5月12日，國內(nèi)嵌入式人工智能自動駕駛公司魔視智能對外公布完成1億元A2輪融資，由盛世金濠、睿鯨資本和博信基金聯(lián)合投資。

這在當前疫情剛剛平穩(wěn)、車市依然下行的大環(huán)境中，是行業(yè)內(nèi)難得的好消息。

根據(jù)魔視官方介紹：在經(jīng)過近5年積累之后，公司已經(jīng)形成前裝乘用車、前裝商用車及后裝三大產(chǎn)品線。

在前裝領(lǐng)域，魔視已與國產(chǎn)自主乘用品牌前10大車廠中的9個錨定深入合作關(guān)系，其目前在前裝乘用車、前裝商用車和后裝市場在手訂單已經(jīng)超過10萬套，預(yù)期在未來3年實現(xiàn)裝車100萬臺（套）的目標。

而在疫情開始前夕，汽車之心在2019年12月與魔視智能CEO虞正華有過一段訪談。

在訪談中，虞正華向我們分享了作為一家國內(nèi)新晉的自動駕駛技術(shù)供應(yīng)商，魔視的量產(chǎn)突圍之道。我們的對話包括了：

• 魔視以前視和泊車為主的產(chǎn)品線設(shè)計與量產(chǎn)進程；

• 在前視ADAS激烈的市場競爭中，如何提供新的價值；

• 在嵌入式平臺實現(xiàn)自動駕駛技術(shù)產(chǎn)品化的難點；

• 車市下行的環(huán)境中，對于新興供應(yīng)商的機會。

以下是汽車之心與虞正華的訪談內(nèi)容節(jié)選：

汽車之心：請虞博士介紹一下您的背景。

虞正華：我過去的背景其實跨了科研跟產(chǎn)業(yè)兩個方向，主要都是在大的視頻智能領(lǐng)域。

讀完博士之后我就去了澳大利亞。在澳洲的時候產(chǎn)學研都跨了，包括在大學、在國家研究院和工業(yè)界。工業(yè)界的經(jīng)歷主要是在摩托羅拉，當時主要方向是做芯片、手機里的圖像算法。后來就回國開始創(chuàng)業(yè)。

在做魔視之前，主要是在做智能交通、智能安防領(lǐng)域，其實像上海今天大部分的電子警察都是我（當時的團隊）做的，包括上海、北京、天津很多地方。

最近這幾年全身心都在做智能駕駛這個方向，也是延續(xù)了過去在視頻智能方面很多的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)積累。

汽車之心：做魔視智能機緣是什么？

虞正華：大的背景是整個深度學習技術(shù)的進展。深度學習大概是2012年，從Jeffrey Hilton的工作，大家開始認識到這方面技術(shù)的價值。

12、13年我還在做安防和智能交通的時候，就開始把深度學習開始用到安防領(lǐng)域。做智能交通的時候，我們認識到交通有很大一部分問題都是由于它的無序造成的。如果變成自動駕駛，交通變得有序，那很多問題都能迎刃而解。

當時我們幾個來自不同產(chǎn)業(yè)背景的創(chuàng)始人，就在一起探討說，未來自動駕駛應(yīng)該怎么走，需要什么樣的基因或者什么樣的要素能把這事做成。

大家的發(fā)現(xiàn)是需要很強的人工智能的基因。汽車到最后，其實就是輪子上的計算機，核心在于智能的算法。

自動駕駛又是面向汽車這樣一個垂直產(chǎn)業(yè)，里面確實是有很多行業(yè)的know-how，包括需要對整車系統(tǒng)的理解，需要汽車行業(yè)的基因。

大家的共識是自動駕駛確實是未來的重大方向，很有意義值得去做。同時，我們也比較適合來做這個事情。所以我們就創(chuàng)辦了魔視Motovis這個公司。

汽車之心：你們怎樣從不同的行業(yè)背景出發(fā)，快速地建立對汽車行業(yè)整體的認知，很快地適應(yīng)汽車行業(yè)的節(jié)奏？包括推動你們現(xiàn)在已經(jīng)量產(chǎn)的很多技術(shù)。

虞正華：我們團隊確實來自很多不同的背景，有一些是來自很資深的汽車背景，比如Delphi、Mobileye，也有來自國內(nèi)的Tier 1。

汽車是我們團隊本身一個很強的基因。但我們也有來自于汽車行業(yè)之外，比如說像安防或者通信行業(yè)的，我覺得是一個很好的組合。

最核心的還是按照汽車產(chǎn)業(yè)的要求和工程規(guī)范來梳理，大家背景各不相同，但我們最終的目標是非常明確的。

汽車之心：在魔視的定位中，非常強調(diào)能夠在“嵌入式”平臺上實現(xiàn)產(chǎn)品化。

虞正華：對。我們主要的產(chǎn)品其實很大部分都是用在前裝的車規(guī)級產(chǎn)品。無論是我們的前視產(chǎn)品還是泊車的產(chǎn)品，本質(zhì)上都是建立在嵌入式芯片平臺上。

