ZMP是一家什么样的公司？
ZMP创立于2001年。根据其官方描述：
ZMP致力于研发并提供包括汽车智能平台、各类传感系统、可视化及分析、技术咨询、实地测试及车联网信息系统等在内的无人驾驶技术；其RoboCar系列产品可帮助客户提升其车辆的无人驾驶智能、先进安全科技以及驾驶辅助系统；同时收集、测量并分析其车辆信息与外部环境参数。此外，ZMP还研发过一款无人驾驶的电动车用于研究（见本文开头图片）。
对于英特尔来说，无论是设立车联网基金还是这次投资ZMP，更希望展现的是自己在无人驾驶方面的运算能力，毕竟在无人驾驶汽车的发展过程中，隐藏在其背后的云计算、地图定位甚至是智慧城市等相关领域（因为实现无人驾驶汽车需要智能道路基础设施建设以及车间通讯等条件的完善），都和芯片的运算能力相关，也是英特尔发展中的重点。
科技巨头们的无人驾驶布局
而现在在“无人驾驶”这条路上，不光聚集了丰田、奔驰、本田、沃尔沃、通用等传统车企的身影，还有不少试图为智能汽车提供“大脑”的科技巨头们积极在其中运作。
1、芯片厂商：抢着展现自己的运算能力
除英特尔外，英特尔、高通等芯片厂商也推出了相应的解决方案，来显示自家芯片在提升汽车无人驾驶、车内通讯、媒体信息娱乐系统和车辆之间连接等方面的强大性能。毕竟对于智能汽车领域的玩家来说，决定车辆系统智能与安全性的车载芯片才是智能的基础；而对“无人驾驶”的性能支持，则是对目前车载芯片性能强大与否的最佳注脚。
2、科技公司：谷歌、诺记、黑莓从系统下手
谷歌无疑是对无人驾驶汽车最积极的互联网巨头。其研发的自动驾驶汽车主要依靠视频摄像头、雷达传感器、激光导航装置来了解周围的交通状况，并通过常规汽车采集的信息对前方道路进行导航，在这些技术的协同合作下让自动驾驶汽车自动安全地操作车辆。根据路透社4月28日报道，从2009年至今，谷歌已经完成了约112.7公里的驾驶测试，现在谷歌已将自动驾驶汽车技术开发的重心转移至城市道路驾驶测试。需要注意的是，谷歌所采用的无人驾驶解决方案成本昂贵，而且需要和汽车厂商配合才能进入消费市场，因此虽然已经上路测试，但3-5年内也不可能真正应用。
诺基亚：和英特尔投资的思路有些相似，5月5日，诺基亚也宣布启动价值1亿美元的车联网基金，并委托诺基亚成长基金（Nokia Growth Partners，简称NGP）专门管理。根据诺基亚公布的信息，这项基金的主要投资对象是具有发展潜力的车联网技术、智能汽车技术和互联网本地服务类的公司，主要用途是发现并投资能够扩展诺基亚全资子公司HERE（主要业务为地图）在车联网、智能汽车及本地服务相关领域的产品。仗着HERE本身拥有丰富元数据的导航和地图数据，诺基亚也在和努力和一些汽车厂商，比如奔驰联手开发无人驾驶汽车。
黑莓: 手机业务日薄西山，黑莓的车载系统QNX却承载着黑莓未来发展的希望。另一方面，黑莓也对无人驾驶汽车虎视眈眈——有报道称，黑莓正与VisLab实验室合作研究无人驾驶汽车。和英特尔投资的ZMP有些相似的是，VisLab也开发了研究用的无人驾驶测试车DEEVA，并配备了QNX最新的Neutrino操作系统。黑莓系统在其中的作用不仅是车内娱乐和一些基本功能，而是可以通过Neutrino把汽车的20多个视觉传感器，摄像头和激光扫描仪的中采集的各种实时数据流汇集起来，让汽车随着交通条件的变化和自身的改变而瞬间决定加速或者改变驾驶轨迹。
3、“科技+汽车”：特斯拉推进迅速
特斯拉：马斯克更倾向于辅助向的自动驾驶系统。有相关消息指出，特斯拉可能很快就将在以色列测试无人驾驶电动汽车。去年7月，特斯拉宣布与以色列驾驶员辅助系统制造公司Mobileye合作制造首辆特斯拉无人驾驶汽车，并采用Mobileye公司开发的机器人程序控制系统（而非借助昂贵的卫星定位或传感器系统），让无人驾驶汽车司机可以将90%的驾驶工作交给计算机来完成。根据马斯克的计划，特斯拉将在2016年向市场推出半自动或自动驾驶仪技术。
