受麻省理工学院（MIT）和新加坡-麻省理工学院联合科研中心（SMART）的科研成果启发，风图智能的核心算法已经过九年的历练。
作者 | 安琪
在无人驾驶的江湖里，无论是辅助驾驶派系、Robotaxi派系、还是商用物流车派系，玩家们都各自迈开了自动化的步伐。
但以无人驾驶技术为原点延伸出的来的流派并不只限于此。
安全速度（safe speed），是苏州风图智能科技有限公司（以下称“风图智能”）关于未来无人驾驶出行想象空间的起点。
受麻省理工学院（MIT）和新加坡-麻省理工学院联合科研中心（SMART）的科研成果启发，风图智能成立于2018年11月。由Heidi Wyle、Daniela Rus和Saman Amarasinghe共同创立。
其中CEO Heidi Wyle是一位连续创业者，此前曾创立两家生物科技公司，博士毕业于麻省理工学院（MIT），并拥有哈佛商学院MBA学位（“贝克奖学金”得主）；Daniela Rus是麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的主任；Amarasinghe教授是麻省理工学院电子工程和计算机科学学院副主任。
虽然是初创公司，但风图智能基于安全速度、高可靠、低成本、通用的无人驾驶方案已经有9年时间的深厚积累，累计测试里程超过10万公里。
近日，风图智能与实地集团共同研发的第二代无人驾驶通勤车在广州实地常春藤小区正式投入运营。
1
无人车解决社区出行最后一公里难题
在风图智能主席兼CEO Heidi Wyle看来，“社区”的含义并非单指居民小区。养老社区、大学城，城市工业园，都可以称之为“community”。
这些社区的一个共同点就是，区域内的车辆最高行驶速度不超过40公里/小时，这也是风图智能所理解的“安全速度”。在安全速度的情况下，自动驾驶车辆所需的传感器会更少，成本也更容易控制，安全性也更高，这在某种程度上预示着商业落地也会更快速一些。
▲风图智能主席兼CEO Heidi Wyle
根据风图智能对无人驾驶市场的判断，那将是一个7万亿的市场规模，其中安全速度下的无人驾驶出行市场规模将占到1万亿。
于是也就不难理解，风图智能的无人驾驶方案是一套通用的无人驾驶模块化软件架构。目前他们的软件已经在六个不同的车辆平台上成功测试，包括乘用车、高尔夫球车、物流车、轮椅、单人代步车、环卫车。
而此次其无人驾驶通勤车hachi auto正式在广州实地常春藤小区投入运营，是风图智能自动驾驶技术落地社区的又一步；同时也是为解决社区形态越来越中大型化所带来的最后一公里社区出行痛点。
此外针对居民社区，风图智能也算过一笔账：一般给社区的提供的驾驶员通常两班倒，真实的情况中，平均每辆社区通勤车需要2.5个司机。如果采用无人驾通勤车的话，无论是在司机的人力成本、还是管理成本上都有不少下探的空间。而且随着激光雷达的成本越来越低，无人驾驶通勤车的成本也有望进一步降低。
尽管社区出行场景的复杂程度不如公开路面，但作为一个居住类的生活园区，在交通参与者的丰富程度上其实并不输公开路面，无人驾驶的落地也面临着一定的挑战。
在一些小区内，经常能够正常的看到小孩、宠物等在车辆行驶区域内走动玩耍；而小区内道路空间比较狭窄，车辆掉头困难；以及车辆定位复杂，行驶路线站点有可能会出现建筑物遮挡的情况。
针对居民区的特殊场景，风图智能主要通过四个方面来解决社区的无人驾驶通勤车落地难题：
首先是优化传感器配置方案并升级障碍物的检测算法。据新智驾新智驾了解，hachi auto车身配备了四颗16线激光雷达，分别在车头上下侧与车尾左右侧，同时还在车前安装了单线激光雷达以及单目摄像头，以实现车身全方位覆盖，兼顾大目标与小物体识别。
