以高精度位置感知切入自動駕駛 構建AI時代基礎設施

呂韶清親自參與了中國互聯網基礎設施的搭建，彼時就職于亞信(中國)科技有限公司(AsisInfo)的他，親眼見證了基礎設施如何造就、支持著中國互聯網從0到1、從萌芽、生長、繁榮的全過程。

除了亞信以外，這位中國最早一批的技術老兵也曾就職于網通、海格通信等通信及導航企業，對互聯網、人工智能、導航和電信行業的技術及市場趨勢有敏銳的嗅覺和深刻的理解。

如果說互聯網于他而言是上半場;那么AI無疑將是下半場的主戰地。而對于下半場，他已經找到了切入點。

他敏銳地意識到此刻將處于自動駕駛爆發的前夜，這將是一個萬億級的市場。自動駕駛需要實現感知、決策、控制三大環節;高精度位置感知則是一切首要前提，也將會是AI時代的基礎設施服務之一。

憑借著對基礎設施的理解，他及核心團隊于2018年成立星輿科技，希望以高精度位置感知來切入未來人工智能時代，并以此勾勒一幅技術商業的全景圖。

雷鋒網新智駕對話星輿科技CEO呂韶清，了解星輿對于AI時代基礎設施有著什么樣的理解，以及在高精度位置感知這條細分賽道上的布局與種種思考。

成立淵源：瞄準AI時代基礎設施與過去“移動互聯網時代思考人需要什么”相比，面向未來AI時代，我們更應該思考的是機器需要什么能力。

“我們把AI感知層次分為三個級別：第一層是對環境元素的量化，比如溫度，也就是Touch(觸摸);第二層是中間的感知，即理解環境，比如機器對于位置感知;第三層是認知，機器需要有擬人化的情感或思考。目前國內切入位置感知的企業并不是很多，但位置感知是人工智能時代的剛需，未來必將會爆發。因此星輿瞄準的是位置感知領域”。呂韶清說。

機器對于高精度位置的感知，是剛性的需求;而對機器而言，單純地輸送坐標是不夠的，還需要讓機器理解每一個坐標背后的意義，才能真正幫助機器判斷自身所處位置。因此，構建一個機器可感知、具有絕對坐標的精準時空體系就顯得尤為重要，這個就屬于人工智能時代的基礎設施。

但這是一塊“硬骨頭”?作為一家年輕的公司，何以撬動這個巨頭板塊?

雖然星輿科技于2018年年初正式成立，但并非是一無所有地闖入高精度位置感知這個高技術壁壘的領域。此前，星輿的研發項目與團隊運作已長達幾年，是由公司核心團隊與上市公司海格通信旗下子公司海格怡創共同發起創立。

這里需要交代的一個背景是：星輿科技脫胎于上市公司海格通信。海格通信是國內北斗導航領軍企業同時也是北斗軍事應用領域最大的整機供應商，海格怡創的通信網絡建設和維護優化業務則覆蓋全國20多個省，與三大運營商及鐵塔公司具有良好業務關系。無論是在北斗民用還是通信、網絡建維等方面，星輿都有明顯的優勢，相較于一般公司，也更容易獲得更多相關資源、政策及技術的支持。

*星輿團隊

除了呂韶清以外，星輿的團隊核心成員均來自于通信、測繪、地圖、人工智能等領域，對于高精度位置，都有著深厚的感知。目前星輿科技團隊約有130人，研發占比高達80%，團隊成員大多來自香港科技大學、新加坡國立、CMU等名校。從團隊背景來看，星輿已經集結了一支優秀的技術隊伍。也正是基于這些優勢和背景作為支持，使得星輿擁有十足的底氣進入高精度位置感知這個細分賽道。

技術路徑：著力打造全場景高精度位置感知在星輿所瞄準的四個應用場景里(物聯網、自動駕駛、機器人、無人機)當中，自動駕駛無疑是一個非常重要的應用領域，也是其支柱性業務之一。

對于自動駕駛車而言，實現全場景、高精度、室內外一體化的位置感知非常重要，尤其是在高樓林立、立交隧道密集的城市場景中，對于全場景高精度位置感知的需求更為迫切。

事實上,如何達到穩定、可靠、連續的位置感知業內急需攻破的技術難點之一。為了能提供一套穩定可靠保證的全場景高精度位置感知技術方案，星輿獨辟蹊徑，開辟出一條技術道路——“基于自身布設的北斗高精度定位網絡，借助各個衛星觀測站來獲取修正的差分數據，并結合機器視覺、IMU、UWB和云端智能定位算法的技術方案”，使得自動駕駛汽車能夠獲得24小時不間斷的服務，實現從室內到室外的無縫過渡。

*星輿在無人車上測試自身的高精度位置感知技術

訣竅在哪里?星輿對雷鋒網新智駕解釋：星輿從高精度定位、加強機器對自身周圍環境感知、高精度地圖三個方面進行逐一進行單點的突破。

在實現高精度定位方面，RTK是星輿的重磅武器之一。因為在多種傳感器中，RTK的重要性不言而喻。即使在雨雪、霧天、積水的惡劣天氣情況下，RTK依舊可以不受影響地正常工作，這種特性可以彌補機器視覺、毫米波雷達等其他傳感器的不足。

在滿足機器視覺對自身周圍環境感知需求的層面，星輿利用自研的智能立體視覺技術，分析立體攝像頭拍攝的圖像，對道路環境進行全范圍識別與環境重建，定位出自身在道路中的位置與周邊設施的關系，對于運動物體如車人進行跟蹤與行為預測，為實時規劃行駛路徑提供可靠的依據。

