3000万!智能网联汽车技术创新最高补助

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作为合肥市重要的战略性新兴产业,新能源汽车产业今年一季度受疫情等因素影响,销售有所下滑。好消息是,第二季度以来,情况有了明显好转。1~5月,全市推广新能源汽车1.36万辆,整个市场已逐渐摆脱疫情影响。在全省层面,新能源汽车暨智能网联汽车创新项目,也将有更 ...查看全部

作为合肥市重要的战略性新兴产业,新能源汽车产业今年一季度受疫情等因素影响,销售有所下滑。好消息是,第二季度以来,情况有了明显好转。1~5月,全市推广新能源汽车1.36万辆,整个市场已逐渐摆脱疫情影响。在全省层面,新能源汽车暨智能网联汽车创新项目,也将有更多支持,单个项目最高补助3000万元。

前5个月全市推广新能源汽车1.36万辆
经过十余年的规划和培育,新能源汽车产业已经成为合肥市重要的战略新兴产业,已具备一定先发优势、技术优势和规模优势。不过,今年一季度,受新冠肺炎疫情、中央财政补贴退坡等因素综合影响,新能源汽车的销售情况出现明显下降。
来自合肥市科技局的统计显示,今年一季度,合肥市新能源汽车销量为0.55万辆,同比下滑67.05%,回落幅度高于全国平均水平。不过,进入二季度之后,随着复工复产的加快推进,全市新能源汽车销售情况出现了明显的好转。刚刚过去的端午小长假,不少4S店的新能源汽车站厅里人头攒动。
最新统计数据显示,今年1~5月,合肥市推广新能源汽车共计1.36万辆,目前全市已经累计推广新能源汽车总量已达24.3万辆。合肥市科技局相关负责人表示,目前,合肥市新能源汽车市场已逐渐摆脱疫情影响。
高质量发展政策支撑将有实施细则
情况的好转,得益于多重因素的影响。其中,政策利好尤为关键。5月初,合肥市今年就出台了推动新能源汽车高质量发展政策,对范围内新购和运营新能源汽车的单位给予3000元每辆的运营奖励,对范围内新购和使用的个人用户给予2000元电费奖励。
同时,对研发创新给予支持,鼓励“车电分离”等新型商业模式发展,对安全可靠、技术领先的全新新能源汽车整车或平台、性能优化的动力电池研发给予一定比例的研发奖励支持。
合肥市科技局相关负责人表示,将尽快制定出台实施细则,对政策各项具体条款进一步规范和细化,指导广大新能源汽车企业和用户用好用活政策。另外,落实好各项奖补政策,确保政策落到实处,最大程度发挥政策对全市新能源汽车高质发展的推动作用。
技术引领重大项目落地叠加效益明显
除了有政策支撑,强大的技术引领也必不可少。在这方面,合肥市大力引导新能源汽车领军企业加强技术研发与突破,江淮汽车蜂窝电池技术有效解决三元锂电池安全控制问题,实现一颗电芯爆炸,电池包不起火,不爆炸,达到世界领先水平。
另外,利用国内产业链首次开发并应用的高效热泵空调系统在环境温度-5度,可实现节能40%;国轩高科研制三元电池单体能量密度突破302wh/kg,单体能量密度达到200wh/kg的磷酸铁锂电池进入小批量生产阶段。安凯客车研制的氢燃料电池客车、无人驾驶客车试点应用。
今年以来,合肥市还抢抓发展机遇,加快新能源汽车重大项目落地。比如,蔚来中国总部成功落户合肥,将在合肥建立研发、生产和销售基地,蔚来EC6量产项目正式启动。江淮汽车与大众汽车战略合资合作项目启动,大众中国与国轩高科股份有限公司举行战略投资签约。
智能网联汽车技术创新最高补助3000万
近年来,在新能源汽车发展方面,智能网联汽车产业逐渐成为热门。目前,全省已拥有以江淮汽车、奇瑞汽车为代表的新能源乘用车生产企业集群,合肥智能网联产业也有一定基础。当前,合肥市已经选址滨湖塘西河公园,谋划建设4.4公里5G智能网联汽车示范运行线路。这条线路计划在今年下半年开放。
为了进一步加强新能源汽车暨智能网联汽车产业技术创新工程项目和资金管理,近日,省发改委出台实施细则。该细则明确,新能源汽车暨智能网联汽车产业技术创新工程项目,给予承担单位投入最高50%的补助,单个项目补助金额最高3000万元。
补助资金采取分期分批拨付方式,项目启动后拨付40%(即第一阶段资金),中期评估通过后再拨付50%(即第二阶段资金),项目完成并通过验收后再拨付剩余10%资金(即第三阶段资金)。按要求,项目单位必须严格遵守国家固定资产投资管理程序和资金管理各项规定,资金实行专账管理,专款专用,确保本项目配套资金与省级补助资金同步足额到位。
项目擅自变更将收回上一阶段补助
新能源汽车暨智能网联汽车创新工程项目实行中期评估和终期验收,由项目所在市发改委会同有关部门组织实施,省发改委会同有关部门委托第三方咨询机构开展复核。项目中期评估时,将根据复核情况确定第二阶段支持额度;项目验收评估后,将视复核情况确定第三阶段支持额度。
省发改委相关人士介绍,在项目实施过程中,如项目资金申请报告、资金监管协议和项目批复文件发生相关变更,或项目不能完成预期目标时,由项目所在市发改委提出处理建议并报省发改委,省发改委将视情况组织论证后,出具同意变更或不予变更意见。如项目擅自变更,视作自动终止,并收回上一阶段已拨付资金。
骗取资金将被追责
考虑创新项目特殊性,还将建立容错机制。比如,在项目实施过程中,工作没有达到预期效果或者因成果转化后续价值发生变化造成损失,其负责人已经履行应尽职责,未牟取个人非法利益的,负责人不承担相关责任。
提供虚假情况,骗取专项资金的;转移、侵占或者挪用专项资金的;无正当理由未按协议完成目标或延期两年及以上未验收的……省发改委将责令其限期整改,核减、停止拨付或收回专项资金,作为严重失信行为计入企业信用记录,并依法追究有关责任人的行政或法律责任。另外,停止项目所在市申请专项资金1年。

汽车芯片走向5nm,意味着什么?

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车用芯片对制程工艺的跟进力度往往落后于消费电子芯片。然而,恩智浦近日宣布,将在下一代高性能汽车平台中采用台积电的5纳米制程。恩智浦将当前最先进的量产制程用于汽车SoC开发,折射出汽车产业对于半导体需求的变化。在智能化趋势下,汽车行业成为半导体细分领域成长 ...查看全部

车用芯片对制程工艺的跟进力度往往落后于消费电子芯片。然而,恩智浦近日宣布,将在下一代高性能汽车平台中采用台积电的5纳米制程。恩智浦将当前最先进的量产制程用于汽车SoC开发,折射出汽车产业对于半导体需求的变化。在智能化趋势下,汽车行业成为半导体细分领域成长最快的市场之一,也从性能、安全、整合性等多个层面,对半导体供应商提出了新的挑战。

自动驾驶对车用半导体提出新需求

在网络化、电气化、智能化趋势推动下,汽车已经成为“轮子上的数据中心”,汽车半导体用量迅速提升。Gartner数据显示,全球汽车半导体市场2019年销售规模达410.13亿美元,预计2022年有望达到651亿美元,占全球半导体市场规模的比例有望达到12%,并成为半导体细分领域中增速最快的部分。
芯谋研究总监王笑龙向《中国电子报》记者表示,ADAS(先进驾驶辅助系统)/AV(自动驾驶汽车)等新业态主要从三个方面提升了汽车半导体的搭载量。一是ADAS/AV追求更高的计算处理能力。由于ADAS、AV数据产生量大,且需要根据数据进行实时决策,需要更多数量、更大容量、更高传输速率的存储器,也需要性能更高的计算控制类芯片,以及传输速率和带宽跟高的通信芯片。二是传感器的数量大幅提升,功能也更加丰富,包括可视化的摄像头以及非可视化的雷达等。三是新能源汽车对电机电控的需求,提升了功率半导体的用量。
自动驾驶通常分为感知层、决策层、执行层三个层级,涉及对环境信息和车内信息的实时采集,对信号的传输、分析和处理,以及指令的生成和控制,对半导体元器件的规格和性能提出了新的要求。
集邦咨询分析师徐韶甫向《中国电子报》记者指出,ADAS/AV为加速发展在感知层面所需的“传感器融合”能力,推动传感器的数据处理走向边缘运算,将延迟时间降至最低,也改变了对传感器及计算、数据处理、控制相关IC的规格与种类需求,如MCU的运算能力和规格不断提升,以及采用ASIC及FPGA作为运算中心等。
安全性和可靠性是车规半导体的门槛,也是自动驾驶开发的最大挑战。赛迪顾问集成电路中心副总经理滕冉向《中国电子报》记者指出,自动驾驶对汽车半导体安全性和可靠性提出了更高要求,以特斯拉汽车为例,其自动驾驶控制系统配备了两颗FSD(全自动驾驶功能)芯片,互为备胎。徐韶甫也表示,自动驾驶对部分车用半导体的整合性及合规性的要求提升,如ADAS系统会通过整合进IVI(车载信息娱乐系统)系统来显示信息,如果IVI系统没有设计安全域,就会在与ADAS整合时无法通过安全认证,车用芯片设计必须将安全域纳入考量。
自动驾驶系统的复杂性,让车用半导体不再是一家供应商的战斗。滕冉表示,自动驾驶对汽车半导体供应商的产品导入能力提出更高要求,需要汽车半导体供应商与汽车厂商在产品定义、开发、中试、装机等各个环节合作研发,加强产业链协同能力。

先进制程向车用半导体渗透

在传统车用半导体制备中,由于汽车本身空间较大,对集成度的需求没有手机等消费电子紧迫。加上半导体元器件主要集中在发电机、底盘、安全、车灯控制等领域,对算力没有太高的要求,车用半导体并未像消费电子一样成为先进制程的驱动力。然而,汽车产业的电气化、智能化需求,催生了英伟达、高通等一批高性能计算玩家进入车用市场,推动汽车算力平台制程向7纳米及以下延伸,恩智浦作为全球最大的车用半导体供应商,也将目光转向了5纳米制程。
据悉,恩智浦的5纳米研发基于已构建的S32 ADAS架构,将运用5纳米技术的运算能力和功耗效率,满足先进汽车架构对高度整合、电源管理和运算能力的需求,同时运用IP组合应对严格的功能安全与信息安全要求。台积电业务开发副总经理张晓强表示,台积电与恩智浦最新的合作具体展现了车用半导体从简单的微控制器演进为精密的处理器,这已与要求最严格的高性能运算系统中所使用的芯片不相上下。
恩智浦跨入5纳米,是综合了技术能力与研发周期的考量。徐韶甫指出,为升级车用芯片的整合性与安全性,计算控制类芯片需要具备更好的效能与功耗表现。但是,车用芯片认证成本高,且汽车作为耐用品使用周期较长,如果像消费电子一样追逐每一个先进制程节点并进行车规认证,会影响芯片价格,导致获利效益不高。此外,还需要确保制程技术的稳定性与延续性,因此恩智浦选择5纳米制程作为新一代车用处理器的开发,避免在相近的制程节点做重复性的高成本车规芯片认证,以兼顾技术竞争优势与芯片效能。
据Gartner和北京半导体行业协会统计,除了传统车用半导体大厂和功率半导体巨头,英伟达、英特尔、高通也已进入全球汽车半导体营收前20名行列。
今年5月,英伟达宣布将Ampere GPU架构用于自动驾驶平台NVIDIA DRIVE,能够为L5级别无人驾驶出租车提供高达2000 TOPS的性能。英特尔旗下自动驾驶方案开发商Mobileye曾公布,将在EyeQ5采用7nm FinFET工艺。据英特尔透露,EyeQ芯片能够动态满足L1-L5的扩展计算平台加上采用先进制程的处理器,已经成为高性能计算企业在车用半导体斩获市场份额的利器。

汽车产业链各个环节催生新玩家

汽车产业面临的新业态,也在我国催生了地平线、黑芝麻等一批车用半导体产业的新玩家。今年3月,长安汽车发布新品车型UNI-T,内置中国首款车规级AI芯片“地平线征程二代”。地平线创始人兼CEO余凯表示,2030年L3级以上自动驾驶会成为标配,几乎每辆汽车都会搭载AI芯片。
“传统车用半导体利益格局相对固定,网联汽车以及汽车电子化,特别是智能化的趋势,在汽车产业链各个环节催生了新的玩家,也为我国企业创造了‘变中求机’的发展态势。”王笑龙说。
滕冉表示,汽车对半导体需求的持续上升,将为相关企业提供良好的发展机遇。一是汽车半导体前景广阔,政策驱动叠加消费者需求,将推动汽车半导体市场快速发展;二是5G技术的普及将加速智能驾驶的商用化,进一步推动底层汽车半导体产品的需求;三是汽车电动化趋势不可逆,推动汽车半导体市场快速增加。
“中国部分优质汽车半导体企业具备技术能力强、人才储备丰富、市场洞察能力强等特点。科创板块挂牌的企业将主要以尚未进入成熟期但具有成长潜力,且满足有关规范性及科技型、创新型特征的中小企业为主。中国众多汽车半导体研发和制造企业应把握这一机遇,在汽车半导体细分领域占据一席之地。”滕冉说。
徐韶甫也指出,汽车电子化与智能化创造了许多新的机会,让非传统车用半导体的芯片设计也加入布局,并凭借既有的芯片优势跨入车用芯片市场,带动技术与产品的提升。
“中国具有广阔的车用市场,车联网与自驾车场域测试的经验丰富,并即将进入实用性阶段测试,但是在高规格的车用运算芯片领域,仍与外国厂商有一定的差距,仍需持续拓展车用芯片与系统产品的开发。” 徐韶甫表示。(作者:中国电子报)

研究人员开发汽车雷达系统 可“看到”拐角处的物体

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据外媒报道,普林斯顿大学(Princeton University)研究人员利用通常用于追踪超速者和快速球的雷达,开发了一种自动系统,可以让汽车探测拐弯处,发现迎面而来的车辆和行人。

(图片来源:普林斯顿大学)

