（自动紧急刹车）系统。MINIEYE 公布这个消息没几天，万向集团拿下了中国第六张新能源车生产牌照。 创业公司选择和 Tier 1 供应商合作，可以更快进入前装。对于 MINIEYE 来说，和万向的合作成果能不能进入前装，首先取决于万向集团何时能造出来车，其次取决于万向精工的主动安全系统何时进入其他车企的前装列表中。 … 继续阅读
当年买不起五菱之光的 ADAS 创业团队，现在要起飞了…
GeekCar 很早就开始关注 ADAS 创业团队，记得当时和他们聊的时候，还没有人能拿出成型的产品，于是我们只能聊聊概念、未来的发展方向。 今年 2 月，我在深圳采访了 MINIEYE 创始人刘国清，当时那篇报道的题目是「 从买不起五菱之光到牵手美国一线 OEM，MINIEYE 是怎么做 ADAS 创业的？」。 大半年过去了，MINIEYE 又在北京召开了发布会，算是向大众公布一个阶段性成果。 MINIEYE 隔空喊话 Mobileye 在关注了一段时间 ADAS 创业之后，我发现 MINIEYE 是一个不太一样的团队，入行早是一方面，更重要的是数据的积累。因为从 2013 年 10 月开始，和他们合作的车队就开始全国各地跑，每天给 MINIEYE 寄回 1.5TB 的视频数据。 MINIEYE 则通过这些数据，不断迭代算法。而对于使用单目摄像头的 ADAS 系统来说，机器「 见」 得多，「 认」 出来的就多。足够多的数据，为 MINIEYE 构建了足够高的壁垒。 于是在打磨了 3 年的算法之后，MINIEYE 正式对外发声，并且公布了 和 Mobileye 的对标结果。 对标方式很直接，MINIEYE 派出两辆测试车辆，一辆从深圳总部出发一路西行，一辆从南京研发中心启程一路向北。两辆测试车辆共经过 16 个省份和直辖市，行驶里程 8909 公里，北至哈尔滨，西至云南。这一路上，他们遇到了各种各样的场景，可以看下面这个视频： 每台车上同时装有 MINIEYE 和 Mobileye 的产品，额外安装一台德尔福的毫米波雷达作为「 标准答案」。（注：使用的都是两者的后装产品）对标分为四个维度：前向车距监测、前向碰撞预警、车道偏离预警以及虚拟保险杠，结果如下： 对标结果：MINIEYE 与 Mobileye 相比，前向碰撞预警的报警率达到了 Mobileye 的 95.2%、车道偏离预警的报警率达到 Mobileye 的 100.9%、虚拟保险杠的报警率达到 Mobileye 的 97.1%，前向车距监测的绝对碰撞时间与 Mobileye 的吻合度达到 96%。 有意思的是，MINIEYE 的车道偏离预警比 Mobileye 还好。对此，刘国清解释说，国内有很多道路车道线磨损严重，而 MINIEYE 比 Mobileye 在这方面优化得更好。另外，在云南、四川这样山路较多的地区，大卡车刹车会用喷水的方式降温，刹车盘冒出的热气会干扰摄像头视野，可能造成误判。（又一个中国特色…）不可否认的是，MINIEYE 的其它三个指标离 Mobileye 还有点距离。虽然只差不到 5%，但这 5%到底有多难，只有他们自己知道。 另外，MINIEYE 的行人识别、标志牌识别功能，已经完成了算法预演，正在进行产品化。 在一张 PPT 上，有这么一句话：An Eye for An Eye（以眼还眼），踢馆的节奏。 「 前装」 才是做 ADAS 的正确姿势 关于 ADAS 创业，我个人更看好前装路线。因为后装 ADAS 产品市场本来就不成熟，用户接受度不高。后装 ADAS 产品本身也有局限性：安装过程繁琐，否则难以保证良好的用户体验；用户对价格太敏感，廉价配置难以发挥算法的全部性能。 值得一提的是，为了保证识别率，MINIEYE 的后装产品安装过程用户自己搞不定，所以对销售渠道有所限制。未来的第二代产品，会逐渐简化安装过程。 至于前装路线，MINIEYE 算是跑得比较快的一个团队。目前 MINIEYE 已经和万向精工（一家国内 Tier 1 供应商）合作了一年多的时间，万向精工将利用 MINIEYE 的视觉感知系统，再融合毫米波雷达打造 AEB（自动紧急刹车）系统。 明年双方的合作成果将会在全国各地进行实车测试，顺利的话会在 2018 年量产。MINIEYE 将可能成为第一个，进入前装的国内 ADAS 创业公司。 那么问题来了，他们的客户是谁？ 最有可能的就是国内的车企，因为十几万的国产车对成本太敏感了。 关于成本问题，现场吉利方面的人表示，对于 ADAS 系统来说，在性能差不多的情况下，如果自主品牌的报价只比外企有 10%的优势，依然不具备竞争力，不考虑。 … 继续阅读
