ADAS行业爆发前，自行科技希望做最好的感知模组供应商

郑美华

* 自行科技 360 全景影像系统
今年 3 月，Technavio 发布了一份有关中国 ADAS 市场的报告，报告指出，中国 ADAS 市场预计在 2017 年至 2021 年达到接近 35% 的强势复合年增长率。目前，ADAS 已经不再是高端车才有的配置，十几万的车也能够有 ADAS 功能，比亚迪唐 DM，奇瑞瑞虎 7 等。
成立于 2016 年的自行科技，定位于前装 Tier 2，为 Tier 1 提供深入的 ADAS 解决方案，目前已经是博世中国驾驶员监控系统的合作软件供应商。自行科技已经量产的产品有前向视觉 ADAS 系统、驾驶员监控系统（DMS），以及 360 全景影像系统。此外，自行科技也是赛灵思的（Xilinx）全球（FPGA）战略合作伙伴，基于赛灵思的 FPGA 开发智能汽车领域的产品和应用解决方案。


* 前向 ADAS 系统
自行科技的联合创始人宁迪浩毕业于西安电子科技大学，曾就职于中兴通讯，从事无线通信基带算法与标准研究，累计发明专利 10 余篇。宁迪浩向雷锋网表示，自行科技之所以进军 ADAS 行业，与其计算机视觉的积累有很大的关联。目前，自行科技目前的技术情况如何？对计算机视觉领域又有什么看法？雷锋网对宁迪浩进行了专访，雷锋网在不改变原意的情况下进行了编辑。
新智驾：当初为什么选择了 ADAS 这个领域进行创业？
宁迪浩：自行科技一开始的业务并不是 ADAS，而是计算机视觉算法。早期主要聚焦于人脸识别和光学字符识别（OCR）。2015 年，自行科技开始了 ADAS 的研发。选择这个领域，一方面是因为我们在计算机视觉技术上有所积累，另一方面是则是因为看好汽车产业正在发生快速的变革。
新智驾：您认为 ADAS 有多大的市场？自行科技能够获得多大的市场？
宁迪浩：整个市场的体量很大，大规模搭载 ADAS 的乘用车和商用车，在最近两三年就会成为趋势，自行科技希望做最好的感知模组供应商。
新智驾：自行科技目前的商业模式是什么？商业落地的路线图是如何的？
宁迪浩：自行科技主要服务于前装客户，定位于 Tier2，服务于 Tier1 和 OEM，向其提供核心模块模组和解决方案，客户类型上乘用车和商用车并重，产品规划为感知、融合、决策控制。
新智驾：我们了解到，国内也有许多 ADAS 的创业公司，且一些 Tier 1 本身也在研发 ADAS，自行科技如何面对这种情况？
宁迪浩：自行科技定位 Tier2，与 OEM 和 Tier1 更多是合作而非竞争关系，自行科技的核心技术是非常有自己特色的，OEM 和 Tier1 在单点上很难做到我们的深度。
新智驾：自行目前采用的一套硬件方案是如何的？
宁迪浩：自行科技的摄像头采用外部采购的主流 ADAS 专用摄像头和 DMS 专用摄像头，镜头 FOV 角度会根据我们的需求进行定制。我们的芯片处理单元主要采用 FPGA，Xilinx 的 Zynq 系列和 MPSoC 系列。图像处理器使用的是索尼和 OV 的。另外，我们也在进行毫米波雷达的研发，未来我们的方案还会融合毫米波雷达的数据。
新智驾：自行科技目前毫米波雷达的研发进行得如何，与市面上的毫米波雷达有什么不同？
宁迪浩：我们的跟目前市场上的毫米波雷达最大的差异是，从采样信号层面就引入了视觉信号，从某种意义上说，是一种雷达和视觉深度融合的新型传感器。毫米波雷达的研发目前处于早期阶段，大概年底会有一些概念样机。
新智驾：您觉得单目和双目摄像头各自的优势是什么？为什么自行科技选择单目摄像头方案？
宁迪浩：其实单目视觉最大的优势是信息量大，因为即使使用一个 720P 的摄像头，分辨率有就达到了 720x1280 像素。比起激光雷达，提供了更多的信息，这些信息可以用来进行目标感知和环境感知，来判断道路的结构、路面情况，对环境进行建模。双目最大的优势是可以提供深度的信息。
自行科技选择单目方案，主要出于几个原因：
第一，团队在单目上有一些技术积累；
第二，单目的产品更加容易落地；
第三，单目的适用范围更广，不管是 L0 级的告警类的产品，还是 L1、L2 级的控制类的产品，还是了 L3、L4 级的高级自动驾驶的产品，都需要单目视觉技术。
在低级别的自动驾驶中，单目摄像头可以承担目标检测，车道线检测这类任务。在高级的自动驾驶中，单目还可以承担行人检测，红绿灯检测，路牌检测这类任务。双目摄像头是无法完成红绿灯检测和路牌识别这类任务的。因此，我们认为单目视觉的适用范围更广一些。
但从未来的发展方向来讲，单目和双目进行融合将会是一个趋势。
新智驾：自行科技也有进行一些 FPGA 方面的工作，能介绍一下吗？
宁迪浩：目前自行科技所有的产品都是围绕着 FPGA 来进行的。因为自行科技的创始团队主要来自通信领域，有超过十年的使用大规模的 FPGA 的开发经验。目前自行科技最擅长的一项技术就是基于 FPGA 的神经网络优化和加速的技术。这项技术能够帮助自行科技使用规模比较小、满足车规级要求、低成本的 FPGA，完成较大规模的前向计算。
新智驾：目前有没有一些这方面的成品？
宁迪浩：有，公司目前在市场上前装量产的，有一款前向的视觉感知模组，功耗大概是 1.5W，可以实现 1.5TOPS 的等效计算力，这在业内是处于领先地位的，这个产品在市场上的认可度也非常高。
新智驾：在自行科技的测试训练中，数据都是自己采集的吗？
宁迪浩：大部分是我们自己采集的，还有一部分是通过外部的合作公司进行的数据交换，以及向第三方公司购买。目前，国内也有了许多进行数据采集、数据标注的公司。
新智驾：对于 Mobileye 这种主打视觉的技术方案，你怎么看？
宁迪浩：我觉得分为几个层面，第一，这种方案与他们过往的积累和团队擅长的技术领域有关系。这是毋庸置疑的。第二，他们对于自己的技术路线的发展方向很有信心。第三，Mobileye 有比较丰富的工程实验的经验，因此能对判断做出更好的支撑。
另外，Mobileye 自身在高级的自动驾驶，尤其是 L4 级以上的自动驾驶上，并不是坚持 camera only 的策略，而是 camera first，他们也在做传感器融合的工作。
新智驾：一些致力于视觉方案的公司认为强光、夜间这些环境是整个行业都需要攻克的一个难点，您怎么看？
宁迪浩：我觉得这个问题需要系统工程来解决，而不能单一地去解决。
从我们的经验来看，摄像头首先要做一部分工作，比如说较能够支持宽动态，要有一些强光抑制的算法。最好能和后端的算法有一些联动，比如控制摄像头的暴光和某些内部参数。
算法也可以解决部分问题，比如有针对性地采集强光、反光数据进入训练数据集，甚至人工制造一些 " 负的样本 "，或者是一些干扰的数据进入数据集，从而提高整个神经网络的可靠性。
当然视觉技术天然存在一些缺陷，仍有一些处理不好的天气、环境。因此需要其他传感器的辅助，比如毫米波雷达。