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百度斥巨资购买的激光雷达 对无人汽车来说有多重要

作者:时间:2018-08-09来源: OFweek智能硬件网 收藏

  近年来,自动驾驶在人工智能技术和汽车行业高度发展下的热度不断上扬,国内外互联网科技巨头均在智能汽车领域开疆拓土,国内的自动驾驶产业链发展形势是怎样呢?以国内自动驾驶汽车龙头—为例,对产业链中部分环节展开讨论。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201808/390251.htm

  无人车技术概览

  现阶段自动驾驶的发展阶段刚起步,ADAS(高级辅助驾驶)仍然是行业主流,按照SAE(美国机动车工程师学会)标准大多数自动驾驶汽车处于L3级别,距离“真”自动驾驶大规模商用还很遥远,自动驾驶汽车分成三大块:控制、感知、汽车通讯;根据产业上下游细分为感知、计算平台、算法集成、车辆控制、汽车通讯、无人驾驶汽车运营等六个方面。

  感知方面:摄像头、、微米波雷达、超声波雷达;

  控制方面:算法集成、芯片计算;

  汽车通讯:车联网、高精度地图;

  据了解,组成汽车所需要的零部件数量非常庞大,仅一辆传统汽车由7000多个~10000多个零件组成,构成智能汽车的零件数量可想而知。自动驾驶汽车最核心的部分是感知方面(眼睛)和控制方面(大脑中枢),在此我们着重探讨

  有多重要

  在目前形势上L3(属于较低别自动驾驶)继续往上提升至L4、L5级别,必须要借助激光雷达的技术来实现。激光雷达可以说是自动驾驶汽车中成本最昂贵的部件,谷歌Waymo自动驾驶汽车上安装的激光雷达价格达7.5万美元,其前几年激光雷达均采购第三方厂商,不仅价格高昂并且不能很好与自家软件算法相结合,促使谷歌Waymo自己动手,搭建了所有的自动驾驶传感器。目前在激光雷达花费的成本相比之前降低了90%,只有掌握自主可控的核心技术,才有源源不断的发展动力。

  激光雷达常以线数区分,并通常设计为2的指数级,如4线、8线、16线、32线、64线及当前市面上最先进的128线顶级测试产品。激光雷达线数越多受测距、分辨率、扫描精度、信息反馈等性能参数越好。

  激光雷达的核心技术主要掌握在Velodyne、Ibeo和Quanergy国外三家企业手中。由于产品性能卓越可以给自动驾驶汽车提供可靠的感应识别支持,获得了多家企业的青睐。

  美国Velodyne的产品占据市场80%的份额,可以说现在市面上在测试中的自动驾驶汽车都使用它的产品,客户有福特、谷歌Waymo、Uber、等企业,其激光雷达产品是行业标配,就好比是移动通信芯片领域的高通,即使激光雷达售价高达7.5万美元依然供不应求。

  国内外技术差距

  目前,国内激光雷达产品最高是40线,距离国外64线甚至128线还有巨大差距。为什么国内外激光雷达技术会有如此大的差距呢?又要提及国内“芯片”之痛了......

  国外厂商之所以能做出64甚至128线(还在测试中)的激光雷达,内部元件的芯片起到决定作用。国内激光雷达芯片中的发射器和探测器技术是薄弱环节,造成产品的信号接收质量低、分辨率达不到要求,这两部分的技术成为制约自身激光雷达主要原因。

  华为能开发出麒麟970已经能够在高端手机芯片领域与高通、苹果掰手腕,为什么激光雷达不可以呢?不同于手机芯片,接收芯片不追求单位面积晶体管数量最多,但对分辨率有更高要求,在减小激光雷达体积的同时也要减少散热、抗干扰等综合考虑,因此在某种程度上看激光雷达芯片的研发难度远超移动端芯片。

  智能车搭载的64线产品(也是目前市场适用的最高级)约8万美元,比一般汽车都贵,激光雷达技术上的瓶颈,造成当下是一个卖家的市场。谷歌Waymo自研激光雷达等传感器硬件后使成本下降90%,可想而知,“90%”里面隐藏了多么巨大的市场机遇。

  你是卖家还是买家?

  国内方面,激光雷达是军转民的高精度雷达技术,激光雷达的应用一开始主要为军事领域,在商用化部分也仅限于建筑测量、地形测绘等方面。车载激光雷达作为无人驾驶技术中最重要的传感器之一,随着无人驾驶商业化发展也越来越受到重视。国内一大批企业公司涌现,北科天绘、速腾聚创、禾赛科技、还有欧镭激光等都倾注心血研发,力争上游。

  可以想象在未来,国内车载激光雷达技术壁垒突破会导致成本也进一步降低,车载激光雷达产业的爆发式增长,从卖家市场转变为买家市场,最终推动无人驾驶汽车产业化的到来。

  自动驾驶汽车将是人工智能应用落地的最大场景,车载激光雷达的问题又直指国内缺芯要害--自动驾驶产业链的自我完善、核心技术的自主可控才能站在浪潮的制高点。



关键词: 百度 激光雷达

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