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魔视智能并不满足于成为一家ADAS供应商,其更希望能立足于市场空间更大的自动驾驶领域
近日,魔视智能（Motovis）宣布完成千万美元级A轮融资.本轮融资由澜亭资本领投,凯旋创投跟投,华兴Alpha任此次融资独家财务顾问.据悉,本轮融资后,魔视智能将深入研发自动驾驶关键技术,加速市场化、产品化工作,与合作伙伴一起推动辅助驾驶和自动驾驶系统的量产.
魔视智能由留澳博士虞正华创立,澳大利亚阿德莱德大学沈春华教授任首席科学家.公司将深度学习和计算机视觉技术应用于ADAS和自动驾驶领域,推出视觉感知ADAS前装产品.
通过深度学习感知预算
根据车企提供的测试数据,魔视智能可以在0.2秒内完成对车辆的识别,且在车辆被遮挡或朝向不同时依然能达到九成以上的识别率.
“因为引入了深度学习并应用在图像识别的解决方案上,魔视智能可在车辆被遮挡80%的情况下做到准确的识别,而市场上很多产品在被遮挡20%时就难以识别出来了.”虞正华告诉创业邦（微信搜索：ichuangyebang）.
在辅助及自动驾驶领域,Mobileye是不得不提及的一家公司,今年3月被英特尔以153亿美金高价收购后,成为行业标杆一般的存在,然而在实际使用中,Mobileye的产品却也暴露出了一些问题.
去年夏天,Mobileye与特斯拉还在合作的时候,一辆特斯拉Model S以自动驾驶模式行駛在一条有中央隔离带的双向公路上,而此时从对面开来的一辆拖挂车左转,以与Model S垂直的角度穿越马路.据特斯拉官方说法,当时强烈的日照致使驾驶员和自动驾驶系统都未能注意到拖挂车的白色车身,未能及时启动刹车系统,最终两车以Model S钻入拖挂货车下方的形式发生碰撞.
在这次事件中,拖挂车以横向的角度进入特斯拉的感知范围,造成Mobileye系统漏识别,是导致车祸的一个重要因素.而在ADAS和自动驾驶领域引入人工智能,则可以在捕捉信息有限的情况下作出合理应对,甚至能在夜晚实现较高的准确率.
国内外ADAS市场已经有了大量的玩家,魔视智能自然避免不了与友商竞争.除了在汽车电子业扎根十多年的联合创始人已有的销售渠道,魔视智能在产品的实测中也表现出了相当的团队研发实力.在由奔驰主推,以评估计算机视觉算法在城市道路街景方面的理解能力为目的的Cityscapes国际评测中,魔视智能团队研发的基于语义分割的像素级深度学习算法在各项指标中的得分均名列前茅,算法综合性能位居测试第一.
把握市场需求,提升竞争力
虞正华表示,辅助及自动驾驶市场存在巨大的需求,一系列相关国家标准如JT/T 1094、JT/T 883以及C-NCAP中关于AEB的规定的推行,对辅助驾驶的市场起了重要的推动作用,同时还有诸多车厂启动了L3等级的产品开发项目.
魔视智能将持续与整车厂及Tier 1（一级供应商）合作,帮助其合作伙伴跨越人工智能的技术壁垒,促进各种等级的自动驾驶车型的落地.不过,魔视智能并不满足于成为一家ADAS供应商,更希望能立足于市场空间更大的自动驾驶领域.
魔视智能的产品路径是先凭能够量化的L1、L2级产品打开车厂大门,进而与车厂展开L3、L4级产品的联合开发合作.借由这种渐进式的路径,既可以通过ADAS产品跟车厂建立信任与合作,获得可观的收入,同时也可以积累数据和经验为L4产品做铺垫,在未来的前装市场里获得先发优势和竞争力.
虞正华告诉创业邦（微信搜索：ichuangyebang）,之所以选择前装ADAS的产品形态,是因为这样能够省去在C端销售渠道建设上所花费的精力,实际上,依靠公司创始团队的资源已经可以覆盖国内大部分的车企.
本次融资领投方澜亭资本的创始合伙人刘炯表示：“一两年前,高级驾驶辅助系统几乎只能在豪华车型上看到,但最近在十几万元级别的中国品牌车型上也开始有了迅速普及之势.以魔视智能为代表的中国ADAS技术提供商在针对中国的特殊路面环境方面与国外技术服务商比具有明显的本地化优势,能够为中国的汽车制造商提供一个更高效、更适应本地化状况和更低成本的自动驾驶解决方案.”
目前,魔视智能已经成功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实现量产.
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参考文献：
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2、 深度学习内容构成和重构策略 【摘 要】通过国际深度学习研究与实践框架对目前基础教育学习内容现状的审视，依据生态课程观和“实践与折中”课程开发模式，分析了实证研究中学习内容。
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