从买不起五菱之光到牵手美国一线 OEM，MINIEYE 是怎么做 ADAS 创业的？
MINIEYE 是一家使用摄像头方案做 ADAS 的创业公司，成立于 2013 年 4 月，目前团队约 30 人，办公室位于深圳和南京。 在深圳，我采访到了 MINIEYE 的 CEO 刘国清。当时的深圳下了一天大雨，恰好 MINIEYE 的工程师在外面测试 demo，我也有幸上车体验了一把。 坐在车里，看着工程师的电脑屏幕上一个个闪过的车辆被绿色的方框标记，我想起了在和刘国清聊天时他提到的一句话：「 当时（2013 年）我们想买一辆五菱之光做测试，想了想太贵，还是算了…」 但是现在，他们已经和一家美国一线 OEM 签署了研发合同，并被列入 Vender List。另外，他们的产品已经有三家国内主机厂和两家美国主机厂在进行测试。 从「 护驾」 到 MINIEYE 2013 年 4 月，刘国清和几个朋友回到国内创业，项目名称叫做「 护驾」。后来他们推出一款 App，能够利用手机摄像头，实现前车距离监控、前向碰撞预警和实时车道检测。他们做 App 某些程度上是受 iOnRoad 被哈曼重金收购的影响，这让他们觉得 App 是一个展示技术的好机会。 刘国清说护驾 App 做的比 iOnRoad 还要好，而做 App 的理由也很简单，就是为了融资。因为当时国内的用户和资本市场，对 ADAS 还很陌生。 其实对于用手机作为 ADAS 的硬件主体，刘国清的认识很清楚，他认为两者本身是没有什么切合度，就是体验性质的。而更名「MINIEYE」 的原因很简单，就是「 护驾」 的商标注册不下来… 目前，MINIEYE 主打两项功能，分别是前车碰撞预警（FCW）和车道偏离预警（LDW），并且已经相对成熟。关于这两项功能，刘国清说已经可以对标 Mobileye。除此之外，MINIEYE 也做了行人识别的基础算法开发，在国际通用测试库里达到了全球领先，但距离产品化还有很大距离。 数据是核心，处理是关键 对于 ADAS，刘国清表示「 本地化」 是一个非常重要的环节，即使是对于处于领先地位的 Mobileye 来说，在国内对某些车型识别上也是有问题的，这源于其国内数据的缺失。 要做「 本地化」，就要有足够多的数据。从 13 年下半年开始，他们就开始着手于数据的收集和处理。现在 MINIEYE 在全国有 33 辆合作的数据采集车，北至哈尔滨南至广州，每天行驶里程在一万公里左右，积累了大量数据。而同一数据源，可以用于车道识别、车辆识别、行人识别的研发工作。 在完成对数据的采集工作后，就需要对数据进行处理。面对每天增加的数据，并不是每个团队都能胜任的。他在去某知名互联网公司交流时，对方工程师表示面对海量数据，根本处理不完，只能堆在那里。 MINIEYE 用到了包括深度学习在内的其他算法，尽可能做到最大限度的自动处理。对于数据的处理能力，也是 MINIEYE 的核心竞争力之一。 关于深度学习，刘国清也谈了谈他的观点。首先，深度学习技术门槛很高，但对于产品来说，重要的不是用了深度学习，而是「 在哪使用」 以及「 如何使用」；其次，深度学习需要足够的钱买足够多的 GPU，而火力全开又需要足够多的数据（又回到了前面提到的数据收集过程）。 其实，每天一万公里、大量 GPU，也是很烧钱的… 有前装，也有后装 与其他 ADAS 团队专注前装或者后装不同，MINIEYE 兼顾了前装市场和后装市场，前装市场为主，后装为辅。前装产品大家都是跟着主机厂要求做，主要是满足主机厂需求。而后装产品，则更多体现了 MINIEYE 的产品思路，以及对于 ADAS 的理解。 行车记录仪和 ADAS 在硬件需求上是冲突的，这一点是很多做 ADAS 的团队公认的一点。但刘国清认为，ADAS 有摄像头、有主板、有存储功能，如果没有行车记录仪功能，对于国内的用户来说是难以理解的。如果想做一款后装 ADAS 硬件，行车记录是绕不开的功能。