该系统可以轻松集成到现代车辆中,利用多普勒雷达将无线电波反射到建筑物和停放的汽车等表面。雷达信号以一定的角度撞击表面,其反射信号会反弹回来。雷达信号继续撞击隐藏在角落的物体,部分雷达信号会反射回车载探测器,使系统能够看到拐角处的物体,并判断物体是移动的还是静止的。

普林斯顿大学计算机科学助理教授、研究人员Felix Heide说,“这将使汽车能够看到被遮挡的物体,例如,让自动驾驶汽车看到危险的十字路口,而目前的激光雷达和摄像头传感器是无法实现这一点。此外,与激光雷达传感器相比,雷达传感器价格相对便宜,而且可以大规模生产。”

在日前发表的一篇论文中,研究人员描述了该系统如何区分包括汽车、自行车和行人在内的物体,并判断其方向和速度。作者写道,“我们提出的方法能在现实世界的自动驾驶场景中,为车辆提供行人和骑行人碰撞预警。”

近年来,工程师们开发了各种传感器系统,使汽车能够探测道路上的其他物体。其中许多依靠激光雷达或使用可见光或近红外光的摄像头,这种防止碰撞的传感器在现代汽车中很常见,但是光学传感很难用于发现汽车视线之外的物体。在早期的研究中,Heide的团队利用光看到隐藏在角落的物体,但由于这些方法需要高功率激光器,而且只能在较短射程内使用,因此无法用于汽车。

在进行早期的研究时,Heide及其同事们试想是否有可能利用成像雷达,而不是可见光,来创建系统,以检测汽车视线之外的危险。对于雷达系统而言,平滑表面的信号损耗要低得多,而且雷达是一种经过验证的跟踪目标的技术。但是雷达的空间分辨率(用于描绘汽车和自行车等隐藏在角落的物体)相对较低。然而,研究人员认为,他们可以创建算法来解释雷达数据,从而使传感器发挥作用。Heide表示,“我们开发的算法非常高效,适用于当前的汽车硬件系统。”

为了让系统区分物体,Heide的团队处理了部分雷达信号,而标准雷达认为这些信号是背景噪音而不是可用信息。该团队应用AI技术改善处理并读取图像。论文的主要作者之一、计算机科学研究生Fangyin Wei表示,该系统的计算机必须学会从非常少的数据中识别骑自行车的人和行人。

Wei解释道,“首先,我们必须检测是否有物体存在。如果有,它重要吗?是骑自行车的人还是行人?然后我们必须确定其位置。”Wei还表示,该系统目前可以探测行人和骑自行车的人,因为工程师们认为这些对象体积小、形状和运动方式多样,最具挑战性。该系统也可以进行调试,用于检测车辆。

Heide表示,研究人员计划在雷达和信号处理改进应用的多个方面继续研究。他说,该系统有潜力从根本上提高汽车的安全性,其依赖现有的雷达传感器技术,因此有望部署到下一代汽车中。Heide还称,“该系统肯定会经历非常严格的汽车开发周期,需要大量开发设计,才能整合到车辆中,并推向市场。”(作者:盖世汽车)

自动驾驶设计趋势

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近年来,自动驾驶逐渐走进大众,各大车厂都在做自动驾驶测试,百度分别在高速、园区、码头、街道探索自动驾驶车辆的应用方案和商业模式。由于不再受限于人工驾驶中的移动场景,自动驾驶车辆成为能够颠覆传统车载设计的新领域。我们将主要从自动驾驶中信息、交互以及视觉的设 ...查看全部

近年来,自动驾驶逐渐走进大众,各大车厂都在做自动驾驶测试,百度分别在高速、园区、码头、街道探索自动驾驶车辆的应用方案和商业模式。由于不再受限于人工驾驶中的移动场景,自动驾驶车辆成为能够颠覆传统车载设计的新领域。我们将主要从自动驾驶中信息、交互以及视觉的设计维度进行探索,并总结了未来的设计趋势。

自动驾驶设计的信息该如何呈现?

我们知道,自动驾驶的出现,让行程中驾驶员的注意力和操作得以解放,在这个移动的空间中可以做更多的事情,驾驶员/乘客在掌握驾驶情况的同时,可以获取信息或者娱乐,也可以当作一个休息空间。那么在这不同的使用场景下,多元化的信息应该如何呈现,才能为驾驶员/乘客带来更好的心流体验呢?
信息场景——对真实的世界虚拟
在调研中我们发现,未来自动驾驶将会在车内通过AR、V2X、HUD、流媒体等技术模拟车外实际场景,并在现实场景的基础上叠加行驶所需的信息,通过屏幕、投影等方式展现给驾驶员/乘客(如下图所示)。

(Lexus LS,图片来源于网络)

(Lincoln’s latest HUD,图片来源于网络)
这种空间虚拟的方式能够让人身临其境,但又不会处于危险之中,从上帝视角关注全局信息,更好地掌控行驶环境,做出适合的判断。同时虚拟场景也能够进行编辑和调用,去更好地弥补真实场景中所不能涵盖的信息。除了行驶的信息,HUD还可以承载部分信息娱乐系统功能,从直视的视角关注,配合方向盘或手势操控,使驾驶更加专注。
在独自驾驶/乘车的过程中,用户对汽车的需求从功能性上升为情感化的满足感,虚拟人格化形象和车载智能机器人成为未来的趋势。通过全息投影这类新技术,可以结合用户的习惯、喜好塑造虚拟车载助手,提供车内全面的个性化服务。具备人格化的车载助手可以跟用户建立一定的感情,有交流、有互动,就像朋友一样,在车内陪伴行程。借助视觉识别技术,车载助手同时可以自动识别用户的情绪,并能够自我学习、分析、判断和进化情感,并打通各种车内硬件,如控制氛围灯、音乐等,提供无微不至的关怀。

(丰田Fun-Vii 概念车,图片来源于网络)
不仅如此,对于用户的操控虚拟也成为未来的设计趋势。新的技术让媒介不再受到限制,人们可以与自然环境中不可能出现的场景进行互动,来操控周围无处不在的虚拟信息。这可能是只有一个人能看到的,也可能是多人能同时看到的。为了避免他人的不适,设计师需要在设计更加有趣互动体验的同时考虑更多伦理上的风险。

(Luxoft LUI AR Autonomous System,图片来源于网络)
信息显示——与空间结合度更高
结合前一节提到的全息投影技术,信息显示将变得无处不在。但是大部分情况下,还是会有一类不受环境影响的、相对稳定的显示窗口布局在车内空间。整体看来有两个既相对又统一的方向。
随着技术不断升级,车内的各种表面都可以成为显示器,所以多屏联动将是未来的一大发展趋势。不管车内人员观察哪个位置都会得到一类信息的反馈,包含操控类的按钮、提示类的状态、娱乐阅读类的信息、功能类的产品,屏幕可以承载大部分车上所需。同时屏幕之间的主动或被动的交互成为必需,既能够智能化的解决车内人物角色间的关系,各取所需,又可以整体联动全方位协同服务,立体的营造同一空间。结合智能穿戴设备、手机屏幕和车外屏幕、投影,多屏互联的优势就更加明显,可以不受时间和场景的衔接空间和信息。这时交互的一致性和自然感就变得尤为重要,如果多屏只是各自为营,多屏就失去了存在的价值。

(BMW i8 concept,图片来源于网络)
另一种趋势是屏幕的一体化,连贯整体,带来很强的严谨性和科技感。信息在一体的屏幕上分区显示,左侧屏幕承载仪表相关信息,中控应用于常规的车辆信息显示,而右半部分大多为娱乐或辅助驾驶信息的显示。这样两名用户就能够使用单独屏幕而不会相互影响,实现多行为操作。重点是当屏幕联动时,可以产生更加整体的效果,查看更丰富的流程化的信息。无缝连接的屏幕也可以补充光效能力,渲染驾舱氛围。
(Audi Aicon Concept,图片来源于网络)
还有一种显示模式,我们概括为「浑然一体」,它类似于类似于『多屏互联』与『一体化』的结合,让人无法分辨哪里是屏幕哪里是内饰。大量利用异形屏、曲面屏,随手可见的地方,都是可以操作的区域。但平时不需要操控的时候,屏幕又可以很好地与内饰融为一体。不受技术与硬件的限制,所有的信息都在可及的位置,用最自然的方式交互,这可能是HMI的理想目标吧。

(Mercedes Benz F015 driverless car,图片来源于网络)
信息表达——数据可视化
数据可视化与其说是趋势,不如说是『形式追随功能』的结果。前面提到的,当信息已经不需要依附环境物体而存在,没有关联性的信息想要快速被人所理解,必然需要做可视化的处理。
当自动驾驶技术变得成熟,驾驶者对车的掌控感逐渐降低,可视化的设计补足车辆与环境的关系,避免行为的黑匣子。伴随着发展中的大数据时代,所有的行为方式都被分析成数据,数据是隐形的,可视化设计让隐形的数据显性的表达出来,能够理解。
但是数据可视化的表现形式、交互方式和视觉语言各有不同,后面的章节我们会具体介绍说明。
信息内容——娱乐提升专注降低
自动驾驶驾舱的概念,让车辆成为不同场景的移动空间。当驾驶不再是核心任务,安全行驶和驾驶员的关系越来越少,那些有吸引力的,曾经限制用户关注的信息,都将慢慢成为车内的主流:打游戏,看电影,阅读、会客,休息.....
在不同的场景中,主题化会让信息内容富有深层的情感化。愉悦自我,追求个性化定制化的氛围,享受自动驾舱,对环境感到安全、放松、信任,有心情欣赏、装扮和感受这一空间。
信息传达——让复杂的事保持复杂
在自动驾驶场景中,不仅仅是人与车的交流,还包括车与车、车与路人之间的交流。交流本身就是一个复杂的事情,设计师们在持续努力,研究人类表达反馈的规律,还原交流本身的丰富与复杂,保留这条尝试互相理解的通道。将车的语言拟人化,收敛亲切、可爱的属性,增加好感易于学习,是交流最快捷的方式之一。很多自动驾驶车辆从外型都是圆滚滚,无害的样子,自动驾驶的风格也很少有激进的表现。主要以表情来与行人交流,微笑、眨眼、关注,辅助文字的精确提示,对于一个圆滚滚,客客气气、服务感很强的大家伙,很少有人会生硬的拒绝。

(Audi Aicon Concept,图片来源于网络)
交通系统中本身是有一套语言的,交通标识、信号灯,车灯加上车身的角度,有时候再加上驾驶员的眼神和手势,通过专业的学习,大家都在道路上顺畅行驶着。自动驾驶车辆加入后,原有的秩序如何维护呢?
很多厂商选择了为传统部件赋予新的功能与意义。LED技术的应用,使得传统车灯区域可以承载更多的动效、质感,以及品牌识别的元素。未来车灯与屏幕的界限将会模糊,矩阵化的车灯与屏幕点阵可以起到同样的作用,显示多种颜色的组合、动态的效果及图形的拼接。同时新的交互语言也加入其中,用来更多的表示车辆当前的状态和行为,比如加速、减速、扫描、避让、区分手动及自动驾驶等。
不仅如此,创造出自动驾驶的新语言也成为一种可能。同时结合5G时代的车路协同、智慧城市设计,可能新的语言反而更加容易使交互体系变得统一且自然。
在一些新的尝试里,通过新增加一块屏幕或是投影至路面的方式比较常见,多是以常规平面设计的方式来表达图标或文字,但很容易受到光线、车速、距离的限制,阅读成本比较高。还有一些在尝试新的表达方式,比如直观地反馈可能会对自动驾驶造成影响的事物,或间接地表达自己可能产生的行为,但将来时和虚拟语气从语言学上是比较复杂的语法,想要在移动场景下快速表达和被识别就更加不易。这些尝试大多在车厂各自的演示之中,车与车之间的无法交流,没有形成体系,也没有统一的标准。

(雪弗莱,图片来源于网络)

自动驾驶设计的交互是什么形式?‍‍

在新的趋势下,信息呈现发生了变化,新的场景新的表达方式,当然也会带来新的交互形式。交互是信息输入与输出的过程,每一次的转意就是一次交互的发生。那未来自动驾驶的交互形式会带来怎样的改变呢?
交互形式多通道结合
触控输入加视觉输出的方式在车载系统里已经比较常见,语音交互为主要输入,配合其他多通道交互形式逐渐向主流的交互趋势发展。交互形式根据交互对象的距离可以分为空间交互和界面交互。如手势交互、语音都是在一定距离下进行的输入形式,通过界面可视化或语音、声音形式的反馈完成交互。触控则是直接与物理反馈相连的输入方式,因此可以完成更加精准的操控。同时还可以看到一类趋势,相似输入节奏的交互方式更易于搭配,像手势和语音;但是当不同输入节奏的交互方式组合在一起时,使用者会更倾向于快速和精确的交互的方式,而放弃较缓慢的一方,例如语音和触控。在技术发展的趋势下,可能伴随自动驾驶成熟阶段的交互形式也会更加丰富,比如脑电波的控制、视线追踪。
交互形式情感化
目前公众普遍对自动驾驶技术不了解,甚至处于有点恐惧的初期阶段,如何使交互形式更为自然,能够让用户更能接受呢?
我们发现,情感化的设计能够以友好、亲近的方式引起公众的好感,增加他们的接受度,并消除恐惧感。车内以及车外的用户与自动驾驶车辆交互的过程中,情感化的设计能够提高人们在整个过程的信息理解程度,高效地促进交互流程的完成,确保安全。整体运用情感化设计的自动驾驶产品,会促使公众积极地体验或传播自动驾驶车辆。从长远来看能够改善公众对自动驾驶技术的整体感受,促进商业化。
那么具体如何使交互形式情感化呢?这里我们总结了三点设计方法。
1)在车内、车外与乘坐者或行人的交互过程中使用生活化口吻,比如使用一些轻快、平实的文字进行交流,使得信息接收者会将自动驾驶车辆当做是一个“朋友”,更加平等轻松的去使用或与其交互。

(Smart EQ For Two Concept 车内屏幕启动,图片来源于网络)
2)在车外的人机交互中运用拟人化表情。通常通过表情化的车外屏幕信息在行车、行人过马路、乘客上下车等场景中使用。通过表情图形可以简单的传递信息,并可以显著提高自动驾驶车辆的友善度。

(Mazda Concept行人过马路场时车外表情,图片来源于网络)
3)通过车内的灯光、图像等氛围烘托的方法使得乘坐在其中的人能够获得与常规车辆不一样的乘坐体验。更加沉浸、融入式的体验能够提升乘客的乘坐感受,产生情感共鸣。

