大眾2019年在德推出共享電動汽車業務，目標全球市場

全球無人商業化進程正在加速。目前，隨著各大汽車公司和科技公司不斷推出新的自動駕駛技術，世界各國都在積極制定自動駕駛普及路線圖，放寬無人駕駛汽車相關法律法規，主要集中在道路測試和規劃、駕駛分類、，根據前瞻產業研究院發布的《無人駕駛汽車產業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》，2018年全球無人駕駛汽車市場將達到48.2億美元，2021全球無人駕駛車輛市場將達到70.3億美元；到2035年，預計無人駕駛汽車的全球銷量將達到2100萬輛。今年5月15日，成立僅一年的中國自動駕駛初創公司Roadstar.ai正式宣布完成1.28億美元（約合8.12億元人民幣）的a輪融資，這是迄今為止無人駕駛行業最高的融資額，Roadstar.i也成為國內無人駕駛領域估值最高的初創公司。6月13日，Roadstar.ai攜自動駕駛方案“Aries·Rui”亮相亞洲消費電子展，這是全球首款搭載純國產激光雷達的無人駕駛Level4解決方案，在任何速度和任何彎道上都能實現5厘米的最大誤差。該公司首席執行官童賢巧在接受《21世紀商業導報》獨家采訪時介紹，該方案具有明顯的競爭優勢：目前成本約為30萬元，而競品成本約為150萬元。到2020年，該公司計劃將系統成本降至5萬元。嚴賢橋預測，2020年，無人商業化時代將全面到來，公司的目標是成為無人駕駛領域的“滴水”，讓無人技術與汽車服務全面融合。目前，全球自動駕駛領域的競爭非常激烈。據不完全統計，全球已經涌現出240多家自動駕駛技術研發初創企業。然而，Roadstar.ai對此并不擔心。童賢巧認為，這200多家初創企業的研究“分為場景和賽道”。他們有的做封閉場景，有的做L3等，他們有不同的商業模式。就像Roadstar.ai一樣，專注于開放路況下自動駕駛L4技術的人并不多。目前，Roadstar.ai已經開發出無人旅程中的兩項關鍵技術：HeteroSync（異構多傳感器同步）和DeepFusion（數據深度融合）。HeteroSync負責實現多個傳感器（激光雷達、相機、雷達、超聲波、全球導航衛星系統和；

IMU）并實時自動更新同步參數。DeepFusion負責三種主要傳感器（激光雷達、相機和雷達）在原始數據層面的融合，該技術基于融合高維數據的傳感和定位算法。“無人駕駛要做的實際上是兩件事。第一件事是看清世界，第二件事是了解世界。”嚴賢橋指出。Roadstar.ai的多傳感器預融合技術在原始數據層面融合了激光雷達、相機和毫米波雷達的8維數據，可以實現高精度地圖繪制，有效識別視野中的物體和人。“所謂預融合，就是將所有傳感器的數據在原始數據層面進行融合，將多個低成本、低性能的傳感器組合使用，可以大大節約成本，提高效率。”童賢巧告訴21世紀經濟導報記者。他解釋說，目前，世界上大多數無人公司仍然采用多傳感器后融合技術，該技術對每個傳感器都有相應的傳感算法，并在處理每個傳感器的數據后，總結傳感結果。相對而言，Roadstar.ai采用的預融合技術對單個傳感器的要求較低，單個功能可能有限，但它可以一起感知包括幾何、顏色和紋理在內的各個方面的信息，可以實現更快的算法和更準確的識別。國內法律法規有待完善美國30年前開始研究無人駕駛的相關技術。在加利福尼亞州，每一家參與無人駕駛研發的公司都需要提交一份年度報告，總結測試期間司機的接管情況。這個數字被許多人用來評估公司的水平。其中，谷歌母公司Alphabet的子公司Waymo遙遙領先，其次是通用汽車的Cruise，每次收購的平均里程數超過1000英里。其中，Waymo在亞利桑那州移除了司機，并使用遠程接管進行無人操作。然而，即使達到了這個水平，也不意味著無人車可以在中國安全駕駛。“與美國相比，國內的路況會復雜得多，這對傳感器的靈敏度要求更高。”嚴賢橋分析道。他介紹，目前Roadstar.ai的無人車可以適應中國最復雜的路況，包括隨時變化的修路狀態，以及突然出現在路上的摩托車和行人都有敏感的判斷和反應，以確保車輛在各種復雜路況下安全行駛。經過過去一年的實際道路測試，Roadstar.ai的無人駕駛汽車在加州平均只需一次人工干預，就可以在中國高度復雜的城市路況下安全行駛數小時，而無需人工接管。“中國需要完善無人駕駛法規。”嚴賢橋指出。據了解，中國只有北京、上海、廣州和重慶有政府明確的無人駕駛測試牌照和道路法規。即使他們拿到了牌照，未來也只能在幾公里或更長的有限測試路段行駛。相比之下，美國有21個州完全開放了有安全駕駛員的自動駕駛，其中7個州開放了沒有安全駕駛員的無人駕駛，車輛在獲得許可后可以在該州任何地方進行測試。“但最近，我們也看到了國內無人駕駛的開放心態。我相信，隨著無人駕駛技術的進一步成熟，交通秩序會更加有序，相關配套法規也會逐步完善。”嚴賢橋認為。瞄準智能出行根據前瞻產業研究院的預測數據，到2035年，全球無人駕駛汽車銷量將達到2100萬輛。參考2015年全球汽車年銷量超過8000萬輛，中國銷量接近2500萬輛的數據。巨大的汽車銷量和消費者對技術的需求使中國成為最大的無人駕駛市場。當被問及Roadstar.ai在自動駕駛商業化中的應用場景時，嚴賢橋表示，公司未來將專注于中國無人車的運營服務，瞄準智能出行市場，努力打造無人駕駛領域的“滴滴”。Roadstar.ai計劃2018年在深圳部署50輛無人車，以鞏固算法；