至于 MINIEYE 的后装产品会不会加入行车记录仪功能，刘国清的措辞是「 会慎重考虑」，毕竟这是一个产品定义问题。 后装 ADAS 不得不面对的问题就是安装，不正确的安装方式会降低识别率。MINIEYE 在保证主动安全性能的前提下，做了大量工作来降低安装成本。包括算法的优化以及结构设计，并且获得了相关专利。 对于后装产品，MINIEYE 还有一项名为「Kiddo」 的人工智能技术，支持 3G/4G 通信。每个 MINIEYE 产品都会向 Server 端发送数据（经用户允许后），Server 端收集到数据后会进行相应处理，不断迭代，再传回给用户，让每个 MINIEYE 产品都变得更加智能。（类似于 Tesla 的自主学习功能）虽然说着简单，但里面还是有很多难点的： 首先，如何向 Server 端发送高质量但又尽可能少的数据？视频数据肯定不能直接上传，毕竟流量烧不起。这就要求用户本地的算法是优秀的，能够辨别出哪些需要上传，上传之前最好能够进行预处理。 其次，Server 端要有足够好的算法，来处理所收集到的数据，这就又回到了我们前面提到的数据处理能力的重要性。 至于数据传输过程产生的流量费用，用什么样的模式和通讯运营商合作，需要考虑。 一套成熟的 ADAS 系统，不是一朝一夕能完成的。但是起码在这两年发展很快，国内创业公司在完成了三年左右的技术积累后，到了向厂商展示 demo 的阶段。今年，会是他们很重要的一个时间节点。 至于 MINIEYE 凭什么用了三年时间就做出了前装水准的 ADAS，除了自身技术积累外，很大程度上是因为外部环境的变化，一是硬件（芯片、摄像头），二是政策法规推动，资本觉醒。 ADAS 确实是一片蓝海，但到底谁能赚到钱，还是技术问题。 原创声明： … 继续阅读
Minieye CEO 刘国清：ADAS 本土化的正确姿势是什么？
Minieye 是由一群海归博士组成的创业团队，成立于 2012 年，在深圳和南京有两座研发中心。对于 ADAS 创业，Minieye CEO 刘国清在 GeekCar 的 ADAS 沙龙上分享了他们的观点，他的演讲主题是：「ADAS 本地化的正确姿势」。在他看来，ADAS 如果要做本地化，需要考虑下面三方面的内容： 本地化数据 对于 ADAS 来说，无论是前装还是后装，ADAS 本地化都是无法回避的问题。虽然算法决定了 ADAS 的识别率，但算法的基础却是数据。没有足够丰富、高质量的数据，算法无法发挥作用。 中国的车辆和路况与国外相比，有很大不同。比如国内有各种各样的「 异形车」，比如安装了遮雨棚的电动车、三轮车以及各种货车等等。这就需要采集大量的本地数据，目前 MiniEye 有 33 辆合作车辆来帮助他们采集数据，采集量达到了 1 万公里/天，覆盖东北、华北、华东、华南。 在采集到了大量数据之后，他们利用视觉算法，开发了一系列数据处理工具来代替人工，更加高效。 关于数据，刘国清是这么总结的：「Data is the king。」 低速碰撞预警 在国内，很多碰撞事故都是在低速状态下发生。但低速碰撞预警对 ADAS 算法水平要求很高，而且场景更加复杂。比如，在低速行驶时，行人和其他车辆可能从各个方向靠近车辆。并且对于摄像头来说，从不同角度进入摄像头视野，形状也不同。 行车记录仪 在中国做后装 ADAS，刘国清说行车记录仪是肯定绕不开的。从硬件组成来看，ADAS 和行车记录仪算是有「 血缘关系」，现在很多行车记录仪也有所谓的 ADAS 系统。 但两者在硬件层面是相互冲突的，一般行车记录仪是「 人眼友好」 的，要求广角、高分辨率，低感光；而对于 ADAS 系统的摄像头来说，是「 机器友好」 取向的，不需要广角而是得「 看得远」。也不需要很大的分辨率，因为这样会给芯片带来压力，而且需要高感光。 由于汽车的行驶场景很复杂，光照条件变化很快，比如进出隧道瞬间，所以对于 ADAS 系统的摄像头来说，核心就是要平衡好感光度、像素、动态感光范围几个关键参数的关系。 从这个角度来说，行车记录仪+ADAS 并不是不能做，但是怎么做是关键。 当然，做本土化 ADAS，在这三点之外，最基本的那些技术层面的东西，仍然是最关键的。只有做好基础工作，才能谈差异化、本土化的东西。 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）。