自动驾驶的格局:华为VS全行业

华为自动驾驶测试车

上海车展时代,华为汽车产业全家族产物,首次公然展示在民众眼前。华为昭示不造车,自称定位为Tier1系统集成供应商,聚焦智能驾驶、智能互联、智能网联、智能能源、云服务等汽车新增部件领域。

华为的上海车展展位

覆盖面之广,即便不造车,也是超级供应商的姿态。行业为之一阵骚动。

随着新能源汽车这几年的生长,汽车“四化(智能化、网联化、电动化、共享化)”成为各大车企、零部件厂商必争之地,不惜重金投入其中,其中也不乏众多创业公司身影。华为的入局无疑会使早已竞争猛烈的产业,竞争加倍惨烈。

没错我用了“惨烈”一词。单就自动驾驶领域就已经汇集了数十玩家,其中不乏国际巨头。看看自动驾驶的款式,可能所有环节企业都绕不开和华为的竞争。

1、芯片

在燃油车时代,国产汽车“心脏病”难除,发动机控制手艺依赖于外洋供应商,以至于成为无法平复的伤痛。至今发动机控制系统依然依赖合资工厂供应,新手艺依赖于外方。到了智能网联汽车时代,芯片更是中国汽车业不能再失的高地。

华为海思系列芯片在消费电子领域,虽说还无法与高通、苹果A系列抗衡,但也算是小有成就。依附在IC行业多年的投入,华为昇腾系统AI芯片,从公然信息来看,高达352TOPS超强算力已经处于业界领先职位。华为在此基础之上打造出MDC(MobileData Center)平台,试图为车企提供自动驾驶全栈全场景服务。

华为昇腾910芯片,单芯片盘算密度跨越Nvidia

在高级其余自动驾驶中,汽车已经不能再接纳的离散电子控制单元(ECU)来匹配每一个功效,而是接纳部门集中式的域控制器(DCU)

DCU需负担多传感器融合、定位、路径计划、决议控制、无线通讯、高速通讯的盘算。在集中式与夹杂式架构中,DCU还需负担所有或部门传感器的数据处置。由于需要完成大量运算,DCU一样平常都要匹配一个焦点运算力强的处置器,也就是芯片,以提供自动驾驶差别级别算力的支持。算力越高,支持的功效也就越多,因此人人都追求高算力。业内有NVIDIA、英飞凌、瑞萨、TI、NXP、Mobileye等多个方案。

只管芯片研发需要大量资金,然则芯片作为自动驾驶焦点元件,其不菲的价钱与可观的利润,照样引来众多巨头投入其中。在众多玩家中既有消费电子半导体巨头,也有传统汽车半导体供应商,另有新进玩家。我选了几个具有代表性的企业做一个简朴的梳理。

1.NVIDIA:英伟达近年来一直致力于AI芯片的研发,在自动驾驶领域解决方案齐全:

1)DRIVE PX2开放式人工智能车辆盘算平台;

2)NVIDIA DriveWorks 软件开发套件;

3)数字座舱、高精度舆图、高级辅助驾驶解决方案。

2.Intel:昔日PC时代CPU王者Intel错失智能手机时代后,唯恐再次错失自动驾驶时代。在推出IntelGo平台后,不惜重金收购Mebileye,这位在ADAS视觉领域霸主的自动驾驶开放式平台Eye Q5也于2018年12月上市。

3.Qualcomm:高通在汽车产业的结构不仅限于其善于的通讯领域,在ADAS与座舱娱乐域其820A也显示不俗。在2019年CES展上展出了其基于骁龙芯片打造的可扩展自动驾驶平台--DriveAutomotive,可供汽车厂商凭据自己的需求添加模组。

不外仅是产物端的结构似乎无法显示出高通对于入局产业的信心,与恩智浦的收购案也是一波三折,只是最终无果而终。

4.NXP:作为汽车半导体传统供应商,恩智浦瞄准多个控制域,包罗:毗邻、车身恬静、自动驾驶、信息娱乐、动力总成。其中在自动驾驶域打造BlueBox盘算平台,其BlueBox2.0支持L4~L5级自动驾驶需求。

5.Renesas:瑞萨电子的R-Car V3M高性能图像识别片上系统(SoC),可大大优化智能摄像头、全景环视系统、激光雷达等应用,同时瑞萨也推出Renesas Autonomy开放式平台面ADAS/自动驾驶领域。

