“看見”，是一切機械實現自動化的前提。
自動駕駛汽車也是如此。此前，大公司已經在馬不停蹄地為自動駕駛車輛更“明亮”的雙眼做布局。不論是激光雷達（LiDAR）、深度感知攝像頭等傳感器，還是圖像識別、機器學習等軟件算法，五花八門的解決方案和設備集成指向一個共同的目標——讓汽車看得“更快、更遠、更清晰”。
而這一點，日前被一家名曰TetraVue的公司實現了突破。雷鋒網(公眾號：雷鋒網)新智駕（AI-Drive）消息，當地時間2月16日，這個坐標美國加州的創業公司宣布，其獲得一筆金額1000萬美元的投資，投資方包括Robert Bosch Venture Capital（博世旗下）、Nautilus Venture Partners 和 Samsung Catalyst Fund（三星旗下）三家風投機構，以及富士康。
TetraVue公司提供了一種集成激光雷達、光學芯片以及3D數據建模和成像算法的綜合方案，能夠幫助自動駕駛汽車實現更遠、更清晰和更實時的環境感知。綜合看來，這種方案也被認為是目前最具性價比優勢的自動駕駛解決方案之一，那么，它到底用什么打動了諸如博世三星這類巨頭呢？
成立近10年的今天，TetraVue等來了這個風口
即便自動駕駛在爆發前夕吸引了越來越多創業團隊的入局，但TetraVue卻算不上一個新玩家了。據雷鋒網新智駕（AI-Drive）了解，TetraVue自2008年成立，最初便以3D高分辨率成像起家，至今已經有近10年的歷史了。
公開資料顯示，TetraVue致力于開發的，是超高分辨率的3D空間測量和成像技術，殺手锏在于更高速、更準確的3D度量。目前，TetraVue最新的深度攝像頭能夠產生百萬像素（megapixel）點級別的3D圖像，建模精度達到專業測繪級別，并能提供實時的空間感知信息。不僅僅是自動駕駛，這種深度感知技術還能應用在包括游戲、娛樂、制造、教育、醫療等多個行業中。
簡單說來，這種更高性能的空間感知產品，其實是對經典深度感知技術ToF（Time of Flight）的一種革新。歷經數年研發，這個技術得到了成功應用，同時，也等到了自動駕駛技術萬億級未來市場的風口。
博世在其官網發表的投資聲明中指出，TetraVue的技術成果能夠幫助自動駕駛汽車更好地應對行駛途中遭遇的障礙物等意外風險。一直以來，博世致力于增強其自動駕駛汽車行業的開發實力，而TetraVue的超高分辨率3D LiDAR數據和成像技術，將大大提高自動駕駛汽車的障礙識別性能。
“能成為RBVC（博世旗下投資機構）的投資對象和合作伙伴，我們十分激動，”TetraVue創始人兼總裁說，“得益于博世的強大技術和人脈支持，Tetravue已經獲得了多個層面的助力。”
技術解析：集成化裝備感知時間和距離
雖說有近10年的歷史，但TetraVue在業界似乎一直非常低調，新智駕今天向多家激光雷達公司詢問，業內對這家公司知之甚少。
綜合目前了解到的信息，雷鋒網新智駕（AI-Drive）了解到，TetraVue的殺手锏，在于其獨家專利技術——“光切片（Light Slicer）”技術，該技術能通過時間尺度和距離尺度的量測，使用標準的CMOS傳感器測算光學強度信息。而無需復雜的特殊芯片，這意味著成本和工藝復雜度的大大降低。
同時，TetraVue的解決方案集成了固態激光雷達技術，沒有機械式組件，意味著體積的輕量化，不過目前，這算不上最值得一提的亮點。此前，Velodyne和Quenerty兩家主流激光雷達企業都已經完成了低成本固態激光雷達的發布和布局。但在雷鋒網新智駕（AI-Drive）看來，TetraVue的優勢在于更高程度的系統集成。
從上圖中可以粗略地看出，TetraVue的空間感知解決方案中，集成了包括固態激光雷達發射單元、深度感知攝像頭等一系列傳感器和算法。其優勢在于：
