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谷歌地球的三个早期员工, 准备给地图产业下一剂猛药

“Facebook刚开始给我们的印象也是这样的,所以我们一定要投你们…”

  【泰伯网】(记者 刘艺杨)“A轮想投我们的人特别特别多,投资人整天围着我转。我都没有办法工作了,见也不行,不见也不行,最后想OK我们就要一点钱吧!” DeepMap首席运营官(COO)罗维向泰伯网记者回忆起公司上一轮融资时她“甜蜜的烦恼”。

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从左到右依次为:COO罗维、CEO吴夏青和CTO马克·维勒(Mark Wheeler)

  放眼整个高精度地图领域,能拿到如此金额融资的创业公司实为凤毛麟角。5月5日,硅谷高精度地图初创企业DeepMap发布其A轮2500万美元(约合人民币1.6亿)融资的消息。融资领投方是硅谷赫赫有名的风投机构Accel,他们也是Facebook除扎克伯格外的第二大股东。

  “Facebook刚开始给我们的印象也是这样的,所以我们一定要投你们,你们不要选别人了。” 罗维做完对Accel报告后 “感觉并不好”,但Accel的合伙人却对他们这样说。此前Accel为了追投DeepMap,内部写了80多页的白皮书。

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Accel介绍Facebook是他们经典投资案例

  投资者们如此青睐DeepMap是因为他们十分清楚一件事,DeepMap解决的是一件很重要的事。“高精度地图是无人驾驶的瓶颈技术之一,没有它,无人驾驶汽车就跑不起来。”罗维对记者说道。

  另一部分原因也许就是因为DeepMap拥有一些重量级的领导人物。公司CEO吴夏青、首席技术官马克·维勒(Mark Wheeler)、首席运营官罗维都曾任职于谷歌地球、谷歌地图团队并任要职。

  罗维说,之前“老东家”谷歌也曾找到她希望投资,尽管关系十分密切,但为了保持公司独立性,DeepMap还是婉拒了谷歌。

  “把高精度地图大规模、低成本地做出来,只有少数人知道该怎么做,能去做好的人就更少了。我们就是这样的团队。”罗维说。同时,DeepMap所提出的理念恰恰是别人没有的。

  讲到这里,罗维自信地笑了一下,对我们说:

  我们慢慢发现,越来越多的人在讲我们说过的话,在做我们做过的事。

  罗维本科就读于北大城市环境系(现地球与空间科学学院),在美国博士毕业后,先是就职于咨询公司,后来才去了谷歌地图,随后是谷歌地球。

  像罗维这样有地理学背景的人在公司里也属于多数。CEO吴夏青计算机专业出身,先后任职于谷歌、苹果的地图部门,随后入职百度无人驾驶部门。同样是计算机出身的CTO马克·维勒(Mark Wheeler),在徕卡的地信部门和谷歌地图部门工作过。

  来自像谷歌这样的公司转而投身自动驾驶行业的“出走者”们已经遍布硅谷了,为什么?原因也许正如罗维所说,“它解决的是一个非常大的问题”。无人驾驶不仅把人类从枯燥的驾驶活动中解放出来,更重要的是它还可以有效解决车辆的闲置问题。

  罗维告诉记者,她现在家里有3台车,但在将来出门只要叫车就可以了,完全不需要这么多私家车。不用找停车位、付停车费或是维护车辆。未来车辆大多数都是不需要司机的出租车,更不需要每天傻乎乎地在停车场闲置20多个小时。

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未来生活中的无人驾驶

  “做出来就能活,做不出来就会死。包括ABB(奥迪、奔驰、宝马)在内。”罗维说这绝不是危言耸听。与前几年的智能手机革命还不一样,虽然硅谷苹果把手机厂商“干掉”了一大批,但智能手机的人均占有量增加了。如果无人驾驶车辆硅谷做出来了,传统车厂很可能就死掉了。因为世界不再需要那么多的汽车,私家车的占有量是在下降的。

  所以现在无论是谷歌还是百度,无论是宝马、奥迪、奔驰还是沃尔沃、吉利,都在跟时间赛跑,因为不能输。

  “但是谷歌有一个很大的缺点,就是硬件跟不上。”罗维说,对于谷歌而言,造车并不是一件简单的事。谷歌的应对办法是与Lyft合作,凭借其出行服务和与硬件厂商的合作,一下就把谷歌无人驾驶的布局填充完整了。

  类似地,传统车厂也在拼命寻求软件方面的技术支持。福特在无人驾驶这件事情上没有丝毫犹豫,一边在硅谷创建研发中心,一边斥资10亿美元投资无人驾驶人工智能公司Argo AI。

