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千寻位置不惧竞争

科技 07-21 来源：红色星际

作者：叶子

编辑：Mark

出品：红色星际（ID：redplanx）

头图：千寻位置CEO陈金培图片

论坛有宝子说接到千寻 Offer，问洒家这家公司怎么样？能不能给点意见，既然宝子们有需要，那咋们就来聊聊这家公司。

1. 量产

在汽车高精定位领域，千寻综合实力无疑是领先的，领先体现在哪？产品是成熟的，配套是完善的，服务是有保障的，市场已经验证完毕。具体在智能网联行业，就三个字儿。

量产了！

但凡新技术赛道你说出这三个字，用朝阳大爷的地道说法，那是倍儿牛逼。

在智能网联行业，千寻客户遍地开花，开到行业的每一个细分赛道。千寻位置 FindAUTO 产品系统的量产早在2019年就实现了。

乘用车方面：

——2016，上汽荣威就使用了千寻“车道级”高精度定位算法，（这其中有斑马车机操作系统是阿里子公司的因素，当然，早期上汽的一些车型上面并不是用厘米级的，而是亚米级）。

——2019年，首款搭载 FindAUTO 服务的车型广汽埃安V定位精度达到了厘米级。另一款车型埃安LX则可以在高精度地图覆盖的全国高速及城市快速路，实现0-120km/h“脱手脱脚”自动驾驶。

——2019，一汽全系的红旗轿车上搭载了千寻的加速定位服务，首次定位时间从30秒缩短到了3秒，也一定程度上提升了定位的精度和灵敏度。

广汽、蔚来、小鹏、大陆、博世等 Tier 1 也是客户。

商用车方面：

——2019参与洋山港自动驾驶无人集卡的方案，让无人重卡可以实现精确停车、智能防撞、轨迹自动纠偏等功能。

——2021让郑州宇通公交1号线公交车实现到站精准停车、红绿灯信号调配优先通过功能。多插一句，这里面有一个重要功能，授时，最简单的一个应用——查套牌车。

车路协同方面，在四川的雅西高速——全世界最危险的一条高速道路上用车路协同技术实现了脱手脱脚的自动驾驶。

2. 商业版图

浅浅盘点一下千寻的商业版图之后，咱们再来唠唠自动驾驶定位的事儿，大咖请跳读。

说到自动驾驶，感知，规划，决策，控制四件套，小朋友也会背了，好像没定位什么事儿，其实定位被感知包裹了。再说到地理的事，让人想起的是高精地图，定位又可怜兮兮地被淹没，总之很难站第一排的样子。

实际上，高精定位对辅助驾驶十分重要，L2.5级的高速公路自动巡航、碰撞预警等功能离不开它。L3及以上等级的自动驾驶，更是“刚需”，因车辆的控制权需部分甚至全部被移交给系统，车辆对定位的精度要求必须达到亚米级甚至厘米级，才能实现尽可能高的安全性。

更有一帮新宝子认为，高精地图和高精定位是一码子事，这么认为是情有可原的：定位需要和地图配合，为车辆提供一个绝对位置基准；高精地图的准确少不了高精定位为其做轨迹纠偏，以千寻为例，高德采集更新的图，哪怕动用的是800万的采集车，轨迹也会不精准，需要千寻为其提供轨迹纠偏服务。

但专业人士都知道，高精地图和高精定位这两个产业，区别大了去了：高精地图是采集制作环节重资产，更新只需OTA；而高精定位，要发卫星，建基站，组网络，建云平台，到了终端，还要有各种接收信号的硬件设备，全程重资产制造业，软件硬件相伴始终。

下面正式进入高精定位的六大方法，二大技术路线。有人说是六法如同八仙过海，各显其能，我认为此比喻不恰当，八仙各个拿出来都能单打独斗，而目前水平下的定位，更像一个一个残疾人演出团：），每一个演员都有绝活，但都有缺陷，单挑挑不起大梁，大家抱团儿，才能把高精定位的戏唱好。