專利級別“光切片”技術
增強型的雷達頻閃脈沖（不會造成像素點模糊/無需機械掃描）
實時持續地捕捉像素點信息
高分辨率成像技術：坐標&圖像
低延時：實時決策
上述性能中，許多優勢都與自動駕駛汽車的傳感需求“八字相合”，如更低延時、更清晰的空間感知成像等。其中涉及到兩個關鍵點，我們分別道來。
1.什么是ToF？TetraVue如何對它進行概念升級？
公開資料顯示，TetraVue的深度傳感器采用了ToF（Time of Flight）技術。那么什么是ToF呢？
ToF，直譯意思為“飛行時間”。所謂飛行時間法3D成像，是通過給目標主動連續發送光脈沖，然后用傳感器接收從物體返回的光，通過探測光脈沖的飛行（往返）時間來得到目標物距離。這種技術跟3D激光傳感器原理基本類似，只不過3D激光傳感器是逐點掃描，而ToF相機則是同時得到整幅圖像的深度信息。
外網的一篇報道顯示，TetraVue通過多年的研究，成功對ToF技術進行了一次方法改良。具體說來，可以理解為其感知元件直接接收激光雷達單元的主動掃描信息以及可見光的被動信息，并依此成像。
固態激光雷達設備發射的激光相位差用于系統測算距離，而光學感知設備被動接收的可見光用于測算亮度，通過可見光的紅綠藍分量，為像素點的上色。至此，實時、完整的3D圖像就形成了。
2.具備大范圍推廣的前提——量產
TetraVue在官網中對其深度感知方案進行了這樣的描述：高分辨率、遠距離和低能耗。這樣的特性體現在其解決方案中，更龐大數量的像素點、更遠的掃描范圍、更小巧的激光雷達元件等配置上，這也在一個側面印證了TetraVue實現商業化的重要條件——量產。
2015年，TetraVue曾在公開發表的技術解析PPT中表示，他們正開始進行小型、高分辨率3D傳感器的量產工作。當時并未透露進展如何，但這個起步相對而言已經占領了先機。
前面提到，TetraVue僅使用標準的CMOS和CCD光學芯片，便可以實現百萬級像素點（MegaPixel）的獲取，降低了設備量產的技術門檻和成本門檻，連同固態型激光雷達的裝備，可以將產品的體量進一步減輕。
一旦實現量產，TetraVue將可能為自動駕駛研發企業帶來高可靠性、低延時、低成本、遠距離空間感知 技術的福音。
*TetraVue原型機圖
深度感知技術已經成為一種跨行業的“語言”
3D深度感知技術，被認為是顛覆未來的機器人、AR（增強現實）以及自動駕駛等領域的核心技術之一，這也解釋了眾多企業爭相布局的空前景象。
自動化即智能感知。這樣的背景下，我們看到了不少公司的成果。早在2014年，谷歌便推出基于Project Tango項目的Android手機原型機，配備深度攝像頭、傳感器和芯片，能夠實現實時的環境3D建模。通過這個項目，谷歌將深度感知技術成功帶入移動端，開啟了移動設備深度感知的先河。有趣的是，資料顯示，博世在當時也參與了該項目的研究。
而在自動駕駛領域的深度感知系統布局中，汽車芯片巨頭英飛凌的版圖也值得一提。去年下半年，英飛凌高調收購MEMS公司Innoluce，劍指低成本、高視距、高性能的激光雷達系統開發。
與此同時，英飛凌旗下的ToF產品線（被命名為Real 3的系列傳感器），可以提供非常健壯、可靠的3D空間數據，并且完全不依賴陽光，可以在各種的環境提供優質圖像。此前有消息稱，這種Real 3傳感器還被用于華碩支持增強現實功能的智能手機上。
國內市場，新智駕還了解到，諸如速感科技、圖漾科技等創業公司，也在深度感知領域探索著獨立的技術和產品思路。
這一切都在傳遞一件事，深度感知技術已成為一種跨行業的“語言”，顯然它將在自動駕駛領域大放異彩，不過，更多概念性的未來，它也不會缺席。
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