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Momenta可以实现众包测试和数据采集，而无需建造、更换或控制汽车，并解决自动驾驶测试问题。
正文|杨洁、邱
就在上个月，特斯拉发布了全自动驾驶功能的自动驾驶2.0系统。自主驾驶作为目前最热门的话题之一，受到了广泛的关注。除了汽车制造商之外，谷歌和百度等互联网公司以及许多初创企业也开始进入这一领域，希望在即将到来的无人驾驶时代分得一杯羹。
穆明塔是自动驾驶的新玩家之一。11月14日，穆明塔宣布其在A轮中赢得了500万美元的投资，该轮由蓝礁湖资本牵头，其次是创新工程和正格基金。
成立于九月初，穆明塔致力于创造一个自主驾驶的大脑。其核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图和驱动决策算法。产品包括不同级别的自主驾驶方案和衍生的大数据服务。
曹旭东，momenta创始人兼首席执行官，毕业于清华大学。在创办momenta之前，他曾就职于微软亚洲研究院和上塘科技，拥有近百年的R&D团队管理经验和丰富的产品登陆经验。他的R&D技术被用于xbox、bing、how-old和其他产品。
momenta创始人兼首席执行官曹旭东
早在大学时代，曹旭东就对人工智能领域产生了兴趣。人工智能是微软亚洲研究院的主要方向之一。在亚洲研究院期间，曹旭东提出了在这个领域创业的想法。
曹旭东将人工智能公司分为几类。一是有些技术没有应用场景；一是人工智能和深度学习有应用场景，但它们只是传统行业的技术改进，并没有创造新的价值链。曹旭东想做的是第三种公司:在新的场景中，人工智能作为一种颠覆性技术，可以催生新的价值链，改变产业格局。
无人驾驶是曹旭东最后喜欢的第三种场景。在他看来，它可以把人们从繁琐的劳动中解放出来，大大提高效率。此外，代理可以通过使用大数据与环境进行交互。
对于自动驾驶来说，安全非常重要。如果这个问题得不到解决，自动驾驶的商业化将永远受到限制。对于无人驾驶，我们希望比人更安全，最好将致命事故率降低一个数量级，达到十亿公里的致命事故率。从统计学上讲，为了获得足够的置信度，有必要重复多次实验，最好超过一百次。这意味着一个比人类安全的无人驾驶系统需要测试1000亿公里的总里程。曹旭东说道。在他看来，如果数据和测试这一关键问题得不到解决，自主驾驶和商业化之间总会有差距。这也是谷歌无人驾驶汽车没有商业化的原因。他总结道。
要解决这个问题，有两种解决方法。首先是无人驾驶模拟；第二个是众包数据收集和测试。但是，即使模拟是真实的，感知数据和真实数据之间也有差异。其次，我们在模拟场景中设置所有的交通规则，许多失败的场景只是人们思维的盲点，不能简单地通过模拟来发现。曹旭东说道。至于第二个方案，特斯拉是这条路线的典型代表，但对于初创企业来说，这个方案需要制造汽车，这需要很长一段时间，而且还需要实现对车辆的控制，这仍然相当困难。
穆明塔希望以更轻松的方式解决上述两个方案中的问题。曹旭东表示，通过应用momenta的技术方案，可以采用众包的方式，在装车后将传感设备安装在车辆上，在现有道路上直接使用现有的运营车辆，而不需要对车辆进行搭建、更换或控制，从而获得驾驶员的驾驶和路况数据，实现众包测试和数据采集。
就设备成本而言，穆明塔使用算法，通过多台摄像机等廉价设备为无人驾驶做准备。摄像机是所有传感设备中信息量最大的，它需要人脑层次的强大人工智能从间接视频数据中提取无人驾驶所需的直接数据。从长远来看，激光雷达、高精度gps和imu的价格都比空低。我们的技术方案不排除任何传感设备，如果价格合理，就可以集成。许——告诉我黑马。通过这些传感装置，我们可以建立高精度的地图，定位这些车辆在其中的精确位置，并获得其行驶轨迹。依靠高精度地图，我们可以获得驾驶轨迹的驾驶行为数据。通过众包，我们可以获得大量的环境和行为数据，并以数据驱动的方式学习无人驾驶决策。
高精度地图的构建和驾驶环境的实时识别需要高精度的视觉识别算法。这些都是momenta董事任致力于的领域。目前，在视觉识别领域，最先进、应用最广泛的目标检测算法之一，快速rcnn和图像识别算法resnet，是由任开发的。正是这两项成就帮助微软在2015年赢得了imagenet和co challenge的冠军，并击败了谷歌大脑和facebook人工智能研究团队。
与此同时，momenta可以从这个众包解决方案获得的数据信息中获得更多大数据服务，并将其提供给客户。
获得融资后，momenta将继续增加其R&D和运营。曹旭东认为，只要公司的无人驾驶汽车技术方案是一条能够保证道路环境和车辆安全的渐进技术路线，无人驾驶汽车三年后就会出现在道路上。
