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感知,激光自动驾驶系统目标成本5000元!五位创业者实战经验分享 | GTIC深度


车东西(公众号:chedongxi)
文 | 晓寒

9月20日,由智东西联合CAPE、极果主办的GTIC 2018全球智能汽车供应链创新峰会在重庆召开,大会邀请到来自学术界、整车企业、互联网公司、汽车零部件厂商、电信运营商、自动驾驶新兴公司、车联网企业等智能汽车供应链各领域核心公司30余位专家、高管一同登台,分享对智能汽车最前沿的见解。

在主题为“车载感知烽烟四起,引爆无人驾驶”的圆桌论坛,智东西联合创始人/总编辑张国仁、饮冰科技创始人姜波、DeepMotion联合创始人/CEO蔡锐、奥特贝睿创始人/CEO彭永胜、重庆哆来目科技总经理刘䶮、武汉市众向科技副总经理黄烈炎等激光雷达、视觉定位/感知技术和自动驾驶技术公司高管一道,就自动驾驶系统需要怎样的感知系统、高性能传感器的量产,以及创业公司应该如何应对行业挑战等问题展开了探讨。

一、激光雷达VS视觉感知 谁是主力?

自动驾驶行业关于激光雷达和视觉感知技术的争论由来已久,前者是自动驾驶汽车标配,且高线束激光雷达能够较好地还原外部世界,是谷歌Waymo等大部分自动驾驶汽车的标配,但缺点是价格昂贵。

视觉摄像头的硬件价格低廉,结合着深度学习等技术,还能进行图像识别,也可以支持自动驾驶技术,但是对软件技术要求高,并且容易受到外界光照、遮挡等环境因素影响,特斯拉是纯视觉自动驾驶技术的坚定支持者,此外像是AutoX这种精于计算机视觉技术的自动驾驶公司,也认为视觉感知技术能够发挥更大的作用。

对于这个“传统”问题,本圆桌论坛的各位嘉宾的结论基本一致,即各种传感器各有长短,自动驾驶汽车应该搭载多种传感器,采用取长补短的多传感器融合方案。虽然结论略单调,但一些嘉宾还是讲出了一些关键干货。

饮冰科技创始人姜波表示,虽然人类能够做到只用眼睛看车,但核心原因是背后有一个算力极强的大脑(和软件),但是目前的AI技术和计算芯片都还达不到人类的水平,因此只能通过加强感知能力来弥补计算能力。

▲饮冰科技创始人姜波

姜波还指出,激光雷达和视觉技术正在不断发展,如果激光雷达等某一类技术发展较慢,也很有可能会被视觉或毫米波雷达等感知技术所取代。

DeepMotion CEO蔡锐对此问题也颇有见解,他从DeepMotion研发高精地图与高精定位解决方案的经验总结道,“视觉技术更适合做语义分割与理解例如抽取道路元素,而激光雷达则更擅长进行几何结构的感知,多传感器融合的效果最好,也可以根据使用场景也选择感知方案。”

作为一个视觉感知技术提供商,重庆哆来目科技总经理刘䶮虽然也“站了”多传感器融合的队伍,但是他对视觉感知技术的却有着不同的观点。刘䶮指出,目前的深度学习技术过于依赖数据学习,但实际情况无穷无尽,如车辆碰到马路上的树枝这种非常见情况是没有时间去“学习”的,因此哆来目科技就选择用仿生技术教会摄像头识别各类物体。

▲重庆哆来目科技总经理刘䶮

在讨论完各个传感器的优缺点后,武汉众向科技副总经理黄烈炎也给出了补充。他表示,激光雷达、视觉等技术固然重要,但是高精地图同样不可忽略,武汉众向目前的方案一边用高精地图的先验经验降低感知难度,另一边又用摄像头、激光雷达等传感器来弥补地图精度的不足。

二、如何推动高性能激光雷达量产?