Heidi Wyle告诉新智驾，他们的软件算法还可以识别到如可乐罐、矿泉水瓶这类低矮微小的物体。
其次，风图智能采用增强型算法逻辑，综合运用电子驻车、刹车、陀螺仪等，采取分段式调头模式，从而实现在狭小区域全自动调头。同时采用自适应控制算法实现坡道以及转弯处的速度平稳控制，并配合刹车和电子驻车等实现坡道启停不溜车。
根据路况和行驶环境，hachi auto可以自主决定直行、拐弯、超车、绕障、停车等驾驶行为。
最后，通过多传感器融合方案，以3D激光点云为主、高精GPS为辅的定位方式，实现全区域的厘米级精准定位。据风图智能创始CTO杜新新介绍，这种传感器融合方案不需要依附于昂贵的高精GPS或者惯导组合方案，只需要低成本的高精GPS就能轻松实现厘米级的定位。
风图智能中国区执行CEO 兼研发副总裁赵姝岩告诉新智驾，第二代无人驾驶通勤车hachi auto的汽车工艺无论是从设计还是到过程的管控，都是朝着量产的方向来实现的。其车身采用了汽车级部件，经历防水测试、耐久测试等可靠性能测试。
从最终的产品形态来看，hachi auto是一个基于前装量产设计的一体化太空舱车型。车内不设方向盘，保留一个安全员专座和三个乘客座位。通过车内显示屏，乘客能够正常的看到车辆的行进路线。
2
通用算法赋能六种车辆平台
尽管刚成立不久，但从麻省理工走出至今，风图智能的核心算法已经过九年的历练。期间在美国、中国、新加坡积累了超过10万公里的测试里程。
随着国内无人驾驶浪潮的兴起，国内无人驾驶和人工智能也获得了惊人的发展；同时，国内的政策支持、基础设施建设速度都让风图智能的创始人之一Daniela Rus看到了机会。
因此，在短短一年的时间里，风图智能就已经在环卫、物流市场、养老社区不同领域进行了无人驾驶技术的落地，并且在今年下半年迎来了集中爆发。
今年8月份，风图智能与山东满国康洁环卫集团有限公司在苏州工业园区共同成立合资公司，用无人驾驶技术来解决环卫行业面临的诸多痛点：道路清扫的单位成本逐步的提升、环卫从业者老龄化、年轻劳动力缺失、市场过大而人力短缺等问题。
而在物流领域，10月份，风图智能也与安吉智能物联技术有限公司达成了共同开发无人驾驶拖车系统的合作。
此外，风图智能还与中国人寿达成合作，为苏州的一个高端养老社区提供无人驾驶出行服务的试运营。目前项目已经试运营3个月，每周5天，每天9小时，无人驾驶车辆会在该社区内的几个固定站点停车接驳和往返。
此前，2018年底风图智能在苏州完成了5000公里耐久测试，覆盖了雨天、雾天、白天、夜晚、黎明、黄昏等多种场景，其无人驾驶解决方案和软件系统表现稳定可靠。
杜新新告诉新智驾，随着国内的技术落地与产品部署，其算法也在不断的优化与迭代。“我们之前在新加坡、美国，算法都是基于单线激光雷达来研发的。来到中国之后，进行了深度化的升级，实现了多线激光雷达和视觉相融合的算法层优化与升级。”
随着路测里程的增加与产品的落地部署，风图智能表示，经验的积累与数据的不断迭代有望解决无人驾驶场景下的长尾问题。
“从短期来看，我们的重点在于安全速度无人驾驶的快速大规模的应用。2020年的业务重点是moving people的场景落地上，在安全速度的封闭区间做到一定规模。” Heidi Wyle告诉新智驾。
风图智能表示，随着各项无人驾驶法规的完善和高速无人驾驶技术的成熟，风图智能的业务范围也将扩展到高速无人驾驶领域的技术和应用，实现从封闭道路到开放道路的场景拓展。
Heidi Wyle补充道：“我们的技术是从2010年开始研发，至今走了快十年。前期大量技术投入和积累使我们有一定的优势。我们未来十年的愿景是，成为全球无人驾驶的领导者。”
END
