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      累計實測司機駕駛數據突破100億英里,解秘全球最懂開車的數據公司ZenDrive

      本文作者: 吳德新 2017-03-22 14:41
      導語:在積累百億英里數據之后,這些數據將如何使得司機以及未來的汽車受益?

      當雷鋒網新智駕拜訪ZenDrive位于舊金山3rd Street的總部時,這間累計實測駕駛數據超過百億英里的公司如同它在線上一樣低調。在3rd Street拐角處一扇毫不起眼的木門背后,沿著樓梯進到2層。墻上的地圖告訴我們,這家公司的業務已經從北美、歐洲向著亞洲和非洲滲透。

      2013年Jonathan Matus從Facebook離職創業,主要方向是通過手機記錄和分析司機的駕駛行為,從而提升司機的駕駛習慣。在那個時間,智能手機的用戶增長迅速,與ZenDrive同類的司機駕駛分析軟件比如DriveWise.ly也在同一時間創立。但在隨后6個月內,Jonathan和ZenDrive的初始團隊選擇調轉方向,將原本直面司機服務的產品調整為面向車隊、保險公司服務,并與第三方應用合作共同收集數據,提供安全駕駛有關的功能。

      2016年10月,在ZenDrive成立3年多之后,官方宣布實測數據達到了10億英里,同期他們還宣布與Life360的合作。Life360將嵌入ZenDrive SDK,與后者分享50多萬用戶的實際駕駛數據,而ZenDrive反過來為前者提供即時車輛碰撞提醒等駕駛安全功能。Jonathan告訴雷鋒網新智駕,大量與第三方的合作使得他們的數據量增長飛快,到2017年3月,ZenDrive獲取到的司機駕駛數據已經達到100億英里。

      除了商業車隊從ZenDrive獲取車隊駕駛運營報告,保險公司同樣從ZenDrive的數據中制定保險政策。2016年,ZenDrive還宣布與卡車自動駕駛技術公司Otto合作,在Otto之前并沒有人正式評估過商用自動駕駛的事故風險,因而Otto如果需要跟保險公司合作,雙方合作的費率缺乏可靠的依據。Otto聯合創始人Lior Ron在這一合作之后向媒體表示:“Zendrive至少幫助Otto削減了50%以上的保險費率。”

      累計實測司機駕駛數據突破100億英里,解秘全球最懂開車的數據公司ZenDrive

      國內大部分關注智能駕駛的業內人士并不知道ZenDrive,ZenDrive上一次被國內媒體大面積報道還是2016年蔚來汽車北美CEO Padmasree Warrior加盟ZenDrive董事會。這應該與2016年年初ZenDrive完成一筆由Sherpa Capital領投的1350萬美金A輪融資有關,Padmasree Warrior也是Sherpa Capital的投資人,雷鋒網新智駕也正是通過Warrior和蔚來汽車聯系到了ZenDrive。

      在擁有相當大規模的司機駕駛數據之后,大量的汽車OEM和自動駕駛開發商也在過去一年中找到ZenDrive。汽車廠商們都在積極搜尋能夠應用于汽車的垂直服務,而剛剛上路的自動駕駛汽車則需要豐富的數據來衡量現有技術的能力和風險。Jonathan Matus告訴新智駕:目前他們跟全球大部分頂級OEM都有合作,而在自動駕駛方面Otto、Mcity等項目同樣受益于ZenDrive從百億英里駕駛數據中獲得的經驗。

      在積累百億英里駕駛數據之后,司機和未來的汽車將如何從海量數據經驗中獲益?下面是雷鋒網新智駕與Jonathan Matus的對話,新智駕做了不改變原意的編輯。

      新智駕:今年1月份,我們公布過當時累計測量司機駕駛數據達到30億英里,現在最新的數據是怎樣的?