(Toyota Concept-I 车内灯光,图片来源于网络)
交互形式多场景
在前面我们提到,在自动驾驶的过程中,驾驶员的注意力和双手都得到解放,与此同时,驾驶员/乘客在其过程中将会出现不同的使用场景,不同场景的信息呈现是否一样?交互形式是否随之变化?这些都是设计师当下所会面临的问题。
作为移动的空间,自动驾驶车辆需要适应不同的场景需求。在独处场景下,自动驾驶体验强调个人感受,提供给乘坐者在车内从事休息、娱乐、工作的可能性。在多人乘坐场景下,自动驾驶体验强调人与人之间的交流和互通,提供乘坐者一个融洽的社交环境。一车多用,利用车内的布局、屏幕为不同场景提供与之匹配的交互方式,又能够随意切换调整,会是内饰设计师在未来非常重要的设计方向。

(Audi Long Distance Lounge会客厅,图片来源于网络)
未来的自动驾驶不仅仅要考虑车内环境与人的交互,车与外围环境的交互也尤为重要。车路协同是采用无线通信和新一代互联网等技术的新的交互形式。交互的范围不再局限在由人控制的车与车或车与人之间,而是全方位实施车车、车路动态实时信息交互,并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理,充分实现人车路有效协同,保证交通安全,提高通行效率,从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。
针对自动驾驶的车辆,车路协同系统能让自动驾驶车辆实时获取全路网的信息,车-车、车-路进行信息共享和交互,以便实时地调整驾驶策略,提高自动驾驶的高效性和安全性。

(car-to-X,图片来源于网络)
自动驾驶设计的视觉表达风格会有什么改变?‍
视觉——连接
首先从意象上来看,车辆自动行驶在道路上,道路可以抽象为网,网由线构成,而道路、航路、经纬度,互联网、5G网等连接了世界,连接着每一辆车和人。
其次,连接这个意象通过线条元素表达在自动驾驶设计之中。不论是外观设计还是界面设计,都运用广泛。从汽车外观造型上来讲,多运用流线型的设计,既能够减少运动时产生的阻力,又能够表现汽车的运动感、速度感。从产品界面上来讲,线条能够形成画面的节奏感、律动感、科技感,非常符合自动驾驶等前瞻性产品的设计。

(BYTON,图片来源于网络)
从界面设计来看,运用丰富的线条技巧能够表现设计元素的质感、量感和空间感。同时,线条也可以形成画面的节奏感,节奏来自于运动。在设计中,我们可以对线条形状、排列的疏密等变化和差异进行排列组合,从而创造视觉上的节奏和韵律。

(BYTON,图片来源于网络)
视觉——光感
光的特点在于它的线性,同时又能够在高强度的情况下汇聚成点,随着距离和散射的介质产生晕染的效果,产生空间感,而且光也具有连续性和速度感。又因为车辆需要在各种环境下移动,光成为了最通用的表达手段,在白天夜间吸引别人的注意,反馈紧急情况,是车外和车内交互的常用方式。不仅如此,光效可以丰富空间层级。不同类型的光效渲染,会形成视觉差异。光效的颜色、形状和出现的位置会对设计表达的气氛产生很直接的影响,暖色调给人光明温暖的感觉,冷色调的给人科技炫酷的感觉。


(BYTON,图片来源于网络)


(BYTON,图片来源于网络)
从产品界面上来讲,光效在页面上以光源的形式出现,这样可以很容易抓住用户的眼球,吸引住用户的焦点,页面上需要重点强调的信息,就可以展现在光源附近,这时光效充当的就是引导用户的作用。
视觉—模块化
建立品牌独特的设计语言,用统一的视觉元素符号,通过多种材质构成贯穿车辆(车灯、中网、车身、车顶、玻璃、内饰、仪表中控等)的多个模块。
(BMW,图片来源于网络)
视觉—统一设计标准
自动驾驶模式开启的情况下会出现相关的状态提示操作,目前每个车厂的设计对这一类的图标定义表现都不太一样,用户的理解阅读效率不是很高。所以需要做到统一设计标准,减少用户学习成本。

(图片来源于网络)
基于以上的分享,可以看到自动驾驶已不同于传统人工驾驶,它将满足驾驶员/乘客在不同场景下的使用需求,不仅注重人与车之间的信息交流互动,同时也注重车与外围环境的信息交流。在未来,自动驾驶设计将会融合更多的新技术,超越我们已有的想象,为人们带来更优的用户体验。
希望这些能够给参与自动驾驶设计的设计师们一些参考,与我们一起做出更多优秀的创新吧!


造车初创拜腾汽车陷入停摆,宣布明日起停工停产

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据未来汽车日报消息,中国新能源初创企业拜腾汽车由于公司融资计划未能如期完成,经济方面面临很大压力,中国内地业务将停止运营。中国区员工将于 7 月 1 日开始停工停产,预计中国区的停工时间为 6 个月。一封拜腾内部员工邮 ...查看全部

据未来汽车日报消息,中国新能源初创企业拜腾汽车由于公司融资计划未能如期完成,经济方面面临很大压力,中国内地业务将停止运营。中国区员工将于 7 月 1 日开始停工停产,预计中国区的停工时间为 6 个月。

一封拜腾内部员工邮件截图显示,在此期间中国区员工待业,不安排工作,仅留下少数员工维持基本运转。公司表示将与股东合作制定未来的发展路线。
拜腾目前宣布的融资总额超过 10 亿美元,但有报道称,去年 9 月公司宣布的 5 亿美元 C 轮融资至今未完成。
今年 4 月拜腾就宣布:中国区员工根据职级以不同比例暂缓发放部分薪酬,核心管理层将集体减薪 80%,并出资参与拜腾 C 轮融资。从那时开始,就已经出现了拖欠工资的情况。当时公司表示,受疫情影响,公司将通过减少开支缓解资金压力。
拜腾的首款车型 M-Byte 已经接近量产。经过多次延期,拜腾计划在今年年中量产上市。从此前展示的工程车看,该车型被认为是就差临门一脚,就差最后的资金注入、工厂开工。
不同于很多造车初创企业,拜腾从创立开始就是一个非常国际化的公司。前 CEO 毕福康在业内被称为宝马 “i8 之父”,联合创始人戴雷此前担任英菲尼迪中国总经理。总部位于南京,拜腾还同时在硅谷、德国设立办公室,分别负责软件开发和概念设计。
拜腾的激进也体现在了其车型设计上,M-byte 最著名的设计就是横贯中控的 48 英寸大屏,以及前排可旋转座椅。这样的设计让拜腾在 CES 这样的国际舞台上收获了来自全球的关注。
拜腾最早宣布将在 2019 年推出首款量产车,但与蔚来、小鹏不同,拜腾在一开始就选择了自建工厂的道路,但这也是一个巨大的资金黑洞。资料显示,拜腾的南京工厂占地 1200 亩,计划总投资超过 110 亿元。这一数字就已经超过了拜腾目前的融资总额。
国际化的团队、重金自建工厂、追求颠覆性的汽车设计,既是拜腾在一众新造车企中的亮点,同时也在很大程度上拖累了作为一家初创公司的前进脚步。在疫情冲击之下,拜腾最终还是陷入了公司成立以来最严重的困境。

沃尔沃量产自动驾驶,和Waymo合作开发电动机器人轴

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沃尔沃和Waymo达成合作,共同开发电动机器人轴沃尔沃和Waymo提供了关于合作伙伴关系以及合作伙伴关系的具体细节,只是两家公司“将首先合作将Waymo Driver集成到一个全新的以移动性为重点的电动汽 ...查看全部

沃尔沃和Waymo达成合作,共同开发电动机器人轴

沃尔沃和Waymo提供了关于合作伙伴关系以及合作伙伴关系的具体细节,只是两家公司“将首先合作将Waymo Driver集成到一个全新的以移动性为重点的电动汽车平台中,以提供乘车服务。” “首先共同努力”这一短语表明将会有更多人来。我们知道,新的汽车平台将具有4级自动驾驶能力,这是SAE的指定,这意味着它可以处理特定地理区域或特定天气和道路条件下的所有驾驶。

两家公司上周四宣布建立合作伙伴关系,将Waymo的自动驾驶软件集成到专为乘车而设计的新型电动汽车中。Waymo的 无人驾驶软件的足迹正在扩大,这次与沃尔沃汽车集团合作。

合伙企业还包括沃尔沃汽车集团旗下的其他子公司,包括电动性能品牌Polestar和Lynk&Co. International,沃尔沃汽车集团首席技术官Henrik Green在其准备的声明中特别指出了这一点。

沃尔沃汽车集团首席技术官亨里克·格林在一份声明中说:“全自动驾驶汽车有潜力将道路安全提高到前所未有的水平,并改变人们的生活,工作和旅行方式。” “我们与Waymo的合作为Volvo Cars,Polestar和Lynk&Co开辟了令人兴奋的新商机。”

广州大黄蜂人工智能技术有限公司CEO郭盛华透露:“Waymo的策略一直是与汽车制造商合作。Waymo负责其硬件套件,软件和计算系统的设计。然后,它与汽车制造商合作,制造易于与其所谓的Waymo Driver集成的车辆。这些关系主要集中在乘车应用上,但可以进行定制以使车辆更适合本地送货,卡车运输和私人汽车拥有。”

如果两家公司之间的许可协议得以实现,则可能类似于Waymo与菲亚特克莱斯勒汽车公司的合作关系。2018年5月,FCA宣布扩大与Waymo的合同,为自动驾驶汽车公司提供多达62,000辆克莱斯勒Pacifica Hybrid小型货车。FCA当时还表示,它正在探索许可Waymo的自动驾驶汽车技术的方法,以便将该技术应用于消费者的汽车中。

Waymo与Jaguar Land Rover建立了供应商合作关系,为多达20,000辆全电动I-Pace车辆提供服务。2020年6月,Waymo与雷诺(Renault)和日产(Nissan)达成了合作伙伴关系,以研究商用自动驾驶汽车如何在法国和日本为乘客和包裹服务。

别忘了沃尔沃仍然与优步达成协议无人驾驶单位Uber Advanced Technologies Group。沃尔沃和优步ATG都确认其四年的合作伙伴关系仍然完好。在这种合作关系下,沃尔沃为Uber提供了一款用于自动驾驶的汽车。这些特殊的沃尔沃XC90车辆配备了支持Uber自动驾驶软件所需的硬件。然后,Uber将其自动驾驶软件堆栈集成到车辆中。沃尔沃表示,它已与Uber达成了一项框架协议,以交付数万辆自动驾驶就绪型汽车。

​芯片三巨头的“新”竞争

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根据市场调研机构DIGITIMES Research观察,伺服器CPU与GPU的协同运算趋势,将加速NVLink、CCIX (Cache Coherent Interconnect for Accelerators)、CXL (Compute Expre ...查看全部

根据市场调研机构DIGITIMES Research观察,伺服器CPU与GPU的协同运算趋势,将加速NVLink、CCIX (Cache Coherent Interconnect for Accelerators)、CXL (Compute Express Link)与Gen-Z等开放式高速互连介面发展,亦带动英特尔(intel)、超微(AMD)与英伟达(nVIDIA)伺服器芯片三巨头的高速互连介面标准竞争。

其中,英伟达所推行的NVLink于CPU互连发展仍受限、超微的Infinity Architecture将成为极大化其CPU与GPU两产品线综效的关键,而英特尔所主导的CXL则快速壮大。
DIGITIMES Research分析师翁书婷表示,业者为提高两芯片间的资料传输效率,英特尔、超微与辉达伺服器CPU与GPU产品线,着重于高速互连(interconnect)介面的创新
其中,英伟达因缺乏可与英特尔与超微匹敌的CPU产品线,使其高速互连介面NVLink与CPU互连受阻,因此英伟达积极购并伺服器内、机架或资料中心内的互连与储存解决方案业者。
超微则是目前唯一拥有伺服器GPU和CPU产品线的业者,且现阶段英特尔先进制程落后于台积电,给予超微一个发展协同运算、挑战英特尔与辉达的机会,其高速互连介面Infinity Architecture将成获得订单的关键因素。
英特尔预计在2021年才量产独立式GPU,但该公司在高速互连介面CXL与统一程式设计平台OneAPI等软件与生态系布局已深,因此英特尔伺服器CPU与GPU协同运算亦将藉由其伺服器CPU高市占率、高速互连介面与统一设计平台优势,对市场竞争者造成威胁。
翁书婷指出,伺服器CPU与GPU协同运算发展,除将加速CCIX、CXL、Gen-Z与OpenCAPI等开放式高速互连介面发展,亦将成为伺服器主流高速互连介面PCIe Gen 4转换为PCIe Gen 5的重要推力。

比亚迪攻IGBT抢电动车市场,台厂积极布局

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比亚迪旗下半导体公司引进策略投资深耕IGBT组件,抢攻电动车市场,台厂包括世界先进、茂硅、捷敏-KY、界霖、以及朋程和鸿海等也积极布局IGBT领域。 ...查看全部

