调研 | 推出两款32线激光雷达的速腾聚创,重点仍是打磨16线和固态研发

摘要: 对速腾而言,保持对行业需求和技术创新的高度敏感性尤其重要,另一方面,则是要基于当下市场需求把算法和混合固态激光雷达做好,把产品的性能做到极致,把握在量产能力与控制成本方面的优势,快速垒砌足够高的护城河。

12-10 20:38 首页 机器之心

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分析师:高静宜

编辑:刘燕




海量数据的积累、算法技术的提升以及计算资源的升级,使得自动驾驶汽车领域持续活跃。波士顿咨询公司认为,预计到 2025 年自动驾驶功能的市场渗透率将达到 12 %- 13 %,市场规模约为 420 亿美元,自动驾驶技术将实现更加商业化的普及。到 2035 年,全自动驾驶汽车的全球年销量将达到 1200 万辆,自动驾驶汽车市场总值将扩张至 770 亿美元。


与此同时,自动驾驶相关技术的研发也水涨船高,成为推动产业链变革的新触点,例如传感器技术、人机交互、车联网等。其中,激光雷达凭借其测量精度高、测量距离远、受环境限制小等优势,成为未来自动驾驶不或可或缺的车载传感器之一。预计 2030 年,全球激光雷达市场规模可达到 360 亿美元。除了老牌激光雷达供应商 Velodyne,包括 Quanergy、Innoviz、LeddarTech 等后起之秀也致力于探索车载激光雷达领域更多的可能性,加紧激光雷达量产的脚步。

在国内市场,成立于 2014 年的深圳公司速腾聚创聚焦激光雷达领域。在 2017 年 6 月之前,这家公司在这个领域一路狂奔,陆续推出 16 线混合固态激光雷达、多激光雷达耦合平台方案及相应的自动驾驶激光雷达点云算法。由于稳定、高性价比的研发与量产能力,公司被认为业界黑马。

打造 16 线激光雷达产品的同时,速腾还进行了 32线产品的原型设计。9 月 13 日,速腾宣布推出两款 32 线激光雷达—— RL32A 和 RL32B。据速腾聚创 COO 邱纯潮介绍,速腾做 32 线的原因是为了满足部分车厂的高速自动驾驶需求,「车厂对32线产品进行了定义,另外,高线束产品发展已经有加快的趋势,不管是技术实现还是市场需求」。


左为RL32B,右为RL32A


速腾的 32 线产品采用中间密两边疏的激光头排列方式。与之前的 16 线解决方案相比,32 线激光雷达的最小垂直分辨率为 0.33°,最远探测距离从 150 米提升到 200 米,能够给予 100km/h 高速自动驾驶车辆 7 秒的观察反应时间。两款 32 线产品的不同之处在于,RL32A 的垂直视场角为 30°,RL32B 则为 40°,能够探测到更高的物体。



「不过,在多线激光雷达领域,目前我们的精力还是放在 16 线上。提高产品量产能力、解决性价比问题。把产品性能优化到极致。」对于 32 线,邱纯潮表示,速腾之前在 16 线上所做的工艺改良、生产线建设等方面的积累,都可以直接复用在 32 线产品的生产中。「一旦 32 线市场时机成熟,我们可以直接开动马力。短期内我们对 32 线没有大量量产的计划,生产线的产品生产安排,主要看市场需求。」


甘做自动驾驶的配角,循序渐进,把配角做到极致


「一切要从团队本身的基因以及市场需求说起。」邱纯潮说。

邱纯潮的哥哥——速腾聚创 CEO 邱纯鑫,在哈尔滨工业大学攻读硕博期间,一直围绕户外移动机器人环境感知开展研究,接触到激光雷达的相关技术。从 2006 年开始,他已经在环境感知方向积累了十余年的研发经验。2014 年 8 月,邱纯鑫带领他所在的实验室团队成立了速腾聚创,他的哈工大深研院导师朱晓蕊、师弟刘乐天加入并分别出任公司首席科学家、 CTO 。在创业初期,速腾曾经推出用于大环境逆向建模的静态单线激光雷达,每秒可发射 50 万点,精度达到 2mm,并为其配套了算法软件。


