LDW检测车辆所在车道位置，一旦发现车辆在非并道情况下偏离车道，便会自动提醒驾驶人控制好方向盘。
“护驾”作为MINIEYE试水产品，在三个月时间里只得到不到10000名用户，同时客户体验并不好。刘国清认为App从精度到功能性并没有达到了理想效果，就在8月将“护驾”下架了。
“虽然没能够被土豪收购，但在App帮助下我们顺利完成了天使轮融资。”
天使轮1000万
从App上线开始，刘认识到公司正处于一个技术瓶颈期。 手机并非ADAS类产品合适载体，无法满足其对计算、安装和功耗的要求。 但是公司资金也仅够开发App。要想将ADAS算法从App做到前装，资金是远远不够的。
于是刘国清决定去融资，借助资本力量撬动更多资源。可是效果却令人失望。
“一开始没人知道ADAS是什么，即使听说过也是一知半解，不愿意投资。”
就在刘国清苦于奔波时，ADAS龙头企业，以色列Mobileye在美国上市了。当天，Mobileye股价疯涨吸引了国内资本市场注意，机构们开始花心思去了解ADAS是什么。
“明显能感觉到，Mobileye上市前后投资机构对于ADAS行业认知的变化。”
同年8月，刘国清在上海浦东机场截下了吴泳铭，那时他正准备去美国参加阿里巴巴上市仪式。
在机场的Costa 咖啡店，刘国清将自己项目向吴泳铭和盘托出，“护驾”的Demo也令后者印象深刻。吴泳铭认为刘国清队伍非常靠谱，其次国内市场欠缺ADAS技术，便痛快地决定投资1000万。
◆隧道环境车辆检测
拿到融资后，刘国清首先做的是扩大数据采集规模。
如果把算法比作武器，那么数据就是弹药。要想真正投入使用，必须二者结合。数据的积累不仅能够保证算法性能的充分发挥，对于后面进入的竞争者来讲还是一个很高的门槛。
其他ADAS无法在中国成功的一个重要原因就是本土化问题。早期采集数据时，刘国清就发现，高速上有一种拉货卡车俗称斗卡，上面覆盖塑料纸，车体形状也不规则，这种异型车被识别率较低。解决异型车识别问题只有通调整算法和积累数据。
北至哈尔滨，南达广州，刘国清同多个车队合作，在33辆运输车上装载数据采集器，通过行车记录仪采集有效数据。
接着是队伍扩张。毕竟想做出相应的硬件设备，初代六人组力量有限。
2014年12月，团队从6人发展到15人，总部也搬到了深圳，南京则作为研发中心专攻视觉感知算法。
刘国清认为，产品是否能做到前端完全取决于技术核心指标。MINIEYE在与Mobileye做技术对标。无论是车辆感知还是车道感知，产品开发应全部需要围绕国际标准去做。
产品迭代
2015年1月，团队迎来了硬件大拿阿洛。围绕阿洛，MINIEYE硬件研发队伍逐步成型。
同月，MINIEYE同国内某知名摄像头公司开始合作开发一款ADAS专用摄像头。刘国清要求这款摄像头能够在恶劣工况下(如低光、强逆光等) ，仍可为后端算法提供高质量图像。同时硬件模块设计也在有条不紊地进行。
2015年8月，第一代摄像头和硬件模块手板出炉。拿到第一份样板后的刘国清并不满意，他认为产品体积仍有缩小空间，摄像头在极端光线条件下表现也有待调校。
12月24日，圣诞节，刘国清带着怀里的MINIEYE开始了新一轮融资。
刘国清漫步在北京大街街头，懊恼不已:“行业形势最好的上半年已然过去。美元VC基本都在过圣诞和新年，而大多数人民币机构也都是只看不投。”
情况直到今年春节后才有所改观，MINIEYE拿到了三份TS。 在这一轮，刘国清最终选择中兴合创作为领投方。 原因很简单，中兴对ADAS产业早有了解，而且比市场上大多数投资机构了解更全面。经过商谈，中兴决定领投2000万。
拿到融资后，MINIEYE加快了算法和硬件的迭代。第二版硬件模块和摄像头在今年2月出炉。
4月11日，本轮的跟投方确定，上市公司汉邦高科，跟投金额为1000万元。至此，MINIEYE本轮融资结束。
两个月后，第三代硬件出炉。相比于前，体积缩小了一半，摄像头在极端条件下成像质量也达到了刘国清的要求。