比亚迪旗下半导体公司引进策略投资深耕IGBT组件,抢攻电动车市场,台厂包括世界先进、茂硅、捷敏-KY、界霖、以及朋程和鸿海等也积极布局IGBT领域。

比亚迪在5月下旬公告控股子公司比亚迪半导体以增资扩股方式引进策略投资者,投资金额人民币19亿元(约合新台币80亿元),其中扩大IGBT产线。
中国法人报告指出,比亚迪深耕车规级IGBT产品已久,位居中国装车量第一,也将碳化硅SiC(silicon carbide)模块应用在汽车主电控领域。 
法人指出,纯电动车中,IGBT成本约占电机驱动系统的一半,是电池之外成本第2高的组件。中国大陆积极加速IGBT组件本土化,不过目前本土化比重仅5%。 
若从全球市占率来看,报告指出,欧洲英飞凌(Infineon)占比第一达到34%,三菱(Mitsubishi)和富士电机(Fuji Electric)各占约10%,德国SEMIKRON占比约8%。其他厂商包括安森美(On Semi)和Hitachi等。 
除了比亚迪半导体之外,中国大陆的斯达半导体和威科电子等也积极深耕IGBT产品领域。
台厂也积极布局功率组件和IGBT领域,晶圆代工厂茂硅已开始出货工业用IGBT产品,车用IGBT产线预计第4季进入试产阶段,初期月产能约5000片。此外,业界人士指出,世界先进切入欧系厂商IGBT产品正面制程代工。
功率半导体封装测试厂捷敏-KY扩增中国大陆合肥厂产能,预计明年主体建筑结构完成,今年主要成长动能包括合肥厂高电压产品、5G应用以及快速充电器等。
功率组件导线架厂界霖已经量产IGBT模块用导线架,法人指出主要应用在车用微控制器(MCU)以及电池管理系统(BMS)等,客户包括日系和欧系车厂,应用在车用和充电桩领域。透过交货给欧系半导体客户,界霖间接打进美系电动车大厂特斯拉(Tesla)供应链。
此外车用二极管厂朋程也正在扩充IGBT模块新厂,预估到明年4月完工,已有两家日本和欧洲客户议价完成,预估大量生产时间约在明年到后年。
法人表示,朋程IGBT模块新厂第一年首批规划年产能3万组产品线规模,长线规划年产能到20万组产品线规模。
中国媒体去年12月上旬报导,鸿海集团参与中国济南富能半导体高功率芯片项目,主要建设月产3万片的8吋硅基功率组件产能和月产1000片的6吋碳化硅(SiC)功率组件产能
专家表示,目前全球主要大厂积极进军新兴半导体化合物材料,其中又以应用在电动车领域的SiC材料备受瞩目,中国也从产业上游到下游布局碳化硅应用,发展功率组件,欲进一步扩大在电动车产业影响力。

腾讯发布自动驾驶仿真平台TAD Sim 2.0

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6月24日,2020腾讯智慧出行新品发布会上,腾讯新一代自动驾驶虚拟仿真平台TAD Sim 2.0正式亮相。腾讯自动驾驶总经理苏奎峰谈到,“TAD Sim经历了两年多的市场应用,结合行业用户的需求,2.0版本在行业内率先使用真实数据和游戏技术的双擎驱动, ...查看全部

6月24日,2020腾讯智慧出行新品发布会上,腾讯新一代自动驾驶虚拟仿真平台TAD Sim 2.0正式亮相。腾讯自动驾驶总经理苏奎峰谈到,“TAD Sim经历了两年多的市场应用,结合行业用户的需求,2.0版本在行业内率先使用真实数据和游戏技术的双擎驱动,在真实性、全面性、可视化、标准化、轻量化五个维度进行了升级,全面提升自动驾驶开发和测试效率,更灵活易用的满足国内、国际车企、检测机构等合作伙伴的需求。

随着自动驾驶领域硬件、算法等方面的快速发展,虚拟仿真技术在自动驾驶研发和测试领域的应用日渐广泛,成为自动驾驶量产应用的必备工具,城市智慧交通调度管理和相关法规制定的有力辅助。

在这片行业竞争新高地上,腾讯自动驾驶仿真技术团队自2018年推出虚拟仿真平台TAD Sim,持续结合自身优势和行业市场需求,保持产品技术与性能的行业领先。
6月24日,2020腾讯智慧出行新品发布会上,腾讯新一代自动驾驶虚拟仿真平台TAD Sim 2.0正式亮相。腾讯自动驾驶总经理苏奎峰谈到,“TAD Sim经历了两年多的市场应用,结合行业用户的需求,2.0版本在行业内率先使用真实数据和游戏技术的双擎驱动,在真实性、全面性、可视化、标准化、轻量化五个维度进行了升级,全面提升自动驾驶开发和测试效率,更灵活易用的满足国内、国际车企、检测机构等合作伙伴的需求。

TAD Sim2.0五大核心优势

高效闭环,利用数据构建自动驾驶核心竞争力
可闭环验证的数据才能产生价值。腾讯自动驾驶虚拟仿真平台TAD Sim在设计之初,就有别于传统的仿真系统,是为自动驾驶测试验证而专门设计开发,内置厘米级高精度地图,构建了包含动态和静态要素真值数字孪生系统,用千变万化的场景进行自动驾驶算法完备性的测试。

TAD Sim2.0模拟路面积雪场景

“与TAD Sim 1.0相比,新版本彻底打破了真实数据和虚拟数据间的壁垒,实现了路测场景与虚拟场景的无缝转换,仿真场景在任意时刻都能实现回放数据和虚拟场景之间的切换,极大提升数据的利用效率和产品测试验证效率。”苏奎峰介绍说。
在2.0升级版本中,用户可根据自动驾驶测试的需求,结合路采的交通流数据,形成虚实一体的测试场景。通过完整的模型在环、软件在环、硬件在环、车辆在环的测试验证体系,TAD Sim 2.0覆盖了完整的汽车V字开发流程,并融入了自动驾驶研发体系。

完整的汽车V字开发流程

另外,数据可视化对于算法开发和测试人员来说也非常重要,为此,TAD sim 2.0中集成了数据可视化组建TAD Viz,全面、细致的可视化数据能极大的提升工作效率。

TAD Sim数据可视化组件TAD Viz

发挥游戏技术生产力,保障高还原度和高效性
自动驾驶仿真平台就是一个数字孪生世界,在上面测试的自动驾驶车辆就好像正在参与一个大型的RPG(角色扮演类)游戏,游戏场景的真实性和高效性决定了测试效果的有效性,以及算法验证的工作效率和成本。在行业当中,对自动驾驶仿真测试的真实性不断提出更高的要求。
腾讯利用自身在游戏领域的深厚技术积累,利用游戏中的场景还原、三维重建、物理引擎、MMO同步、Agent AI等技术,提升自动驾驶仿真平台测试的还原度和高效性。
 在还原度方面,TAD Sim 2.0借助腾讯游戏引擎,让仿真平台的几何规律则、物理规则和运行逻辑与真实世界一致。比如,模拟出突然窜出的行人、强行加塞甚至产生剐蹭的NPC车辆、测试车辆快速驶过减速带造成的颠簸等,都可通过仿真平台的算法模型反馈到测试车辆上,进而验证自动驾驶决策控制算法对突发情况的的应对能力。 

数据+游戏技术双擎驱动

同时,基于强大的游戏引擎,TAD Sim 2.0三维场景重建以及传感器仿真在精准度上实现突破,场景内的细节表现更加逼真。比如,夏日正午,向南行驶的测试车辆遇到晃眼的强光,对场景中的各种元素投射的动态光照,可以为传感器模型提供更接近真实的测试条件,进而对自动驾驶决策控制算法进行全面的检测。
此外,仿真平台的测试效率,取决于场景的丰富性、云端承载能力。TAD Sim 2.0通过Agent AI能力,可以自由生成各种随机的驾驶场景。在TAD Sim 2.0场景库中,有超过1000种场景类型,还可以通过泛化,生成万倍以上规模的丰富场景。基于腾讯云计算并行加速,TAD Sim 2.0具备每日1000万公里以上的测试能力,自动驾驶的车辆可大量部署,进行7*24不间断测试,通过MMO同步技术保证数据同步,满足高并发的测试需求。
对于自动驾驶研发测试来说,更高效率意味着更低的成本。在数据和游戏技术的双擎驱动下,TAD Sim 2.0通过架构的升级,实现了数据传输、加速能力和资源占用的全面优化,为测试验证降本增效。TAD Sim 2.0在数据格式上全面接入国际标准,实现新旧应用、数据、场景的无缝链接和转入输出。

TAD Sim 2.0 架构升级性能大幅提升

完整的腾讯自动驾驶技术体系 旨在成为行业数字化工具箱和加速器
近期国家政策持续推动智能网联和自动驾驶的发展,我国在自动驾驶技术的发展应用方面已经开始从国家层面展开战略布局。自2016年投入自动驾驶领域以来,腾讯以明确的定位,聚焦自身优势领域,旨在为产业提供助力,以灵活的、模块化的软件和技术助力,推动自动驾驶技术落地。
借助腾讯在AI、云计算领域的技术优势,在高精度地图领域的积累,腾讯已经形成了仿真测试、开发云和高精度地图三大基础平台和自动驾驶核心技术套件。面向汽车制造商、政府部门和测试机构等合作伙伴,提供TAD Sim、TAD Pilot、TAD Cloud和TAD HD Map等产品和方案,一方面构建完善高效的数据利用闭环体系,同时也可以模块化、灵活的方式接入,为自动驾驶研发和应用落地提供助力。

自动驾驶四大产品

2019年7月,腾讯与宝马中国合作了业内第一个自动驾驶开发云项目,帮助宝马中国建设自动驾驶高性能数据开发平台,加速在中国市场的自动驾驶研发应用。腾讯汽车云中心、高精度地图和自动驾驶团队携手,推出自动驾驶开发云服务,提供大数据存储以及包括IaaS、PaaS、SaaS在内的一整套专门用于自动驾驶研发的大数据云计算服务。
同时,腾讯已经完成了全国重点城市快速路、高速公路的高精度地图采集和数据生产,以及车端关键应用技术的开发,云端闭环的部署,并根据市场和用户痛点,推动高速场景的自动驾驶方案应用落地。

腾讯高精度地图覆盖

在仿真技术领域,腾讯TAD Sim正在与国家智能网联汽车(长沙)测试区、公安部交通管理科学研究所等机构、及国内头部汽车企业展开合作,基于高精度地图和模拟仿真技术,推行虚实结合的仿真测试,加速自动驾驶研发。

TAD Sim仿真深圳道路

苏奎峰表示,“对于未来的智慧出行,腾讯充满期待,我们希望能成为自动驾驶研发落地的加速器,同行业伙伴一起获得更多的突破,为产业发展提供助力,让用户早日在车里能够解放双手,为出行生活带来更大的价值。”

超10亿美元,亚马逊买下自动驾驶初创公司Zoox

自动驾驶小能手 发表了文章 • 0 个评论 • 127 次浏览 • 5 天前 • 来自相关话题

美国当地时间6月25日,根据美国the Information的报道,亚马逊已经同意斥资超过10亿美元,并购曾经创下美国初创自动驾驶公司单轮融资记录的Zoox。这意味着,全球财力最雄厚、市值最高的公司之一,正式全面杀入自动驾驶的赛道。 ...查看全部

美国当地时间6月25日,根据美国the Information的报道,亚马逊已经同意斥资超过10亿美元,并购曾经创下美国初创自动驾驶公司单轮融资记录的Zoox。这意味着,全球财力最雄厚、市值最高的公司之一,正式全面杀入自动驾驶的赛道。

在2019年2月,亚马逊参与了另一家自动驾驶初创公司Aurora B轮5.3亿美元的融资,那一轮的领投方是红杉资本,亚马逊是跟投方。Aurora一直是拒绝被并购,大众、现代的并购请求也被拒绝了,看来也是拒绝了亚马逊的并购。
对于亚马逊而言,一旦要进入自动驾驶赛道,并购是最好的选择之一。Zoox和Aurora是目前唯二的可供并购的标的,买不下Aurora,那就只能买Zoox了,另一家志在最后一公里配送的自动驾驶初创公司Nuro,则与沃尔玛眉来眼去。
Zoox成立于2013年,此前累计融资8亿美元,估值高达32亿美元,此外,还通过可转换债券获得了将近2亿美元的资金,也就是说,Zoox累计获得了10亿美元,但最终的结果还是不得不卖身亚马逊。

Zoox的投资方包括了最后一轮5亿美元融资的领投方是办公协作公司Atlassion,以及中国VC春华资本,此外,腾讯也投资了Zoox。如果按照超过10亿美元的并购金额,Zoox的投资方是能够收回投资成本的,部分资本还能实现正收益。
对于亚马逊来说,让前面的投资人抽身离场,也是要做到的,更何况亚马孙市值超过1.4万亿美元,仅次于苹果和微软的市值(两者市值大约在1.5万亿美元),是美国市值最高的科技公司之一,也是全球市值最高的科技公司之一。
由于亚马逊战略的需求,其一直在无人化上进行大规模的投入,包括了引领仓储无人化的建设,而自动驾驶将会建设物流无人化,包括干线物流、城配物流和最后一公里配送,从而完成亚马逊战略体系对仓储物流无人化的需求。 
目前,还不清楚亚马逊是否也打算使用Zoox来为顾客提供自动驾驶送货服务。但亚马逊已经开始对这些技术进行试验,包括从在人行道上行走的最后一公里配送的机器人,到从空中给客户送货的无人机。

从并购的标的来看,Zoox目前主要是在耕耘在乘用车领域的自动驾驶,该公司设计了一款用于城市地区载客的原型车。原计划是要自己造车,并且提供RoboTaxi服务的,在2018年12月,加州公共事业委员会,给Zoox颁发了首张自动驾驶打车服务运营牌照,这意味着Zoox的车辆可以在街上接送普通用户了。
但是,Zoox在加州虽然拿到第一张可载客的自动驾驶运营牌照,Waymo拿到的是第二张,但Waymo在加州运营后,马上提供了超过6000人次的RoboTaxi服务Robo-Taxi时代真来了:Waymo加州服务首月服务6299人次,Zoox连个零头的没有。
Zoox之所以要卖身,可能也与其经历了团队内斗有关。在2018年8月,Zoox创始人兼CEO Tim Kentley-Klay被解聘,当时是Zoox董事、Autodesk原CEO Carl Bass成为新晋CEO,随后在2019年1月,前英特尔执行董事、首席战略官Aicha Evans成为Zoox CEO。

作为自动驾驶外行人、以及职业经理人出身的Aicha Evans,并没有将Zoox带到更好的位置,在她的治下,Zoox的进展缓慢,融资受挫,其入职后,Zoox再也没有获得新的融资。Zoox最后一轮融资,是在Tim Kentley-Klay被解雇前一个月的2018年7月。
对于Zoox来说,卖身亚马逊,是新的开始,非技术的职业经理人大概率是要退场的,对于技术人员来说,则可能面临着要适应亚马逊对自动驾驶的战略需求,运货而不是运人,这个可能需要适应的时间。
对于亚马孙而言,花了超过10亿美元买下Zoox,买下了Zoox研发7年积累的知识产权,还有就是将近1000人的团队,但,这也仅仅是开端。要想将自动驾驶商业化,Zoox还需要大量的投入资金。