2019年，Roadstar.ai將與OEM合作，定制200輛配備車頂箱的無人車，開發出行應用程序，提供無人網絡汽車服務，當然，汽車還將配備安全員，以確保用戶體驗；2020年，深圳將部署1500輛定制無人車，真正實現無人化。“我們希望通過兩年的數據積累來改進算法，提高整體效果和穩定性，最終通過遠程監管取代零星監管，實現更快的商業化。”童賢巧告訴21世紀經濟導報記者。“Level4并不完美，Roadstar.ai仍將加入遠程控制中心服務，以使無人車更加穩定和安全。”他說。從長遠來看，Roadstar.ai希望“軟硬結合”，向上游硬件端延伸，并與傳感器制造商更緊密地合作，形成類似蘋果供應鏈的格局。這也是Roadstar.ai選擇將國內研發和生產中心落戶深圳星河世界人工智能園的原因。“與硅谷相比，這里的產業鏈更完整，從技術到產品的轉化更快，為Roadstar.ai提供了最好的外部環境。”除了豐富的市場資源，星河創投還聯合深創投等投資機構參與Roadstar.ai的A輪融資，幫助Roadstar.i共同構建供應鏈生態。在國際市場上，Roadstar.ai也有相應的計劃來扮演技術提供商的角色。“因為海外市場涉及的高精度地圖和本地核心交通數據將得到相應的保護，Roadstar.ai選擇了從技術上切入。”嚴賢橋解釋道。展望未來，童現橋認為，無人駕駛技術的普及不僅可以升級人們的出行方式，還可以徹底改變人們的生活。“車輛將不再是單一的交通工具，而是一個具有生活、娛樂和工作等多種功能的移動空間。實現這一切指日可待。”全球無人商業化進程正在加速。目前，隨著各大汽車公司和科技公司不斷推出新的自動駕駛技術，世界各國都在積極制定自動駕駛普及路線圖，放寬無人駕駛汽車相關法律法規，主要集中在道路測試和規劃、駕駛分類、，根據前瞻產業研究院發布的《無人駕駛汽車產業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》，2018年全球無人駕駛汽車市場將達到48.2億美元，2021全球無人駕駛車輛市場將達到70.3億美元；

到2035年，預計無人駕駛汽車的全球銷量將達到2100萬輛。今年5月15日，成立僅一年的中國自動駕駛初創公司Roadstar.ai正式宣布完成1.28億美元（約合8.12億元人民幣）的a輪融資，這是迄今為止無人駕駛行業最高的融資額，Roadstar.i也成為國內無人駕駛領域估值最高的初創公司。6月13日，Roadstar.ai攜自動駕駛方案“Aries·Rui”亮相亞洲消費電子展，這是全球首款搭載純國產激光雷達的無人駕駛Level4解決方案，在任何速度和任何彎道上都能實現5厘米的最大誤差。該公司首席執行官童賢巧在接受《21世紀商業導報》獨家采訪時介紹，該方案具有明顯的競爭優勢：目前成本約為30萬元，而競品成本約為150萬元。到2020年，該公司計劃將系統成本降至5萬元。嚴賢橋預測，2020年，無人商業化時代將全面到來，公司的目標是成為無人駕駛領域的“滴水”，讓無人技術與汽車服務全面融合。目前，全球自動駕駛領域的競爭非常激烈。據不完全統計，全球已經涌現出240多家自動駕駛技術研發初創企業。然而，Roadstar.ai對此并不擔心。童賢巧認為，這200多家初創企業的研究“分為場景和賽道”。他們有的做封閉場景，有的做L3等，他們有不同的商業模式。就像Roadstar.ai一樣，專注于開放路況下自動駕駛L4技術的人并不多。目前，Roadstar.ai已經開發出無人旅程中的兩項關鍵技術：HeteroSync（異構多傳感器同步）和DeepFusion（數據深度融合）。HeteroSync負責實現多個傳感器（激光雷達、相機、雷達、超聲波、全球導航衛星系統和；