第一位演员激光雷达，测距的精度非常高，但探测距离短，成本也高，是个近视；

第二位视觉传感器，能较好地识别物体，但对光线要求高，强光反光，光线不足，性能就会大幅下降，弱视+夜盲；

第三位毫米波雷达，在障碍物的检测方面能达到较好测距精度，但探测角度小、演出费也高；

第四位超声波雷达，能探测距离较近的障碍，但用于定位仍有缺陷；

以上这些感知工具发挥定位功能时，都是对环境特征进行匹配，行业老朋友们都比较熟悉，而接下来登场的，就属于高精组合定位供应商队列的演员了。

第五位，卫星信号定位，优势在于能够为车辆提供绝对位置信息，且定位精度高，主要基于全球卫星导航系统（GNSS），著名的四大家族，现在天上卫星多，这颗信号不行赶紧换那颗。

但由于卫星误差、轨道误差、电离层和对流层误差等的存在，单纯 GNSS 的定位精度只有米级，无法满足高等级自动驾驶对厘米级定位的需求，这时，RTK（载波相位差分技术）登场了，和GNSS 结合，从亚米级到厘米级不是梦。这技术的学术名称叫RTK-GNSS技术。

但问题又来了，碰到隧道桥洞、高楼林立的密集建筑、树木遮挡的地方，没信号了！！没网也不行，参考基准站 RTK 的差分数据接收不到。

第六位演员正是第五位的菜——IMU（惯性测量单元），通过陀螺仪、加速度计、磁力计和压力传感器这些零件得出位置、加速度及转动量（角度、角速度），通过牛顿的公式一算，唉它就能定位了。

这家伙的优点很明显，不靠任何外来信号就能独当一面，鱼雷那种深海里穿梭的武器就靠它定位。

但缺点也更明显，业内人士告诉红色星际，目前普通应用的技术水平下的惯性导航，2分钟之后就开始出现发散导致误差，如果经过5分钟长的隧道，精度就不能确保了，这时候怎么办呢？

既然是大家手拉手把位定，当然是——又回到车载的激光视觉等手段、Slam或者高精地图的先验数据。

定位天团成员介绍完了，以上这些组合起来，就是当今中国自动驾驶主流的定位路线——激光+视觉+毫米超声+GNSS+IMU。

有主流就有非主流，那就是特斯拉，定位方案是视觉+GNSS+IMU路线。

关于两种定位路线孰优孰劣，也是存在不少争论的，前者能力多维，技术全面，可以相互印证，互为冗余，但硬币的反面就是：算法多，Bug几率也大，逻辑复杂，融合难度增加。后者策略集中火力猛攻，而且以后还可以摆脱对高精地图图商的依赖。

通用Super Cruise和特斯拉的Autopilot测评对比的案例同样被定位行业拿来做例子，2018年给通用汽车超级巡航Super Cruise高速公路脱手驾驶系统的车辆提供绝对定位服务的，正是定位界顶流美国天宝公司，其明星产品Trimble ® RTX™还用在凯迪拉克上。

Trimble ® RTX™采用的技术叫PPP-RTK，是目前大家比较看好的技术路线，在国外成熟应用，但在国内并不成熟。

PPP（Precise Point Positioning）又是什么原理呢？（名词多到真令人头大），都是卫星定位，RTK是差分，PPP由非差定位技术发展而来，RTK建的基站离你越近，定位越准，但是到了海洋沙漠高原这种地方，就问你建基站得花多大功夫砸多少钱？啥时候收回成本？运营维护还得继续砸人砸钱。

这时就到了PPP的showtime，PPP通过全球分布的约100个基准站，可以提供静态毫米至厘米级，动态厘米至分米级的定位服务。比起中移动那基站一建4000+，千寻2800，六分2000+，PPP基建省心多了。

然鹅，如果谈恋爱，PPP是慢热型：需要近30分钟才能实现精密定位的初始化。而且每次见面都得重追一遍：信号失锁后的重新初始化时间与首次初始化时间几乎一样长。早上开车去上个班，我去，画面太美不敢想象。

刚才说到，PPP-RTK大家看好，但国内不成熟，千寻还是一马当先，2019-2020年拿到宝马国内定点，2021年在上海车展高调官宣，在有商业项目的驱动的情况下，可以预见未来技术成熟会更快。