对于自动驾驶行业而言,亚马逊的进场,肯定会给更多的场景方压力,例如沃尔玛要不要买Nuro,中国类似的电商平台,如阿里、京东、美团、拼多多等,要不要也买下一个自动驾驶初创公司呢?
这些都是自动驾驶行业从业的新机会,只要有新的玩家进场,新的战略需求方进场,自动驾驶商业化的进度就会更近一步。
最后就是写一下,Waymo和Volvo终于官宣在一起了,双方将会共同开发适用于网约车、本地物流车、卡车和私家车的自动驾驶汽车,Waymo成为沃尔沃汽车集团、极星和领克等的L4级别自动驾驶技术全球独家合作伙伴。Waymo和沃尔沃在一起了,自动驾驶量产时代真来了

这意味着,Waymo进入中国,也快要到了官宣的时候了。这对中国的从业者来说,即是好消息也是坏消息,好消息是,有一个老师来了,坏消息是,这个老师可能会抢市场。
Anyway,市场是竞争的,让竞争来得更激烈,自动驾驶的商业化落地就会更快。(作者:车智)

智能碰撞保护是自动驾驶车辆的最终安全保障

自动驾驶小能手 发表了文章 • 0 个评论 • 43 次浏览 • 2020-06-23 09:58 • 来自相关话题

在标准工况下让自动驾驶汽车跑起来,已经很难了。如果要在不常见的碰撞工况下实现保护,那就更加任重道远。 ...查看全部

在标准工况下让自动驾驶汽车跑起来,已经很难了。如果要在不常见的碰撞工况下实现保护,那就更加任重道远。

自动驾驶汽车技术发展如火如荼,其安全性备受关注。我们不仅要关注正常行驶工况下的安全性,也要关注非正常工况下的安全性,比如汽车碰撞等小概率事件。我们团队主要致力于研究汽车在危险状态下的安全性。

近年来,汽车安全性提高很快,但是否已经满足了我们的安全需求呢?我认为,在很多情况下都是不满足的。未来我们应该在许可发生碰撞事故的情况下,让自动驾驶车辆能实现应用,使得大众能享受到自动驾驶的很多优点,同时由智能碰撞保护技术的提升来降低伤亡,补上其达不到目前人类司机平均安全水平的短板。

现在的汽车还未完全实现针对真实道路事故工况的保护。汽车安全设计都是针对指定工况开展的,不可能涵盖所有工况。如果实际的事故工况偏离实验室工况较大,那么,偏离得越多,可能保护效果越差。我们也没有实现针对中国的事故工况和中国人体型的保护。在中国,汽车进入家庭不到20年,汽车行业的很多技术规范和标准基本都是直接沿用汽车发达国家的标准,并没有针对中国人的体型、中国的实际工况来设计。而且,无论是国内还是国外,也还没有考虑未来可能发生什么风险场景、造成什么样的事故。

我们发现,实际发生的交通和事故工况是非常复杂的。

首先,人员复杂。比如,目前所有的碰撞保护标准都不是针对老年人的,而我们正在面临社会人口的快速老龄化。20多年前我开始研究老年人的碰撞损伤容限,我们知道老年人损伤容限低,但是我们不知道低多少,我的研究给出了量化结果;再比如,最近二三十年里美国人体重增加很多,使得非标准体重人群比例增加,而汽车碰撞安全性是按照标准体重、标准身材设计的。

其次,工况复杂。过去十几年中,我们做人车碰撞、汽车与自行车碰撞研究,但中国近年来又出现了很多电动两轮车,出现了很多不一样的工况,更别说人车混行、老年代步车以及未来可能发生的新型事故工况了。

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着眼未来,智能汽车时代如何考量自动驾驶汽车的安全性?

根据世卫组织的报告,全世界的交通事故要造成每年大约130万人的死亡,其中90%以上的事故成因是由人造成的。我们对未来充满期待,很多人认为自动驾驶普及后,由电脑开车,把人类司机从系统里去除,交通事故风险就能降低90%。但事实并不如此,自动驾驶汽车无非是把犯错误的主体从人变成电脑了。谁见过不犯错误的电脑?谁见过没有漏洞的软件?微软的操作系统,持续改进升级二三十年了,还在不断打补丁呢!

我们姑且先来看看未来智能交通环境下车辆动力学响应与控制的边界,就知道这事儿有多难。如果出现紧急或危险情况,自动驾驶汽车对行车环境的感知、对信息的融合以及通讯都需要时间,作出预判和决策也需要时间,然后到执行层面对车辆进行控制以及车辆的动力学响应还需要时间,而在紧急危险情况下这个反应时间只有几秒钟。再加上传感器失误、通信延迟、软件漏洞、机械故障等,这些工况不常见,但在所难免,一旦应对不当的话就可能发生事故。事实上,目前每年约130万人的交通事故死亡,相对巨大的出行里程,就是小概率事件。正是汽车的主动安全和被动安全技术水平,才保证了减少意外并在意外发生时减少伤亡。

所以,如果给未来自动驾驶汽车设定一个最低的安全性目标,就至少要达到人类司机的平均水平,确保发生交通事故的概率不高于目前的水平。

假设目前的自动驾驶车辆的安全性是四五十分的水平,经过大量研发投入后可达85—90分的水平,但还是达不到我们要求的95分的水平,怎么办?我们知道提升最后那几分通常很难,要等更长的时间。而我们传统的汽车碰撞安全保护技术只能从95分提升至99分(还剩1分就是我们承受的交通事故伤亡)。这就要求我们两条腿走路,给传统的碰撞安全保护加大难度,让它下沉到90分,能把90分的汽车安全性水平提高到99分,这就是所谓的智能碰撞保护,成为自动驾驶车辆上路的最终安全保障,努力涵盖所有危险工况、不常见的工况。当然,这也是很具挑战性的研发课题。

因此,我们需要启动主被动的碰撞协同保护,即预碰撞保护机制。所有的保护装置可以在碰撞发生前预启动,这是因为已经知道乘员的身高、体重等信息,对一两秒后要发生的碰撞形态和强度大致也可以作出预判,从而提供有针对性的一体化的碰撞保护,比如调节约束系统安全带的力、移动座椅等。

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预碰撞保护系统,也叫自适应碰撞保护,我们已经研究了10年。目前有一个科技部支持的、与欧洲19家单位合作的研究项目,两年后结题。该课题的核心任务,首先是要根据现在的交通事故形态推演未来可能会有什么样的事故形态;然后,基于碰撞预判,在发生碰撞时要把载荷比较均衡地施加在乘员身上,而且约束载荷是针对预判的事故工况和乘员状态配置过的,以此来降低事故损伤。这样一个未来的智能碰撞保护体系可以兼顾人的驾乘舒适性和碰撞安全保护。

我们团队最近的一个研究成果表明,实际碰撞的固有风险包括碰撞强度、乘员坐姿等,还有乘员约束系统引起的非固有风险。未来自动驾驶时代,我们争取把非固有风险降到最低。如果未来的智能汽车有很多是单座车的话,座椅随乘员意愿有更灵活多样的调整空间,乘员约束系统也有很大的改善空间,我们把约束装置搭载在座椅上,还可以针对中国人的体型特征进行设计。

总而言之,在标准工况下让自动驾驶汽车跑起来,已经很难了。如果要在不常见的碰撞工况下实现保护,那就更加任重道远。(作者:周青)

车内生命体征监测“黑科技”上线,实用还是噱头?

自动驾驶小能手 发表了文章 • 0 个评论 • 80 次浏览 • 2020-06-23 09:54 • 来自相关话题

长城汽车推出采用毫米波雷达的车内生命体征监测技术,并搭载于旗下量产的2021款WEY VV6车型上。 ...查看全部

长城汽车推出采用毫米波雷达的车内生命体征监测技术,并搭载于旗下量产的2021款WEY VV6车型上。

近年来,儿童滞留车内事故频发,究其原因,是由于监护人的疏忽大意导致。一旦孩子滞留在车内,除了密闭空间氧气有限,一氧化碳浓度升高会导致窒息以外,还有车内温度过高,孩子易脱水休克。这都是真实的、让人心痛的事件。
为了避免这类悲剧再发生,6月8日,长城汽车举办了“生命体征监测技术线上发布会”,重磅推出车内生命体征监测技术。据悉,该技术采用了高精度、高性能的毫米波雷达监测车内生命体征目标,一旦监测出生命体征,系统会在30秒内报警,及时提醒车主,杜绝上述事故发生。
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其实这项技术并不是长城汽车首创,业内一些车企也都推出过类似的安全监测技术。
例如,2020年3月21日上市的哪吒U车型,其配置的生命体征监测系统可以通过分析车内呼吸浓度,识别车内生物遗留,并及时通知车主进行处理。未来甚至可以通过OTA升级,使哪吒U具备自行处置此类险情的能力。
广汽蔚来旗下的新能源品牌——HYCAN合创汽车于2020年4月10日上市的旗下首款车型HYCAN 007也搭载了车内生命体征监测系统。该系统可根据车内二氧化碳浓度判断是否有遗忘在车内的孩子或宠物。
北京现代新一代胜达也配置了后排乘员预警系统,用于监控后排座椅情况,并将监测的信息及时上报并提醒驾驶员。
与其他车企相比,长城汽车的生命体征监测技术有何独特之处?是否能真正实现安全提醒功能?

01或将带来价格上涨

我们先从技术的角度来分析。放眼国内外,具有车内生命监测功能的技术主要有:红外线监测、摄像头监测、重力感应监测、毫米波雷达监测、后门警报系统和ROA超声波系统。
红外线监测是在车内加装了红外感应装置,一旦车辆锁闭,车内的红外感应装置便迅速启动,一旦有热源进入车内,就会触发警报。
摄像头监测,是在车内加装摄像头,用以探测驾驶员疲劳,在车辆锁闭之后也可以监测生命体征。今年3月上市的哪吒U,其配置的生命体征监测系统就是采用摄像头监测的方案。
重力感应监测,则是在座椅内增加重力感应装置,以判断乘员是否系好安全带,也可把这个作为判断车内是否有人的方法。
日产推出的后门警报系统主要是通过后门的传感器触发喇叭发出警报,并在仪表盘提示,提醒驾驶员后座遗落物品需要再次检查,降低高温天气中将儿童遗忘在车内致命的风险。该系统于2017年首次在Pathfinder中引入。日产计划到2022年旗下所有四门卡车、轿车和SUV车型均配备该系统。
现代汽车推出的ROA超声波系统,使用的是超声波传感器来监测后排座位,以检测是否有儿童运动。在司机锁车离开后,系统检测到有儿童运动,就会发出报警,同时闪光灯亮,并能通过现代的Blue Link系统向车主的智能手机发送警报信息。仪表盘上的信息也会提醒车主在下车前检查后排的座位。
毫米波雷达监测是通过采用高精度、高性能的毫米波雷达,对车内生命体征目标的心跳、脉搏、呼吸等动作进行扫描、比对、分析,最终实现对车内生命体征目标的监测。
“从实用角度来讲,我觉得是摄像头更实用,一方面性价比更高,另一方面摄像头可以识别图像(夜视摄像头具有夜视功能),实现车内遗留物种类识别,具有分类能力。毫米波雷达目前大多不具备成像能力,无法分别目标是不是人,可能会误报或漏报,且成像毫米波雷达的价格相对要高很多。” 某车企智能网联领域技术专家告诉《智能网联汽车》杂志记者。
根据长城汽车所宣传的内容来看,其毫米波雷达监测可以实现利用静止物体消除算法等关键算法,剔除虚假目标干扰,有效分类出活体与其他物体,实现对车内生命体的有效监测。对此,上述专家表示,一般的毫米波雷达并不具备这类功能,除非是专用的毫米波雷达。“比如配合生物学传感器使用,雷达负责检测是否有车内遗留物,生物学传感器负责检测遗留物的生命特征。”
但这样的话,必然会导致价格的上升。
据上述专家介绍,从量产的角度来看,单纯测距的毫米波雷达,24G的一般300元左右,77G的一般600元以上。但是像具备上述特殊功能的雷达就不好估算了。而一般带检测和识别功能的摄像头也就三五百元,甚至更便宜。
“这要看长城汽车如何控制整体的成本了。但技术还是好技术,就看是否可靠,以及价格方面消费者能否接受。”他进一步补充道。
据悉,在发布会上,长城汽车并未透露其量产车辆的售价,和是否将毫米波雷达作为标配搭载在整车上。

02识别呼吸是噱头?

此次长城汽车发布的生命体征监测技术将搭载在2021款WEY VV6车型上,长城汽车也成为首家把该技术大规模应用于旗下量产车型的厂商。那么,在实际使用中,毫米波雷达是否能准确的监测生命体征,并真正起到安全提醒的作用?还是噱头大于实际用途?
在发布会上,长城汽车表示,此款毫米波雷达作为传感器,被安装在车内左侧B柱上方,可识别出10*10*10cm以上的生命体,并宣称“即使是轻微呼吸也能识别出来。”
“对于呼吸气体,我无法想象毫米波雷达如何测量。”一位从事车用雷达研究的业内人士表示。
该业内人士谈到,即使这款毫米波雷达可以测呼吸,达到监测生命体征的作用,其精准度是否能达到官方宣传的效果,目前尚存在疑虑。“我主要是接触测距雷达,基于开普勒原理,即发射波和发射波的原理测量距离。毫米波雷达测距时,对于一些反射率不高的界面(如树叶、薄塑料体),反射波往往强度不足,会导致测量误差。”
针对目前大多数车企采用的摄像头监测方案,某车企从事智能网联研究的负责人表示,车内主要会受到光线的影响,这就需要有夜视功能的摄像头。而且现在ADAS中的驾驶员状态检测功能,就是靠摄像头检测驾驶员的脸部和身体姿态,判断是否疲劳驾驶,这一点可以扩展该功能,比较好实现对车内人员的检测。
不管怎么说,使用毫米波雷达作为车内生命体征监测手段,长城汽车也算是开了行业先河。至于效果如何,还有待量产车型上市后,市场的验证了。
随着技术的不断进步,消费者对于车辆的需求,已不仅仅是代步工具,而希望赋予它更多的职能。
“如今关于车辆智能化的发展是全领域的,除了早已形成共识的自动驾驶、智能网联技术之外,更多人性化方面的智能技术也受到更多的关注和探索,比如‘智能电子座舱’、‘智能情感座舱’、‘车内生命安全检测’等新的智能化技术。未来车辆智能化技术的发展肯定是越来越全面的。”上述负责人谈到。(作者:田野)

思特威收购安芯微电子,进一步加速汽车图像传感器业务布局!

