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| 本文作者：宗仁 | 2014-08-11 19:06 |
近期火得一塌糊涂的Mobileye不仅让智能驾驶话题遭热议，也让国内那些做智能驾驶的团队开始浮出水面，“我们研发了一款基于计算机视觉的汽车安全预警手机App，它可以使用智能手机来实现辅助驾驶。”这是那边周翔介绍的第一句话。
使用硬件加App来辅助智能驾驶的不少，可是使用纯App来辅助驾驶的却不多，我便问周翔“你们产品不用硬件，依靠手机摄像头的专业度Ok？”
“呵呵，你可以下载我们的App对着测试视频试一下就可以了”。
笔者下载App后对着测试视频，里面的汽车在移动，随着前面汽车跟手机摄像头的距离变化，App界面出现10米、13米、15米不等的距离提示；在路上开启GPS模式时，会直接显示成前面碰撞时间2.5秒、5秒的提示时间；另外会有个车道投影，随时提醒你不要偏离车道。
“如果想要测试的更准，就得像Mobileye一样自己做硬件。 自己拿到所有摄像头的参数，而不像我们这样自己通过测试iOS摄像头来估计。 这个摄像头的参数 就是定标的过程。”
“团队做了两年，之前一直在做视觉算法的研发和平台的数据样本收集，后面的App做起来倒很快。之前为了收集这些数据，公司雇了不少人，也请代理公司录了很多不同场景的视频，有北方的城市、南方的；城市的，乡村的。”
笔者一边测试App的时候， 周翔一边娓娓地说道。
当然收集过程中也发现了一些问题，“项目初始时，我们对视觉算法复杂度估计有点太低。比如图片正样本和负样本的标注，这需要大量的人工成本。而且它的量级还跟图像本身的内容有关。在项目开始没多久，我们还写了一套方案来自动化估计每一次的检测的效果的好坏，可是使用没多久发现，用处不是非常大。这跟传统的IT 行业不一样。
我们花了一年的时间才做完汽车检测功能与车道检测功能。 我们预估过图像算法很难开发，真没想到它的困难度。”
作为一个专门做汽车辅助驾驶的团队，团队成员包括3名海归博士，3名资深工程师，他们负责核心机器视觉算法的研发，包括目标的检测、跟踪和识别
“算法研发团队实力强劲，不仅有超过20余年的国际知名研究院的工作经历（包括美国佐治亚理工学院机器人和智能机器实验室、新加坡松下研究院等），而且研究成果在国际顶级学术期刊和会议上发表50余篇。” 听完这些我调侃周翔“博士太多会不会公司太像学术机构， 而不是企业？”“哈哈，有点， 不过博士都比较单纯。”
作为一个免费的App，我问周翔怎么考虑盈利的问题？
“护驾APP暂时会以免费的形态存在，并以行车安全为核心优化和扩展功能，不断提供更好的产品。只要用户量能达到一定量级，依托汽车用户的高ARPU，可以围绕我们的产品定位做商业拓展。”
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