億歐汽車10月17日消息，自動駕駛公司Momenta今日對外公布完成新一輪融資，本輪戰(zhàn)略投資者包括騰訊等多家機構(gòu)，并迎來招商局創(chuàng)投、上海國資經(jīng)營公司旗下國鑫資本、蘇州元禾資本與建銀國際等多位國資背景投資者，同時有股東蔚來資本、高達資本等持續(xù)跟投。顯然，通過押寶自動駕駛科技企業(yè)，騰訊一如既往地以“海投”的形式追趕百度與阿里的腳步。

自2016年成立至今，Momenta總計獲得五輪融資，累計獲得超2億美元資金，總體估值超過10億美元，成為國內(nèi)自動駕駛行業(yè)估值最高的初創(chuàng)企業(yè)。公司此前投資方包括戴姆勒集團（梅賽德斯-奔馳母公司）、凱輝中法創(chuàng)新基金、蔚來資本、順為資本、創(chuàng)新工場、藍湖資本、真格基金、九合創(chuàng)投。得到上述資方帶來的資源加持，這家剛滿2歲的企業(yè)已經(jīng)與跨國車廠及Tier 1供應(yīng)商達成合作意向，并同步開展海外業(yè)務(wù)。

針對此次融資，Momenta CEO曹旭東表示：“本輪融資是一輪對公司非常重要的戰(zhàn)略融資輪次，Momenta會在前裝、后裝、出行、物流、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域與合作伙伴高效協(xié)同，進一步推動自動駕駛技術(shù)安全落地?！?/p>

據(jù)了解，Momenta的核心技術(shù)包括基于深度學(xué)習(xí)的環(huán)境感知、高精地圖與路徑規(guī)劃算法等，以更好地理解和預(yù)判人體/物體的運動軌跡。主要為客戶提供L3-L4級自動駕駛解決方案及其衍生的大數(shù)據(jù)服務(wù)與產(chǎn)品，涵蓋實時車道線/路沿檢測、可行駛區(qū)域檢測、3D車輛檢測、人體特征點檢測等多種SDK。因此，Momenta直接將“打造自動駕駛大腦”變成了公司slogan。

目前公司主要完成了三個階段的建設(shè)：第一階段是底層基礎(chǔ)平臺的建設(shè)；第二階段是基于底層平臺，建立起環(huán)境感知、高精度地圖與定位、駕駛決策規(guī)劃等一系列的軟件算法；第三階段是形成自主泊車、高速公路與城市環(huán)路以及城市道路等不同場景和不同級別的自動駕駛解決方案。

為了秀一把肌肉，2017年9月，Momenta成為百度自動駕駛開放平臺Apollo 1.5版本的首批合作伙伴之一；隨后于今年4月，與蘇州簽訂戰(zhàn)略合作協(xié)議，計劃在蘇州建立規(guī)?；臏y試車隊，以推動L4級別自動駕駛落地，助力蘇州的智慧城市建設(shè)?？梢钥吹剑缃裨讷@得國資背景投資者支持之后，該公司下一步工作重心或?qū)⒕劢褂跔幦鴥?nèi)公開路測資質(zhì)，進而在相關(guān)地區(qū)展開無人車隊運營工作。

至于Momenta能夠在短時間內(nèi)獲得大額融資的原因，恐怕主要歸功于其團隊背景：在近兩年競爭幾近白熱化的自動駕駛領(lǐng)域，初創(chuàng)公司現(xiàn)階段估值過高，正是人才稀缺性的表現(xiàn)。

具體來說，除了曹旭東此前擔(dān)任商湯科技執(zhí)行研發(fā)總監(jiān)的經(jīng)歷之外，官方介紹稱，Momenta的研發(fā)人員占團隊規(guī)模80%以上，擁有多位世界頂尖的深度學(xué)習(xí)專家，其中研發(fā)總監(jiān)任少卿，曾是圖像識別領(lǐng)域廣為應(yīng)用的框架FasterR-CNN和ResNet的作者，ImageNet 2015和MS COCO Challenge 2015多項比賽的冠軍。

有意思的是，不光是Momenta曹旭東，如今活躍在市場中的數(shù)家初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)始人均是“清華學(xué)子”：小馬智行創(chuàng)始人兼CTO樓天城、小馬智行聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO彭軍、Roadstar.ai聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)家周光、智行者創(chuàng)始人兼CEO張德兆、禾多科技創(chuàng)始人兼CEO倪凱、地平線機器人聯(lián)合創(chuàng)始人兼算法副總裁黃暢、禾賽科技創(chuàng)始人兼CEO李一帆、縱目科技創(chuàng)始人兼CEO唐銳、物靈科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO顧嘉唯……甚至連小鵬汽車自動駕駛研發(fā)副總裁谷俊麗同樣畢業(yè)于清華大學(xué)。

換句話說，“清華幫”基本上撐起了自動駕駛的半邊天，清華出身在整個產(chǎn)業(yè)中也變得不再罕見。然而，當(dāng)“清華”二字無法作為團隊的金字招牌時，這些企業(yè)又將拿什么卡位？我們或許只能在未來的一次次成果演示中找到答案。