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固态激光雷达初创公司Innoviz昨天宣布，其C轮融资结束，融资超过1.7亿美元，累计融资总额达到2.52亿美元。
Innoviz的C轮最终融资金额高于数月前被曝出的1.32亿美元要高出多出了3800万美元。
此轮融资将支持增强感知软件，并加速大规模生产和商业化，包括在汽车之外的地图、机器人和无人机行业开展业务。
此外，一起宣布的还有两位新团队成员，分别是Raja Giryes和Shimshi博士（两位计算机视觉专家），作为产品和软件团队的战略顾问角色。
按照计划，Innoviz将在此前提供激光雷达硬件的基础上开发软件（识别、分类和跟踪物体），目的是为汽车制造商和一级供应商提供一个端到端的感知平台。
“这是一种进入市场的战略。”Innoviz相关负责人表示，宝马最近选择了Innoviz的计算机视觉软件，从2021年开始量产新车型。
按照目前的进展，Innoviz的已有客户包括哈曼、恒润科技、麦格纳和安波福。此外，该公司正在积极寻找新客户。
就目前自动驾驶核心感知部件来说，Innoviz所在的激光雷达行业是一个“过于拥挤”的领域。《高工智能汽车》此前统计的数据显示，全球车用激光雷达行业的初创公司超过70家。
Innoviz于2016年创立，吸引了三星、Vertex Ventures、软银、招商资本等机构投资。目前，该公司在中国、德国、日本、美国及其以色列总部拥有超过200名员工。
Innoviz公司技术路线定位于基于MEMS（使用905纳米激光器）的固态激光雷达系统，现有产品是InnovizPro系列激光雷达。
根据此前信息披露，目前InnovizPro的成本在“几千美元”左右，而下一代InnovizOne（车规级）可能“远低于1000美元”，具体成本取决于产量。
目前，InnovizOne公开的性能参数是提供25帧/s，120×25度的视场，高分辨率的3D视频功能（深度测量精度小于0.2cm、空间分辨率为0.1ºx0.1º、视频分辨率6米/像素），以及高达250米的探测范围。
Innoviz的计算机视觉软件平台，将被集成到宝马正在开发的核心软件堆栈中，用于分析激光雷达点云，识别感兴趣的目标，对目标进行分类并跟踪。
当反射率足够大时，视觉软件能够分辨出车辆、骑自行车的人、行人，甚至道路的车道标志。
众所周知，自动驾驶汽车在Demo研发和商业化之间，有一个明确的界定。为了满足量产要求，车规级激光雷达必须满足行业对性能、可负担性、可靠性和尺寸的严格要求，以帮助行业实现大规模商业化。
Innoviz联合创始人兼CEO Omer Keilaf表示:“我们很早就认识到，现有的激光雷达（机械式）解决方案在性能、可靠性、安全性和价格方面都达不到自动驾驶汽车的量产要求。”
不过，要导入量产车市场，降低成本是激光雷达必须迈过的门槛。去年开始，包括Waymo在内的公司，都在扩大激光雷达的市场应用来实现规模化降本。
Omer Keilaf此前曾表示，公司希望能够将激光雷达技术扩展到其他市场，比如地图、车队管理、安全和监视、工业自动化和物流。这也是此轮融资的主要资金用途之一。
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另一个影响激光雷达的因素是，不同汽车制造商和自动驾驶公司的技术路线选择。
特斯拉已经明确表示，将继续使用摄像头和毫米波雷达作为主传感器，但大多数公司仍然倾向于使用一个或多个激光雷达作为补充冗余传感器。
不同路线选择的背后，既有基于成本的考虑、车规级激光雷达的成熟度等问题，也有不同厂家对于视觉深度学习算法和处理能力的考量（毕竟大多数厂商不具备特斯拉的视觉研发投入和专有定制化视觉芯片的研发能力）。
“如果成本不是问题，那么大多数人都会选择增加激光雷达作为更高可靠性感知系统组合的选择之一。”一位行业人士表示，毕竟能够像特斯拉那样在视觉上下这么大赌注的公司是少数。
没有激光雷达的近乎完美的视觉（难度远超激光雷达的固态化），或接近完美（在其范围内）的激光雷达和非常好的视觉。这就是问题所在。
当然，视觉+激光雷达的融合也存在一些决策问题。Uber在2017年发生的自动驾驶致命事故，当时车上的激光雷达“看到”了受害者，但很明显，感知软件在识别是什么以及更重要的是她朝着什么方向走时犯了严重的错误。
这也正是Innoviz本次融资希望重点布局的一部分，分析激光雷达点云，识别感兴趣的目标，对目标进行分类并跟踪。


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