目标未来十年完全解放司机，解密Momenta三步打造自动驾驶闭环 | 2018全球智能驾驶峰会

* Momenta合伙人/研发总监/苏州总经理夏炎

雷锋网新智驾按：10月26日至27日，2018 全球智能驾驶峰会在苏州召开，本次峰会由苏州市相城区人民政府主办，苏州高铁新城管理委员会、雷锋网 (公众号：雷锋网) &新智驾和数域承办，邀请到来自主机厂、科技公司、资本机构和产业研究机构等领域的多位专家，共同打造了一场智能汽车和自动驾驶领域的顶级峰会。

Momenta联合创始人、研发总监、苏州总经理夏炎，发表了主题为“更好的人工智能，更好的生活”的演讲。主要分享了近期Momenta在平台搭建、自动驾驶技术研发和产品落地三方面取得的进展和成果。

夏炎表示，公司定位于Tier 2-“打造自动驾驶的大脑”。Momenta将基于深度学习技术研发自动驾驶的软件算法，并通过大数据与AI的反馈闭环推动产品迭代，打造安全可靠的自动驾驶解决方案。

具体到其背后的逻辑是：深度学习技术是由大数据和大计算驱动的，同时深度学习技术落地到产品上又会带来大量新的数据，基于这些大量新的数据，又会驱动算法迭代，产生更强大的深度学习算法，从而形成从数据到产品到技术的闭环。

基于底层的基础平台，Momenta开发了围绕环境感知、高精度地图和驾驶决策的算法，并形成了多个不同级别的自动驾驶解决方案，例如高速公路场景、自主泊车场景以及城市道路的场景。以下是雷锋网新智驾根据夏炎今日在全球智能驾驶峰会上的演讲整理的内容：

Momenta的定位是打造自动驾驶大脑，包含了两个非常重要的愿景，安全和时间。

首先是安全，我们希望在未来十年内，能够将交通事故率降低40%，挽救100万人的生命，这意味着200万个家庭和1000万人的命运会因我们的技术而改变。

第二个重要的愿景是时间，我们希望在未来十年内百分之百地解放司机的时间。纵观人类历程的发展，我们可以看到每次人类的进步都伴随着人类时间的解放，工业革命将人类从简单的体力劳动中解放出来，人工智能能将人们从简单、重复甚至危险的脑力劳动中解放出来，从而可以进行更高级的脑力劳动。

Momenta的使命和愿景已经明确，Momenta是谁？

一、深度学习基础平台建设

2016年9月Momenta成立，当时团队的最主要工作不是开发某种特定的技术和产品，而是打造平台。因为底层基础平台的建设最为重要。

人工智能因为深度学习技术发展而爆发是在2012年，当时Momenta团队很多成员已经在人工智能的一线研发。近几年，团队的创始成员更拥有世界级的顶尖作品：例如在计算机世界领域非常著名的ImageNet竞赛中，团队成员获得了2017图像分类世界冠军；团队成员发表的论文中，三篇学术界知名论文（Faster RCNN、ResNet、SENet）总引用数超过17000次。

人工智能不仅需要算法，还需要大计算平台和大数据平台。

在大计算平台的构建上，Momenta研发总监孙刚在2015年就设计了世界上第一台针对深度学习的GPU训练集群，是当时全球最大规模的深度学习训练平台。现在Momenta有数千块GPU，能够构建出非常好的计算机群。

另外我们还自主开发了一套深度学习系统ROCS，用来进行高效的数据通信，提高机器训练效率。在大数据平台上，现如今Momenta已经能够获取到相当于每天数百万公里的驾驶相关数据，这些数据回到大计算平台，通过训练，可以得到更好的深度学习算法模型。

二、两大关键基础能力

基于上述的大数据和大计算平台，公司建立了核心算法能力，一个是环境感知，另一个是高精度语义地图。

在环境感知方面，我们已经覆盖了行人、车辆和车道线等常见交通场景的识别，尤其是针对中国特色的驾驶环境，纳入了一些独特的变量，例如骑三轮车、两轮车的行为。此外，在交通标志方面，国内和欧美国家相比，具有更丰富的多样性。

关于高精度地图，目前行业内使用较多的方法是利用激光雷达为主的方式建图，但这个方法存在一些缺点，例如成本过高、更新效率较低以及激光雷达点云稀疏问题等。

在自动驾驶中机器对地图的需求，与普通人使用导航地图的需求不同，导航地图的更新以月和年为单位，就可实现导航功能。但自动驾驶要求地图具备实时更新的功能，才能保证车辆的安全性。而保持地图的快速更新的唯一可行的方式是众包，采用低成本的视觉建图技术。

值得一提的是，地图的实时更新能力是重要的特性，而Momenta的核心技术是可以基于低成本的摄像头+超声波激光雷达实现的，能够帮助实现地图准确快速地更新。

三、Momenta产品战略

深度学习技术是由大数据和大计算驱动的，同时深度学习技术落地到产品上又会带来大量新的数据，基于这些新的数据，又会驱动算法迭代从而产生更强大的深度学习算法，这是从数据到产品到技术的闭环。

Momenta目前已有三款可量产落地的产品， 一款是面向运营车队的后装驾驶安全管理方案，可有效识别司机高风险操作，实时提醒预警，例如车道偏离预警、驾驶员疲劳监测等；二是面向高速公路和城市环路的L3级自动驾驶方案；三是L4级自动泊车解决方案。

在演讲的最后，夏炎总结Momenta的产品思路：第一步打造基础平台，第二步打磨核心技术，第三步落地产品。使用最好的技术做出好的产品，从而拥有大量用户，获取大量数据，然后运用数据反哺技术和产品。

雷锋网原创文章，未经授权禁止转载。详情见 转载须知 。