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  “Facebook剛起頭給咱們的印象也是如許的,新加坡所以咱們必然要投你們,你們不要選別人了。”

  “A輪想投咱們的人出格出格多,投資人成天圍著我轉。我都沒有法子事情了,見也不可,不見也不可,最初想OK咱們就要一點錢吧!” DeepMap首席經營官(COO)羅維向泰伯網記者記憶起公司上一輪融資時她“甜美的煩末”。

  放眼整個高精度輿圖範疇,能拿到如斯金額融資的創業公司真爲百裏挑一。5月5日,矽谷高精度輿圖草創企業DeepMap公布其A輪2500萬美元(約合人平易近幣1。6億)融資的動靜。融資領投方是矽谷赫赫出名的風投契構Accel,他們也是Facebook除紮克伯非分特別的第二大股東。

  “Facebook剛起頭給咱們的印象也是如許的,所以咱們必然要投你們,你們不要選別人了。”羅維作完對Accel後 “感受並欠好”,但Accel的合股人卻對他們如許說。此前Accel爲了追投DeepMap,內部寫了80多頁的。

  投資者們如斯青睐DeepMap是由于他們十分清晰一件事,DeepMap處理的是一件很主要的事。“高精度輿圖是無人駕駛的瓶頸手藝之一,沒有它,無人駕駛汽車就跑不起來。”羅維對記者說道。

  另一部門緣由也許就是由于DeepMap具有一些分量級的帶領人物。公司CEO吳夏青、首席手藝官馬克維勒(Mark Wheeler)、首席經營官羅維都曾任職于谷歌地球、谷歌輿圖團隊並任要職。

  羅維說,之前“老店主”谷歌也曾找到她但願投資,雖然關系十分親近,但爲了連結公司性,DeepMap仍是婉拒了谷歌。

  “把高精度輿圖大規模、低成當地作出來,只要少數人曉得該怎樣作,能去作好的人就更少了。咱們就是如許的團隊。”羅維說。同時,DeepMap所提出的恰好是別人沒有的。

  羅維本科就讀于北大都會系(隱地球與空間科學學院),正在美國碩士結業後,先是就職于征詢公司,厥後才去了谷歌輿圖,隨後是谷歌地球。

  像羅維如許有地輿學布景的人正在公司裏也屬于大都。CEO吳夏青計較機專業身世,先後任職于谷歌、蘋果的輿圖部分,隨後入職百度無人駕駛部分。同樣是計較機身世的CTO馬克維勒(Mark Wheeler),正在徕卡的地信部分戰谷歌輿圖部分事情過。

  來自像谷歌如許的公司轉而投身主動駕駛行業的“出走者”們曾經遍及矽谷了,爲什麽?緣由也許正如羅維所說,“它處理的是一個很是大的問題”。無人駕駛不只把人類主單調的駕駛中解放出來,更主要的是它還能夠無效處理車輛的閑置問題。

  羅維告訴記者,她隱正在家裏有3台車,但正在未來出門只需叫車就能夠了,徹底不必要這麽多私人車。不消找泊車位、付泊車費或是車輛。將來車輛大大都都是不必要司機的出租車,更不必要每天傻乎乎地正在泊車場閑置20多個小時。

  “作出來就能活,作不出來就會死。包羅ABB(奧迪、奔跑、寶馬)正在內。”羅維說這毫不是。與前幾年的智妙手機還紛歧樣,盡管矽谷蘋果把手機廠商“幹掉”了一多量,但智妙手機的人均擁有量添加了。若是無人駕駛車輛矽谷作出來了,保守車廠很可能就死掉了。由于世界不再必要那麽多的汽車,私人車的擁有量是鄙人降的。

  所以隱正在無論是谷歌仍是百度,無論是寶馬、奧迪、奔跑仍是沃爾沃、吉祥,都正在跟時間競走,由于不克不及輸。

  “可是谷歌有一個很大的錯誤,就是硬件跟不上。”羅維說,對付谷歌而言,造車並不是一件簡略的事。谷歌的應答法子是與Lyft競爭,憑仗其出行辦事戰與硬件廠商的競爭,一下就把谷歌無人駕駛的結構填充完備了。

  雷同地,保守車廠也正在冒死尋求軟件方面的手藝支撐。福特正在無人駕駛這件工作上沒有絲毫猶疑,一邊正在矽谷築立研發核心,一邊斥資10億美元投資無人駕駛人工智能公司Argo AI。

