第282章 投資歐洲自動駕駛初創(chuàng)公司（第1頁）

德國慕尼黑，施瓦賓區(qū)。

這里的街道狹窄而寧靜，梧桐樹的葉子已經(jīng)開始泛黃。從外表看，卡爾街28號只是一棟普通的五層辦公樓，灰色外墻，深色窗戶，門口掛著的牌子很小，寫著“automind

gmbh”。

但走進(jìn)大廳，你會立刻感受到這里的特別。前臺不是傳統(tǒng)的接待臺，而是一個全息投影的交互界面。墻面不是刷漆的，而是由無數(shù)塊可編程的電子墨水屏組成，實時顯示著全球主要城市的交通數(shù)據(jù)流?？諝庵杏蟹N微弱的臭氧味——那是服務(wù)器機(jī)柜散熱系統(tǒng)排出的氣味。

林澈在上午十點準(zhǔn)時到達(dá)。他身邊只帶了兩個人：澈宇家族辦公室歐洲投資總監(jiān)索菲亞·伯格曼，以及剛從合肥飛來的星海自動駕駛研究院院長張濤。沒有隨行助理，沒有安保團(tuán)隊，就像普通的技術(shù)公司拜訪。

“林先生，歡迎來到automind。”公司創(chuàng)始人兼ceo馬庫斯·瓦格納親自在門口迎接。這位四十五歲的德國人，曾在慕尼黑工業(yè)大學(xué)擔(dān)任計算機(jī)視覺教授十年，2018年離職創(chuàng)業(yè)，七年時間把automind做成了歐洲最受關(guān)注的自動駕駛初創(chuàng)公司之一。

握手時，林澈注意到瓦格納的右手食指和中指上有厚厚的老繭——那是長期敲擊鍵盤留下的痕跡。這是個實干的技術(shù)人。

“我一直關(guān)注automind的發(fā)展?！绷殖河昧骼挠⒄Z說，“特別是你們?nèi)ツ暝诎屠鑢obo-taxi挑戰(zhàn)賽中，以99。3%的場景通過率奪冠。這個成績比way同期的測試數(shù)據(jù)還要好。”

瓦格納略顯驚訝。很少有訪客會記得這么具體的數(shù)字。“林先生做了功課。請進(jìn)，我們先看看演示?！?/p>

一行人走進(jìn)電梯。電梯門關(guān)上后，側(cè)面的屏幕亮起，顯示出一個3d的城市模型——那是慕尼黑的數(shù)字孿生。

“這是我們做的第一件事?！蓖吒窦{介紹，“用激光雷達(dá)和攝像頭掃描了全球二十個主要城市，建立了厘米級精度的數(shù)字地圖。不只是道路，還包括交通標(biāo)志、信號燈相位、甚至行人的習(xí)慣路徑?！?/p>

電梯到達(dá)四樓。門開后，是一個開闊的演示中心。

正中央，一輛經(jīng)過改裝的寶馬i4停在環(huán)形測試平臺上。車頂安裝了激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)陣列和六個高清攝像頭。平臺周圍是270度的環(huán)形屏幕，正在播放慕尼黑早高峰時段的街景。

“今天要演示的是l4級高速公路場景。”瓦格納的cto安娜·施密特博士走上前。這位三十八歲的女性是德國最年輕的工程學(xué)教授之一，專攻多傳感器融合算法。

她遞給林澈一副ar眼鏡：“戴上這個，您可以看到算法‘看到’的世界?！?/p>

林澈戴上眼鏡。視野中，寶馬i4的周圍出現(xiàn)了密密麻麻的數(shù)據(jù)層：綠色網(wǎng)格表示可行駛區(qū)域，藍(lán)色線條是預(yù)測的軌跡，紅色框是識別出的障礙物，每個障礙物旁邊還有小字標(biāo)注“汽車，距離25。6米，速度72kmh，預(yù)測路徑左轉(zhuǎn)概率83%”。

“開始吧。”瓦格納說。

測試平臺啟動。環(huán)形屏幕上的街景開始流動，模擬車輛正以100公里小時的速度在慕尼黑到斯圖加特的高速公路上行駛。

前車突然剎車。

在ar視野中，林澈看到算法在0。2秒內(nèi)完成了識別、決策、執(zhí)行：預(yù)測到前車將急剎，自動提前0。5秒開始減速；同時掃描左側(cè)車道，確認(rèn)安全后，在0。8秒內(nèi)完成變道超車。整個過程平滑得幾乎沒有感覺。

“現(xiàn)在增加難度?！笔┟芴夭┦吭诳刂婆_上操作。

場景切換到大雨天氣。視野能見度驟降，環(huán)形屏幕上雨刷瘋狂擺動。前車的剎車燈在雨幕中變得模糊。

但ar視野中，激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)的數(shù)據(jù)層依然清晰。算法沒有依賴攝像頭，而是基于雷達(dá)點云識別出前車距離在快速縮短，再次自動完成變道。

“雨雪天氣是攝像頭的噩夢，但對我們的多傳感器融合算法影響有限?！蓖吒窦{解釋，“我們采用了自研的‘cross-dal

attention’機(jī)制，可以讓不同傳感器在惡劣環(huán)境下互相校準(zhǔn)、互相補全?！?/p>

第三個場景更復(fù)雜：前方發(fā)生事故，兩條車道都被堵塞。右側(cè)應(yīng)急車道有救援車輛正在駛來。

算法做出的決策出人意料：沒有嘗試在擁堵中穿行，而是提前500米就開始減速，同時通過車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)接收到了救援車輛的優(yōu)先通行信號，主動讓出空間，然后選擇從最右側(cè)的緊急停車帶緩慢通過——這個操作完全符合德國交通法規(guī)對自動駕駛車輛的特殊規(guī)定。

“法規(guī)理解?！蓖吒窦{強(qiáng)調(diào)，“這是很多自動駕駛公司的短板。他們只關(guān)注技術(shù)可行性，不考慮法律合規(guī)性。我們的系統(tǒng)內(nèi)置了歐盟28個成員國的交通法規(guī)數(shù)據(jù)庫，并且會根據(jù)gps定位自動切換?！?/p>

演示持續(xù)了四十分鐘，涵蓋了高速公路、城市快速路、隧道、橋梁等十二個復(fù)雜場景。成功率100%。

摘下ar眼鏡時，林澈問了第一個技術(shù)問題：“算力需求是多少？”