自动驾驶小能手 发表了文章 • 0 个评论 • 50 次浏览 • 2020-06-22 10:37 • 来自相关话题

近日,技术领先的CMOS图像传感器供应商思特威科技(SmartSens)成功收购了深圳安芯微电子有限公司(Allchip)。本次收购不仅进一步扩展了思特威的产品线,更加速了思特威在汽车电子领域业务布局的步伐。 ...查看全部

近日,技术领先的CMOS图像传感器供应商思特威科技(SmartSens)成功收购了深圳安芯微电子有限公司(Allchip)。本次收购不仅进一步扩展了思特威的产品线,更加速了思特威在汽车电子领域业务布局的步伐。

深圳安芯微电子(以下简称Allchip)是一家位于深圳的专注于车载摄像头CMOS图像传感器设计和产品经营的新兴高科技公司,其所生产的芯片在车载摄像头和其他小型化视频监控应用方面极具竞争力,拥有自主研发量产的多款SOC系列图像传感器产品。

思特威创始人兼董事长徐辰博士表示:“汽车智能化的走热为车载图像传感器带来了广阔的前景,据Yole预测,全球汽车市场摄像头模组体量到2025年有望超过80亿美元。此次收购正是公司一步重要的发展策略,思特威深耕CIS芯片设计多年,拥有世界先进的工艺研发经验及强大的供应链体系;而Allchip作为图像传感器汽车电子领域的生力军,其高集成的SOC产品技术受到市场普遍认可。今后,思特威将进一步结合Allchip在车载产品上丰富的设计经验,强强联合,通过技术与资源的优势叠加,共同打造性能更出色的前/后装车载CIS产品,服务于客户所需。”

胡文阁先生 Allchip创始人兼董事长
胡先生毕业于北京大学无线电子学系,后在美国科罗拉多大学电子工程专业深造,获得硕士学位。2004年3月回国参与了比亚迪微电子公司的创立,时任总工程师并负责CMOS图像传感器产品部,主要负责公司的技术管理、技术攻关及人才培养。先后带领团队成功开发出多款芯片产品,技术国内领先并达到世界先进水平。其研发的产品还曾获得2010年“中国芯”最佳市场表现奖。
2012年胡先生创立了深圳安芯微电子有限公司(Allchip),率领团队高效成功地开发了十多款全系列的车载CMOS成像芯片,在标清同轴模拟视频(CVBS)方面打败国外多家竞争对手,占据了市场主导地位,在倒车摄像头后装市场占有率全球领先。

面临未来更多的挑战,唯有强强合作才能为公司开辟更好的发展前景。深刻认识到这一点,2019年年底胡文阁先生率领整个团队加入了思特威科技,担任技术副总裁(V.P. of Technology),全面负责公司车载图像传感器芯片项目的研发和设计。在加入后的短短几个月内,迅速完成了团队融合并带领新的团队推出了国内首颗高清车载CMOS成像芯片暨单片三合一(传感+图像处理+视频编码与传输)芯片,此外还研发出了多款超高性价比的标清车载芯片,在车载摄像头和其他小型化视频监控应用方面极具竞争力,一举帮助公司实现每月车载芯片出货200万颗,半年销售额近亿元的成绩。

胡文阁先生对未来的发展前景信心十足:

“我们很高兴能够加入思特威大家庭并且十分认同思特威以客户需求为出发点,科技创新赋能行业应用的发展战略。我们期待通过Allchip在汽车电子领域中的技术积累,助力思特威加速车载应用领域的业务布局,并在先进的辅助驾驶系统和智能车载视觉系统中释放出更多新的价值。”

此次收购是思特威深入汽车电子领域的一次重要战略布局,Allchip的加入势必能为思特威进一步提升车载应用市场触达和加快车载产品技术创新带来更大的优势!

突发!宝马奔驰“暂停”自动驾驶合作

自动驾驶小能手 发表了文章 • 0 个评论 • 187 次浏览 • 2020-06-22 10:32 • 来自相关话题

全球汽车业巨头正在为当下的“生存危机”做出临时战略调整。近日,有消息称,德国豪华汽车巨头宝马和奔驰正式决定放弃联合开发自动驾驶汽车的计划。距离去年7月双方达成“合作”协议仅仅过去不到一年时间。 ...查看全部

全球汽车业巨头正在为当下的“生存危机”做出临时战略调整。

近日,有消息称,德国豪华汽车巨头宝马和奔驰正式决定放弃联合开发自动驾驶汽车的计划。距离去年7月双方达成“合作”协议仅仅过去不到一年时间。
据两家公司对外披露的信息显示,在做出“放弃”计划之前,两家公司进行了内部的多轮审查,达成了“一致意见”,将专注于各自现有的发展道路。
不过,两家公司都强调,不排除可能会在恢复合作。目前可以明确的是:“暂时搁置在自动驾驶领域的开发合作”。
实际上,在去年双方达成合作协议之前,两家公司并没有就未来技术路线图与现有各自合作的供应商进行详细的讨论。
如今,戴姆勒在一份声明中表示,“经过广泛审查——双方得出结论,鉴于创建共享技术平台所涉及的费用,以及目前的商业和经济状况,目前的时机并不适合继续推进合作”。
宝马董事会成员、负责技术开发的Klaus Frohlich表示,我们已经与英特尔、Mobileye、FCA和Ansys等合作伙伴系统地进一步开发了我们的技术和可扩展的平台。
他强调,公司现有的技术已经提供了非常强大的、可持续发展的潜力。凭借强大的传感器和计算能力,强大的模块化系统已经在市场处于非常有利的地位,可以为客户提供未来数年需要的东西。
而负责戴姆勒集团研发工作的马库斯•谢弗(Markus Schafer)表示,“为了应对快速变化的环境带来的未来挑战,我们目前还在与汽车行业以外的合作伙伴探讨其他可能性。”
一、理想丰满、现实残酷
由于关键技术(电动化、智能网联)的巨额开发成本,过去几年,传统汽车制造商都在寻求展开合作。在这些关键技术上,它们面临着来自科技巨头的竞争。
宝马和戴姆勒此前的合作,是在2015年收购诺基亚旗下地图公司HERE。而2018年,双方更进一步,合并了他们的分时租赁业务,并寻求占据更大的市场份额。
去年7月,双方的关系再进一步。
宝马和戴姆勒宣布,已达成长期发展伙伴关系,开发高度自动化驾驶功能,包括高速公路自动驾驶和自主泊车等功能。同时,非排他性合作对其他汽车制造商和技术合作伙伴开放。
双方的合作预计整合双方大约1200名技术人员联手开发自动驾驶技术,目标是在2024年将该技术量产搭载至各自品牌的新车上。
合作的另一个重点是,双方将成立技术标准委员会,挑选ADAS和自动驾驶技术的潜在供应商伙伴加入。
戴姆勒前首席执行官蔡澈曾表示,标准,是一个鸡生蛋还是蛋生鸡的问题。必须有人对技术进行标准化,监管也会随之而来。
然而,2个月之后的2019年9月,宝马和戴姆勒的合资公司之一,ReachNow联合移动服务部门主管被曝出已经辞职,原因是其认为该业务的投资额不足(宝马、戴姆勒没有按照预期计划推进)。
此前,宝马和戴姆勒曾承诺将投资超过10亿欧元资金,成立5家合资企业,打造5个不同领域的服务品牌,ReachNow是其中的一个。
这也给双方在自动驾驶方面的合作前景蒙上一层阴影。
此时,在经历了2017年、2018年的投资高峰期之后,整个市场在2019年下半年出现了风向逆转。尽管一些头部公司的超亿元融资仍在发生,但投资者对市场的走向,已经产生分歧。
大多数人(尤其是汽车行业)认为,自动驾驶汽车是长期的投资。在技术、法规和量产等多个方面,无数的挑战呈现在企业面前。
同时,成本、业绩压力不断“折磨”宝马和戴姆勒新上任的CEO。毕竟,双方的合作,是两位前任CEO的“结晶”。
在去年9月底向戴姆勒董事会提交的一份报告中,公司CEO康林松表示,他希望削减对初创公司的投资,减少在自动驾驶研发上的支出,并放弃打造全新纯电动旗舰车型EQS的自动驾驶计划。
更为微妙的是,随后宝马CEO对外表态,指望凭借全新的产品阵容和更高的效率来与竞争对手奔驰一较高下,因为市场需求的减弱挤压了整个行业的利润。
自动驾驶还不能为汽车制造商带来盈利能力的前提下,股东们关注的重点是他们的月度新车销售业绩与竞争对手相比如何、以及持续的盈利能力。
二、降本、裁员、疫情,轮番袭来
很快,裁员潮开始在汽车行业蔓延。
2019年11月,戴姆勒宣布,将在全球范围内裁减1100个管理层职位,约占其管理层总数的10%。此次裁员是公司全面削减成本计划的一部分,而基层裁员计划,也在推进之中。
数天之后,宝马公司披露,正与劳工代表和主要供应商进行谈判,以争取在2022年之前节省120亿欧元(约合132.6亿美元)的成本。
同时,宝马被曝出计划到2022年在德国裁员6000人,作为其成本节约措施的一部分。此外,宝马研发主管Klaus Froehlich预计将于2020年夏季离职。
随后,奥迪也传出正与劳资委员会谈判计划裁撤4,000-5,000个职位,占该公司在德国6.1万多名员工的7-8%。
实际上,过去几年,戴姆勒、奥迪以及宝马等传统豪华品牌也面临着越来越多的竞争对手的压力,其中最大的对手就是特斯拉。
在电动汽车、共享出行以及Robotaxi等新商业模式的盈利能力存在诸多的不确定性的情况下,汽车制造商过去几年斥巨资涉足各种风险投资,以找出哪些技术和业务能够赚钱。
其结果是,技术资本支出大幅增长,而且仍居高不下,而预期回报迟迟没有得到兑现。比如,梅赛德斯-奔驰品牌的利润率从上一年的6.3%降至6%,同时预测,可能降低至3%。
现实是残酷。这些传统汽车制造商既要保持原有的利润率,又要加大技术研发投入以抗衡汽车行业新进入者,这意味着他们是背着包袱前行。
很快,戴姆勒CEO康林松打起来“退堂鼓”,其公开披露公司内部围绕自动驾驶出租车(Robotaxi)的“核查”正在进行。“并不完全确定如何从自动驾驶汽车的生态系统中获利。”
戴姆勒的工程团队发现,开发自动驾驶汽车比预期更具挑战性。同时,康林松承认在未来Robotaxi盈利潜力受到质疑的情况下,让它们变得安全比最初想象的要难得多。
“汽车行业是无情的周期性行业。”一位行业人士表示,在经济低迷时期,你可以很快消耗掉现金。你总是知道有一个下降周期,但你不知道什么时候会发生。
由于成本高、技术复杂,完全自动驾驶汽车距离大众市场量产还有很多年,汽车制造商对更多半自动驾驶功能的需求正在飙升。
但坏消息仍然不断爆出。
2019年,奔驰、奥迪和宝马三家豪华品牌的新车销量继续创下纪录,但这些他们的利润率越来越低,在美国和其他地区的市场份额也在下降。
“未来几年将是一段相当艰难的时期。”康林松表示。
果不其然,2020年初,奔驰宣布,暂停研发和推出一款针对乘用车的全自动驾驶解决方案。戴姆勒集团则将专注于为其长途卡车车队开发驾驶辅助及自动驾驶技术。
很快,宝马再次传来噩耗。
知情人士披露,宝马公司可能会向部分员工提供更多额外激励措施,以说服他们离开公司,并帮助公司实现裁员5000人的目标。
此时,全球疫情已经开始出现爆发态势,工厂关闭、需求停滞、经济疲软等等不利因素,让汽车制造商更是疲于奔命,已经无暇顾及联盟合作前景。
行业一眼望去,已经是人人自危。
三、活下去,比什么都重要
对于汽车制造商来说,“卖更多的车”仍是短期内的当务之急。对于自动驾驶公司来说,则是“勒紧裤腰带”活下去。
Waymo供应链运营主管帕特里克·卡达里乌(Patrick Cadariu)近日表示,“我们继续扩大技术和业务规模的方式,将是渐进的、安全的、深思熟虑的。”
而在技术方面,该公司尚未解决恶劣天气下无人驾驶汽车的难题。Cadariu透露,Waymo在底特律地区有一个团队负责处理雪和湿路场景,而在佛罗里达和旧金山的其他团队则负责处理暴雨和大雾场景。
Waymo首席执行官John Krafcik近日更是公开表示,“无处不在的日子还很遥远,我们需要准备一个非常渐进的战略,即在地理上逐点扩展业务。它(Robotaxi)不会在任何时候、任何地方都有效。”
作为美国硅谷的自动驾驶激进派代表,Uber曾承诺将引领一场自动驾驶革命,同时还要普及飞行汽车。但在疫情重创其叫车业务后,该公司第一轮削减了3000个工作岗位,搁置无关的项目,并关闭数十个办公室。
较早之前,通用汽车旗下的自动驾驶公司Cruise已经宣布将裁员约8%。疫情的持续发酵,也正在加速科技公司在利润减少的情况下重新审视它们的优先事项。
几年前,当Uber前CEO向自动驾驶投入数十亿美元时,改变世界的技术突破似乎即将到来。但突然之间,这项前沿技术的投入,似乎不是最明智的选择,至少在短期内是这样。
当然,Robotaxi并不会就此宣告停滞。包括Waymo、Mobileye在内的企业,因为背靠“金主”,仍在加速推动商业化落地进程。
而传统汽车制造商考虑到整车业务的竞争压力,已经陆续开始重新审视Robotaxi业务的投入和回报。毕竟,这些车企的利润率远低于互联网和芯片公司。
随着技术的不断成熟,我们将在未来几年内看到小规模的部署,同时在封闭及半封闭场景,类似货运的自动驾驶落地将会加快步伐。
汽车制造商则已经把注意力转向推出面向私人乘用车市场的L2+、L3、L4(限定场景,比如高速公路)自动驾驶功能落地,这是他们的主要利润来源。
疫情的不确定性,导致全球科技和汽车公司在2020年实现无人驾驶汽车商业化的目标已经被推迟,相关技术的商业化落地将比预期的时间更长,疫情也加大了实现这一目标的难度。
“对身处自动驾驶行业的每个人来说,这都是一个艰难的时刻。”Argo AI首席执行官Bryan Salesky坦言。
这家公司此前已经拿到了福特公司10亿美元和大众汽车公司10亿美元的现金支持,还有奥迪AID自动驾驶部门的200多人研发团队。
然而,对于自动驾驶技术研发来说,10亿美金只够烧一年时间。此前,包括Waymo、Cruise在内的多家公司基本上都在以每年10亿美元的投入规模砸钱。
此外,许多自动驾驶初创公司没有实质性收入,运营成本也异常高。一些自动驾驶汽车初创公司已经破产,一些正在等待出售。大多数公司选择裁员来渡过难关。很多公司则在观望等待。
很明显,这项技术还需要数年时间才能准备就绪。跨越安全障碍所需的时间要比预期的长得多。在未来几个月,一些资金充裕的公司可以利用已经到手的资金安全“过冬”。其他人就没那么幸运了。
事实上,无论是沃尔沃和Veoneer的合资公司解散,还是宝马与奔驰暂停自动驾驶合作,现实已经摆在眼前:只有活下去,才有“资本”继续把自动驾驶故事讲下去。(作者:高工智能汽车)