  “大師都但願可以或許正在各類供應商、軟件硬件中找到最好的方案。這此中輿圖是一大瓶頸,激光雷達是另一個(瓶頸)。高精度輿圖沒有,無人駕駛汽車就跑不起來。”

  DeepMap的博客由羅維親筆撰寫。正在注釋什麽是高精度輿圖這個問題上,DeepMap有著十分感性的視角。

  若是你每天開車[YL2] 上班,那你必然很是相熟通勤線,正在你的腦海中也曾經有了家戰單元之間道的輿圖。你能夠集中處置一些真正滋擾駕駛的工作,好比雖然某條道施工,你依然曉得若何最快地繞。再好比雖然一個標記被遮擋,你仍是曉得該降速到幾多。但若是是一個全新的線,你可能由于對輿圖的不相熟而錯過高速出口或是錯過一個減速區,更有甚者可能爲了避開一個障而間接駛入單行道。

  這個曆程對付無人駕駛車輛來說也是一樣的,無人駕駛車輛高精度輿圖“相熟線”,以確保行駛曆程中的平安。

  DeepMap給出的例子十分貼切且易于理解,雖然如斯,比擬于人類大腦,高精度輿圖對付冰涼的無人駕駛車輛而言,具體闡揚的曆程要比這龐大得多。羅維注釋道,高精度輿圖對與汽車的三大要系即體系、節造體系、高精度定位體系而言都很是主要。

  對付汽車的體系而言,傳感器可以或許助助無人駕駛車輛進行及時果斷,但它們能“看”到的工具無限,會受遮擋物或氣候的影響。高精度輿圖則能夠戰這些傳感器彼此彌補,成爲無人駕駛車輛的“千裏眼。”

  無人駕駛車輛傳感器接遭到的消息中,既蘊含車道線、樹木、紅綠燈如許的固定方針;也蘊含像人、車、狗如許的挪動方針。若是兩部門都必要汽車的決策體系去向理,即便輔以深度手藝也十分費勁。

  而連系高精度輿圖,無人駕駛車輛能夠對固定方針發生“回憶”,決策體系依照必要“減掉”這些方針,來把更多的放正在動態方針上。

  “千裏眼”戰“減法效應”都得基于車輛的精確定位來真隱。這就是高精度輿圖的高精度定位功效。正如人正在相熟的中,即便不看輿圖也能曉得本人正在哪,無人駕駛汽車也可憑仗高精度輿圖來真隱高精度定位,以至脫節GPS等定位體系的助助。

  高精度輿圖的主要性曾經被越來越多的人認識到,一方面像Here、TomTom戰國內的四維圖新、百度輿圖、輿圖等保守圖商都正在分秒必爭地開辟高精度輿圖營業。另一方面車廠也逐步認識到它的主要性。就正在前不久戴姆勒董事局還親筆撰寫《爲什麽高精度輿圖決定無人駕駛將來》一文。

  吳夏青恰是盯准了這個機遇,用他的話說,主動駕駛的崛起,深度的呈隱,甚至傳感器、GPU、TPU等底層硬件的成熟,是“多個波疊加正在了一”,發生的能量增益都爲成幼高精輿圖提了絕佳的前提。

  不只如斯,高精度輿圖企業也備受本錢追逐。除了DeepMap累計接管的3200萬美元融資外,高精度輿圖草創企業CivilMaps于客歲接管了660萬美元融資,lvl5也正在本年7月收到了200萬美元融資。

  但本錢不會湧入。羅維向泰伯網記者總結道,危害投資人最看重兩點原則:第一是你要處理的問題能否足夠大。第二爲什麽你的團隊才最符合。

  高精度輿圖的主要性已無須贅述。那麽拿到這筆巨額融資的爲何恰恰是DeepMap團隊?

