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| 本文作者： 利榮 | 2019-04-21 21:40 |
速騰聚創(chuàng)聯(lián)手多家合作伙伴參加上海車展。
4月17日在上海車展上，速騰聚創(chuàng)與地平線達成合作意向，針對L3+量產(chǎn)乘用車打造Smart Sensor；與菜鳥聯(lián)手發(fā)布全新量產(chǎn)無人低速小車環(huán)境感知方案“M1 + Bpearl組合”；與AutoX共同展示全新RoboTaxi環(huán)境感知方案“Ruby + Bpearl組合”。
面對自動駕駛市場，速騰聚創(chuàng)首次公開了戰(zhàn)略布局：將布局已久的激光雷達硬件傳感器、AI點云算法與芯片等核心技術(shù)結(jié)合，針對四大核心應(yīng)用場景，推出智能感知傳感器(Smart Sensor)。該傳感器能一站式完成環(huán)境信息收集和理解，與傳統(tǒng)LiDAR硬件廠商形成定位上的差異：由“硬件”升級為“智能硬件”。
在車路協(xié)同上，作為Smart Sensor System提供商，速騰聚創(chuàng)面向車路協(xié)同提供基于激光雷達傳感器與感知算法結(jié)合的系統(tǒng)技術(shù)方案，讓自動駕駛車輛可以從中獲得鳥瞰路況的“上帝視角”，成為車輛“視覺的延申”，有效應(yīng)對車載感知難以應(yīng)對的特殊場景。
同時，推出全新超廣角補盲激光雷達RS-Bpearl、128 線束超高分辨率激光雷達RS-Ruby兩款新品，并揭秘2021年量產(chǎn)車規(guī)級固態(tài)激光雷達(RS-LiDAR-M1)的最終形態(tài)——內(nèi)部集成感知算法的智能傳感器(Smart Sensor)。
在自動駕駛的環(huán)境感知環(huán)節(jié)，雷達、攝像頭等傳感器硬件通常只是完成了數(shù)據(jù)的收集工作，這僅僅是第一步，要達到自動駕駛的需求，還需要調(diào)用智能感知算法進行數(shù)據(jù)分析。
速騰聚創(chuàng)認為，MobileyeEye EyeQ 系列芯片正是由于在圖像識別感知算法上具有優(yōu)勢，才令該系列芯片在 ADAS 市場上獲得了巨大的市場份額。
法雷奧此前推出的四線激光雷達 SacLa 也因此廣受青睞，奧迪在 2017 年推出的 L3 級自動駕駛車型奧迪 A8 同樣采用了這一方案。
因此速騰聚創(chuàng)表示，對自動駕駛激光雷達來說，相比信息“收集器”，自動駕駛需要更聰明的信息“理解者”。
速騰聚創(chuàng)在去年推出了第一代 MEMS 固態(tài)激光雷達 RS-LiDAR-M1Pre。
速騰聚創(chuàng) COO 邱純潮在上海車展的發(fā)布會上宣布，面向市場需求，將感知算法融入傳感器硬件，新版的 RS-LiDAR-M1 需要成為信息的“理解者”。這種融合的做法能夠免去額外運行算法的電子控制單元（ECU），達到降低空間和成本的目的。
具體來說，速騰聚創(chuàng)表示已經(jīng)與地平線達成初步合作意向，為激光雷達環(huán)境感知算法定制芯片，速騰聚創(chuàng)計劃 RS-LiDAR-M1 將在 2021 年實現(xiàn)量產(chǎn)，屆時公司也將實現(xiàn)智能感知算法寫入芯片，嵌入激光雷達，實時解讀三維點云數(shù)據(jù)，直接向自動駕駛車輛輸出目標級環(huán)境感知結(jié)果。
自動駕駛技術(shù)商業(yè)化方向之一，就是提供RoboTaxi服務(wù)。Waymo在2018年12月，推出了RoboTaxi服務(wù)的Waymo One，Uber的競爭對手、3月份成功成為網(wǎng)約車IPO第一股的Lyft，也通過和Aptiv的合作，提供RoboTaxi服務(wù)。
但根據(jù)測算，RoboTaxi存在的風險就是，技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期，此外就是需要極其昂貴的激光雷達等傳感器的介入，還包括整個開發(fā)測試部署過程的高昂成本。
如此龐大的成本對于自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司是難以承擔的。那么，RoboTaxi需要怎樣的傳感器-激光雷達？