研究人员帮助自动驾驶汽车看到被遮挡的物体 提高检测精度

自动驾驶小能手 发表了文章 • 0 个评论 • 52 次浏览 • 2020-06-18 09:54 • 来自相关话题

据外媒报道,对于自动驾驶汽车而言,能够快速检测到道路上的其他车辆或行人至关重要。卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon University)研究人员发现,帮助车辆识别其看不到的物体,可以显著提高检测精度。很明显,人类视线中的物体会 ...查看全部

据外媒报道,对于自动驾驶汽车而言,能够快速检测到道路上的其他车辆或行人至关重要。卡耐基梅隆大学(Carnegie Mellon University)研究人员发现,帮助车辆识别其看不到的物体,可以显著提高检测精度。

很明显,人类视线中的物体会遮挡或模糊更前方的物体。但卡耐基梅隆大学机器人研究所博士Peiyun Hu表示,自动驾驶汽车通常不是这样判断周围物体的。

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自动驾驶汽车使用激光雷达3D数据将物体表示为点云,然后将这些点云与物体3D表示库匹配。Hu表示,问题在于,车辆激光雷达3D数据并不非真正的3D,传感器无法看到物体被遮挡的部分,而目前的算法也无法推断出被遮挡的部分。Hu表示,“感知系统必须知道被遮挡的物体。”

Hu的研究使自动驾驶汽车感知系统能够在推断传感器所看到的东西时考虑可见性。事实上,关于可见性的推理已经被一些公司用于构建数字地图。

卡耐基梅隆大学机器人学副教授Deva Ramanan解释称,“地图构建从根本上解释了哪些地方是空的,哪些地方被占用了。但对以交通速度移动的障碍物进行实时处理时,这并不常用。”

在计算机视觉和模式识别(CVPR)大会上,Hu及其同事们借鉴地图制作技术,帮助系统在识别物体时推断物体的可见性。 在标准基准测试中,他们的方法表现优于之前的技术,对小汽车的检测提高了10.7%,对行人的检测提高了5.3%,对卡车的检测提高了7.4%,对公共汽车的检测提高了18.4%,对拖车的检测提高了16.7%。

以往的系统没有考虑到可见性,原因之一可能是考虑到计算时间。但Hu表示,其团队的方法只需要24毫秒,而激光雷达每次扫描时间位100毫秒。(作者:罗珊 | 盖世汽车)

SDV加速走热 车企全面转身还存多重挑战

自动驾驶小能手 发表了文章 • 0 个评论 • 163 次浏览 • 2020-06-18 09:49 • 来自相关话题

据相关预测数据显示,未来车载软件将能够占到整车创新的90%,到2030年软件开发成本将占整车开发成本的一半,这意味着将来汽车各方面的性能表现,将不再仅仅由传统的硬件来决定,而是会更多地由软件来定义,“软件定义汽车(SDV)”的概念由此而来。 ...查看全部

据相关预测数据显示,未来车载软件将能够占到整车创新的90%,到2030年软件开发成本将占整车开发成本的一半,这意味着将来汽车各方面的性能表现,将不再仅仅由传统的硬件来决定,而是会更多地由软件来定义,“软件定义汽车(SDV)”的概念由此而来。

作为一种新的行业趋势,SDV的出现究竟给汽车产业带来了哪些改变?日前,在由盖世汽车主办的“2020首届软件定义汽车云论坛”上,多位专家展开了探讨。

软件如何定义汽车?

除了“四化”,当下汽车行业最热门的话题莫过于SDV了。受自动驾驶、车联网、新能源汽车等快速发展的推动,软件在汽车中扮演的角色越来越重要,占整车价值的比例越来越高。为更好地迎接整车软件化变革,近两年大批车企纷纷开始将SDV作为下一阶段的战略重点。

例如大众,已于2019年6月正式成立汽车软件部门Car.Software,加速软件自主开发步伐。广汽先后携手东软睿驰、中科创达两家企业,分别成立联合创新中心,基于SDV概念进行前瞻技术研发。长安则在仙桃数据谷成立了全球软件中心,用于构建“5+1+5+1”的智能化软件能力。上汽目前也被曝在积极筹建软件中心,并为此大举招揽人才。在此背景下,SDV逐渐从前期的概念探索走向落地实践。

那么,车企和零部件公司究竟如何通过软件定义汽车?在东软睿驰NeuSAR产品总监宋春东看来,主要是重新定义了汽车的制造和生产方式。更具体一点,就是通过软件的升级使汽车具备一些此前所没有的功能,比如借助软件升级修复系统漏洞。过去车辆如果出现系统漏洞,往往需要将车子开到4S店修复,在SDV时代只需在手机或者车机上一键OTA,就可以轻松修复。例如特斯拉就曾通过OTA对钥匙卡漏洞进行修复,在车机系统方面,过去几年里特斯拉也先后进行了多次更新,以给用户提供更好的用车体验。

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不仅如此,宋春东指出SDV还可以为车企带来新的运营模式。在过去很长一段时间里,车企的盈利模式主要是基于单款车型的销售,在SDV时代,由于车企可以通过软件升级的方式源源不断地为用户提供新功能、新服务,这可以为车企带来持续性的营收。一个典型的例子就是特斯拉,2019年底特斯拉宣布对其“高级连接”功能收取费用,用户每月只需花费9.9美元就可以使用流媒体、浏览互联网或查看实时路况等功能。近日,特斯拉又声称将在今年年底推出“完全自动驾驶套餐”订阅服务,价格约为100美元/月。车子卖出后,车企还可以继续让车主花钱买新功能、买服务,这在以前是车企想都不敢想的,然而特斯拉做到了。

广汽研究院车联网专业总师廖磊的观点与之类似。他认为SDV最大的特点是实现了软件功能发布与车型发布的分离。过去车企如果想在一款新车上搭载一个新功能,必须要等车型发布了,新功能才能“上车”,并且一旦发布后面想要修改十分困难。而在SDV时代,通过OTA对车辆持续升级,可以保证汽车常用常新,很好地满足消费者的个性化和长尾需求。

“不仅如此,通过这种方式还可以使更多的软件更快地发布到已经量产上市的车型上去。” 廖磊表示。如此一来,硬件平台的生命周期就可以尽可能地延长,从而帮助车企在降低研发费用的同时,实现效益最大化。

技术如何助力SDV实现?

随着汽车上越来越多的功能需要用到软件,SDV的范围也在不断扩大。更长远来看,普华基础软件股份有限公司张晓先认为基于大量软件的应用,未来汽车将会逐步学会适应驾驶员的用车习惯,给用户提供更多个性化的体验。要打造这样的智能化汽车,需要哪些技术呢?

哈曼智联科技销售总监林纪玮认为OTA是基础。因为只有具备了这项技术,车企才能持续不断地为用户提供新功能,拓宽产品的使用边界,快速修复系统漏洞,并在车卖出去以后,借助后续服务获得更大的售后受益,增加用户的黏性。

然而,OTA技术在手机、电脑等消费电子领域虽然已经有了十分成熟的应用,但在汽车领域却刚刚开始普及,规模化应用还存在一定的技术难度。“任何功能,包括通过OTA升级为用户提供更长的续航里程、改善自动驾驶性能、更换皮肤、开通ADAS功能等,表面上看似很简单,背后其实往往要刷写很多个ECU才能实现,这是一个极其复杂的工程。”林纪玮表示。

故目前整车厂除了通过自主研发的方式部署OTA,很多会选择直接从合作伙伴那里购买相关的技术。因为对于车企来说,最重要的事情莫过于新车如期上市,而部署OTA往往需要较长的时间进行专业知识积累,整车厂如果相关技术储备不够,很可能会因此耽误新车上市。比较之下,从专业的技术供应商那里购买,由于是现成的产品,买来可以直接使用,更有助于保障新车的上市时间。“考虑到这一点,车厂即便有很庞大的团队来开展研发,目前他们仍会考虑以合作伙伴的方式去部署OTA。” 林纪玮指出。

但这并不意味着自主研发不重要。在部署OTA方面,车企如果选择自主研发的话,不仅可以拥有独立的OTA知识产权,独享由此产生的收益,更重要的是在部署OTA的过程中,车企会享有绝对的控制权,一旦发生任何变动车企可以很快作出调整。

廖磊则认为要实现软件定义汽车,首先需明确软件与硬件的关系,即软硬件分离,软件架构决定硬件架构,这是两个很重要的前提。其次是做好域的划分及域控制器的使用。在此过程中车企需要考虑几个问题,包括想清楚域控制器用来干什么,跑什么样的软件,这个软件在什么样的架构下运行,域控制器跟域控制器之间是什么样的关系,如果没有把这些问题想清楚,很难对域控制器的架构进行设计。此外还有操作系统,是SDV研究核心中的核心。

不过对于单独的一家整车厂来说,要同时做到这几点并不容易。正因为如此廖磊建议主机厂应该形成共识——建立自主可控的开发模式,只有主机厂对供应链有共同的要求,才能更好地驱动供应链变革,真正实现SDV所带来的价值。

行业面临哪些挑战?

任何一个新趋势从概念出现到落地实践都不会一蹴而就,SDV亦不例外,特别是其中涉及的软件内容,可谓很多传统车企的“短板”。因此尽管当前汽车产业链上下已经在积极向SDV时代迈进,要真正做好这件事并不容易,还存在多方面的挑战。

比如利益从何而来。在北汽车联网专业总师褚景尧看来,创造相对有利于整车厂的收益价值是SDV的关键,因为软件的大规模使用对于传统整车厂而言是一个巨大的挑战,需要车企重新招聘软件研发人员,搭建开发工具和开发平台,制作软件测试工具以及验证平台,这些前期的准备工作需要耗费大笔资金。

张晓先则认为SDV给汽车行业带来的挑战主要有三点,首先是架构设计的挑战,即如何设计具备高内聚、低耦合、模块化特性的软件架构,以便进行快速开发。其次是功能安全挑战,因为软件是通过不断升级优化来为汽车赋能的,在此过程中如何对软件做测试验证,确保可靠性是不容忽视的问题。张晓先指出,尽管相较于固话的硬件,软件是不断变化的,但现在的ISO 26262还是为行业解决软件的功能安全问题提供了很好的借鉴。

“最后是信息安全的挑战,信息安全意味着数据是不是能得到有效的保护,因为未来数据会在不同的系统里去共享,甚至会重复使用,那么信息安全如何保障?”这就需要有对信息进行保护、控制的技术手段,包括完整的车内通信和车外通信安全机制,对数据的来源进行验证,以及对数据本身的正确性和时效性进行认证。“除了具体技术之外,我们还需要构建一个完善的信息安全体系,但在信息安全方面目前还没有这样的标准化流程,这需要我们根据车辆的发展和信息安全的要求,进行设计和建立,最终只有功能安全和信息安全都完善的情况下,才是真正的安全。”

这其中尤为重要的是OTA升级安全,因为通过OTA也可以实现车辆性能的改变,比如缩短刹车距离、提升续航里程、优化车辆加速能力等,一旦其中某个环节出现问题,后果都难以预料。“因此为了确保汽车整体的安全性,在软件更新通道上做好安全方式是重中之重。” 艾拉比汽车行业副总裁李彬表示。

具体怎么做呢?李彬认为主要有两点,首先,考虑到网络攻击者可能会从云端、车端、通讯通道三个层面对一个系统进行攻击,OTA系统要想做到充分的安全,就需要在系统功能设计过程中将安全性纳入考虑,比如说云端与车端的双向认证、软件升级包加密等。其次,维护网络安全不是一个静态的工作,更何况OTA升级本身就是车企用于不断提升系统安全性的一种手段,这就要求汽车软件提供商不断对自己的系统进行安全演练,及时的发现系统中存在的安全漏洞,并通过OTA进行修复。当然,维护信息安全不仅仅是OTA供应商的工作,也需要OEM参与其中,从整个系统层面考虑和规划,对不同的系统设置不同的访问权限,并做好各个系统间的防护对接,只有这样才能实现尽可能高的网络安全性。

当前,SDV正逐渐成为整个汽车行业的共识,无论是传统车企、造车新势力,还是相关的技术供应商,都为此倾注了巨大的资源,进行汽车软件研发,以赋予车辆更多的应用价值。在全行业的共同努力下,SDV时代正加速到来。(作者: 熊薇 | 盖世汽车)

中智行加快部署5GAI无人驾驶

自动驾驶小能手 发表了文章 • 0 个评论 • 57 次浏览 • 2020-06-18 09:46 • 来自相关话题

6月16日,由上海市人民政府主办、上海市经信委和奉贤区人民政府承办的上海市智能制造特色产业园区推进大会在奉贤区博物馆隆重召开。中智行5GAI新一代无人驾驶作为唯一一款智能交通高科技产品,应邀亮相,成为大会“智行生态,智绘未来”主题的最好注脚。上海市委常委 ...查看全部

6月16日,由上海市人民政府主办、上海市经信委和奉贤区人民政府承办的上海市智能制造特色产业园区推进大会在奉贤区博物馆隆重召开。中智行5GAI新一代无人驾驶作为唯一一款智能交通高科技产品,应邀亮相,成为大会“智行生态,智绘未来”主题的最好注脚。上海市委常委、副市长吴清同志、上海市人民政府副秘书长陈鸣波同志、上海市奉贤区委书记庄木弟同志等一行领导参观了中智行5GAI无人驾驶车辆,中智行首席执行官王劲陪同讲解。

