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2024-04-10 18:06
文|劉年華
編輯|彭孝秋
36氪獲悉,自動駕駛仿真工業軟件企業「昇啟科技」完成天使+輪融資,投資方為華山資本。本輪融資將用於研發投入,打造更好的智能駕駛仿真產品。
提起自動駕駛,許多人都有一個疑惑:在中國,怎麼應對千變萬化的交通場景?從老頭樂到電單車,各類尺寸不一的交通工具和各種規則之外的行為,給城鄉道路添加了無數複雜的交通場景。要實現自動駕駛,就必須儘可能仿真和模擬這些場景。Transformer模型到來和AIGC技術升級,給複雜交通場景仿真提供了更多可能性。
成立於2022年8月,昇啟科技主要聚焦於將AI算法與仿真應用場景深度融合,幫助客户提升AI能力、建立一個完整的數據鏈。
昇啟科技千行自動駕駛仿真平臺AI交通流
爲了滿足自動駕駛仿真多樣化需求,昇啟科技目前發佈和規劃四款相關產品,包括自動駕駛仿真平臺、地圖編輯平臺、場景庫編輯平臺及AI訓練平臺。
已上線仿真平臺和即將上線的三個平臺,將構成昇啟科技核心產品線。
地圖編輯平臺,圖片來源:昇啟科技
隨着智能駕駛走過概念驗證階段,許多路線開始被證偽。
直通高階自動駕駛的跨越式路線,由於短期無法驗證,開始走向淘汰;以高精地圖為代表的路線,由於成本高昂,也難以為繼,業界開始逐漸拋棄;車路協同路線,由於道路業主方無法明確,構建標準很難統一,也無法被行業接受。
經過多輪驗證,單車智能感知路線,開始得到行業認可,變成許多車企核心技術路線。
昇啟科技CEO孫琪告訴36氪,要成功實現自動駕駛,需要有效整合算力、數據和算法這三個核心要素。
算力是最容易解決的問題,主要通過購買硬件資源如CPU和GPU來實現。對於數據而言,主機廠能夠通過每年銷售車輛收集到足夠數據;但對於創業公司來説,數據可能是一個挑戰,銷售數量不足,就代表數據獲取成本會很高。算法是最后一個也是最關鍵的要素,算力和數據都是爲了提高算法質量,傳統主機廠可能在這一方面相對較弱。
昇啟科技通過其仿真工具和AI能力,幫助主機廠客户建立一個完整數據鏈,包括數據採集、上傳、處理、增強,以及支持AI算法訓練、模型優化和部署等環節。
在這一數據閉環中,昇啟科技負責通過仿真技術增強數據和訓練AI算法,以支持主機廠和其他客户完善整個自動駕駛系統。
圖片來源:昇啟科技
圍繞自動駕駛,昇啟科技也明確了定位:Tier 2,或者最多Tier 1.5的角色,主要服務於有自動駕駛研發需求的客户,提供必要仿真技術和數據處理的工具和服務,不直接與量產供應商如博世或華為競爭。
孫琪表示,公司不會深入到量產和終端銷售環節,但爲了更好滿足本地市場定製化需求,公司會提供貼身服務,以確保技術解決方案的實際應用,幫客户做一個滿意的上車方案。
目前,昇啟科技主要合作客户包括主機廠、政府與大型B端客户、科教機構等。
與主機廠研發合作是主要業務模式,通過項目論證(POC)來驗證技術優勢,提供從早期的功能驗證到軟件使用過程中的諮詢支持,以及最終產品的打磨和迭代。
除此之外,部分地方政府也有示範區建設需求,如智慧交通和智慧城市項目。昇啟科技針對具體的政府需求設計定製化開發,提供准入測試服務。
圖片來源:昇啟科技
2024年,昇啟科技設定了三大技術攻關點:
完成天使+輪融資后,昇啟科技在2024年仍有一輪融資計劃。孫琪表示,公司融資周期比較開放,不會綁定產品開發節奏,也歡迎有意願的機構隨時聯繫。
團隊方面,昇啟科技由清華大學國家重點實驗室孵化,核心團隊成員來自清華、北航、浙大、法國中央理工大學等高校,擁有十余年自動駕駛研究經驗。