在現(xiàn)場，速騰聚創(chuàng)與RoboTaxi創(chuàng)業(yè)公司AutoX共同展示了全新RoboTaxi環(huán)境感知方案-Ruby + Bpearl組合，以此來進一步加強RoboTaxi高速駕駛場景的落地。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，RoboTaxi的高速駕駛場景應(yīng)用，需要更高垂直分辨激光雷達實現(xiàn)更遠的充分探測距離。
首先看下128線激光雷達RS-Ruby具體參數(shù)：
可以看出，RS-Ruby在數(shù)據(jù)點和密度方面獲得了4倍提升。按64線激光雷達的220萬每秒點云數(shù)計算，128線每秒出點數(shù)將達到880萬，它能夠提供細節(jié)更豐富的成像。
憑借數(shù)十億數(shù)據(jù)點的實時感測優(yōu)勢，RS-Ruby將增強高速行駛中自動駕駛汽車的障礙探測和防碰撞能力，從而有效保證RoboTaxi對環(huán)境感知的進一步需求。
值得注意的是，全新的RoboTaxi環(huán)境感知方案，將使用單臺RS-Ruby作為核心傳感器安裝于車頂位置，負責全方位感知，加入兩臺RS-Bpearl安裝于引擎蓋兩側(cè)掃除盲區(qū)，結(jié)合領(lǐng)先的智能感知算法，實現(xiàn)超遠距離無死角感知，進一步提升RoboTaxi的行駛安全。
其實，在高速行駛場景下，自動駕駛汽車感知、決策、執(zhí)行的時間非常寶貴，而128線激光雷達RS-Ruby支持將細節(jié)足夠豐富的感知數(shù)據(jù)直接運行圖像分類算法，這無疑提升了行車安全性。
當然，高線束激光雷達雖好，但高昂的成本是一個目前尚未解決的問題。速騰聚創(chuàng)未透露這款激光雷達價格。
但此前Velodyne 推出的 64 線激光雷達價格高達數(shù)萬美元，而 128 線激光雷達的價格則更加高昂。
不過，根據(jù)雷鋒網(wǎng)新智駕采訪過的業(yè)內(nèi)人士預(yù)估，自動駕駛行業(yè)內(nèi) 128 線束激光雷達有望能降至千元美元級別，從而推動激光雷達在更大范圍內(nèi)被采用，以及自動駕駛技術(shù)的普及。
如今，汽車產(chǎn)業(yè)鏈上的各類玩家已經(jīng)看到了低速自動駕駛的商業(yè)潛力，紛紛開始規(guī)劃投入研發(fā)。
例如無人低速小車被廣泛應(yīng)用于無人巡檢、無人安保、無人清潔車、無人送貨車、無人駕駛小巴等領(lǐng)域，成為自動駕駛商業(yè)化的“急先鋒”。
其實，低速清掃車、物流車等商業(yè)化產(chǎn)品的扎堆出現(xiàn)也是有著深層次的原因的。
首先，這一類產(chǎn)品成本較低。以低速清掃車產(chǎn)品為例，市場價格可以低至5萬~6萬元，遠遠低于乘用車產(chǎn)品，而相應(yīng)的人工清掃費用相比之下就顯得非常高。一輛自動駕駛清掃車僅一兩年就可以收回成本，這對于企業(yè)來說是極大的降低人工成本的方法。
其次，低速無人車所需要掌握的技術(shù)、控制以及安全考慮指數(shù)的層次較低，導(dǎo)致菜鳥物流車車更容易達到安全層面的要求。
發(fā)布會當天，速騰聚創(chuàng)與菜鳥聯(lián)手發(fā)布無人低速小車感知方案，包含一臺視場角 120°的激光雷達 RS-LiDAR-M1 以及兩臺新推出的超廣角補盲激光雷達 RS-Bpearl。
RS-Bpearl具體參數(shù)：
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，RS-Bpearl 擁有 360°×90°的超廣視場角，30m(10%) 探測距離，盲區(qū)只有 10 厘米。主要用途是安裝在無人低速小車的兩側(cè)掃除籌邊的盲區(qū)。
對于這一感知方案，速騰聚創(chuàng)認為固態(tài)激光雷達與短距離補盲雷達的搭配組合，在滿足性能要求的同時，也具有價格優(yōu)勢。
但近期也有業(yè)內(nèi)聲音指出，無人低速小車的商用還存在諸多障礙。
首先在配送場景上，目前無人低速小車在效率上還遠低于人類配送員。更重要的是，無人低速小車盡管速度慢，但小車常常會處在很多行人、自行車這樣的復(fù)雜且相對不守規(guī)矩的場景中，這對無人低速小車的運行帶來了不少麻煩。
不過，無人低速小車可以在日夜持續(xù)進行的場景被人認為更加易于落地，而落地的重要因素則是 V2X 地圖的完善以及傳感器價格下降，最終在性能和成本上滿足要求，實現(xiàn)落地。正如邱純潮最后所說，速騰聚創(chuàng)也會與行業(yè)伙伴共同努力推動低速小車的全面量產(chǎn)。
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