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本文作者: 李安琪 | 2020-08-28 16:58 | 专题:全球智能汽车前沿峰会 |
雷锋网按:规模化落地是自动驾驶量产的一个门槛,其中很关键的一个问题就是传感器的规模化,尤其是激光雷达的量产。
在8月22日下午召开的GIV 2020高峰论坛中,Livox 览沃科技(以下简称 Livox)市场战略总监李贺发表了《激光雷达在智能驾驶场景的破局之路》的主题演讲。
他认为,激光雷法的破局之路,无非是指,激光雷达在规模化和市场化上必须逾越的四座大山:价值、成本、可靠性与可量产性。
Livox 成立于2016年,总部在深圳,是由大疆内部孵化出来致力于激光雷达技术研发及革新的团队。借助大疆的供应链管理能力、生产制造能力和质量管理体系,Livox 的激光雷达产品也在市场上有了一席之地。
当下,激光雷达市场化面临的一大难题并非是实现千万台雷达的生产,而是在生产同等量级产品的同时,仍然能够达到车规级的要求,实现激光雷达产品的高度一致性和稳定性。
而李贺表示,这是 Livox 的优势所在。
李贺表示,乘用车因其销售模式、终端客户群体、核心应用场景的复杂性,相对于其他智能驾驶场景具有极大的独特性。
如果向下拆分所有的智能驾驶场景,会发现,目前已量产的智能驾驶乘用车大多处在L2-L3的阶段,其运营覆盖范最广、运行场景(场地、交通参与者、路线)也最复杂。
另外,乘用车的主要用途是人员运输,其终端消费者是广大百姓群体,这也意味着其在安全性、舒适性和稳定性上会比其他场景有着更高的要求。
因此,如何将这个市场体量巨大且成熟的乘用车推向一个更安全、更舒适和更成熟的阶段?“我们认为,在这样的阶段,一个高性能、高稳定性的传感器——激光雷达是必不可少的。”
李贺表示,有数据表明,目前量产乘用车ADAS搭载率已经达到了总产量的50%。但极高的搭载率并不代表着极高的启用率,因为现在客户对乘用车智能驾驶功能的舒适性和安全性存有一定疑虑。
而这些疑虑会促使车企更加关注车辆的对智能化、关注软件定义汽车的模式。这一模式的提出不但对传统软件开发和应用能力提出了更高的要求,也进一步要求车辆拥有足够的冗余安全性智能硬件配置,否则无法真正意义实现软件定义汽车。
通过Tesla FSD历史定价和预测也可以看出,软件定义汽车不但给车企带来了更多元化的销售模式,同时也为车企带来了稳定的、不断增长的长期收益。
因此,如果用户对智能驾驶体验感到满意,那么就会追求更高级的智能驾驶功能,从而促生更加智能化的汽车,为行业带来更高附加值。由此,车企也愿意投入更多研发资源进行技术迭代,给用户带来全新体验,这是一种用户与车企共赢的良性循环。
传统的ADAS配置由摄像头、毫米波雷达和超声波雷达组成,这三种传感器由于其设计原理和工作原理导致它本身存在无法逾越的缺陷。
"但激光雷达拥有的高量程、高分辨率、高测距精度以及弱光环境下的高工作性能,可以成为智能驾驶的第三只眼睛弥补传统ADAS的自带缺陷,避免系统误报、误判和事故的发生,大幅改善智能驾驶体验。"
以 Livox 发布的一款车载激光雷达浩界 Horizon 为例,这款车载激光雷达的宽FOV(垂直+水平)和低反射率下的远量程都有着不错的表现。浩界 Horizon 在0.1秒的计分时间之内可以等效64线式的机械式激光雷达。
李贺还介绍道,浩界 Horizon 的使用寿命及各项测试完全符合车规要求,目前这款雷达的公开版在大疆商城的售价是6499元/台。
此外,浩界 Horizon可以在至少250米开外检测到障碍物并回传有效点云数据,给车辆留有足够的自动响应时间和制动距离,避免行车事故的发生。“我们认为,激光雷达的加持可以有效改善和优化汽车的ADAS启动率。”
李贺表示:“目前在乘用车的量产项目当中,绝大多数客户已经认可了激光雷达的价值,并且将Livox 激光雷达规划到了L2-L3的乘用车智能驾驶项目中。”
那么,当激光雷达的价值得到认可之后,激光雷达厂商如何解决激光雷达的价格、可靠性和可量产性的瓶颈?
在成本方面,Livox 分享到,通过技术创新、规模采购和成熟工艺,Livox 达到了降低硬件成本目的,同时开放数据集及开源算法从软件方面帮助客户降低开发门槛。
而在可靠性方面,Livox 表示,其产品严格依照车规级要求设计与开展各项实验,包括高低温循环、EMC、振动跌落及机械冲击等等。同时Livox 具有国家级资质认可的实验室和先进的试验设备,保证Livox 产品的可靠性。
借助大疆强大的供应链、管理、采购及生产体系,Livox 的量产能力已经达到单生产线年产10万台激光雷达的产能,而且生产质量体系符合IATF 16949认证。
除了产品创新之外,Livox 也专注于量产工艺的创新。Livox自有专利的DL-PACK封装工艺,不仅成倍延长了激光器寿命,而且可以阻隔外界对激光器的干扰。同时在使用DL-PACK工艺之后,生产效率大幅提高,极大降低了生产成本,从技术层面攻破量产难度。
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