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MINIEYE：做无人驾驶领域最好的视觉感知系统 　　人工智能技术的一大应用场景，就是无人驾驶。随着汽车无人化的趋势已成，无人驾驶领域的各个创新力量成为大家关注的焦点。在日前举行的第一届人工智能技术与应用大会上，来自深圳的MINIEYE囊括了“2016中国人工智能卓越贡献企业奖”和“2016中国人工智能科技创新领导者奖”两项殊荣。在2016年，MINIEYE一跃成为国内ADAS（高级辅助驾驶系统）和无人驾驶领域的明星公司。 　　团队背景 　　海归博士立志用无人驾驶保障交通安全 　　MINIEYE致力于打造世界领先的车载视觉感知技术和产品，提供前装和后装的ADAS解决方案及产品。其原理是通过摄像头检测、识别、追踪路面物体，即时收集数据并加以分析，协助驾驶员预先察觉到包括追尾、偏离车道、碰撞行人、超速在内的潜在路面危险，防患于未然。 　　MINIEYE创始人及CEO刘国清表示，相关数据显示，中国每年有将近6万人死于交通事故，而近年来的研究表明，89.1%的事故都是源自于驾驶员的误判和操作不当。MINIEYE运用计算机视觉技术和先进的算法，可以极大地避免这些事故的发生。产品上的摄像头就如MINIEYE的名字一样，是一颗安装在车上的“小眼睛”，随时扫描着路面情况，保障驾驶安全。 　　从2013年成立至今，MINIEYE团队已经拥有包括海归博士和优秀工程师在内的50多名研发人员。团队成员中有的毕业于美国佐治亚理工学院、加州大学、法国科学院、清华大学、中科大等国内外知名高校，也有的曾就职于德尔福、意法半导体、Intel、BAT等行业巨头。目前其总部位于深圳南山，另在南京设有一个研发中心和一个数据中心。 　　但你也许没想到，MINIEYE脱胎于南洋理工大学的实验室里。2012年，当时正在新加坡南洋理工大学攻读博士学位的刘国清，主持了新加坡政府媒体发展局和南洋理工大学联合发起的高级驾驶辅助项目。他在这个项目中看到了高级辅助驾驶和无人驾驶的前景所在，并在次年博士毕业后拒绝知名科研所的工作，拉着几个在新加坡的小伙伴，回国创业。“当时回国，一个是因为国内的创业氛围比较好；另一个是因为无人驾驶在国内的市场非常大，不仅能够提升驾驶安全，还能够缓解城市拥堵等问题。” 　　技术优势 　　应用深度学习、本地化车辆检测超过Mobileye 　　用计算机视觉技术来检测识别物体已然不新鲜，但深度学习的到来让计算机视觉技术迅速发展，检测识别率大大提高。而MINIEYE使用的正是基于深度学习的视觉感知技术。刘国清解释说：“传统的算法是告诉你车的特征，而深度学习是通过大量的图片来训练系统自己提取特征，学习特征。这种方法提取的特征更加准确，这是传统算法无法实现的。” 　　利用这项技术，MINIEYE目前对车辆和车道线的检测率均达到99.9%。 　　除了做到专业、领先之外，刘国清还力图体现MINIEYE的差异性，从而在竞争中脱颖而出。刘国清回国之前，仔细研究了国内的市场，发现还是一片空白。但在国际市场上，以色列公司Mobileye已经独占鳌头，这家公司因为和特斯拉合作而被大众广为知晓，目前占有全球ADAS市场约70%的份额。彼时Mobileye还尚未进军中国市场，但刘国清已经未雨绸缪，该如何面对这样一个强大的对手呢？ 　　“第一个是算法能力要和它相当；第二，我们要走本土化路线，研发符合中国人驾驶习惯和中国工况的产品。”在国内道路上，经常能见到一些渣土车、拖车等异型车，这些车辆奇形怪状，对识别造成了不小的困难，基于国外路况设计的产品在碰到这些车辆时立马“失明”，无法运作。原因是数据库里面没有录入过这些“车”，所以无从提取特征去识别。 　　刘国清是国内第一批坚持走ADAS本土化路线的人，因此从2014年开始，就已经着手采集国内车辆及车道数据。到目前为止，MINIEYE共有45辆数据采集车，在北京、深圳、南京等全国几大城市采集数据。每天积累的里程超过一万多公里，数据量约1.5TB。刘国清说：“近年来深度学习的出现，大大加速了人工智能行业的发展。但深度学习的前提是需要有充足的数据量，所以我们很早就开始积累数据，要尽可能多地覆盖各种车型、天气、光照、路况。现在我们在本地化的方向进行得很顺利，在对国内异型车的检测方面，已经优于Mobileye了。” 　　业务布局 　　前后装市场双管齐下，从预警进军控制阶段 　　在市场布局上，MINIEYE的业务双管齐下，兼顾前装及后装市场。前装指的是整车出厂时就会装备电子产品，因此MNIEYE的客户群体是各大整车厂商。在2015年公司就和美国通用签署了合作开发协议，目前已经通过了第一轮定性测试，正在进行定量测试。而在后装市场上，MINIEYE已经和某公交集团达成订单。据了解，MINIEYE在之前合作的对象基本是