激光雷达价格居高不下, 自动驾驶用它到底有无必要?

摘要: 自动驾驶的诸多技术都在发展中, 本质是为了更安全, 更高效, 以合理的成本达到这一目的才是最终的目标.

集微网报道 自动驾驶技术在未来10年中将会极大地普及, 预测到2025年整个自动驾驶市场将达到320亿美元的体量, 众多上下游企业蜂拥而入. 在诞生多个传奇故事的同时, 这一趋势亦将对汽车产业形态产生重大影响.

重庆长安汽车股份有限公司智能化研究院院长何文表示, 一是将会带来更加丰富快捷智能化的产品体验; 二是在服务层面, 智能汽车将成为下一步的移动终端, 作为商品服务的属性也将得到明显提升, 三是在商业生态方面, 将改变汽车业的生态, 从以往以销售为主逐渐过渡到以服务, 汽车使用等, 通过为消费者提供服务来争取利润.

在从L2-L5的进程中, 何时能实现L3? 技术上需要解决哪些挑战? 哪种技术路线会占据优势? 围绕相关热点话题, ADI汽车电子业务部大中华区汽车市场经理Jerry Cui对此进行了解读.

记者: 贵公司觉得目前自动驾驶水平处于哪一级别? 做这一判断的依据是什么?

Jerry Cui: 对于目前的自动驾驶, ADI非常关注量产级别的产品, 也随时关注研究性的产品. 研究性产品对成本并不敏感, 但是对未来的发展方向有指导意义. 量产级别产品会很在意成本, 这与ADI在自动驾驶方向的投资契合, ADI提供高性能, 低成本的系统级解决方案, 协助客户达到量产. 作为半导体供应商, 规模化量产是长期目标.

目前在量产级乘用车领域, 自动驾驶最高级别可能已到L2.5. 商用车或者特种车辆, 可以在有限条件和场景下达到所说的L4, 但是在有限条件下, 整车成本仍较高.

记者: 实现L3, 是否有两种技术路线, 一是摄像头, 毫米波雷达, 激光雷达等融合, 二是纯视觉技术, 贵公司看好哪一种技术路线? 为何?

Jerry Cui: 目前由于激光雷达价格居高不下, 主要的讨论方向是激光雷达的必要性和性能需求. 传感器融合是大方向, 成本的考量和技术的突破是关键. ADI在研发的激光雷达方案就是以低成本量产为目标, 以期为量产级自动驾驶方案服务.

记者: 您觉得到L3阶段对所需的传感器, 嵌入式计算平台等有何新的要求? 面临的主要挑战是什么? 应如何解决?

Jerry Cui: 传感器首先要能提供准确的信号, 其次, 在传感器端的边缘计算有助于降低计算平台的压力, 降低系统功耗. 最后, 完善的系统级传感器解决方案, 更有利于提高系统可靠性和效率, 降低成本. ADI Drive 360就是为了提供完善的系统级传感器解决方案, 为自动驾驶安全保驾护航.

处于一个变化的时代, 很多技术都在发展中, 自动驾驶的本质是为了更安全, 更高效. 以合理的成本达到这一目的才是最终的目标. 技术的走势ADI一直在观察探讨, 并跟上下游厂商深度合作, 共同定义未来.

记者: 贵公司在为L3主要提供哪些产品和技术, 有何优势? 未来将在哪些层面继续发力? 目前市场表现如何?

Jerry Cui: ADI 24G雷达方案在市场占有率很高, 目前77G雷达方案也处于业界领先, 正在跟客户共同开发量产级方案. 在激光雷达方面, ADI提供信号链关键器件, 可协助客户开发机械, 固态等各种方案. ADI惯性导航芯片已经应用在自动驾驶关键系统GNSS/INS系统中, 性能优异, 是从战术级降维至汽车级应用. 随着自动驾驶技术的发展, ADI传感器技术在同上下游厂商合作的过程中, 将不断迭代更新, 会越来越契合自动驾驶量产级需求.

记者: 有的自动驾驶公司选择直接进入L4, 有的则从L1开始, 进行L2-L3-L4的迭代升级, 您看好哪一种路线? 为何?

Jerry Cui: 条条道路通罗马, 路线的选择是基于企业目前的状况提出的. 传统车厂更倾向于迭代, 因为会不断有新的车型推出. 创业公司倾向于直接走向L4, 发挥算法优势. 各个不同路线的厂商, 在探索的过程中, 更多的是合作, ADI也一直在跟ecosystem的各个公司合作, 共同开发方案, 探讨技术路线和产品方向.

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