在高精度地圖方案，星輿也是卯足勁，做了大量的準備工作。據呂韶清對雷鋒網(公眾號：雷鋒網)新智駕透露：未來一年內，星輿科技計劃完成覆蓋全國主要地區的北斗高精度定位網絡布設，采用星輿自主研發的智能觀測站接收機進行布站，相比起傳統土建澆筑布站方案，時間大大縮短，建設、維護成本也大大降低。

*圖片為傳統接收機(左)與星輿智能觀測站接收機對比

高精度地圖是自動駕駛產業鏈當中一塊必爭的高地。從技術的維度看，高精度地圖是自動駕駛重要的技術支柱;從商業模式的維度看，高精度地圖也存在著不可估量的商業價值。

星輿的定位是構建AI時代的基礎設施，事實上，高精度定位和高精度地圖是一對孿生兄弟，高精度地圖的生產、制作離不開高精度定位網絡，因此，無論從商業邏輯還是技術優勢上來講，星輿高精度地圖解決方案都有著明顯的優勢。

破局自動駕駛：以AI技術發力高精度地圖

區別于傳統地圖，高精度地圖擁有非常豐富的道路元素信息，高精度的坐標、準確的道路形狀、每條車道的坡度、曲率、航向、高程這些信息都是構成高精度地圖的核心元素。此外，高精度地圖需要更高頻率甚至是實時的地圖更新，這就意味著，高精度地圖需要非常龐大的數據量，并且是一項高投入的業務。

國內某家圖商在2016年底公布過一次成本，每輛測繪車800萬，每公里測繪成本10萬，可是單就中國而言，道路總里程500萬公里。 雖然已經兩年多過去了，成本已經在一定程度上有所降低，但是，這筆賬依舊是巨大的。因此，任何一家想在高精度地圖上有所作為的企業，如何在保證高質量交付的同時控制成本一定是他們的第一要務。

星輿科技的做法是基于北斗的高精度定位網絡和AI定位終端，采取“機器視覺+RTK+IMU”的高精度地圖眾包采集和更新方案，構建一個低成本高效率的高精度地圖眾包生產體系。

通過安裝于眾包車輛上的地圖采集終端，對高精度地圖數據進行實時采集，交由后臺更新處理，并經過基于深度學習的人工智能引擎審核識別更新到地圖數據體系中，從而實現可供自動駕駛使用的海量實時動態地圖數據。

這樣既能夠滿足高精度地圖對于高頻率更新的需求，又能夠以低成本的方式獲取大量的地圖數據。

*星輿高精度地圖識別自動化處理

“盡管CV(computer vision)尚缺乏認知理解能力，但在大數據和超算計算能力的支撐下，基于深度學習的CV已經能夠接近于人的感知能力。因此，星輿也著力于雙目機器視覺的研發，目前星輿高精度地圖的自動化處理率已達90%以上，此外，星輿還將不斷對地圖元素作精細化分類和提取。”呂韶清對新智駕表示。

未來星輿將通過量產千元級別的高精度地圖采集終端，有望實現高精度地圖的眾包實時更新。

從星輿的技術路徑和應用路徑來看，星輿的動態數據積累和科學數據分析，以及人工智能數據處理后，所生產出來的高精度地圖質量既能夠保障的同時，在時間和成本上都有明顯的優勢。 呂韶清對新智駕說：“未來，沒有一個企業可以壟斷把握所有數據，高效、高質量的數據才有意義，性價比高、又能高效采集高質量數據的終端，才是眾包高精度地圖的必由之路。”

聚焦千元級別定位終端，極大壓縮成本

“AI定位終端”是星輿面對自動駕駛主推的產品，也是星輿“網·端·云”精準時空體系當中的重要一環，這也是實現全場景高精度位置感知能力的關鍵之一。

星輿的“AI定位終端”，集成了智能立體攝像頭、IMU、RTK定位模塊，融合視覺、慣導、衛星定位等多種定位技術，內置AI算法與GPU計算單元，基于高精度定位網和終端云端智能的定位，能夠實現全場景高精度實時定位。

*圖為星輿自主研發的高精度地圖采集終端

此外，由于該產品魯棒性高、工程化程度高、成本低、商業適用性廣，將為新一代智能設備、無人車、機器人等提供厘米級位置感知。

“AI定位終端”打通了從硬件、算法及網絡層面的關卡，對衛星定位換站的穩定性、室內超寬帶時間同步的精確性、慣性導航運算的效率、視覺定位的精準度等定位技術都進行了優化，并通過自主研發的AI融合定位模型，使前述多種難以同時兼容的定位技術(GNSS、UWB、IMU、視覺)，無縫地融合在產品終端上，并且能夠達到厘米級的定位。

目前從自動駕駛主流傳感器來看，激光雷達等成本雖一降再降，但精密制造的工藝決定了它很難達到大眾所能接受的量產價格水平，“一輛車也才十幾二十萬，只有做到千元級別，才能真正指向落地的量產。星輿通過自身研發優勢，聚焦可量產落地的終端，極大地壓縮了自動駕駛的成本。”

此外，呂韶清告訴新智駕：“目前所采用的芯片都是車規級芯片，目前在無人車這個領域已經和數位合作伙伴達成了合作協議。未來半年內星輿的重點將是實現量產以及過車規。”

總的來說，開放、高動態與嚴重不確定環境下自動駕駛研發所突破的感知和認知技術，是人工智能產業應用的核心賦能力量，可望推動其他無人平臺、個人機器人等未來顛覆性產品形態的發展。

星輿選擇了一條最佳的技術路徑切入，重要的是高精度位置感知技術如何能夠結合不同領域，賦能不同領域。星輿科技表示，將采取更加開放的生態策略，基于開放平臺與產業鏈各方進行合作，通過構建AI時代的基礎設施，打開商業的大圖景。