  “大家都希望能够在各种供应商、软件硬件中找到最好的方案。这其中地图是一大瓶颈,激光雷达是另一个(瓶颈)。高精度地图没有,无人驾驶汽车就跑不起来。”

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DeepMap绘制的高精度地图

  DeepMap的官方博客由罗维亲笔撰写。在解释什么是高精度地图这个问题上,DeepMap有着十分感性的视角。

  如果你每天开车上班,那你一定非常熟悉通勤路线,在你的脑海中也已经有了家和单位之间道路的地图。你可以集中精力处理一些真正干扰驾驶的事情,比如尽管某条道路施工,你仍然知道如何最快地绕路。再比如尽管一个标志被遮挡,你还是知道该降速到多少。但如果是一个全新的线路,你可能因为对地图的不熟悉而错过高速出口或是错过一个减速区,更有甚者可能为了避开一个路障而直接逆行驶入单行道。

  这个过程对于无人驾驶车辆来说也是一样的,无人驾驶车辆利用高精度地图“熟悉路线”,以确保行驶过程中的安全。

  DeepMap给出的例子十分贴切且易于理解,尽管如此,相比于人类大脑,高精度地图对于冰冷的无人驾驶车辆而言,具体发挥作用的过程要比这复杂得多。罗维解释道,高精度地图对与汽车的三大系统即感知系统、控制系统、高精度定位系统而言都非常重要。

  对于汽车的感知系统而言,传感器能够帮助无人驾驶车辆进行实时判断,但它们能“看”到的东西有限,会受遮挡物或天气的影响。高精度地图则可以和这些传感器相互补充,成为无人驾驶车辆的“千里眼。”

  高精度地图对于汽车的决策系统而言起到“减法效应”。

  无人驾驶车辆传感器接受到的信息中,既包含车道线、树木、红绿灯这样的固定目标;也包含像人、车、狗这样的移动目标。如果两部分都需要汽车的决策系统去处理,即使辅以深度学习技术也十分吃力。

  而结合高精度地图,无人驾驶车辆可以对固定目标产生“记忆”,决策系统按照需要“减掉”这些目标,来把更多的精力放在动态目标上。

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高精度地图可以帮助无人驾驶车辆熟悉环境

  “千里眼”和“减法效应”都得基于车辆的准确定位来实现。这就是高精度地图的高精度定位功能。正如人在熟悉的环境中,即使不看地图也能知道自己在哪,无人驾驶汽车也可凭借高精度地图来实现高精度定位,甚至摆脱GPS等定位系统的帮助。

  高精度地图的重要性已经被越来越多的人意识到,一方面像Here、TomTom和国内的四维图新百度地图、高德地图等传统图商都在争分夺秒地开拓高精度地图业务。另一方面车厂也逐渐意识到它的重要性。就在前不久戴姆勒董事局主席还亲笔撰写《为什么高精度地图决定无人驾驶未来》一文。

  吴夏青正是盯准了这个机会,用他的话说,自动驾驶的兴起,深度学习的出现,乃至传感器、GPU、TPU等底层硬件的成熟,是“多个波叠加在了一起”,产生的能量增益都为发展高精地图提了绝佳的条件。

  不仅如此,高精度地图企业也备受资本追逐。除了DeepMap累计接受的3200万美元融资外,高精度地图初创企业CivilMaps于去年接受了660万美元融资,lvl5也在今年7月收到了200万美元融资。

  但资本不会无故涌入。罗维向泰伯网记者总结道,风险投资人最看重两点准则:第一是你要解决的问题是否足够大。第二为什么你的团队才最合适。

  高精度地图的重要性已无须赘述。那么拿到这笔巨额融资的为何偏偏是DeepMap团队?

  罗维不无骄傲地说,DeepMap是一个难以复制的团队。每个人在地图行业都做了很多年,都做出过很成功的产品。

  据悉,除了上文中提到的吴夏青、马克·维勒和罗维这几位公司高管。DeepMap还拥有一支平均从业经历超过10年的工程师队伍,这些地图工程师半数以上来自数字地图的龙头谷歌,其他的则来自苹果、Here、Uber以及一些自动驾驶公司。

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DeepMap团队

  “不得不说,在谷歌地球这样的地方工作十年跟在其他地方工作十年下来收获是完全不一样的。”罗维说, 他们已经把这个行业内最好的人招了过来,在行业内他们还没看到有真正有竞争力的对手。

