了不起的中国城市｜全球唯一的下一代防碰撞技术，为何落地在重庆？

汽车会有像人类一样的感知吗？

编者按： 高速发展的中国塑造了一个个诞生奇迹的地方，“了不起的中国城市”系列，希望盘点那些紧跟发展脉搏的中国城市，记录最生动的时代印记和人间梦想，探索城市新征程之路。

文/潘明杰、王蜀娟 

1、重庆企业誓要解决自动驾驶“长尾”问题

在自动驾驶行业，流行这样一种说法：“无人驾驶汽车在部署前必须行驶10亿英里。”意思是，只要在路上跑得足够多，无人驾驶汽车就能模仿甚至超越人类的驾驶能力。

这种假设理论上成立。比如阿尔法狗就打败了李世石，靠的就是人工智能的深度学习。而实际上，替代人眼、人脑进行自动驾驶跟背棋谱，还是有非常大的差别。

小鹏汽车董事长何小鹏曾在采访中表示，大多数自动驾驶“失控”的事故都是由“识别错误”导致，“车的深度学习从来没有学过这个东西……它看到一个东西，但不知道是个什么东西。这是摄像头逻辑。”

一个典型案例是，去年6月，深圳一辆特斯拉Model 3，在开启Autopilot（半自动驾驶系统）模式时，对低速变道到它前面的大型货车毫无反应，径直撞了上去。

目前主流的自动驾驶AI视觉感知技术，是以Mobileye为代表的“AI+数据”方案，即依靠大规模机器学习，来提高系统判断的准确度。

Mobileye在全球驾驶辅助和防撞系统市场所占份额达70％，2017年被英特尔斥资153亿美元收购。Mobileye也是特斯拉早期视觉系统的供应商。

长尾模型

 “AI+数据”的方案，存在一条“长长的尾巴”：哪怕已经解决了80%的“识别”问题，依然有20%的物体无法识别。以上述特斯拉为例，它“学习”了大货车的正面、侧面以及后面，可一旦大货车斜着插进来，它就不“认识”了。

可以想象，不管测试了多少亿英里，长尾的问题总是无穷无尽，驾驶中总会出现一些没有见过的物体，比如摩托车后面驮着的各种货物、从卡车上掉落的大木箱……企图通过机器深度学习穷尽所有障碍物，是一件几乎不可能完成的任务。

这是什么？

36氪近期接触的重庆哆来目科技有限公司（以下简称“Toramon”），就试图解决这20%的长尾问题，变不可能为可能。

Toramon通过运用全球唯一的人眼视觉仿生技术，成功开发出车载ADAS（高级驾驶辅助系统），在重庆公交实际运营7.3万个小时、里程超过90万公里，报警准确率达99%，产品质量获得国家客车质量监督检验中心出具的检测认证报告，结果表明，对许多具有挑战场景的碰撞预测也有效。

2、重庆8D地形，测试辅助驾驶系统的“练兵场”

为什么主流的自动驾驶AI视觉技术会陷入一种“经验主义”？为什么名不见经传的Toramon，会另辟蹊径提出新的解决方案？

灵感源自跨界。

Toramon创始人兼CEO刘䶮（yǎn）博士，是一个好奇心很重的人。你会因为用到日本一个产品很好，就对日本产生好奇并最终赴日工作吗？刘䶮就会。

刘䶮是四川大竹人，15岁时考入重庆大学，24岁重大博士毕业。在学校做实验时，国产LD器件基本上一个月就会换一个。一次他和导师采购到日本的进口LD器件，“看起来还没国产的好，但用两年都不坏”，从那时起，刘䶮就对日本产生了浓厚的兴趣。后来有一个机会可以赴日工作，他毫不犹豫辞职而去，哪怕当时他已是重大副教授，一句日语不会。

1998年赴日后，刘䶮转投金融证券行业，任美国Jefferies证券公司亚太CTO，以及HSBC日本、野村证券、德意志商业银行副总裁。在2011年日本“3·11”大地震后，刘䶮结束长达13年的海外打拼，回国工作。

从光电工程技术领域迈入IT、金融证券行业，再投身汽车自动驾驶领域，刘䶮的跨度相当之大。但也正是刘䶮的多次跨界，让他获得宝贵的跨学科思维能力。早在全球辅助驾驶技术巨头Mobileye2014年上市时，刘䶮就在思考其解决方案可能存在瓶颈，在仿生技术应用于盲人可穿戴设备的基础上，能不能运用到汽车上，真正赋予汽车人类一样的感知？ 