速腾聚创 CEO 邱纯鑫


在针对环境感知算法的研究过程中,团队发现激光雷达与算法之间存在相互制约的问题。一方面,如果激光雷达硬件技术受限,所采集到的数据就无法满足算法需求,这制约了算法的提升;另一方面,如果激光雷达的硬件很好,而算法配套不完善,则 LiDAR 的威力就没有被最大化。「我们意识到,为合作伙伴提供软硬件结合解决方案是速腾聚创从基因上的优势,也是市场的需求。所以从创业以来,我们一直以 1:1 的团队配比去做整套解决方案。」邱纯潮这样解释道。


速腾聚创 COO 邱纯潮


邱纯潮表示,目前速腾聚创的软件算法可以为用户提供车辆定位、车道线检测以及障碍物的识别、分类、跟踪等解决方案。据了解,德国的激光雷达企业 Ibeo 也为用户提供了整套软硬结合的解决方案。


「在算法方面我们是有基因优势,也有很深刻的独特理解,所以我们遇到的第一个难题其实是关于硬件——什么才是客户真正需求的产品。」邱纯潮把硬件产品形态的定义形容为最高优先级的问题。

 

在此之前,Velodyne 一直在车载激光雷达市场占主导地位,其激光雷达产品涵盖 16 线、32 线和 64 线。在过去的十年中,已经有数以千计的汽车配置了 Velodyne 的激光雷达,累积采集了数百万英里的行驶数据,在自动驾驶技术的环境感知及定位模块发挥作用。由于算法的机器学习与深度学习部分需要建立在数据的基础上,同时,许多公司的自动驾驶技术受到数据量不饱和的限制,因此数据的重要性不言而喻。考虑到之前已经有许多厂商使用 Velodyne 的激光雷达积累了大量的数据,速腾希望自己的激光雷达解决方案可以采集通用的数据,避免让厂商重复采集数据的过程。


「我们应该对产品和客户应用有敬畏之心,在广泛应用的基础上,速腾聚创在多线激光雷达方面不会和市场通用产品有太大的差异。如果说技术革新,我们则聚焦在固态激光雷达领域」邱纯潮解释道。


2016年10月,速腾面临一个艰难的决定。当时,速腾完成两个月路测后正式发布了第一款激光雷达。公司高管在团队下一步研发精力聚焦点的选择上有了分歧——是继续完成更高线束激光雷达样品还是集中力量实现 16 线激光雷达的量产。「最终我们选择了优先量产16线激光雷达。」邱纯潮说。


虽然整个激光雷达市场处于供不应求的缺货状况,但实现 16 线激光雷达量产的选择更符合市场需求。目前,车载激光雷达的应用分为低速和高速两个场景。低速应用包括的园区扫地车、物流车、工具车、接驳车以及自动驾驶 BRT ,或是固定路段的自动驾驶,这些是可以预见能够迅速落地的场景,16 线激光雷达可以满足这些应用场景的需求。而对于高速车来说,「那时看来乘用车自动驾驶批量下地可能还需要点时间」。

速腾还推出了多激光雷达耦合方案,将多个多线激光雷达进行合理的设计布局,通过激光雷达联合标定以及数据同步处理,实现自由组合激光雷达点云密度变化的目的。值得一提的是,多激光雷达耦合方案还可以根据客户不同需求进行拆装组合,适用不同场景,也更便于检测与维护。现在,硅谷明星创业新贵 drive.ai、老牌汽车公司福特等也在使用激光雷达耦合方案。

事实上,自动驾驶的产业链非常庞大,不仅涉及各级供应商、技术基层团队,也包括政府部门的监管。「激光雷达是很重要,但我觉得在自动驾驶领域谈不上主角。速腾聚创只想在自动驾驶环境感知领域做好我们配角的角色。我觉得做一个极致的配角也是非常好的事情。」他认为,如果一家创业公司不够专注,那么在创业浪潮中会陷入非常危险的境地。「我们的团队目前有 150 人左右,能把一件事情做到极致已经非常不错了。」