6.TI:德州仪器依附自身优势,从低级ADAS领域切入,其视觉、超声波、毫米波雷达等传感器芯片结构,以及将Jacinto系列SoC从信息娱乐系统延展到ADAS,推出 TDA系列SoC,迅速低成本占领市场。在后续自动驾驶领域,TI或将连续发力。

7.Tesla:Tesla不甘于仅仅是造车,于克日公布其自动驾驶芯片FSD,未来会搭载在特斯拉AutopilotHardware平台上。从硬件集成的角度来说,特斯拉完成了从芯片到板级集成、系统集成、再到整车的集成,买通自动驾驶产业链结构。

8.地平线:确立4年不到的地平线,颇受资本市场青睐,估值一起飙升。2018年,该公司依托其软硬连系AI处置器手艺,相继公布了Matrix自动驾驶盘算平台与和地平线XForce边缘AI盘算平台。

9.寒武纪:寒武纪深度学习芯片Cambricon-1M,支持个性化深度学习,可用于多路视频实时处置,包罗自动驾驶等领域。

10.西井科技:西井科技从芯片研发起身,2017年10月团结振华重工公布其自动驾驶品牌Qomolo,应用于无人重卡口岸环境。其自动驾驶方案基于其DeepWell深度学习类脑芯片打造而成,完成从芯片研发到整车生产产业链结构。

在自动驾驶芯片领域海内企业也层出不穷,除上述三家以外,另有像零跑科技、飞步科技、杰发科、深鉴科技等等公司,在这里就不一一列举。固然也不清扫某些企业已经在悄悄投入大量人力物力。例如:标榜致力于智能网联芯片领域的平头哥现在还未有公布其相关产物,不外可以一定的是未来一定会涉足自动驾驶AI芯片。

芯片的手艺壁垒与投资极高,汽车芯片领域一直是汽车传统半导体厂家的领地,即使是Intel、高通也久攻不下,只能接纳收购的方式追求质的突破。对于创业公司甚至海内半导体商来说这个领域想要有所突破更是具有极大的挑战。不外在众所周知的靠山下,AI芯片创业公司也受到资本市场的青睐,这也是算是利好,至少能够缓解资金压力。海内AI芯片公司是否能有所突破值得期待。

2、传感器

车辆行驶的门路环境重大、多变,导致感知无法依赖单一传感器完成,高级别自动驾驶汽车中,定位、雷达、视觉等传感器协作融合,能够以图像、点云等形式输入收集到的环境数据,并通过算法的提取、处置和融合,进一步形成完整的汽车周边驾驶态势图,为驾驶行为决议提供依据。

多种感应器的互助必不能少

在这轮自动驾驶行业创业浪潮中,环境感知领域以视觉、毫米波、激光雷达为主。由于成本和成熟趋于成熟,视觉与毫米波雷达最先量产落地,从L0级预警逐步向高级辅助驾驶迭代。

只管华为车展的先容资料中先容其摄像头、毫米波/超声波雷达、激光雷达、T-Box、GPS、执行机构等由互助伙伴提供,然则笔者以为未来华为至少会在视觉、毫米波雷达、环视系统等传感器算法层面会举行自力开发,不清扫推出自己的传感器产物的可能性。

我根据传感器类型与功效对创业公司举行梳理。

(一)ADAS前向视觉摄像头

前向ADAS视觉摄像头现在有单目、双目、三目等多个方案,由于量产成本的因素,现主流量产方案以单目为主,在部门车型上配备双目摄像头。

注:上表为不完全统计,在多个方案中筛选海内外代表企业。

随着ADAS(高级辅助驾驶)功效的量产,海内市场占有款式逐渐清晰。乘用车领域以Mobileye、Bosch等国际供应商为主;海内创业公司产物主要以单目方案应用漫衍在商用车领域,跟随着商用车律例推进,在客车领域预警(FCW、LDW)与AEBS功效上均已实现量产。固然这并不是说海内企业在乘用车领域没有结构,仅是从市场占有率角度举行解读。

特斯拉的自动驾驶界面,该公司坚持用视觉传感器来做自动驾驶

相较于单目方案,双目或多目方案在检测精度、目的物检测类型、检测局限等手艺性能上优于前者。不外由于双目(多目)方案高昂的成本使得单目成为主流,并且在未来几年可能照样以单目方案为主。在手艺实现上单目配合77GHz前向毫米波雷达,以数据融合方式,使二者优势互补,知足手艺需求。

