“飞轮式”狂奔
凭什么?以创始人曹旭东的话来比喻:如果要用无人驾驶实现“星际穿越”,必须给它们安上强有力的“飞轮”。
继去年12月发布L4级完全无人驾驶技术MSD (Momenta Self Driving)实车路测视频后,今年6月,自动驾驶初企Momenta正式对外披露内部L4最新进展和推进时间表:2024年,解决L4无人车“行驶千亿公里,解决百万问题”难题,在苏州规模化部署Robotaxi,车端100%去安全员,实现单车盈利;随后,Momenta 将快速进行多地的Robotaxi大规模落地。
对于行内大多数玩家来说,怎么迈过数据门槛、实现Robotaxi大规模落地且盈利仍旧是头疼且棘手的问题。现在Momenta直接拿出了清晰的推进路线图,不可不谓是又一令人震惊之举。
凭什么?以创始人曹旭东的话来比喻:如果要用无人驾驶实现“星际穿越”,必须给它们安上强有力的“飞轮”。
回顾曹旭东的创业历程,这个“飞轮”似乎早已存在:2016年Momenta成立之初,便获得500万美元的A轮融资;在公司成立一年之后的2017年,又获得了奔驰的母公司戴姆勒的投资,成为戴姆勒在华投资的第一家自动驾驶初创公司。2018年,他的公司成立仅两年,已累计融资超过2亿美元,估值超过10亿美元,跻身AI独角兽之列,成为自动驾驶领域内当之无愧的“第一梯队”……
“飞轮式”L4是Momenta创立之初就坚定的对无人驾驶的技术洞察。Momenta从2019年中开始重点投入L4研发,到L4技术于当年年底发布,仅以常规团队1/10的规模,用时半年即做到在包含如临时施工、多种不规则车辆、逆行横穿等各种复杂城区开放道路行驶过程中的全程无接管。去年年底,Momenta首次公布了其路测进展,而今年6月份在苏州的这场发布会上更是公布了其一镜到底包含全程中间技术结果的晚高峰路测视频。
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规模化L4的最终实现要实现三点。首先,要有千亿公里的数据以发现长尾问题;其次,要把这些真实场景中的海量问题解决掉;再者,需要在量产数据和数据驱动的算法之间形成自动迭代的闭环。飞轮三因子——量产数据、数据驱动的算法和闭环自动化组成了能够实现量产数据驱动的无人驾驶方案。
Momenta通过将量产自动驾驶产品Mpilot搭载在车辆上,在为客户解决问题、创造价值的同时,回收海量数据,助力客户更好的迭代产品。这些来自真实世界的海量量产数据,推动MSD不断升级,使得完全无人驾驶系统不断进化。Momenta内部推行“架构师”文化,相比于见招拆招的解决单一问题,公司鼓励团队把更多的精力放在如何搭建一套数据驱动(Data-Driven)的算法框架上。随着量产数据的不断流入,数据驱动的算法会驱动飞轮式L4不断迭代,自动化地解决自动驾驶的长尾问题。闭环自动化则通过建立对问题自动化发现、记录、标注、训练、验证的闭环过程,为技术和产品提供自动化的迭代能力,驱动“飞轮式”L4高速转动。
目前Momenta在环境感知、高精地图、预测等环节,已实现了完全数据驱动,并通过闭环自动化持续迭代升级。预计到2022年,Momenta可以实现全流程数据驱动的算法;到2023年,利用闭环自动化实现算法100%自动化迭代。
曹旭东预期,到2024年的时候,结合量产车型大规模上市带来量产数据大规模回流,飞轮将在量产数据驱动下快速转动,苏州的Robotaxi将实现单车盈利。他认为,这个时候Momenta的商业模式已完成0-1的验证过程,数据和技术上1-N的储备也已到位,具备了快速扩张条件。之后,便是Momenta的Robotaxi大规模落地时刻。
在曹旭东看来,Momenta将在很短的时间,在多个城市进行规模化落地,从而以最快的速度实现无人驾驶的规模化落地。他的笃定来自对Momenta“飞轮”的底气:“飞轮只要转动起来,就很难停下来了。”
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