這里面會帶來了很多的要求。量產(chǎn)項目在成本、芯片功耗以及芯片算力方面都有約束；然后從整個系統(tǒng)的設(shè)計角度，系統(tǒng)必須要符合汽車的一些規(guī)范，要考慮功能安全的要求；從開發(fā)的流程來說，也是按照相應(yīng)的規(guī)范進行。

所以在嵌入式平臺實現(xiàn)產(chǎn)品化，是需要在有很多的約束限制的情況下，考慮怎么實現(xiàn)全局的優(yōu)化，使產(chǎn)品達到最優(yōu)的性能。

汽車之心：能不能整體講一下你們的產(chǎn)品線？

虞正華：我們核心的技術(shù)，包括感知、多傳感器融合、定位、路徑規(guī)劃以及決策等。最終的產(chǎn)品形態(tài)跟汽車產(chǎn)業(yè)的需求掛鉤，主要是幾類形態(tài)：

一類是前視的產(chǎn)品。

前視的話，基本上是用攝像頭，必要時也會融合雷達，來做前視的預(yù)警功能。像車道偏離、預(yù)警、行人防碰撞、前向碰撞預(yù)警，以及一些預(yù)警加控制的功能，就是AEB、ACC、LKA這個等級的功能。

我們還有一條很主要的線就是泊車。

我們是從視覺跟超聲波融合的APA自動泊車開始，再往前走就是AVP代客泊車。這里的利用的傳感器會更多一些，包括視覺、超聲波，如果到AVP的話，還會融合毫米波雷達。

再往后，更長遠的話，前視產(chǎn)品線跟泊車產(chǎn)品線也會融合到一個域控制器里。

我們目前也有項目在做TJP擁堵狀態(tài)下的自動駕駛。

汽車之心：像前視產(chǎn)品線、泊車產(chǎn)品線，還有TJP這樣的產(chǎn)品功能，現(xiàn)在的量產(chǎn)進程大概是怎樣的？

虞正華：我們最早量產(chǎn)的是前視產(chǎn)品。2018年，我們在乘用車領(lǐng)域，首先量產(chǎn)的項目是比亞迪宋上基于前視預(yù)警的產(chǎn)品，后面還有其他的乘用車車廠的量產(chǎn)。

然后商用車領(lǐng)域，我們也是從2018年開始就有量產(chǎn)，包括比亞迪過1242（JT/T 1242-2019國家標準）也使用了我們的產(chǎn)品，包括還有一些其他的商用車車廠，像銀隆等。

商用車這邊的應(yīng)用還是蠻多的，這也是因為2018年 - 2019年國內(nèi)推出一些法規(guī)標準的強制要求。

泊車的產(chǎn)品，目前我們已經(jīng)拿到定點的項目，就是2020年量產(chǎn)視覺跟超聲融合的自動泊車，以及在2021年量產(chǎn)AVP代客泊車。

基本上，我們看到的OEM客戶的項目，都是在2020-2021年進入量產(chǎn)這樣一個階段。

汽車之心：基于嵌入式平臺的產(chǎn)品線，整體上你們的交付方式是怎樣的？

虞正華：我們整體的產(chǎn)品形態(tài)，軟件、算法以及芯片會形成軟硬一體的硬件，提供給我們下游的客戶。

前視產(chǎn)品，我們主要提供的是前視一體機，就是攝像頭跟芯片、算法是在一個硬件單元里面。如果涉及到毫米波雷達，需要其他合作伙伴一起來完成，等于我們會融合毫米波雷達的信號，完成整個前視的系統(tǒng)。

泊車產(chǎn)品，我們的自動泊車控制器會融合視覺、超聲波這些信號，在控制器里面完成所有的計算，并且給出最后的執(zhí)行指令，所以也是軟硬一體的形態(tài)。

汽車之心：前視的市場競爭非常激烈。魔視怎么提供新的價值？

虞正華：我們在技術(shù)路線上一開始就選擇了深度學習。

我們從15年開始做深度學習，在行業(yè)里面應(yīng)該是最早的一批。我們在算法上是比較有優(yōu)勢的，這方面我們在5個世界級的深度學習競賽中都拿過第一。

第二，我們積累的數(shù)據(jù)相對也比較多，這樣我們能夠在一個相對低成本的芯片上實現(xiàn)高度的算法優(yōu)化，然后提供非常高性能的檢測、識別以及其他的物理量測量的算法。

