ADAS 市场崛起，这家公司一已将深度学习网络应用到 ADAS 系统中

5 年后、8 年后、10 年后……目前大多数车企都在纷纷锁定其自动驾驶汽车量产时间。

在这期间，我们可以预想到拥有百年历史的汽车工业将发生多少深刻的变化，而有一个领域的发展将为这些变化的发生提供有力驱动，那就是 ADAS。

ADAS(Advanced Driver Assistance System)，即高级辅助驾驶系统，主流观点认为，ADAS 将是自动驾驶产业化过程中的必经阶段，同时也有望成为阶段性“终极形态”。

具体而言，ADAS 系统通过安装在车体上的智能感知设备，无时无刻收集车辆外部环境信息，识别周围环境中的静止和运动物体，对识别的物体进行测量和跟踪，再通过算法，判断物体是否是目标物体，目标物体对自身车辆的威胁程度。早期的 ADAS 技术主要以被动式报警为主，而对于最新的 ADAS 技术来说，主动干预变得越来越常见。

目前，国外对于 ADAS 系统已经有了很多研究成果，我国尚处于起步阶段，但是，有一家国内公司已经迈出重要一步：他们正在将时下大热的深度学习网络应用到 ADAS 系统中。这家公司就是位于上海的魔视智能（Motovis）。

魔视智能由虞正华博士创建。在上海交大模式识别与智能控制专业博士毕业后，他曾前往澳洲进行博士后学术研究，并于 06 年开始回国创业，深耕视频、图像分析领域，他创立的前一家公司被博康收购。虞正华也是业内率先将视频分析技术成功商用的科学家之一。

之所以看好深度学习的 ADAS，他说：“我们觉得自动驾驶非常有意义，是一个革命性的进展。我们主攻视觉感知的原因有两个，一是团队在计算机视觉和机器学习上有多年积累；二是我们认为，从人的驾驶习惯来看，我们主要依赖眼睛和大脑完成驾驶，因此视觉在自动驾驶中会起到非常重要的主导作用。”

自动驾驶被不少人认为是未来人工智能技术应用的最大市场规模和影响力的落脚点。随着传感器数据处理在汽车 ECU（电子控制单元）中被引入，我们将越来越依靠人工智能来完成新的任务，机器学习也将从感知开始影响未来下一代出行。

现阶段，机器学习算法在自动驾驶汽车上的主要任务之一是持续感应周围环境，并预测可能出现的变化。这些任务主要分成四个子任务：检测对象、物体识别及分类、物体定位、运动预测。

图丨魔视智能CEO虞正华

据虞正华介绍，感知是自动驾驶的基础，除了用于感知，深度学习在自动驾驶上也有别的应用，比如说做决策，不过现在谈论这件事情仍为时尚早。“目前魔视还集中在用深度学习做好感知，毕竟如果基础的信息不完整，甚至有很多噪声的话，决策层会受到影响”，他说。

在用深度学习做感知上，一个衡量产品的重要指标就是识别率，第二个就是响应速度，即多长时间能识别到一个目标。这方面，魔视智能的响应速度在 0.2 秒之内。

“在正面物体识别方面，各个厂家表现都差不多，但是魔视的长处在于在侧面和局部遮挡的情况下依然有很高的识别率，基本上还能维持和正面相当的性能”，虞正华说。

事实上，魔视智能的核心深度学习算法在一系列国际算法评测中名列前茅，在自动驾驶界广泛引用的 CITYSCAPES 评测中长期排名世界第一。

魔视智能在国内推出了首款基于深度学习的视觉感知 ADAS 前装产品，并已通过了相关车厂组织的测试，成功地与北汽新能源等多家国内一线车企签署项目落地协议，预计在 2018 年初至少在两家车企量产。

在刚刚过去的 10 月，魔视智能也迎来了一个好消息，他们正式对外宣布完成千万美元级 A 轮融资。在这之后，魔视智能将继续研发自动驾驶关键技术，以推动辅助驾驶和自动驾驶系统的量产。

“我们近期的一个短期目标是 L1、L2 等级的前装量产以及 L3 产品研发，希望到明年能够基本完成”，虞正华透露。

目前，国内的一众汽车品牌都已开始装备 ADAS 产品。毕竟，从技术角度看，ADAS 构建起了自动驾驶技术积累的桥梁，是车企切入自动驾驶的渐进式道路，而从商业化角度看，ADAS 也是现阶段自动驾驶成果的商业化成品。这些车厂在与魔视智能这样的初创企业进行 ADAS 合作时，双方的磨合主要包括两方面：一是硬件的设计上，需要满足不同车型前装要求，二是软件上涉及到的双方协议对接。

另外，主攻 LI、L2 等级的车厂的需求在于量产，因为他们已经为各种各样的车型规划了相应功能，这些厂家会希望找到一个比较可靠国内供应商。而主攻 L3 的车厂会有联合开发这样的技术需求。

这些方向都为魔视智能带来了足够的成长空间。虞正华也认为，国内的 ADAS 市场正处于一个快速发展的阶段，首先许多中高端车型已经开始配备 ADAS，虽然其中主要是一些合资品牌，但自主品牌同样在逐步推进一些功能上的部署，另外一方面，国家也在商用车上出台了一系列相应的标准。

ADAS 市场的崛起已经非常清晰了。根据中国产业信息报告，预计至 2020 年，中国 ADAS 市场规模可达 500 多亿元，而本土 ADAS 的突破点之一就包括算法，随着国内公司不断完成技术积累，未来的 ADAS 本土化还会掀起新的浪潮。而 ADAS 作为自动驾驶发展的一个阶段，是否占有了 ADAS 市场就会在未来的自动驾驶市场占得先机呢？我们拭目以待。