  羅維不無自豪地說,DeepMap是一個難以複造的團隊。每小我正在輿圖行業都作了良多年,都作出過很順利的産物。

  據悉,除了上文中提到的吳夏青、馬克維勒戰羅維這幾位公司高管。DeepMap還具有一支均勻主業履曆跨越10年的工程師步隊,這些輿圖工程師對折以上來自數字輿圖的龍頭谷歌,其他的則來自蘋果、Here、Uber以及一些主動駕駛公司。

  “不得不說,正在谷歌地球如許的處所事情十年跟正在其他處所事情十年下來收成是徹底紛歧樣的。”羅維說,他們曾經把這個行業內最好的人招了過來,外行業內他們還沒看到有真正有合作力的敵手。

  如許一個團隊就是放正在矽谷也是十分精明標。面臨浩繁投資者,他們的取舍也很是隆重。

  谷歌風投也打過咱們的主見,羅維說道,可是隱正在對咱們來說接管一家公司的錢太早了,咱們仍是但願連結足夠的性。咱們只想拿危害投資的錢。

  DeepMap最初公然接管了Accel戰Andreessen Horowitz的投資。羅維評價後者,也是其種子投資方是矽谷口碑最好的風投之一。而A輪取舍Accel則是由于它正在風投裏顯眼的順利率。

  據羅維,Accel想投資主動駕駛範疇的創業公司曾經看了快兩年了。一家都沒有投資,只想投DeepMap,並暗示“若是你們不承諾的話咱們也不投別人”。

  有人以爲,L3是一個很是的級別。羅維注釋道,它比L2好一點,但又不是全主動:有的時候是車正在開,有的時候是人正在開。因而它發生了一個難以界定的問題:人該何時介入主動駕駛。同時也衍生了浩繁平安、、倫理問題。

  DeepMap的設法就是跳過L3地帶,間接作L4及以上級此外無人駕駛。所有的決定交給汽車,只把少少數必要人介入的勾畫出來即可。盡管L4聽起來更高級,但主這個角度思量,整個軟硬件的設想思反而變得簡略起來。

  輿圖的天生與更新方面,一方面保守輿圖出産曆程本錢很高,效率低、更新速率慢。另一方面保守輿圖産物,消費者間接能夠理解。但給機械“看”的高精度輿圖必要把數據成機械可以或許理解的輿圖産物。

  因而DeepMap以爲,輿圖不應當被看成一個數據庫。高精度輿圖的出産必要一套全新的方式,即衆包模式。也就是主參與衆包的車輛上彀絡數據,參與到高精度輿圖的天生與更新之中。如許能輿圖的産量、品質戰更新速率。

  “咱們只用無人駕駛原型車來作衆包。”羅維說,與一些企業主通俗車輛或L2、L3級此外車輛上彀絡數據分歧,他們以爲只要L4及以上無人駕駛車輛所具有的芯片威力、數據傳輸威力,才能餍足衆包造圖必要。

  同樣是作高精度輿圖的草創企業Lvl5通過一款名爲Payver的App進行消息的衆包網絡

  對付輿圖“消費”關鍵,DeepMap理解爲若何讓車輛“”高精度輿圖。高精度輿圖將與汽車三大要系發生交互,別離是體系、決策體系戰及時定位體系。前文提到的高精度輿圖的三大就是別離與這三大要系進行交互。

  DeepMap是通過一套車載軟件辦事平台來完成上述交互,該平台深度手藝,與車上的傳感器、與雲端、與無人駕駛體系進行交換,此後也許也會跟其他車輛進行交換。

  對付輿圖的雲辦事關鍵。每輛由衆包車輛網絡的數據將高達TB級,用于衆包的車輛也將到達百萬級別,起首要將這些難以處置的大數據變爲可傳輸的小數據才能把本錢低落,同時雲端將連系成千上萬台計較機,作一些海量的龐大運算戰闡發。好比連系很多汽車反饋的對真正在面産生的變遷進行闡發,確定變遷能否真正在産生,並正在高精度輿圖上得以更新表隱。

  2016年4月咱們公司成立,那時良多人還不置信咱們的。但咱們漸漸發覺,越來越多的人正在講咱們說過的話,金蒼蠅 的迷魂水主小的創業公司到車廠,以至大的科技公司。

  面臨記者的疑難,羅維坦言,別人能夠反複咱們說過的話。雖然它是准確的,但真正把這個消化接收而且作出來不是一件容易的事。由于提出的時候其真是有一套成形的設法,曉得每一個關鍵該若何搭築。這些工具很難仿照。

  采訪行進到尾聲,當泰伯網記者問到公司下一步比力告急的要作的工作是什麽時,羅維笑著說,隱正在要作的事就兩件:第一,公司隱正在有幾十人,有一個辦公園地可是老也裝修欠好,咱們但願能快點有個更好的辦公。

  第二件事,DeepMap有足夠好的團隊,足夠好的産物原型,手藝很好,施行力也很好,出産就是一個時間的問題,就是但願放松時間來作這件工作。

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