所以綜合的指標上，其實我們是完全可以抗衡Mobileye的。而且在很多地方，我們還有一些明顯的優(yōu)勢。

當然，在中國市場的話，跟國外的供應(yīng)商比，相對來說我們還是比較靈活，響應(yīng)速度、支持服務(wù)都會好很多。

所以總結(jié)來說，核心技術(shù)與算法的優(yōu)勢，以及對客戶響應(yīng)上的優(yōu)勢。

汽車之心：魔視現(xiàn)在提供的產(chǎn)品很多是基于FPGA平臺，選擇FPGA平臺是基于什么樣的考慮？

虞正華：首先FPGA是一個非常靈活的芯片平臺，它基本上是半硬件的方式。這樣我們有非常大的發(fā)揮空間，把很多算法上的想法，相對容易地實現(xiàn)出來。

從芯片本身來講，F(xiàn)PGA能夠比較好地平衡算力、成本和功耗，而且它也是符合車規(guī)、功能安全等級比較高的平臺。

所以從最終產(chǎn)品角度來說，F(xiàn)PGA是一個生命力比較強的平臺。

FPGA還有一點是它的延展性非常強，它的一個系列按照不同的算力，提供的芯片選擇也比較多，這樣對我們來說，比較容易復(fù)用過去的一些設(shè)計。

比如說我們前視跟泊車這兩個產(chǎn)品，產(chǎn)品形態(tài)可能差別很大，功能差別也很大，但在核心的一些算法上，還是有很多可以復(fù)用的。

這樣在具體產(chǎn)品開發(fā)的時候，無論開發(fā)周期還是產(chǎn)品的成熟度都比較高，因為很多東西都已經(jīng)得到了充分的驗證。

汽車之心：你們對于其他的芯片平臺是怎樣的考量？

虞正華：各家的芯片平臺確實有不同的路線。

像NVIDIA，基本上它的算力是非常強的，但短板也很明顯，就是成本和功耗相對來說都比較高。一些傳統(tǒng)廠商，像TI、NXP也都有各種各樣的芯片，我們也在做評估。

我們現(xiàn)在的感受是，在最近這兩年，F(xiàn)PGA的優(yōu)勢還是比較明顯，因為其他真正能做深度學習的芯片還不夠成熟，所以還是有一個時間窗口。

傳統(tǒng)的芯片要跑一些傳統(tǒng)的算法能夠勝任，但是跑深度學習要跑得好，相對比較困難。

我打一個比方：像我們做的自動泊車的一些功能，要識別地鎖、錐筒、路沿這些東西，傳統(tǒng)方法很難面面俱到，不靠深度學習是很難做的。

總體，我們是比較靈活的。我們在FPGA上已經(jīng)有一個很好的積累，對ASIC我們也持開放態(tài)度。

汽車之心：能透露一下這個階段你們前裝部署的規(guī)模，或者未來將達到的量產(chǎn)規(guī)模？

虞正華：我們這兩年市場進展確實挺快，目前（訪談當時是2019年12月）我們在手上的項目合同已經(jīng)超過10萬臺規(guī)模。

從整個市場進展來說，無論是前視還是環(huán)視泊車這塊，我們看到需求非常明顯，我們覺得還是非常值得期待的。

汽車之心：我們有看到數(shù)據(jù)，魔視的測試已經(jīng)達到了1000萬公里的規(guī)模，放到ADAS領(lǐng)域，大概是怎樣的一個概念？

虞正華：我們花了差不多4年的時間，部署了相應(yīng)的車隊，完成這些基本的數(shù)據(jù)采集，這對我們的研發(fā)來說，是非常重要的。

這里面的數(shù)據(jù)量確實還是很大的。一開始處理的時間、投入的人力還是蠻大的，這個過程中我們也在不斷優(yōu)化，比如我們建了一個半自動化的數(shù)據(jù)平臺，就從數(shù)據(jù)進來，基本上是自動化地完成清洗、標注的工作。我們現(xiàn)在的標注成本，相對最開始已經(jīng)降到了百分之十幾這樣子。

汽車之心：針對國內(nèi)整個ADAS輔助駕駛的市場，您覺得是處在一個什么樣的階段？

虞正華：第一，這個市場前面已經(jīng)培育了幾年，已經(jīng)在一個起來的階段。從我們自己拿到的項目，包括未來兩三年能看到的項目，已經(jīng)在一個明顯的爬坡上升的通道里。

第二，對想要進入主機廠的供應(yīng)商，現(xiàn)在也是一個很好的時間窗口。這里面當然有很多的一些因素影響：大家可能覺得整個汽車行業(yè)最近相對來說不像前幾年增長那么快，但在這樣的背景之下，主機廠會更開放一些，給國內(nèi)供應(yīng)商的機會也會更多。

另外，針對車型上一些新的功能，國內(nèi)供應(yīng)商配合的意愿以及反應(yīng)速度相對還是比較快。在這種情況下，（國內(nèi)供應(yīng)商）也能比較好地滿足主機廠的一些需求。

我們覺得對一些新興的國內(nèi)供應(yīng)商來講，是一個比較好的時間窗口。

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