      Jonathan:我們剛剛突破了100億英里的駕駛數據。

      讓我來簡單說明一下背景:ZenDrive公司成立以后我們大約花了3年時間才達到第一個10億測量數據的里程碑。而大約2年前,我們上線了開放平臺,我們可以跟第三方合作共同收集數據并為司機提供安全駕駛相關的功能。目前來看我們是全球唯一一個針對司機駕駛行為進行數據分析的開放的移動平臺。也正是因為第三方的合作,我們數據增長變得非常迅猛。

      在花了3年時間達到第一個10億英里之后,我們只花了7周時間就達到了第二個10億英里,3周以后達到了30億英里,再接著就是2周達到40億英里。現在我們剛剛過了100億英里。

      新智駕:從公開的信息來看,ZenDrive從多種途徑來獲取數據:①商業車隊部署安裝ZenDrive應用 ②第三方應用集成我們的SDK ③一些城市或者自動駕駛項目的專項合作。那么這里面,哪些途徑貢獻了我們主要的數據增長?

      Jonathan:最大的增長來自我們與一些應用服務的合作,第二大增長來自商業車隊。我沒法告訴你這些途徑所貢獻增長的具體比例,但第三方應用的合作和SDK集成貢獻了50%以上的增長。

      舉個例子:在去年我們宣布了跟Life360的合作,他們在全球范圍內擁有超過50萬的家庭用戶。我們通過ZenDrive的技術為他們提供即時的車輛碰撞警報,在車輛發生事故后第一時刻通知家人,我們也提供家庭中年輕成員的駕駛分析報告,整體目標就是讓家庭用戶感受更安全。

      新智駕:眼下,我們主要在調用哪些傳感器,來收集哪些數據,未來是否會增加一些數據的類型?

      Jonathan:我們主要通過司機的手機在收集數據,包括陀螺儀、GPS、距離傳感器等,有時我們也會調用一些其他的傳感器比如麥克風,來理解司機的駕駛行為。理解司機的駕駛行為包含多個層次:

      第一個層級是司機的駕駛風格,比如猛踩剎車、猛踩油門、快速過彎等等;

      第二個層級是我們會判斷司機的駕駛是否是合法合規;

      第三個層級是判斷司機在開車時的專心程度或者分心程度:他們在開車的時候是否使用了Facebook或者Twitter,他們開車時是否接打了電話。

      我們也在拓展所分析數據的范圍,包括智能聯網汽車的數據、自動駕駛汽車的數據,除了單純從手機收集數據,我們也開始嘗試從OBD、CAN總線以及LiDAR這類新的路徑/傳感器中獲得數據。

      去年我們跟Michigan Mcity達成合作,同時一些汽車廠商已經在使用我們的數據分析服務。關于Mcity的合作,我可能沒法透露太多信息,但這是Mcity第一次跟創業公司有深度研發上的合作,方向聚焦在智能聯網汽車和自動駕駛上。

      考慮到我們現有的數據規模和增長速率,我們應該是駕駛分析領域覆蓋范圍最廣、增長最快的公司之一。

      新智駕:剛剛我們談到跟汽車廠商的合作,汽車OEM的需求是什么?

      Jonathan:無論是對于現在的汽車,還是未來的自動駕駛,汽車OEM廠商對安全有極高的要求。自動駕駛汽車現在還處于非常早期的階段,廠商們希望驗證在一個階段內針對特定的市場自動駕駛汽車是否已經可以開始上路。他們需要將這種安全標準量化,并且跟同一市場內的普通車輛安全性進行比較。

      新智駕:目前跟我們合作的自動駕駛廠商或者車廠有多少呢?

      Jonathan:我現在可以透露的信息,全球絕大部分頂尖的車企在自動駕駛的開發上,都跟我們有不同程度的合作。這些車企主要在美國和歐洲,暫時沒有中國的廠商,我們也非常歡迎跟中國的廠商合作(笑)。

      相比之下,我們跟Tier 1廠商還沒有太多的溝通。車企們現在都在非常積極地尋找能夠應用到汽車上的服務。

      新智駕:在未來的汽車上,數據和算法對于OEM和技術公司來說都是非常重要的,那么你們合作的數據歸誰所有,你們怎樣分享數據?