Toramon产品图片

当这种“异想天开”的想法真的成为可量产的产品后，某国外知名车企评价为“下一代的防碰撞技术”。

像Toramon这样拥有全球唯一人眼视觉仿生技术的科技公司，为什么会落地在重庆？除去母校情结，更多源自刘䶮的一种“不服气”——为什么科技企业只能落在北上广深一线城市？重庆为什么不可以？

在刘䶮看来，重庆复杂的山地地形，恰好可以成为测试辅助驾驶系统的“练兵场”，如果能吃下重庆的复杂路况，那拿到其他地方也能够“如履平地”。

带着这样的想法，2017年，Toramon与重庆公交达成合作，签订技术开发合同，并基于人眼仿生技术，于2018年成功开发出车载ADAS（高级驾驶辅助系统）工程样机并进行静态装车测试；2019年7月第一代产品面世，9月在日本全球车展上进行了产品发布，日本雅虎也对其进行了报道。2020年产品过检，开始量产销售。

日本雅虎对Toramon的报道可以看到“中国·重庆市”字样

Toramon的商业运作模式以两条线为主：一是对外提供后装辅助驾驶系统（公交车、物流车等）；二是为前装提供仿生视觉感知核心IP和软件模块，以提高整车安全性，解决看得见﹑不认识﹑无作为等问题。

目前Toramon已与某国内知名主机厂以及某日系知名车企达成合作。目前正在加紧推进视觉仿生技术在量产车型上的搭载，力图取得市场先机。

3、“大繁至简”的技术理念绕过瓶颈

Toramon为什么要叫“哆来目”呢？就是源于刘䶮那段赴日经历，“哆来目”就是哆啦A梦的谐音。

事实上刘䶮所做的事情也像哆啦A梦一样神奇。他一度被人当成骗子，“因为Toramon提出的解决方案跟主流技术方案完全不一样，大家没见过。”

那么Toramon是什么样的解决方案呢？“让我们回到在驾校学车的经历，老司机会告诉我们，一旦你预知危险，不管什么情况，先刹车。”

先刹车，意味着我们开车判断危险的逻辑，跟摄像头是不一样的。

人在开车时，会不停地测距吗？

会看清到底是什么障碍物后再踩刹车吗？

会不停地低头读取车速以计算碰撞时间吗？

如果真的有谁这样开车，那他一定是可笑的。人类开车，用不着也没必要看清楚障碍物是什么就可以做判断，他只需要知道“前方有障碍物”就可以了。这种下意识的操作，源自人体自身的运动感知直觉。直觉背后是人脑中更深层次的三维环境感知机制在发挥作用。

更神奇的是，这并不是一项新的理论。但是此前从未有人将它成功地运用于自动驾驶上。Toramon来自国外某知名院校的首席科学家经过10余年的技术研究，研发了全球唯一的人眼视觉仿生技术。该技术可以模仿人眼对靠近物体的运动感知机理，预测物体的碰撞风险（碰撞时间和碰撞地点）。

Toramon参展2019年重庆智博会

传统解决方案，是通过“识别”障碍物，将车辆与障碍物的间距测算出来，再通过车速算出碰撞时间；Toramon的解决方案，则是绕开了“测距”，通过“单目摄像头+运动分析”，在系统上直接得到碰撞时间数据。

这样，就避免了物体识别的长尾问题。

绕开了“测距”，还意味着Toramon的解决方案不需要高清摄像头和高算力的硬件平台就能够运行。

由于对数据源依赖减少，系统的训练成本大大降低，绕开费时费力的深度学习，却能实现更加广泛的障碍物检测，刘䶮将这样的技术理念称之为“大繁至简”。

刘䶮希望，Toramon能通过弥补自动驾驶安全不足的短板，从技术上推动自动驾驶的普及。

截至目前，Toramon在Pre-A轮融资中已经拿到两个投资意向书，预计下月底关闭，并计划在下一轮融资上亿元，用于仿生算法的持续优化和迭代以增加技术壁垒、商业化落地、开发新产品，以及启动芯片研发等。