相对于往届，第二届比赛的要求更为贴近商业应用——参赛者必须提出不同寻常且可执行的无人机利用计划，并要求其商业前景最大化。
最贴近商业化，即参赛者的作品必须贴近现实应用场景、切合市场需求，同时整体成本需低廉至可大规模推广应用。
围绕这一要求，周光团队提出用图像处理技术对输电线路进行实时抓取、检测和分析。同时，根据已抓取的输电线路信息（如方向，间隙，位置等）对大疆精灵Phantom 3进行飞行控制，从而达到对输电线路的自动巡检。
最终，周光团队在全球200余个队伍中，凭借“电力系统线路巡检App”方案摘得竞赛桂冠，其获奖理由为：简单，低成本，且方便控制。
这一奖项，某种程度上助其获得Waymo及百度硅谷无人车项目的工作机会。
2016年，百度在硅谷组建无人车项目团队。为达成年底组建百人团队的目标，百度广纳天下英才，并称其对无人驾驶部门的投资规模将远超200亿美元。
大手笔的投资，以及行业一流的项目，吸引业内最顶尖的一批人才加入百度。感受到百度无人车项目科研实力雄厚的周光，放弃了Waymo的工作机会，毅然加入百度。
在百度工作期间，周光主要负责传感器标定、时间同步和感知深度学习算法。他曾在两周内，成功解决团队三个月无法解决的传感器标定难题。当问及背后原因时，周光笑道：“完全是技术更牛。”
如今再度回顾百度的工作经历，周光仍然掩盖不住对百度的感激之情。
在百度，周光不仅亲自参与了无人驾驶技术研发从无到有，从实验室到应用落地的过程，同时收获了宝贵的朋友圈：“我的工位对面是彭军，斜对面是楼天城，斜后方是韩旭。”
2017年，周光选择离开百度，与两位同事在硅谷创立自动驾驶公司Roadstar.ai。此后，周光协同技术团队创立了元戎启行。
创始人的个人特征，某些情况下将投射至一家公司发展之中。
从农业机器人项目，到大疆开发者大赛，周光主导的产品风格总是极力追求低成本、低功耗、易操作、贴近实际商业需求等特点，而纵观元戎启行过往推出的产品，也带有以上印记。
其计算平台解决方案DeepRoute Tite，在大幅降低计算平台成本和体积同时，整体功耗低至45瓦。
而即便是车规级计算平台的NVIDIA AGX Pegasus ||，其功耗也高达300瓦，此外还需要增加冷却系统对设备进行冷却。
文章插图
图注：计算平台解决方案DeepRoute Tite
而在今日，元戎启行正式发布面向前装的L4级自动驾驶解决方案——DeepRoute-Driver 2.0，其成本仅需一万美元。周光预估，随着未来与主机厂达成合作，其量产的解决方案成本或将低至5000美元。
相比于目前市场成本动辄数十万元的L4级自动驾驶解决方案，其相对低廉的成本无疑更贴近主机厂的需求。
据悉，该方案采用5个固态激光雷达及8个摄像头，实现360度超200米的感知范围，整体功耗为150瓦。
具体而言，该方案设定在汽车顶部搭载两颗固态激光雷达，后视镜下方及后车轮上方的左右两侧各搭载一颗激光雷达。而摄像头，则环绕在车身四周。
事实上，目前自动驾驶公司多采用机械式激光雷达，鲜少公司如元戎启行般大量采用固态激光雷达，并且抛弃毫米波雷达。
不过，尽管固态激光雷达成本相对较低，稳定性较高，但其探测距离仅覆盖80米左右，且点云稀疏，噪点较多，难以利用其实现较准确的物体探测。
基于其博士期间在机器人感知与融合技术的深厚积累，早在创立Roadstar时，周光便以3D检测为根本，探索多传感器前融合技术。也正是其过往经历及持之以恒坚持沿着这一路线研发，使得元戎启行成功突破前装难题。
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