AIR 060 | 专访MINIEYE刘国清：做到极端，才能极致

前记——何谓极端

MINIEYE毫不掩饰，他们想做的就是国内的Mobileye，不过团队只做车载视觉识别系统。MINIEYE团队从13年4月从新加坡回国到现在就专注把单目的视觉感知做好。先做减法，把单点做到极致，这就会是一个有品质的好产品。MINIEYE CEO刘国清告诉雷锋网，为了采集国内复杂交通环境采用33辆车在全国的各条马路上逐一采集，由北向南把雪天、雨天、雾霾天等状况都考虑在内，对各种不同摄像头在不同环境下的感知效果了若指掌。他表示，视觉传感就是一定要达到很高的水准。

Mobileye能做好的原因也是专注

“Mobileye为什么做的好，是因为整个研发团队都是做视觉的，而不是汽车行业的人。”刘国清如是说，“所以这个部分要做好是需要非常扎实且有国际水准的团队。”MINIEYE的团队有从美国、新加坡、法国、日本回来的，所以国际化的团队需要这个专注度才能把事情做好。

Mobileye从1999年成立，2007年才签订了第一个生产协议，八年无收益研发。当时的通用芯片不能支撑如此大的计算环境，他们必须要把算法和硬件耦合到一起，才能让产品试水。研发实力对于能不能把技术做好是非常重要的事情，专注和坚守更是重要的因素。这让记者想到了巴菲特的一句话：“人一生中最重要的是专注。”

站在巨人的肩膀上挑战巨人

MINIEYE的创世团队6个人来自新加坡政府做ADAS的一个项目组，这些在学校做理论研究的博士生很希望把paper中写的东西变成实实在在的产品，并且这个产品能给家人朋友带来便捷，这就是他们最早的一个单纯的想法。14年9月，MINIEYE获得阿里巴巴合伙人吴泳铭的1000万投资，今年4月份又获得了中兴合创领投的3000万融资。

不论是硬件还是算法，现在去做和90年代的环境完全不是一个概念，现在芯片计算能力非常强，算法经过了十几年行业的发展也成熟很多。这两个原因给了MINIEYE用三年时间弯道超车的机会。另外，他们垂直于中国的场景，所以在国内，他们才有机会挑战Mobileye。他们的竞争力体现在：

视觉感知技术的本土化

在算法的设计上MINIEYE也考虑了本地化的路况

在数据的采集和积累上从2014年9月开始在全国范围内大规模的采集

有一套完善的数据处理机制，充分利用海量数据

 现在他们就是要把车载和视觉感知技术做到世界最好的水平，把逐步成熟的模块推向市场。

 目前已经将预警的系统做的比较成熟，刘国清表示，他们的前装产品已经准备就绪，正在和OEM（车厂）以及Tier One（一级供应商）进行测试和联合研发，他们反馈的信息和资源的支持也是对MINIEYE有益处。在单目视觉部分在国内的技术的确是领先的。下一步他们就是要和靠谱的供应商共同把感知推进到控制，10月份demo就会出来。

无人驾驶的实现时间可能比想象更延后

刘国清说：“我认为现在的资本市场和媒体把这个事件看的太乐观，我认为这个时间会比2020推后不少，但是不妨碍把无人驾驶的核心技术在无人化的过程中拿出来改善驾驶体验，或者提高安全性。”他坦言，现在的预警功能不论是100次救99次，或者救50次都是好的。

MINIEYE也不担心红海中的后来者，刘国清认为，也许在未来5年研发视觉算法的时间可以压缩到一年，但是想要把demo变成产品除了研发先进的算法，还要把算法工程化地实现。里面要解决大量的特殊场景和参数。这些东西不能讨巧。还有数据的积累，春夏秋冬四季的数据采集都不能跳过。即便是纯预警的产品也需要时间门槛。

就目前来看，视觉传感器用于帮助车辆进行环境认知，车载摄像头可以描绘物体的外观和形状、读取标志等，这些功能其他传感器无法做到。并且定位在友好的价格，是市场中最被认可的一种传感器。很容易发现，自动驾驶的核心技术掌握在科技公司的手上而不是车厂手上，而MINIEYE并不想占有资源，他们以开放的心态与车厂和供应商合作。其余的他们不多参与，因为他们想做到的，就是在视觉感知这部分做到极致，他们的研发团队目前在深圳和南京。希望在ADAS全面普及的时候，像视觉感知以及其他传感器的核心技术能掌握在中国人手中，同时，也能造出最符合中国行车环境的产品。

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