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作为首家将中国自主品牌车作为L4级别无人驾驶车队主力车型的公司,中智行携其红旗H7无人驾驶车队向与会者展示了当前最先进的融合5G和AI的无人驾驶科研成果和应用。

中智行于2019年11月与上海市奉贤区签订协议,以奉贤“未来空间”一号项目的身份落户奉贤,同时名列上海市人工智能重大产业项目。

成立于2018年6月的中智行,从南京出发,2019年6月在全球范围内率先提出和实现从底层技术将5G和AI深度融合,以5G和AI驱动、以无人驾驶为基础,致力于打造中国5GAI新一代、更安全的无人驾驶和智慧交通出行。2019年博鳌亚洲论坛上,中智行和中国一汽联合研发的红旗H7 PHEV无人驾驶车首次亮相,成为官方专车车队首发车辆。2019年9月,中智行成为全国首个获得长三角一体化智能网联汽车道路测试牌照的无人驾驶公司。

2020年以来,中智行进一步加快5GAI无人驾驶的落地部署和推进:

与中国电信上海奉贤电信局、中国铁塔上海奉贤分公司签署三方《联合建立5G智能车联网合作框架协议》,打造全国领先的5G智能车联网创新应用;

与中电海康集团在交通信息基础设施产业的下属机构海康智联签署战略合作框架协议,推动中国5G车联网商业化进程;

与上海智能网联汽车技术中心签署战略合作协议,参与由上海智能网联汽车技术中心发起的“未来空间”智慧全出行链命运共同体建设,加入相关标准工作小组,积极推进智能汽车、智慧停车场(库)、智能交通等工作小组标准制订;

最近,中智行入选成为2020年度南京独角兽培育企业,是唯一一家上榜的无人驾驶企业。2020年6月,中智行宣布在全球范围内大规模开启2021校园招聘,在中国明确加快人工智能、5G基建、大数据中心等新型基础设施建设的大背景下,计划招募100位以上优秀高校毕业生。(作者:童郜 | 盖世汽车)

MIT与丰田公布创新开放数据集 加速自动驾驶与先进安全功能研究

自动驾驶小能手 发表了文章 • 0 个评论 • 163 次浏览 • 2020-06-18 09:43 • 来自相关话题

如何训练自动驾驶汽车,让其对周围的世界有更深的认识?计算机能够从过去的经验中学习,从而认识到未来的模式,以帮助自动驾驶汽车安全地在不可预测的新情况下行驶吗?这些就是麻省理工学院(MIT)运输&物流中心的AgeLab与丰田安全技术协作研究中心(CS ...查看全部

如何训练自动驾驶汽车,让其对周围的世界有更深的认识?计算机能够从过去的经验中学习,从而认识到未来的模式,以帮助自动驾驶汽车安全地在不可预测的新情况下行驶吗?这些就是麻省理工学院(MIT)运输&物流中心的AgeLab与丰田安全技术协作研究中心(CSRC)试图解答的问题。据外媒报道,MIT与CSRC的答案就是共享了一个名为DriveSeg的创新开放数据集。

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通过DriveSeg数据集的发布,可以知道MIT和丰田正致力于推进自动驾驶系统的研究,让该系统能够拥有像人类一样的感知能力,将驾驶环境视为连续的视觉信息流。首席研究员Bryan Reimer表示:“通过共享该数据集,我们希望鼓励研究人员、业内人士和其他创新者为临时AI建模研发新见解和新方向,以实现下一代辅助驾驶和汽车安全技术。”

CSRC高级首席工程师Rini Sherony表示:“预测能力是人类智能的一个重要组成部分。每当人类开车时,总是会跟踪周围环境的运动情况,以识别潜在的危险,做出更安全的决策。通过共享该数据集,我们希望加快对自动驾驶系统和先进安全功能的研究,让其更能适应周围的复杂环境。”

截至目前,已经向研究社区公布的数据集主要是由静态、单一的图像组成,可通过使用“边界框”识别和追踪道路内和道路周围的常见物体,如自行车、行人或交通信号灯等。相比之下,DriveSeg通过连续驾驶场景的视频镜头,对此类相同的常见道路物体进行了更精确的像素级表征。此种全场景分割对于识别没有特定、统一形状的不定形物体特别有用,如道路建筑和植被。

Sherony表示,基于视频的驾驶场景感知提供的数据流与动态的真实驾驶情况更接近,还能够让研究人员随着视频播放时间的增加而探索出数据模式,有助于在机器学习、场景理解和行为预测研究领域取得进展。

DriveSeg数据集免费提供,可供研究人员和学术团队用作非商业用途。其数据由两部分组成,DriveSeg(手动)是2分27秒的高清视频,拍摄于马萨诸塞州剑桥市白日繁忙街道的交通。该视频有5000帧,由人工密集地标注了12类道路物体的像素标签。

DriveSeg(半自动)是20,100个视频帧(6-10秒的视频片段),来自MIT先进汽车技术(AVT)联盟的数据。DriveSeg(半自动)与DriveSeg(手动)的像素语义注释相同,只是注释是通过MIT研发的一种新型半自动注释法完成。此种方法既利用人工,也利用计算机的能力,与人工注释相比,效率更高、成本更低。MIT和丰田创建该数据集的目的是为了评估,在大量真实世界驾驶场景中进行注释的可能性,并评估通过AI标签系统训练车辆感知系统的潜力。(作者:余秋云 | 盖世汽车)

千寻位置携手广汽新能源:全球首款北斗高精度定位智能车上市

自动驾驶小能手 发表了文章 • 0 个评论 • 59 次浏览 • 2020-06-18 09:39 • 来自相关话题

6月17日,千寻位置与广汽新能源联合宣布,全球首款北斗高精度定位5G V2X智能车发布并正式上市。依托千寻位置提供的北斗高精度时空智能服务,“下一代智能SUV”——广汽新能源埃安V的定位精度达到厘米级,可以实时知道自己开在哪一个车道,行驶更加安全、可靠。 ...查看全部

6月17日,千寻位置与广汽新能源联合宣布,全球首款北斗高精度定位5G V2X智能车发布并正式上市。依托千寻位置提供的北斗高精度时空智能服务,“下一代智能SUV”——广汽新能源埃安V的定位精度达到厘米级,可以实时知道自己开在哪一个车道,行驶更加安全、可靠。

据广汽新能源方面介绍,车道级定位能力可以帮助ADiGO 3.0自动驾驶系统准确判断设计运行区域(ODD),决定自动驾驶功能在合适的时候进行交接。在相对定位方案失效的情况下,比如车道线不规则、车道线短暂覆盖、道路无明显标志物、弯道曲率过大,埃安V依然能够根据准确的卫星定位和高精度地图数据,进行自动驾驶功能决策。

此外,基于千寻位置提供的高精度定位和授时服务,埃安V拥有的V2X技术可以获得车与车、车与人、车与路侧单元等各类信息交互的统一时空体系。这意味着,埃安V的ADiGO 3.0自动驾驶系统,将不受视线遮挡、恶劣气候等因素干扰,在紧急制动预警、前向碰撞预警等安全功能中减少误报漏报,保障车主、行人等交通参与方的安全。

据悉,千寻位置与广汽新能源合作的另一款车型埃安LX,也搭载了北斗高精度定位技术,可实现L3级自动驾驶,在高精地图覆盖的全国高速及城市快速路,实现0-120km/h“脱手脱脚”自动驾驶。

根据前期测试结果,无论是烈日还是大雨,埃安LX都能在复杂极端的环境下安全、稳定地自动驾驶。在高速弯道行驶时,系统则可以提前获得弯道信息并规划行车路线,以最合适的速度和路线通过。

据千寻位置方面介绍,2020年将有6款搭载千寻位置智能驾驶专有服务FindAUTO的车型量产上市。这意味着,北斗高精度定位服务今年开始将大规模“上车”。

千寻位置是北斗高精度时空服务平台,提供厘米级定位、毫米级感知和纳秒级授时能力,各类应用终端通过互联网就可以随时随地获取这项服务。

千寻位置的FindAUTO时空引擎已达到车规级量产能力,为L2.5级的高速公路自动巡航, L3级的高速自动驾驶,或特定场景的L4级无人自主泊车提供精准、可靠、安全的高精度时空绝对基准。

新基建政策逐渐落地,智能网联汽车的春天要来了?

自动驾驶小能手 发表了文章 • 0 个评论 • 64 次浏览 • 2020-06-18 09:37 • 来自相关话题

随着新基建概念大热,有关智能网联汽车的相关政策逐渐具象化。近日,北京市发改委发布《北京市加快新型基础设施建设行动方案(202 ...查看全部

随着新基建概念大热,有关智能网联汽车的相关政策逐渐具象化。

近日,北京市发改委发布《北京市加快新型基础设施建设行动方案(2020-2022年)》,方案中提到,北京市将加快建设可以支持高级别自动驾驶(L4级别以上)运行的高可靠、低时延专用网络,加快实施自动驾驶示范区车路协同信息化设施建设改造。除北京外,杭州、长沙等城市也相继公布智能网联汽车相关的新基建计划。

当前,业内普遍认为新基建拥有较强的数字经济特征,对于打造面向未来汽车发展的基础设施体系至关重要。新基建正在成为转型升级中的汽车产业的一次新机遇,而汽车新四化的发展也已涉及新能源、5G、人工智能等领域,成为新基建落地的一个重要载体。

在政策的加持下,国内汽车智能网联产业或将进一步加速。而对于自动驾驶产业链中的企业而言,更激烈的厮杀已经开始。

政策密集落地,配套设施完善

由于新基建相关政策的数字性,智能网联产业成为政策的集中受益者。

无论是自动驾驶、高精地图还是5G技术都是智能网联汽车发展的基础。华为无线网络产品线首席营销官周跃峰此前在接受媒体采访时就曾表示,虽然目前的5G技术和网络主要服务于智能手机和电脑,但已经可以看到,在汽车行业,尤其是新能源汽车和自动驾驶领域,5G技术正在加快应用。

智能网联与自动驾驶技术需要建立车与外界环境的通信。一位业内人士对盖世汽车表示,5G通信网络恰好具有三大特性:高带宽、低时延和大连接。高带宽可以支撑高速的数据通信传输,低时延可以满足毫秒级的通信响应时延。5G的配套设施建设对智能网联产业的发展是非常必要的。

除5G基础设施外,智能网联基础设施的投入还包括车载基础设施、路测基础设施及云基础设施等。其中,包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等为主的路测基础设施及包括车联网平台和数据中心等为主的云基础设施建设将让智能网联V2X供应商和车载操作系统及自动驾驶平台供应商直接受益。

自动驾驶路测及5G建设也被写入多个城市的未来规划中。北京市发改委在《北京市加快新型基础设施建设行动方案(2020-2022年)》中表示,将在自动驾驶及车联网方面加快建设可以支持高级别自动驾驶(L4级别以上)运行的高可靠、低时延专用网络,加快实施自动驾驶示范区车路协同信息化设施建设改造。另一方面,北京将在三年内铺设网联道路300公里,建设超过300平方公里示范区。

地方政府发力新基建的态势早在2019年便以显现。随着新基建浪潮的开始,地方政府又开始在智能网联方面集中投资。

此前的5月底,深圳市就曾发布文件表示,将通过资金支持的形式建设智能网联汽车产业链。该文件中曾提到:“深圳市面向全球悬赏任务承接团队,重点解决智能网联前沿技术工程化和关键零部件研制等瓶颈问题,按项目总投资40%予以资助,最高不超过2亿元。”

此外,深圳市政府表示还会大力支持攻关V2X通信技术,机器视觉、毫米波雷达、激光雷达等环境感知技术,高精度地图、高精度定位等导航技术,算法设计、处理芯片、操作系统等决策规划技术,按参与主体项目研发投入的50%予以资助,最高不超过1500万。

而在新基建的浪潮中,地方政府也将是长远的受益者。盖世汽车研究意认为,对于地方政府而言,智能网联汽车是长周期、长产业链条的产业,引进高新科技公司,就是为当地的整体产业升级进行铺垫。

上述人士也认为,随着智能城市的建设和相关法律法规制定,双管齐下,或将真正推动智能网联产业加速。

车路协同成为共同选择

随着基础设施的完善,自动驾驶技术也将在今年进入冲刺阶段。

当前,在最前沿的L4/L5级自动驾驶的技术发展上,全球呈现两条技术路线:一条是以美国所主导的“单车感知”自动驾驶方案;一条是以中国当前火热进行中的“网联感知”自动驾驶技术方案。

两者的区别主要是:单车感知不依赖于外界环境的额外传感单元部署,主要依靠车辆的自身装配感知系统进行车身周围环境信息的获取,而网联感知需要借助在路侧安装额外的传感、通信单元,以实现降低车身感知、计算能力的需求,拓展车辆的感知范围和精度。

而在政策的作用下,车路协同也成为各大企业的选择。目前,BATH均有车路协同布局。

百度的车路协同思路以“车”为出发点,针对自动驾驶汽车的应用需求,来研发路侧感知能力、优化V2X通信与路侧感知能力。目前,百度Apollo的自动驾驶车队已在北京、长沙、重庆、福建等地获得自动驾驶路测牌照,其路测里程在国内位居第一。

而阿里的车路协同思路则从“路”出发。基于其菜鸟联盟场景、ET城市大脑的道路信息积累,阿里拥有更多感知路况的数据和能力。腾讯和华为的车路协同分别从C端用户、通讯终端,这样的擅长点切入。

而随着巨头入场,高级自动驾驶技术落地也将进一步加快,软件技术与服务能力成为汽车产业重要盈利来源。盖世汽车研究院认为,在车路协同技术前提下,相对封闭环境应用场景的高级自动驾驶技术将率先实现应用。此外,盖世汽车研究院预计,在智能路口、城市道路、高速公路等应用场景下,车路协同设备市场可达数千亿量级。

尽管新基建政策已为智能网联汽车打造一个温室,但智能网联产业商业化依旧是个难题。去年11月,百度智能驾驶事业群组技术总监陶吉曾就曾公开表示,百度无人驾驶出租车成本为每公里20元,车辆成本和运营成本各占一半。相比国内一线城市出租车每公里3元、高端网约车每公里5元的价格,自动驾驶的降本之路还很长。

同时,由于自动驾驶行业仍处于蒙昧阶段,还未确立的行业标准也可能成为未来的隐患。对于智能网联汽车相关企业而言,在商业化的明天到来之前,跑得快才能活过今天。(作者:李梓楠)