其他选手，像吉利旗下的时空道宇，六分，也在研究，但目前还不太成熟，都未能达到商用水平，要赶上千寻，还需要经历一定周期。

3. 探索之路

读完长长的科普和铺垫，大家肯定会问，这家公司怎么这么牛B呢？罗马不是一天建成的，要回答这个问题，还要从历史讲起。

千寻从建立的第一天，就担负着将北斗发扬光大的时代使命。

2014年，彼时承载着几代人梦想的北斗还在紧张的孕育中（预产期已经排上了估计），蓝图的规划者早已开始为它的成长布局，因为没有基站，发射成功，大家也用不了啊。

当时作为国家授权的北斗地基增强系统研制和产业应用总体单位的中国兵器集团，通过多方调研，最终决定和在云计算与大数据等软件领域占据优势地位的阿里巴巴牵手，共同负责国家北斗地基增强系统“全国一张网”的建设，将北斗在民用市场做强做大。

因此，公司从第一天就有两种优势，国企的资源和后盾，民企的活力和能力。有人问，为什么非要混合所有制？肯定是出于战略性产业的国防安全考虑，在没有北斗之前，国内用户如果使用卫星辅助定位服务，基本上都是基于国外服务器的GPS或GLONASS(格洛纳斯)数据，大量的中国位置数据无法留在中国。

自然，公司从第一天就有两股力量，人事上，当时阿里十年老兵，负责过阿里巴巴乃至整个中国云计算产业化发展的陈金培被任命为CEO。

2015年公司成立，短短一年基站数量就达到2000+，北斗地基增强系统也正式投入运营，在地理信息行业内，俨然一家横空出世的黑马。

说起创新点，陈金培总结了两点，一是建成了覆盖全国的一张网，之所以这么说，是因为当时并非没有RTK技术，没有CORS网，而是局限在专业的测量测绘行业，各个省测量测绘系统都是各自为政，如果一个开发商跨省市地区开发，他得申请不同的账号，千寻首先打破了这个界限，把全国统一主网，让一个账号就能走天下。

第二是播发手段创新，以前大家说定位服务，都通过卫星信号来播发服务，而千寻是第一个大规模用互联网提供定位播发服务的，这其中阿里云平台和云计算起到不少作用。

这种创新无疑是满足市场需求的，除了传统的测量测绘，农业无人机、港口机场安监、交通、消费市场的智能手机都拥抱了这项技术，订单纷至沓来，从创立到2019，公司收入年均复合增长率超过300%。2019 年10 月，千寻完成10亿元人民币A轮融资，公司估值超过130亿元人民币。

接下来的两年业务营收迎来了快速的增长，增长的原因也显而易见，首先体量小成长空间大。其次，遥遥领先，这个时期市场上仅有一家这样的公司，剩下的都是散兵游勇，基站数量最多400+，Hold不住上规模客户的需求。

这个是大背景，回到汽车行业。

互联网基因进入制造业，把技术变成产品，只要涉及到硬件这个东西，工程难题就得一步步攻克，所有从算法起家做自动驾驶的人，对此都深有体会，千寻也经历了这样一个埋头摸索的阶段。

高精度定位源于测量测绘行业，测量测绘用的产品大家都知道，又笨重又大，安装到车上，或者集成到车载硬件上，没有现成的产品和元器件，更不用谈什么过车规。

所以，首先要面临的问题是元器件的选型。芯片性能准入要求，双差窄波的精度，如何快速的适配、量产后算法；IMU信号的准入要求等等，拿最简单的天线举例，一根小小天线，就有无数的Know-how。

元器件选好，进入系统集成阶段，整车电子架构的设计可能会引入一些比如数据延时所带来的一些精度问题，差分软件是否可用。

集成之后做系统适配、调优、测试验证、售后整个流程跑通后，怎么实现工业化生产，每一个阶段都包含了一个个具体的问题。

感慨一下，而现在平平无奇的标准、规范、流程，则都是一步步积累下来的解决问题的标准答案。这些看起来比较枯燥，但当初都是一个个活生生的问题，曾经让一群人寝食不安，苦思冥想，四处奔走，解决之后变成历史，也就是几条干巴巴的规则，风干骷髅般失去了有血有肉的鲜活，但要了解一个行业的机理，非得重回这些历史的细节。