比较有趣的是，苹果到目前只是在努力与传统汽车厂商建立合作关系，打造基于iOS系统的车联网平台，却并未对无人驾驶系统表现出兴趣。或许对苹果来说，只要能够让用户在汽车上使用苹果的服务就已经足够。
只是，如果真的按照ZMP公司首席执行官谷口恒（Hisashi Taniguchi）所说：“汽车创新发展的终极目标是实现彻底的无人驾驶”——不知国内哪个巨头会最先挺进无人驾驶？
处于底层的车厂、处于中间的无人驾驶公司、处于上层的运营商，或会成为未来无人驾驶客运经济的三大玩家。
打造自动驾驶大脑，Momenta完成4600万美元B轮融资，蔚来资本领投,戴姆勒集团参投
随着人工智能的发展，发端于上个世纪70年代的自动驾驶技术，在近年来备受关注、迅速发展。Google、苹果、 Uber、百度等科技公司，NVIDIA、Intel等芯片厂商，丰田、宝马、沃尔沃、日产、福特、通用、戴勒姆、奥迪、丰田、现代、Tesla等新老车厂都已入局。这个领域的创业公司，诸如景驰科技、Pony.ai、AutoX、Drive.ai、Roadstar.ai、Momenta、Otto、Cruise Automation、Lytx、NuTonomy 、 Comma.ai 、Civil Maps 、FiveAI、Navya、Itseez、地平线、驭势、图森等均已获得融资。
作为国内自动驾驶行业关注度较高的公司，Momenta想要利用深度学习技术研发实时环境感知、高精度地图，以及自动驾驶决策算法，打造自动驾驶的大脑。Momenta今日宣布获得B轮4600万美元投资。该轮融资由蔚来资本领投，戴姆勒集团（梅赛德斯-奔驰母公司）、顺为资本、创新工场和九合创投跟投。2016年，Momenta曾获得来自蓝湖资本领投，创新工场和真格基金跟投的A轮500万美元融资。2017年初，获得顺为资本领投的A1轮融资 。
CEO曹旭东表示：“融资将用于三方面：1. 加强人工智能核心能力，包括大数据、大计算和优秀AI人才；2. 产品化基于视觉的环境感知和高精地图技术；3. 研发高频刚需场景的L4无人驾驶技术。”
Momenta成立于2016年9月，致力于打造自动驾驶大脑。核心技术包括基于深度学习的环境感知、高精地图、驾驶决策。产品包括不同级别的自动驾驶方案，以及衍生出的大数据产品和服务。
自动驾驶已有诸多玩家。Momenta与硅谷初创公司Auto X路线类似，都是主打视觉方案。在Momenta看来，本质上，驾驶决策就是道路环境到驾驶行为的映射，通俗的说就是这种情况应该怎么开，那种情况应该怎么开。基于目前的深度学习技术，如果获得海量的环境和行为数据，就可以并让机器学会无人驾驶决策。这其中，获得海量的环境与行为数据，并有能力让机器学习并学会这些数据就是两个关键。
目前，环境数据的获得主要有两种方式，一种是高精度雷达，也是Google、百度无人车等采用的方式，但是造价昂贵，一种是通过计算机视觉，成本相对低廉，但对算法要求更高。Momenta 的团队有多年计算机视觉方向的研究经验，采用了后一种方案，高精度雷达仅作为补充。因为团队在算法方面的优势，最终的方案即使使用普通摄像头，也可以达到市面同等效果。
Momenta评估，一套比人更加安全的无人驾驶的系统需要测试的总里程达到1000亿公里，按照一辆车一年10万公里总里程计算，也需要100万辆车一整年的时间，成本高昂。即使Google，从2009年开始研发测试，目前也只进行了500万公里里程的测试。如果要自己造车、控制车来搜集数据，也需要一笔不小的投入。因此Momenta 通过众包来解决这一难题，设想在目前已有的运营车辆上安装数据采集的设备，收集路上的环境数据、司机的驾驶行为数据。这些数据，除了解决高精度地图的生成问题，也可以提供驾驶决策训练的可能。
