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自行科技寧迪浩智能電動汽車時代我們有機會

2019.08.19 来源: 浏览:0次

自行科技宁迪浩:智能电动汽车时代,我们有机会再造一个Mobileye

研发投入大、盈利周期长,ADAS 其实是一门「非常难且不划算的生意」Mobileye 就曾「 8 年无收益,10 轮融资全砸技术」

但这对有些人来说, ADAS 漫长的研发和测试周期并不是阻碍,反而是令从业者垂涎的机会三星首席策略官 Young Sohn 预计 ADAS 很快会成长为百亿美金的市场未来几个月,三星也将发布自己的 ADAS 解决方案

「在智能电动汽车时代,我们有机会诞生出 Mobileye 级别的新兴供应商,所以这绝对不是一门小生意」为了证明这一点,自行科技联合创始人宁迪浩向(公众号:)指出,「 2016 年 Mobileye 的销售额不到 4 亿美金,但占有 ADAS 市场 70% 的份额这说明一个问题:行业的发展还不成熟」

自行科技的前身是一家与计算机视觉业务相关的外包公司,按照宁迪浩的话说,外包业务并不能支撑公司长远发展,索性换个方向2016 年,这个由前中兴、华为成员组成的 ADAS 公司自行科技正式成立

这是一家专注智能汽车电子的创业公司,具体提供包括 Level0/Level1 级的 ADAS 产品、Level 2 级别的模组和解决方案

今年 8 月,自行科技拿到民德电子、索菱千万人民币的投资

技术

事实上,在自动驾驶技术完全到来前,ADAS 仍有极大的优化空间

宁迪浩说,与 Mobileye 技术路径不同,自动科技利用深度学习打造 ADAS这也被认为是「从技术上避免 Mobileye 的劣势,开发出超过它的产品」他向透露,过去一年,团队花了大量时间对神经络模型进行压缩,使 ADAS 系统可以在低成本的 FPGA 上运行

不过,基于 FPGA 平台实现深度学习挑战巨大比如,如何优化深度神经络,使得一个计算量很大的深度神经络可以在一个中小规模的 FPGA 上运行同时又能维持性能和成本的平衡

这个诀窍在于:对神经络和 FPGA 进行大量优化FPGA 的并行优化包括卷积操作并行、特征图内并行、特征图间并行、层/帧并行据了解,自行科技的团队主要优化了卷积并行和特征图并行

经过对 FPGA 平台的深度优化,性能有多大改善自行科技 CEO 关艳峰在一次技术分享中提到:以 ZYNQ7020(xilinx 芯片) 为例,YOLO Tiny (实时目标检测)可达到 60 帧的处理速度,VGG16 (卷积神经络结构)达到 26 帧的处理速度

「行业内相当一部分人低估了视觉进步的速度,我们使用深度学习后,视觉对光照、恶劣天气和恶劣环境、特殊路况(隧道、桥梁)适应能力大幅度提升」宁迪浩表示

通过对神经络和 FPGA 平台的优化,单目视觉模组在环境多样性和目标多样性下性能表现良好例如:雨天、夜晚、雪天和隧道出口、侧向车辆、局部暴露车辆以及异型车辆能可靠识别;对于各类车辆做到多姿态、多角度的识别,最大的可靠识别距离 100 米;各类行人和非机动车,最大可靠识别距离为 50 米,并支持夜间行人识别功能

不过,这不仅仅是停留在展示算法的层面眼下这家公司的进展是,前向 ADAS 的产品样机已经完成,既有预警类(PCW、FCW 和 LDW)也有干预类(AEB 和 ACC、LKA )产品据了解,两类产品将在今年年底量产供货

落地:商用车市场ADAS 公司面临的共性问题是:到底选择哪个市场落地以及什么时候可以实现量产

随着 C-NCAP 的出台,将刺激国内自主品牌普及 Level 1、 Level 2 的配置新车必须装有有效的安全防护系统才能够在碰撞安全评级(满分五星)中获得五星——这是一个利好消息,意味着部分 ADAS 公司将从中拿到订单

「但是,国内的 ADAS 公司根本吃不到第一波『螃蟹』对于新技术,汽车厂商会选择如博世、大陆这样更为成熟的供应商」宁迪浩认为, 2019 年、2020 年之后才是国内 ADAS 公司们的机会随着市场的扩大、渗透率的提升,中国自主品牌一定会寻求国产化替代方案或者第二供应商部分成熟、起量的产品

但这种情形在商用车市场却是另一番景象

今年 3 月交通部推出新规定:要求 9 米以上营运客车必须安装 LEW(车道偏离预警系统)和 AEB(自动制动系统),过渡期 13 个月,未来将推广到货运车领域

这一规定可以理解为商用车市场将是一片可以让 ADAS 公司施展拳脚的蓝海——这也是当前自行科技发力的方向

虽然商用车的市场只有乘用车市场的四分之一,但是如果创业公司按照新规开发出适用于商用车的 ADAS 产品,可以让这项技术在短期内真正落地

「货车存量市场大概在 800、900 万辆,新增市场每年大概几十万辆

,如果客、货加在一起,一年一百多万的新增,一千多万的存量,为什么不做」宁迪浩告诉据他透露,目前团队在这一市场拿下了部分订单

同时,驾驶员疲劳检测、360 度环视也是这家初创公司产品线的一部分按照宁的逻辑,环视的收入可以为 ADAS 的持续研发提供「输血」能力——上述两个产品能够在短期内盈利

为了证明环视的市场,他还列举了一组数字:环视作为倒车影像的升级配置,从 2016 年开始,其渗透率接近 10%,到 2025 年有可能超过 30%

今年 3 月,英特尔斥资 153 亿美元收购 ADAS 标杆公司 Mobileye,轰动业界但在宁迪浩看来,Mobileye 被英特尔收购并不能作为这个行业的典型代表,因为英特尔承受了极高的溢价——这个溢价既有偶然性也有必然性必然性在于 Mobileye 走出了一条独有的路,成为市场上的「孤品」

从长远角度看,国内 ADAS 公司要走通这条路,还有赖于市场的进一步成熟

从 ADAS 到自动驾驶在谈到为什么自动驾驶项目比 ADAS 更受投资人偏爱时,宁迪浩这样告诉:「自动驾驶可能更像红,他们(投资人)觉得想象空间更大」

但有一个不容忽视的现实,自动驾驶从 Level 2 向 Level 3 跨越,到 Level 3 走向 Level 4 ,难度系数非常大,短期内很难量产落地

英伟达解决方案架构师程亚冰曾表示,Level 3 (SAE)级别自动驾驶所需要的计算量和数据量是 ADAS 的 5 倍左右为了胜任各种各样的复杂场景,Level 4 级别自动驾驶的安全纠错机制更为复杂,软件框架要比 Level3 复杂很多,前者是后者计算量的 50 倍左右

这不仅仅是计算力的问题在宁迪浩看来,自动驾驶最核心的部分是集中式控制器,不仅有高性能、低功耗计算资源运行算法完成功能,系统还需按照 AUTOSAR 的体系设计,需要满足安规(function safety)要求,目前这对国内的公司来说是巨大的门槛他认为围绕控制器做外围工作是合理选择,具体包括:传感器融合、高精地图、V2X 等等

ADAS 的能量有多大,在自动驾驶正式到来前,这还是一个没有被完全验证的问题

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