降低成本、实现量产,积极研发固态激光雷达

将激光雷达的某一细分方向做到极致谈何容易,量产和成本就是激光雷达领域的亟待攻克的两大难题。这要从激光雷达的技术原理开始说起。

激光雷达可以向探测目标发射激光束的雷达系统,由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成。通过对比发射出的探测信号与从目标反射回来的信号之间的差异并进行适当的处理和分析,人们可以利用激光雷达掌握探测目标的距离、速度、方位、姿态等参数信息。

根据线束数目,自动驾驶用的激光雷达可以分成单线束激光雷达、多线束激光雷达。单线束激光雷达可以简单地理解对目标完成一次扫描,产生一条扫描线,具有测量速度快、角度分辨率高、功耗低等特点,适合重复频率高、角度分辨率高的应用场景,代表企业有sick等。多线束激光雷达则可以产生与线束数目匹配的扫描线,进而得到目标的多维度信息,市面上常见的多线束激光雷达包括 4 线束、8 线束、16 线束、32 线束、64 线束等,代表企业有 Ibeo、Velodyne 等。

由于自动驾驶场景对激光雷达的测量距离、测量精度、测量速度、角分辨率等性能指标有较高要求,在硬件制造过程中,精密仪器的配置标准和工艺制造的技术难度也相应提高。据邱纯潮介绍,速腾在试水车载激光雷达的初期,曾低估激光雷达产品落地量产的难度,原本预计在四个月内实现量产结果却花费了将近半年年的时间。「这是一个时间不可控的过程,我们需要自己完成市场线的开拓,工艺固化的探索以及各种各样的尝试。这是非常煎熬的,我们当时都怀疑速腾成了一家工艺公司而非技术公司了。」

不过目前,速腾已经有超过 100 条生产线在量产激光雷达。邱纯潮称,激光雷达的制造过程中需要大量的手工调试以及工程师的深度参与,在这个方面,深圳的高端制造业上的积累带给速腾很大优势。

除此之外,高昂的成本问题是制约激光雷达在自动驾驶汽车中广泛应用的重要原因,也是整个行业研发的焦点。许多 ADAS 技术公司出于价格方面的考虑,正在致力于研发深度学习技术试图利用基于摄像头的计算机视觉取代激光雷达完成环境感知。但是随着自动驾驶技术的发展,未来激光雷达势必会成为 L4、L5 级别自动驾驶汽车上必备的传感器。

速腾正在加大固态激光雷达的研发力度,计划在今年推出固态激光雷达产品,把价格降到 1000 美元以下。简单来说,固态激光雷达取消了机械旋转结构,在降低成本的同时,还可以缩小激光雷达体积,提高分辨率、可控性及稳定性。

虽然现阶段,固态激光雷达技术并不成熟,不过瞄准这一方向的公司不在少数,并提出相关概念。Quangergy 基于光学相控阵技术,利用电信号控制发射激光,并在 2017 CES 消费展上发布了全固态激光雷达解决方案; Innovize 等公司则希望利用微机电系统( MEMS 微振镜),将机械部件集成到单个芯片,在此基础上研发固态激光雷达。除此之外,Innoluce、LedderTech 等业内前沿公司也在探索固态激光雷达的道路积极前行。

据邱纯潮透露,速腾位于硅谷的研发团队也在针对芯片级激光雷达进行研发。对速腾而言,保持对行业需求和技术创新的高度敏感性尤其重要,「如果不进行提前部署,哪天有公司做出芯片级的激光雷达,未做布局的企业就非常危险。」另一方面,则是要基于当下市场需求把算法和混合固态激光雷达做好,把产品的性能做到极致,把握在量产能力与控制成本方面的优势,快速垒砌足够高的护城河。



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