自动驾驶对技术要求高。Momenta的一大优势则为算法。团队拥有多位深度学习专家，包括图像识别领域广为应用的框架FasterR-CNN和ResNet的作者，ImageNet 2015和MS COCO Challenge 2015多项比赛的冠军。在7月18日刚刚公布的ImageNet 2017的物体识别项目上，Momenta团队也获得了冠军。
CEO曹旭东毕业于清华大学，曾先后任职于微软亚洲研究院和商汤科技，有近百人研发团队管理经验、产品落地经验，对无人驾驶环境感知，高精地图，驾驶决策有长时间研究。研发总监任少卿，是中国科技大学与微软亚洲研究院联合培养博士，提出适用于物体检测的高效框架Faster RCNN和图像识别算法ResNet，后者相关论文于2016年获得计算机视觉领域顶级会议CVPR 的Best Paper Award。
在训练模型方面，Momenta并没有采用目前常见的ResNet、GoogleNet、VGGNet等常见的深度学习模型，而是自己设计了新的深度学习模型，通过设计模型结构、训练过程、学习目标等，将模型提速10~100倍，模型压缩100倍，精度几乎不受损失。
为了配合算法的快速实现，在计算力方面，搭建了数百块GPU组成的训练平台，保证算法实验及产品迭代的速度。虽然有钱就可以买到GPU，但如何提升GPU集群性能也是一个难点。这方面，团队的孙刚此前曾在百度工作，2015年1月参与设计了包含144块GPU的深度学习训练系统“Minwa超级计算机”，是当时世界上第一个用大规模GPU集群做深度学习的系统。
自动驾驶技术公司，归根到底还是要提供产品。Momenta规划未来的产品将包括硬件、软件算法、云端部分。硬件部分与其他厂商合作完成，集成了团队自己研发的自动驾驶决策算法，云端有高精度地图可供调用。不过，团队表示，出于竞争的考虑，暂时不方便透露算法、项目方面的进展及未来具体规划。
汽车是一个产业成熟的高门槛行业，打入到汽车产业链条中并不容易。此次的资方中包含了梅赛德斯-奔驰母公司戴姆勒集团，对于未来与汽车产业链的合作或会产生积极影响。
未来，无人驾驶普及，私家车的使用渠道很可能由购买变为租用服务。在这样的“客运经济”很可能会分为三类大玩家——处于底层的车厂、处于中间的无人驾驶公司、处于上层的运营商。目前处于底层的车厂与上层的运营商出于焦虑及布局，均有可能涉足其他一项或者两项业务，处于中间层的无人驾驶公司既是左右战局的重要因素，也有可能借助合作的方式涉足其他一项或者两项业务，分食客运经济的蛋糕。
这种愿景下，车厂对于自动驾驶行业的投入与投资热情高涨。通用汽车5.19亿美元收购Cruise Automation，并以5亿美元投资入股美国第二大用车服务公司Lyft。福特汽车收购Argo（10亿美元）、计算机视觉公司SAIPS，战略投资LiDAR制造商Velodyne、高精度地图初创公司civil Maps。大众汽车投资国内AI公司出门问问。
此次的资方戴姆勒集团也在乘用车与卡车自动驾驶领域积极布局，不仅与博世、NVIDIA达成合作，也展示过F015等概念车型，外界表示戴姆勒集团已经具备L3级别自动驾驶的能力。另一投资方蔚来资本则是由蔚来汽车、红杉资本、高瓴资本共同发起的私募股权基金，其中蔚来汽车表示将于2020年在美国量产自动驾驶车型，今年3月也展示了概念设计车型NIO EVE。
目前，Momenta也在招聘相关人才（ jobs@momenta.ai），并寻求商务合作（contact@momenta.ai）。