      Jonathan:我們跟OEM在一個相互感到舒適的區域內合作,OEM能夠訪問和看到這些數據的分析報告。

      新智駕:未來的汽車本身都會是智能聯網的,你如何判斷OEM或者其他的競爭對手不會進入駕駛數據分析的領域,你們的優勢是什么?

      Jonathan:首先我們的數據增長非常快,其次我們不光了解美國的汽車用戶,我們的數據使得我們能夠理解非常多不同地區不同市場里司機的駕駛行為。汽車OEM是不太可能投入那么多資金在全球各地收集測量類似規模的數據的,這需要花費大量的時間和資源。

      ZenDrive目前在美國和歐洲非常強勁,在這兩個地區我們都擁有數百萬量級的司機。而且我們的數據分布跟汽車的實際銷售情況是正相關的,每一個主要的汽車消費市場都會有大量的我們的司機分布。我們在亞洲和非洲也有一部分客戶和數據。

      新智駕:我們有非常大規模的數據,那怎樣評估我們的算法足夠優秀?

      Jonathan:當你收集了非常多的數據,你會發現這些數據中有大量的規則,這些規則跟交通事故的發生是有相關性的。我們根據這種相關性對司機的駕駛行為打分,當我們對司機的評分較高時,司機發生交通概率的風險是比較低的,而反過來,則需要司機提起注意。

      我們也在跟一些全球最好的調研統計機構來合作驗證這些數據的相關性。

      新智駕:除了提升司機的駕駛行為,我們的數據目前是否還有其他的應用方向?

      Jonathan:我們跟美國主要的幾個大城市也有合作。

      大約2014年在斯德哥爾摩發起了一個多個大城市聯合的項目叫做Mission Zero,Mission Zero是這些城市承諾在未來10年內希望在各自的城市中實現0個交通事故致死。這些城市隨后調用資金、資源和必要的法律手段來確保城市道路上不發生重大致死的事故。

      在這個過程中,城市本身是沒有大量結構化的數據的,我們可以幫助他們判斷一個措施是否是有效的,或者說決策哪個措施更為有效。

      目前我們合作的一部分成果已經公布出來了,比如我們能看到對其中某個交通路口的改善,能夠降低街道上交通事故的發生。

      新智駕:在超大規模的數據量下,我們怎樣取回和有效地計算這些數據?

      Jonathan:負責我們基礎架構的團隊曾經搭建了一部分Amazon和Google AI的基礎架構,所以我們相對擅長于大規模數據處理架構的設計,并且知道怎樣用大規模的數據構建更強更精確的功能。

      不過即便如此,鑒于我們的增長速度如此迅猛,團隊的運轉壓力還是很大,傳輸運算這些數據的成本也是非常昂貴的。另外,我們的合作伙伴們也會贊助一部分的基礎架構建設和運營投入。

      你可以看到,在2015年12月我們實測分析的駕駛里程數還是1億英里,現在已經是100億英里了。

      新智駕:我們怎樣向我們的客戶收費,從公開的信息我們可以看到,對于商業車隊我們是采取每輛車/每月幾美金的收費方式,那么其他的合作方式呢?

      Jonathan:汽車廠商主要是為數據的權限付費,他們能看到和調用數據,之后每個月他們為數據的更新付費。保險公司與我們合作的方式也是接近的。

      新智駕:在ZenDrive早期的定位中,我們提到更多為司機優化駕駛路徑、節省油耗這樣的功能,而今天我們更多提到為駕駛提供安全保障,這個策略的轉變是怎么發生的?

      Jonathan:這個轉變可能是在我們成立的6個月內就發生了。最大的原因是最初我們以為司機個人是最容易接受從駕駛數據分析到提高安全這樣的產品的,但我們后來發現與第三方的應用和機構合作是能夠幫助我們最快地增長。

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