元戎启行 – 蜗牛派

大众出行与AutoX宣布战略合作，将在全国范围组建自动驾驶车队

蜗牛派 — Thu, 20 Aug 2020 01:12:38 +0000

蜗牛派消息，今日，大众出行与自动驾驶初创公司AutoX在上海嘉定无人驾驶示范区宣布战略合作，计划在全国范围内组建自动驾驶示范应用的规模化车队，推出面向中国市场的自动驾驶出行平台方案。大众出行将为车队提供流量入口，AutoX将提供技术平台。

大众出行是大众交通（集团）旗下的移动互联网出行平台，总部位于上海，2016年3月上线，并获得上海地区首张网约车牌照，提供出租车、专车、国宾车和政企用车等多种服务。

目前，大众出行已在上海、绍兴、杭州、苏州、天津等全国18个城市运营，通过自主研发的智能后视镜系统等终端设备，可实现大数据分析和专业服务管理，目标是做智慧车厢和智慧出行平台。

AutoX成立于2016年9月，总部位于深圳，在北京、上海、硅谷、圣地亚哥等地设有研发中心，在上海设有自动驾驶运营大数据中心，是目前唯一拥有上、广、深三大一线城市自动驾驶牌照的公司。

大众出行和AutoX尚未透露自动驾驶车队开放试乘的时间和区域等细节。

图源：AutoX

对技术起家的自动驾驶初创公司来说，通过与出行平台合作，获得技术落地的场景和流量，是实现大规模商业化的必由之路，也能让C端消费者更早地被教育，继而更好地接受这种新的出行方式。

几天前，AutoX刚刚向公众开放在上海的自动驾驶示范应用。公众可以通过高德打车APP呼叫AutoX自动驾驶车辆，无需付费，可无限次呼叫，试乘范围设在上海嘉定汽车城。

而就在昨日，另外一家自动驾驶初创公司元戎启行也宣布了与曹操出行的合作，计划明年在杭州向公众提供自动驾驶网约车试乘服务。

今年6月，文远知行（WeRide）也开始与高德打车合作，在广州对公众开放自动驾驶网约车服务。

当然，除了高德打车和曹操出行这类网约车平台以外，自动驾驶初创公司与传统出租车公司建立战略合作，也不是没有先例。

去年底，AutoX就曾与深圳市鹏程电动汽车出租有限公司达成合作，计划在深圳中心地区推出自动驾驶出租车服务。鹏程电动是深圳巴士集团的全资子公司，是全球首家规模化商业化运营的纯电动出租车企业。本次合作中，AutoX将提供RoboTaxi的全栈软硬件技术和大规模运营平台，鹏程电动将提供运维场地和车辆运营服务。鹏程电动将向AutoX开放其打车平台以进行双方数据联调测试，AutoX的RoboTaxi车队将接入鹏程电动车辆运营调度系统，首批测试投放规模达35台，后续将持续增加。

而在去年8月，文远知行也曾宣布与广州白云出租汽车集团有限公司、科学城（广州）投资集团有限公司，共同组建合资公司“文远粤行”，从去年底开始为公众提供自动驾驶出租车试运营服务，覆盖广州黄埔区、广州开发区中心区的部分城市开放道路。

可以预见，类似的打通产业链的合作方式今后还会更多。

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深圳元戎启行科技有限公司与武汉经济技术开发区签署战略合作协议

蜗牛派 — Wed, 01 Jul 2020 09:33:43 +0000

蜗牛派7月1日消息，深圳元戎启行科技有限公司与武汉经济技术开发区在深圳正式签署战略合作协议。元戎启行将在武汉开发区建设武汉生产基地、研发测试中心、运营中心，组建L4级自动驾驶相关技术团队，开展商业试点运营。武汉开发区将为元戎启行在生产、研发中心及运维落地等方面提供支持与帮助，推动产研基地的落地及L4级自动驾驶技术的产品化与商业化。

元戎启行获自动驾驶权威测评第一，精准感知让车辆更“聪明”

蜗牛派 — Wed, 24 Jun 2020 04:19:09 +0000

近日，复星锐正被投企业元戎启行自主研发的感知算法，在自动驾驶权威数据集Semantic KITTI“3D点云语义分割”的单次扫描赛道排行榜上斩获第一。

KITTI是全球最大的自动驾驶计算机算法评测数据集。基于KITTI的自动驾驶数据集，Semantic KITTI在2019年问世，推动了基于LiDAR的语义分割研究。在Semantic KITTI “全类别分割平均交并比（mIoU）”指标上，元戎启行获得第一名，超过阿里巴巴达摩院自动驾驶实验室。

斩获多项第一，“更聪明”的自动驾驶系统

榜单上，除了获得mIoU指标获得第一之外，元戎启行的自研感知算法在树干、行人、骑行者（trunk, person, bicyclist）三个场景中获得了第一名，在汽车、卡车（car, truck）两个场景中分别获得第二名与第四名。这证明了元戎启行的算法可以精确感知形状更小、轮廓更复杂且不对称的物体。元戎启行将会把感知算法运用在L4级自动驾驶系统中，可以让系统更“聪明”地理解所处道路环境，加快系统的推理速度、时间，精准地在点级别上感知行人、行车、周围建筑、绿化、障碍物等，提供对周围的环境和物体细粒度的理解能力。

语义分割提供的细粒度理解对于区分可驾驶表面、不可驾驶表面，及推断路面的功能属性（如：停车区，人行道）是必要的。首先，目前的高精度地图上，细粒度理解主要利用测绘工具，由人工标注预先生成，而通过语义分割，可以自动提供高精度地图标注信息。同时，为了保证自动驾驶汽车在未绘制地图的区域内稳定行驶，自动驾驶系统需要根据环境变化，实时调整车辆的规划与控制——语义分割也为此提供了重要的信息来源。

自研感知算法，优化下的3D点云语义分割技术

点云是计算机视觉领域常用的三维数据表示方式，包含了物体的丰富信息（三维坐标、颜色、分类值、强度值、时间等）。自动驾驶中用到的3D点云语义分割技术，从车辆周围的环境中，识别并分析出不同的物体。业内使用方法大都分为两种：

（1）以point为载体进行特征提取，这类方法需要对点云进行采样和插值，操作大多较为耗时，无法满足自动驾驶的实时性需求；

（2）将点云体素化，以体素为单位进行特征聚合，投影到2D上（如鸟瞰、前视图等），再通过2D的分割方法进行特征提取——这类方法的速度较快，但由于3D特征转2D的过程中丢失了部分信息，特征提取的效率较差。元戎启行自研的感知算法，对LiDAR点云进行3D体素化表征，同时引入可变卷积对庞大的3D特征直接进行处理，提取到点云的3D特征，在提高网络语义感知精度的同时，达到实时的处理速度。