(二)毫米波雷达

视觉摄像头在目的检测上受环境因素影响较大,在特殊场景下可能会无法识其余到目的物或者识别效果大打折扣。相较于视觉摄像头,毫米波雷达受环境因素的影响较小;在检测目的物类型上视觉却优于毫米波雷达。在AEBS、ACC等ADAS功效的手艺方案将二者融合,弥补了单一传感器的感知缺陷。

海内毫米波雷达波段以24GHz与77GHz为主,79GHz现在尚处于研发阶段。检测距离24GHz(短距)毫米波雷达仅有50~70m,而77GHz毫米波雷达(中长距)可达150~250m。

随着77GHz毫米波雷达的成本降低与ADAS功效对毫米波性能的需求,在量产方案中77GHz毫米波雷达逐渐成为前向雷达的主流。24GHz毫米波雷达趋向于侧向检测应用,如BSD(盲区检测)、LCA(换道辅助)等,由于预警系统仅是对驾驶员的提醒,不涉及车辆控制,以是对性能要求较低,价钱也更容易被厂商接受。不外未来24GHz波雷达也可能会被77GHz或79GHz雷达取代。

从海内乘用车市场占有率来看,77GHz毫米波雷达主要以博世、大陆、电装、安波福为主;24GHz毫米波雷达以Veoneer(奥托立夫分拆后自动驾驶公司)、大陆、海拉、安波福、法雷奥为主。Tier1在乘用车市场为车企提供系统方案(包罗感知、控制、执行等部件),由于在系统集成能力上海内供应商处于劣势职位,另外产物可靠性、稳定性、一致性、成本控制、质量控制等方面也存在劣势,国产零部件企业进入乘用车市场相对于商用车领域较难。固然也有个体毫米波雷达企业在和乘用车期在互助开发中。

差别于乘用车,商用车属于生产资料,终端用户对恬静性与自动平安需求偏低,ADAS功效的推进依赖于律例的推动。现阶段在商用车领域,毫米波雷达的量产装配主要为了知足AEBS功效,以是在商用车前装市场的量产时间节点会受到律例的影响。根据交通相关律例要求,2019年4月客车需要配备AEBS系统,卡车2020年5月起需装配预警功效,2021年装配AEBS系统。如前文所说预警系统对视觉和毫米波雷达的性能要求略低,更多的是思量的成本因素,以是这也给国产毫米波雷达企业量产的机遇。

森思泰克77GHz高分辨远程雷达

在商用车市场上大陆与富士通天也是有力的竞争对手,海内毫米波雷达企业如:芜湖森思泰克、易来达、木牛科技、智波科技、苏州毫米波、承泰科技等等公司也会面临不小的竞争压力。

随着ADAS功效的渗透率逐步提高,毫米波作为主要的传感器,市场前景可期。国产毫米波在未来有所突破,值得期待。

(三)激光雷达

激光雷达作为高级别自动驾驶不能或缺的主要传感器,其能够正确获得三维位置信息,能够确定物体的位置、巨细、速率、姿态、外部形貌甚至材质,为目的识别、目的跟踪、障碍物检测能够提供准确的信息。相比于视觉与毫米波雷达,其在测距及分辨率的能力优异,能够自力确立三维模子,不外激光雷达的透能力相对较弱。

激光雷达对环境的感知能力最强

激光雷达按有无机械旋转部件,可分为:机械激光雷达和固态激光雷达两类。机械激光雷达带有控制激光发射角度的旋转部件,体积较大、价钱昂贵、丈量精度相对较高;而固态激光雷达则依赖电子部件来控制激光发射角度,无需机械旋转部件,尺寸较小。

在激光雷达领域外洋企业Velodyne、Quanergy、IBEO走在前沿。美国Quanergy和创业公司Ouste以机械旋转式激光雷达,其中以16/32/64线相对较为成熟;德国Ibeo公司激光雷达产物以低线束4线和8线为主,另外,Ibeo团结Valeo 互助推出夹杂固态激光雷达;德国创业公司Quanergy和以色列创业公司Inoviz以固态激光雷达为主。

