智能驾驶市场或将迎来爆发,极目智能获得辰韬资本B轮投资

来源:光谷梦想网 2018-12-18 17:29:42

摘要
近日,光谷创+获悉,智能驾驶技术提供商武汉极目智能获得辰韬资本B轮投资,金额未披露。来源天眼查极目智能成立于2011年,是一家专注于智能驾驶技术研发与应用的人工智能企业,致力于通过自主研发的计算机视觉技术推动智能驾驶的发展和普及。自成立起,极目智能深耕于技术研发,其计算机视觉技术及算法均位于业界领先

近日,光谷创+获悉,智能驾驶技术提供商武汉极目智能获得辰韬资本B轮投资,金额未披露。


智能驾驶市场或将迎来爆发,极目智能获得辰韬资本B轮投资


来源天眼查

极目智能成立于2011年,是一家专注于智能驾驶技术研发与应用的人工智能企业,致力于通过自主研发的计算机视觉技术推动智能驾驶的发展和普及。自成立起,极目智能深耕于技术研发,其计算机视觉技术及算法均位于业界领先。在深耕视觉技术的同时,极目已完成视觉和毫米波雷达的数据融合,可助力实现更高阶的智能驾驶功能。公司总部位于武汉光谷,并在上海、北京等地设有分公司。

辰韬资本成立于2014年,是一家专注于新兴行业私募股权投资的基金管理公司,专注于新能源汽车产业链、智能互联两大领域。总部位于上海,目前已在北京设置机构,扎进无人驾驶公司最聚集的地方。

辰韬资本合伙管理人舒亮非常看好无人驾驶创业,尤其是下半场。他认为,经过上半场之后,无人驾驶从业人员经验更加丰富,思维更落地,估值也更合理,当寒冬过去,存活下来的公司一定具备强击打能力。


智能驾驶市场或将迎来爆发,极目智能获得辰韬资本B轮投资


行业机遇

随着汽车保有量的迅速增加,路上开车的危险性逐步提升,人们急需先进的汽车安全技术来提升驾驶的安全性,于是ADAS(高级驾驶辅助系统)技术出现了。

2017年3月,国家交通部发布的《营运客车安全技术条件》中明确要求:自2018 年 4 月起,车长超过 9 米的营运客车都需加装符合 JT/T 883 要求的 LDW(车道偏离预警)系统和 FCW(前车碰撞预警)系统,增强主动安全性能。这是整个 ADAS行业面临的机遇。

有数据表明,ADAS对于降低交通事故率或降低事故伤害有显著作用,但放眼市场,ADAS目前却只限于有意愿有能力购买新车的人,认知或成本等因素让大多车主缺乏对ADAS的实际体验。但现在,普通用户只要拥有一部智能手机,就可以体验到原本中高端新车配置的ADAS驾驶辅助系统的功能,这得益于极目智能推出的极目启行ADAS防碰撞预警APP。目前,极目ADAS系统可准确完成车道标记识别、车辆识别、行人检测、TSR识别等,系统已通过JT∕T 883-2014 营运车辆行驶危险预警系统技术要求和试验方法,项目符合率100%,视觉测距误差低至2%。

产品研发

在ADAS 市场,极目智能推出了极目启行、极目知行两款量产产品。极目启行产品于2016年5月通过众筹面市,定位入门级体验型ADAS产品,产品组建包括手机APP、机智豆(转向传感器)和手机支架三部分,产品的工作机制主要是基于手机摄像头实现车道信息、距离以及环境检测,然后通过安装在转向灯拨杆上的机智豆进行驾驶行为检测,两者对比,给出车道偏离预警。


智能驾驶市场或将迎来爆发,极目智能获得辰韬资本B轮投资


这款产品能够实现 6 项功能:前车碰撞预警、车道偏离预警、行人碰撞预警、行车记录、一键拍照/录像以及安全驾驶报告生成功能。

2017年5月,极目启行APP进行了一次改版升级。根据极目智能创始人程建伟介绍,升级后的产品在APP交互体验较上一版有所提升,同时加入了导航、电子狗、行车记录和驾驶行为分析等功能,ADAS检测算法进一步优化完善。


智能驾驶市场或将迎来爆发,极目智能获得辰韬资本B轮投资


极目智能不仅在前装领域与多家车厂建立合作关系,打造未来的智能驾驶和交通方式,还针对车队管理、营运车险、智慧公交等领域推出了多种基于ADAS主动安全的行业解决方案。旗下产品在多家商用车前装量产车型中成为标配,在国内两客一危,物流车队广泛应用的同时,已经远销韩国、日本等东南亚市场及欧美市场。

更大挑战

经过几年的发展,极目在业务方向上也已经作了一些调整。针对纯 C 端,将是更为低配的产品,价格也会更低,用户易于接受;现有主流、专业的产品,还是以前装为;从安全性的角度,这些行业对于 ADAS 的需求是非常旺盛的。


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在 ADAS 市场站稳脚跟,优先做盈利业务,慢慢与主机厂建立联系,产品能获得其认可,并开始持续性供货。这是极目正在努力打造的基础。

在这个基础之上,便可以往前、往深走,比如在车辆的执行层面,极目已经在做 AEB(自动紧急制动)以及 LKA(车道保持)方面的研发,AEB 技术也已经可以实车演示,但毕竟还需要更为严格以及更长时间的测试。

而再往前走,就是当下火热的自动驾驶、无人驾驶,极目希望通过收集行车数据的策略往前推进,逐步切入到自动驾驶领域,而这也是适合极目的技术路径。

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