  这样一个团队就是放在硅谷也是十分夺目的。面对众多投资者,他们的选择也非常谨慎。

  谷歌风投也打过我们的主意,罗维说道,但是现在对我们来说接受一家公司的钱太早了,我们还是希望保持足够的独立性。我们只想拿风险投资的钱。

  DeepMap最后公开接受了Accel和Andreessen Horowitz的投资。罗维评价后者,也是其种子投资方是硅谷口碑最好的风投之一。而A轮选择Accel则是因为它在风投里显眼的成功率。

  据罗维透露,Accel想投资自动驾驶领域的创业公司已经看了快两年了。一家都没有投资,只想投DeepMap,并表示“如果你们不答应的话我们也不投别人”。

  这样一支团队在高精度地图的产品设计上具有极强的方向感。

  “跨过L3,我们只做针对L4及以上无人驾驶车辆的高精度地图。”

  有人认为,L3是一个非常危险的级别。罗维解释道,它比L2好一点,但又不是全自动:有的时候是车在开,有的时候是人在开。因此它产生了一个难以界定的问题:人该何时介入自动驾驶。同时也衍生了众多安全、法律、伦理问题。

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有人认为L3是一个非常危险的级别

  DeepMap的想法就是跳过L3模糊地带,直接做L4及以上级别的无人驾驶。所有的决定交给汽车,只把极少数需要人介入的情况勾勒出来即可。虽然L4听起来更高级,但从这个角度考虑,整个软硬件的设计思路反而变得简单起来。

  罗维还向记者介绍了DeepMap高精度地图生态的三大技术。

  1. 地图生成与更新(Map Creation and Update)

  2. 地图消费(Map Consumption)

  3. 地图云服务(Map Serving)

  地图的生成与更新方面,一方面传统地图生产过程成本很高,效率低、更新速度慢。另一方面传统地图产品,消费者直接可以理解。但给机器“看”的高精度地图需要把数据转化成机器能够理解的地图产品。

  因此DeepMap认为,地图不应该被当作一个数据库。高精度地图的生产需要一套全新的方法,即众包模式。也就是从参与众包的车辆上收集数据,参与到高精度地图的生成与更新之中。这样能保证地图的产量、质量和更新速度。

  “我们只用无人驾驶原型车来做众包。”罗维说,与一些企业从普通车辆或L2、L3级别的车辆上收集数据不同,他们认为只有L4及以上无人驾驶车辆所拥有的芯片能力、数据传输能力,才能满足众包制图需要。

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同样是做高精度地图的初创企业Lvl5通过一款名为Payver的App进行信息的众包收集

  对于地图“消费”环节,DeepMap理解为如何让车辆“利用”高精度地图。高精度地图将与汽车三大系统产生交互,分别是感知系统、决策系统和实时定位系统。前文提到的高精度地图的三大作用就是分别与这三大系统进行交互。

  DeepMap是通过一套车载软件服务平台来完成上述交互,该平台利用深度学习技术,与车上的传感器、与云端、与无人驾驶系统进行交流,今后也许也会跟其他车辆进行交流。

  对于地图的云服务环节。每辆由众包车辆收集的数据将高达TB级,用于众包的车辆也将达到百万级别,首先要将这些难以处理的大数据变为可传输的小数据才能把成本降低,同时云端将结合成千上万台计算机,做一些海量的复杂运算和分析。比如结合许多汽车反馈的情况对真实路面发生的变化进行分析,确定变化是否真实发生,并在高精度地图上得以更新体现。

  如此一来,DeepMap高精度地图生态形成闭环。

  讲到这里,罗维自信地笑了一下,对我们说:

  2016年4月我们公司建立,那时很多人还不相信我们的理念。但我们慢慢发现,越来越多的人在讲我们说过的话,从小的创业公司到车厂,甚至大的科技公司。

  “那你们不担心嘛?”

  面对记者的疑问,罗维坦言,别人可以重复我们说过的话。尽管它是正确的,但真正把这个理念消化吸收并且做出来不是一件容易的事。因为提出理念的时候其实是有一套成形的想法,知道每一个环节该如何搭建。这些东西很难模仿。

  采访行进到尾声,当泰伯网记者问到公司下一步比较紧急的要做的事情是什么时,罗维笑着说,现在要做的事就两件:第一,公司现在有几十人,有一个办公场地但是老也装修不好,我们希望能快点有个更好的办公环境。

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DeepMap在美国的办公室

  第二件事,DeepMap有足够好的团队,足够好的产品原型,技术很好,执行力也很好,生产就是一个时间的问题,就是希望抓紧时间来做这件事情。

  记者最后问罗维,你期待无人驾驶的来到吗?

  她没有直接回答记者,而是对记者讲了个小故事。

  前阵子有小孩子问她,“我什么时候才能开车呀?”

  她回答道,“到了你们考驾照的年龄,你也许就没必要再学开车了。”

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