Velodyne的激光雷达产物

海内企业速腾聚创、镭神科技、北醒光子、禾赛科技、大族激光、北科天绘等现在主要专注于激光雷达的研发,在机械旋转式激光雷达与固态激光雷达均有所涉入。

由于现在激光雷达成本过高,在车载领域更多的应用于高级其余自动驾驶,不外随着未来固态激光雷达的手艺生长与成本降低,使得批量装车成为可能。

现在激光雷达的硬件供应商主要是初创公司,也有部门供应商从较为成熟的相近激光领域切入。海内外企业在手艺方面差距相对较小,甚至在精度和价钱上与外洋同档次产物相比拥有优势。这也给海内企业追超外洋企业为可能性。

3、域控制器及全栈自动驾驶方案

随着汽车电子手艺的生长,汽车的电子控制单元越来越多,甚者有上百个。为了解决汽车ECU数目重大的问题,域控制器的观点应运而生。自动驾驶域控制器(DCU)作为L3级以上自动驾驶数据处置平台,自然也引来了众多玩家介入其中,包罗众多创业公司、互联网公司、传统零部件供应商。思量到DCU的重大性,小我私家以为车企、系统商、半导体商团结开发,施展各自优势或许是最佳的选择。固然这种组合也习以为常。

华为MDC平台与DCU有点类似,本质上为了解决汽车ECU的数目增多之后,汽车控制系统变得重大,且能力到达上限的问题。下文以DCU为例睁开先容。

不妨先看看DCU需具备哪些能力。

上图是智能网联汽车的结构条理,在漫衍式架构中环境感知数据处置在传感器端处置完成后,将检测效果发送给DCU,DCU完成多传感器数据融合处置后,执行计划与决议,发出决议下令后由执行机构完成控制。相对于漫衍式架构,集中式架构从传感器端获得原始识别数据后,由DCU完成感知层数据处置,固然这不仅需要芯片的高算力,同时也需要DCU供应商直接或间接拥有传感器开发能力。

DCU至少还需包罗路径计划、决议最佳路径(从平安,便利,环保的角度)最后到协调多执行器的能力。

DCU的重大性决议了单一创业公司很难与巨头或者巨头组合抗衡。这其中不仅仅体现在资金实力,在资源整合能力、手艺贮备、人才贮备也差异较为显著。创业公司深耕某一领域或从特定场景最先,迭代至产业链结构的战略,不失为明智的决议。现在自动驾驶尚处于L2级推广阶段,实现L3级自动驾驶及以上尚需时间,创业公司也不是没有胜出的机遇。

小我私家以为L3级以上自动驾驶的焦点在于DCU(感知与执行层依赖于互助伙伴或部门自研),DCU供应商与全栈自动驾驶方案商区别在于后者提供包罗DCU在内的其他硬件,以及场景定制算法。以是我将全栈自动驾驶方案与DCU公司归类于一类,在众多公司中我筛选了一些具有代表性的公司。

在L3级以上自动驾驶及DCU领域公司众多,单就海内在干线物流无人驾驶方案上就汇集了阿里、京东、图森未来、智加科技、主线科技、嬴彻科技、西井科技、武汉环宇等等公司。从与整车厂互助的角度来看,竞争也异常猛烈,仅就奥迪已经宣布在L3级以上自动驾驶互助伙伴,除了其子公司AID与zFAS平台外,另有华为、地平线。

随着芯片手艺的提高,未来DCU架构会趋向于集中式。随同而来的,就是现有传感器企业势必会面临转型的决议,小我私家以为无非趋向于算法与DCU或全栈方案两个偏向,例如纯视觉方案、激光雷达高级自动驾驶方案。难免会与现有DCU与全栈系统方案商同志竞技。几人能胜出现在不得而知,不外可以确定的是未来一定不会需要云云多企业存在,市场整合在所难免,在产物细分、市场细分或许存在生计机遇。

对于跨界而来的大公司而言,在其专业领域内或许成就特殊,然则在汽车产业研发履历、手艺积累、产物线、议价权、品牌认知度等等方面均与国际Tier1相比较存在较大劣势,竞争胜出面临不小的挑战。

4、对华为的期待

在汽车传统零部件领域,海内企业在焦点零部件上,追赶多年依旧难以望其项背。新起的智能网联系统,海内企业与国际大企业差距尚小,甚至在个体细分领域还处于领先水平。同时当前高级别自动驾驶还不具有成熟的产物和商业模式,国际大企业也处于研发阶段,并无绝对领先优势。像华为这种巨头入局,给海内企业的胜出增添一些机遇,期望在这轮竞争中能有几家中国企业胜出。(完)

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