去年夏天发布的新款奥迪A8号称是全球首款搭载L3级自动驾驶系统的汽车,在传感器上就搭载了来自法雷奥的Scala四线激光雷达。但是从角分辨率、探测距离等多个指标来说,其都远远落后于Velodyne的新一代产品,那么量产产品与在研产品之间这种明显的技术差别又是如何产生的呢?

“目前自动驾驶汽车普及有两大路径,特定场景的L4级自动驾驶和车企推进的从L1逐渐升级到L2、L3级自动驾驶的路径。”作为该圆桌论坛唯一一个激光雷达企业代表,姜波率先给出了答案,他说道,“A8就属于第二条路径,Velodyne展出的是最新的技术,A8那个是量产产品,前者还需要进行量产、通过车规验证等一系列工作才能量产装车,所以有差距很正常。

黄烈炎从成本的角度进行了补充,他指出,除了激光雷达之外,奥迪A8还要搭载毫米波雷达、计算芯片、摄像头和软件系统,因此成本不可能都用在激光雷达上,即这颗雷达不可能是性能最好价格最高的产品。

▲武汉市众向科技副总经理黄烈炎

在就激光雷达展开讨论之外,彭永胜则给出了另外一种观点,他认为业内目前正处在一个感知陷阱之中,即大家都在尽力提升单车的感知能力,例如增加更多的传感器,或增加感知能力更强的传感器(如高线束激光雷达)。

这种所发在提升感知能力的同时又附带需要增加车载计算能力,进而大幅提升了单车成本,影响量产应用。与此同时,由于现实世界的情况无法穷举,因此这种感知陷阱会越走越深。

▲奥特贝睿创始人/CEO彭永胜

对此,彭永胜认为业内不应该忽视掉高精地图和V2X技术,应用利用这两者的先验经验来降低感知和计算难度。

三、自动驾驶系统目标成本5000元以内

自动驾驶创业浪潮兴起已有多年,激光雷达、自动驾驶、高精地图、视觉感知技术等领域都出现了相应玩家,也意味着竞争的加剧。在这种情况下,各个创业公司如何能够应对新的行业挑战,保持自身存活至关重要。

在雷达领域,外国巨头常年把持着最核心的收发芯片/处理芯片市场,饮冰科技这类国内激光雷达公司如何应对这种核心技术被它人掌握的挑战呢?

饮冰科技创始人姜波认为,雷达领域确实存在核心芯片被海外企业控制的局面,但雷达的产业链条很长,雷达厂商虽然不懂芯片,但是芯片厂商不懂雷达。因此在芯片之外,还需要公司提供算法、控制系统、量产、车规验证等一系列工作,需要整合商的存在。

与此同时,放到全球市场来看,全球目前只有中美等少数国家拥有完整的激光雷达产业链,这正是饮冰科技的机会所在。

自动驾驶技术的兴起带动了高精地图等产业的进一步发展,但是外界的一个普遍认知是只有L4级及以上自动驾驶系统才需要,而L4级以上自动驾驶技术又需要多年后才能量产,那么DeepMotion这种高精地图相关的技术公司如何度过这个生存期呢?

▲DeepMotion联合创始人/CEO蔡锐

DeepMotion蔡锐认为,传统高精地图制作难度大,成本高,所以只有L4级自动驾驶等最重要的产品和技术才需要使用。但是一旦拥有了低成本、全场景的高精地图制作能力,例如DeepMotion基于计算机视觉技术研发的高精地图采集和高精定位方案,就可以用在高速公路、停车场等场景中,从而提升L2/L3级自动驾驶,以及自动代客泊车系统的体验。

武汉众向科技就是一个利用高精地图来提升自动驾驶系统的典型,众向科技副总经理黄烈炎表示,其整合了高精地图的自动驾驶解决方案只用3万多元,比其他产品要便宜的多。“而整个行业的目标则是将其做到5000元以内。”

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