2017.07.24处于底层的车厂、处于中间的无人驾驶公司、处于上层的运营商，或会成为未来无人驾驶客运经济的三大玩家。

随着人工智能的发展，发端于上个世纪70年代的自动驾驶技术，在近年来备受关注、迅速发展。Google、苹果、 Uber、百度等科技公司，NVIDIA、Intel等芯片厂商，丰田、宝马、沃尔沃、日产、福特、通用、戴勒姆、奥迪、丰田、现代、Tesla等新老车厂都已入局。这个领域的创业公司，诸如景驰科技、Pony.ai、AutoX、Drive.ai、Roadstar.ai、Momenta、Otto、Cruise Automation、Lytx、NuTonomy 、 Comma.ai 、Civil Maps 、FiveAI、Navya、Itseez、地平线、驭势、图森等均已获得融资。

作为国内自动驾驶行业关注度较高的公司，Momenta想要利用深度学习技术研发实时环境感知、高精度地图，以及自动驾驶决策算法，打造自动驾驶的大脑。Momenta今日宣布获得B轮4600万美元投资。该轮融资由蔚来资本领投，戴姆勒集团（梅赛德斯-奔驰母公司）、顺为资本、创新工场和九合创投跟投。2016年，Momenta曾获得来自蓝湖资本领投，创新工场和真格基金跟投的A轮500万美元融资。2017年初，获得顺为资本领投的A1轮融资 。

CEO曹旭东表示：“融资将用于三方面：1. 加强人工智能核心能力，包括大数据、大计算和优秀AI人才；2. 产品化基于视觉的环境感知和高精地图技术；3. 研发高频刚需场景的L4无人驾驶技术。”

Momenta成立于2016年9月，致力于打造自动驾驶大脑。核心技术包括基于深度学习的环境感知、高精地图、驾驶决策。产品包括不同级别的自动驾驶方案，以及衍生出的大数据产品和服务。

自动驾驶已有诸多玩家。Momenta与硅谷初创公司Auto X路线类似，都是主打视觉方案。在Momenta看来，本质上，驾驶决策就是道路环境到驾驶行为的映射，通俗的说就是这种情况应该怎么开，那种情况应该怎么开。基于目前的深度学习技术，如果获得海量的环境和行为数据，就可以并让机器学会无人驾驶决策。这其中，获得海量的环境与行为数据，并有能力让机器学习并学会这些数据就是两个关键。

目前，环境数据的获得主要有两种方式，一种是高精度雷达，也是Google、百度无人车等采用的方式，但是造价昂贵，一种是通过计算机视觉，成本相对低廉，但对算法要求更高。Momenta 的团队有多年计算机视觉方向的研究经验，采用了后一种方案，高精度雷达仅作为补充。因为团队在算法方面的优势，最终的方案即使使用普通摄像头，也可以达到市面同等效果。

Momenta评估，一套比人更加安全的无人驾驶的系统需要测试的总里程达到1000亿公里，按照一辆车一年10万公里总里程计算，也需要100万辆车一整年的时间，成本高昂。即使Google，从2009年开始研发测试，目前也只进行了500万公里里程的测试。如果要自己造车、控制车来搜集数据，也需要一笔不小的投入。因此Momenta 通过众包来解决这一难题，设想在目前已有的运营车辆上安装数据采集的设备，收集路上的环境数据、司机的驾驶行为数据。这些数据，除了解决高精度地图的生成问题，也可以提供驾驶决策训练的可能。

自动驾驶对技术要求高。Momenta的一大优势则为算法。团队拥有多位深度学习专家，包括图像识别领域广为应用的框架FasterR-CNN和ResNet的作者，ImageNet 2015和MS COCO Challenge 2015多项比赛的冠军。在7月18日刚刚公布的ImageNet 2017的物体识别项目上，Momenta团队也获得了冠军。

CEO曹旭东毕业于清华大学，曾先后任职于微软亚洲研究院和商汤科技，有近百人研发团队管理经验、产品落地经验，对无人驾驶环境感知，高精地图，驾驶决策有长时间研究。研发总监任少卿，是中国科技大学与微软亚洲研究院联合培养博士，提出适用于物体检测的高效框架Faster RCNN和图像识别算法ResNet，后者相关论文于2016年获得计算机视觉领域顶级会议CVPR 的Best Paper Award。

在训练模型方面，Momenta并没有采用目前常见的ResNet、GoogleNet、VGGNet等常见的深度学习模型，而是自己设计了新的深度学习模型，通过设计模型结构、训练过程、学习目标等，将模型提速10~100倍，模型压缩100倍，精度几乎不受损失。

为了配合算法的快速实现，在计算力方面，搭建了数百块GPU组成的训练平台，保证算法实验及产品迭代的速度。虽然有钱就可以买到GPU，但如何提升GPU集群性能也是一个难点。这方面，团队的孙刚此前曾在百度工作，2015年1月参与设计了包含144块GPU的深度学习训练系统“Minwa超级计算机”，是当时世界上第一个用大规模GPU集群做深度学习的系统。

自动驾驶技术公司，归根到底还是要提供产品。Momenta规划未来的产品将包括硬件、软件算法、云端部分。硬件部分与其他厂商合作完成，集成了团队自己研发的自动驾驶决策算法，云端有高精度地图可供调用。不过，团队表示，出于竞争的考虑，暂时不方便透露算法、项目方面的进展及未来具体规划。

汽车是一个产业成熟的高门槛行业，打入到汽车产业链条中并不容易。此次的资方中包含了梅赛德斯-奔驰母公司戴姆勒集团，对于未来与汽车产业链的合作或会产生积极影响。

未来，无人驾驶普及，私家车的使用渠道很可能由购买变为租用服务。在这样的“客运经济”很可能会分为三类大玩家——处于底层的车厂、处于中间的无人驾驶公司、处于上层的运营商。目前处于底层的车厂与上层的运营商出于焦虑及布局，均有可能涉足其他一项或者两项业务，处于中间层的无人驾驶公司既是左右战局的重要因素，也有可能借助合作的方式涉足其他一项或者两项业务，分食客运经济的蛋糕。

这种愿景下，车厂对于自动驾驶行业的投入与投资热情高涨。通用汽车5.19亿美元收购Cruise Automation，并以5亿美元投资入股美国第二大用车服务公司Lyft。福特汽车收购Argo（10亿美元）、计算机视觉公司SAIPS，战略投资LiDAR制造商Velodyne、高精度地图初创公司civil Maps。大众汽车投资国内AI公司出门问问。

此次的资方戴姆勒集团也在乘用车与卡车自动驾驶领域积极布局，不仅与博世、NVIDIA达成合作，也展示过F015等概念车型，外界表示戴姆勒集团已经具备L3级别自动驾驶的能力。另一投资方蔚来资本则是由蔚来汽车、红杉资本、高瓴资本共同发起的私募股权基金，其中蔚来汽车表示将于2020年在美国量产自动驾驶车型，今年3月也展示了概念设计车型NIO EVE。