IMU）并實時自動更新同步參數。DeepFusion負責三種主要傳感器（激光雷達、相機和雷達）在原始數據層面的融合，該技術基于融合高維數據的傳感和定位算法。“無人駕駛要做的實際上是兩件事。第一件事是看清世界，第二件事是了解世界。”嚴賢橋指出。Roadstar.ai的多傳感器預融合技術在原始數據層面融合了激光雷達、相機和毫米波雷達的8維數據，可以實現高精度地圖繪制，有效識別視野中的物體和人。“所謂預融合，就是將所有傳感器的數據在原始數據層面進行融合，將多個低成本、低性能的傳感器組合使用，可以大大節約成本，提高效率。”童賢巧告訴21世紀經濟導報記者。他解釋說，目前，世界上大多數無人公司仍然采用多傳感器后融合技術，該技術對每個傳感器都有相應的傳感算法，并在處理每個傳感器的數據后，總結傳感結果。相對而言，Roadstar.ai采用的預融合技術對單個傳感器的要求較低，單個功能可能有限，但它可以一起感知包括幾何、顏色和紋理在內的各個方面的信息，可以實現更快的算法和更準確的識別。國內法律法規有待完善美國30年前開始研究無人駕駛的相關技術。在加利福尼亞州，每一家參與無人駕駛研發的公司都需要提交一份年度報告，總結測試期間司機的接管情況。這個數字被許多人用來評估公司的水平。其中，谷歌母公司Alphabet的子公司Waymo遙遙領先，其次是通用汽車的Cruise，每次收購的平均里程數超過1000英里。其中，Waymo在亞利桑那州移除了司機，并使用遠程接管進行無人操作。然而，即使達到了這個水平，也不意味著無人車可以在中國安全駕駛。“與美國相比，國內的路況會復雜得多，這對傳感器的靈敏度要求更高。”嚴賢橋分析道。他介紹，目前Roadstar.ai的無人車可以適應中國最復雜的路況，包括隨時變化的修路狀態，以及突然出現在路上的摩托車和行人都有敏感的判斷和反應，以確保車輛在各種復雜路況下安全行駛。經過過去一年的實際道路測試，Roadstar.ai的無人駕駛汽車在加州平均只需一次人工干預，就可以在中國高度復雜的城市路況下安全行駛數小時，而無需人工接管。“中國需要完善無人駕駛法規。”嚴賢橋指出。據了解，中國只有北京、上海、廣州和重慶有政府明確的無人駕駛測試牌照和道路法規。即使他們拿到了牌照，未來也只能在幾公里或更長的有限測試路段行駛。相比之下，美國有21個州完全開放了有安全駕駛員的自動駕駛，其中7個州開放了沒有安全駕駛員的無人駕駛，車輛在獲得許可后可以在該州任何地方進行測試。“但最近，我們也看到了國內無人駕駛的開放心態。我相信，隨著無人駕駛技術的進一步成熟，交通秩序會更加有序，相關配套法規也會逐步完善。”嚴賢橋認為。瞄準智能出行根據前瞻產業研究院的預測數據，到2035年，全球無人駕駛汽車銷量將達到2100萬輛。參考2015年全球汽車年銷量超過8000萬輛，中國銷量接近2500萬輛的數據。巨大的汽車銷量和消費者對技術的需求使中國成為最大的無人駕駛市場。當被問及Roadstar.ai在自動駕駛商業化中的應用場景時，嚴賢橋表示，公司未來將專注于中國無人車的運營服務，瞄準智能出行市場，努力打造無人駕駛領域的“滴滴”。Roadstar.ai計劃2018年在深圳部署50輛無人車，以鞏固算法；

2019年，Roadstar.ai將與OEM合作，定制200輛配備車頂箱的無人車，開發出行應用程序，提供無人網絡汽車服務，當然，汽車還將配備安全員，以確保用戶體驗；2020年，深圳將部署1500輛定制無人車，真正實現無人化。“我們希望通過兩年的數據積累來改進算法，提高整體效果和穩定性，最終通過遠程監管取代零星監管，實現更快的商業化。”童賢巧告訴21世紀經濟導報記者。“Level4并不完美，Roadstar.ai仍將加入遠程控制中心服務，以使無人車更加穩定和安全。”他說。從長遠來看，Roadstar.ai希望“軟硬結合”，向上游硬件端延伸，并與傳感器制造商更緊密地合作，形成類似蘋果供應鏈的格局。這也是Roadstar.ai選擇將國內研發和生產中心落戶深圳星河世界人工智能園的原因。“與硅谷相比，這里的產業鏈更完整，從技術到產品的轉化更快，為Roadstar.ai提供了最好的外部環境。”除了豐富的市場資源，星河創投還聯合深創投等投資機構參與Roadstar.ai的A輪融資，幫助Roadstar.i共同構建供應鏈生態。在國際市場上，Roadstar.ai也有相應的計劃來扮演技術提供商的角色。“因為海外市場涉及的高精度地圖和本地核心交通數據將得到相應的保護，Roadstar.ai選擇了從技術上切入。”嚴賢橋解釋道。展望未來，童現橋認為，無人駕駛技術的普及不僅可以升級人們的出行方式，還可以徹底改變人們的生活。“車輛將不再是單一的交通工具，而是一個具有生活、娛樂、工作等多種功能的移動空間。實現這一切指日可待。”

標簽：大眾標致寶馬雪鐵龍

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