2018年最為關注的技術無疑是自動駕駛，Waymo、特斯拉、Uber、通用…國外企業的下注越來越大，在1年的時間内也獲得了引人矚目的提高，甚至已經開始了商業化的探索。

而在這個行業發展最快的第二片土地，中國的自動駕駛行業在過去一年則較為甯靜。相比于國外企業，國内大型科技公司和車企并沒有在自動駕駛上進行太大的動作，想要窺探行業發展，隻能從更有活力的創業公司身上尋找答案。

Next Tech接觸到了一家叫Roadstar.ai的企業，它非常年輕，卻極具代表性。通過這家公司，我們希望對技術的趨勢，以及國内自動駕駛的現狀和未來能有更深刻的了解。

Roadstar.ai成立于2017年5月，在短短不到兩年的時間内，集結了一批優秀的研發團隊，并獲得了1.28億美元的A輪融資。

CEO佟顯喬在美國讀博時主攻的就是無人駕駛技術，畢業後曾就職于蘋果無人車Titan項目、英偉達自動駕駛部門、百度在矽谷的無人駕駛技術分部。

這種技術也是目前無人駕駛領域比較先進的解決方案：前融合算法。它是對原始數據（raw data）進行融合和深度學習的技術，能夠極大地提高DNN的檢測精度，并減少例外（corner case）。

CTO衡量介紹說，Roadstar把多個傳感器的數據進行了整合，讓它們變成了一個“超級傳感器”，并針對它開發了一套自己的神經網絡。這樣一來，可以在最大程度上減少信息丢失，保證信息的完備性。

目前在國内，有真正能力做“多傳感器融合”的企業還很少，這是未來自動駕駛技術的方向，也是Roadstar的核心技術競争力。

高昂的成本，是落地高等級自動駕駛的最大阻礙之一，無人車使用的硬件傳感器中，最昂貴的就是激光雷達（LiDAR），它對于空間的測量最為準确，可以提高整車的安全性和可靠性，但它采購的成本可以達到上萬美元。

激光雷達的供應被Velodyne公司壟斷，入門的16線産品售價7900美金，64線的型号則要8萬美元一台的天價。

Velodyne 16線激光雷達

Roadstar為了盡早實現量産，采用了一套國産的解決方案，成功把整車的成本壓縮到了30萬元以内。衡量表示，激光雷達相對來說是一個比較新的領域，國産的産品在主流參數上不輸進口，但價格隻有外國的一半左右。

Roadstar硬件上的組成包括4顆低線束速騰LiDAR，1顆40線禾賽LiDAR、6顆攝像頭、3顆毫米波雷達，和一套GPS&IMU硬件系統。

Roadstar将傳感器集成在了車頂的盒子内，通過異構多傳感器同步技術，使不同品牌、類型及數量的傳感器兼容。因此，這套方案也可以根據需求，去支持國外的高精度傳感器。

Roadstar和不同的車企合作，提供乘用車和商用車的前裝無人駕駛解決方案。2019年，Roadstar計劃将車隊擴充到100量，同時進一步壓縮成本，來進行商業化的探索。

在我們的試乘體驗中，Roadstar的車的确有很好的完成度，無論是起步、刹車、轉彎、并線，車子都能順利的執行。

根據衡量的說法，Roadstar目前在美國大約1個月才會幹預一次（1000公裡），在國内複雜路況下也能實現幾百公裡一次的幹預，同時在夜晚、雨天、高峰期等路況下都能正常行駛。

衡量解釋說，美國的行車要更好預測一些，人們的駕駛習慣要更規矩，車不會胡亂變道，不會經常加塞；而國内的駕駛路況要更複雜，經常有逆行和闖紅燈的現象，對于無人車的考驗也更大。

這種困難也是一個機遇，目前無人駕駛算法需要的不是單純的測試裡程數積累，而是需要去遇到更多的corner case，通過更叠算法打補丁，或DNN來不斷解決問題，讓無人車能應對各種情況。面對中國的路況，對于Roadstar團隊是不小的挑戰，但這也促使了頻繁的優化和升級，讓整個系統更加完善。

衡量認為，矽谷的公司在技術上有領先優勢，但在中國推進自動駕駛，在美國被驗證的技術是行不通的：

“矽谷的算法平移到中國一定是失敗的，Waymo如果放在中國，會漏洞百出，而在中國鍛煉出來的算法和平台，放在國外就會如履平地。在中國能找到最多的corner case，是自動駕駛最佳的，也是最嚴苛的訓練場地。”

目前來看，中美的技術差距，還是體現在硬件研發上。比如行業領頭者Waymo，最初使用的是Velodyne激光雷達，後來Waymo無人車的所有傳感器幾乎都是自研。特斯拉在和Mobileye分道揚镳後，也依靠自己推出了新的硬件系統。

有矽谷工作經驗的創始人們也認清了這一點，Roadstar在深圳和矽谷 San Jose都建有研發中心，可以跟進行業前沿，吸納人才，不斷學習和吸收矽谷最新的技術，将成果移植到國内，做有針對性的改良，同時依托本土，保持算法和數據上的優勢，實現更好的軟硬件結合。

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