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智能駕駛艙的架構會是什么樣子的?

我快閉嘴 ? 來源:蓋世直播 ? 作者:直播君 ? 2020-09-14 14:14 ? 次閱讀

2020年9月10日,第三屆“光”+智能駕駛技術高峰論壇隆重召開,本次論壇邀請了眾多來自整車企業、咨詢機構、科研院所,以及激光雷達、紅外夜視、攝像頭等傳感器廠商知名專家、學者到會研討,共話光與汽車電子行業市場前景。以下為北京未動科技副總經理李智現場演講實錄:

大家好,感謝主辦方。我叫李智,我們公司相對比較年輕,創始人團隊是來自微軟集團和微軟的亞洲研究院,跟國內做AI的基因差不多。我們相對年輕,我們也是特別幸運的公司,從2014-2016年底一直在做生物識別的手勢,2020年做了兩家主機廠的交付,也感謝各位的幫助。

我們公司總部在北京,我個人base在上海,因為上海有太多前裝的供應鏈。上海、廣州有銷售中心,重慶分公司主要做一些數據采集、標注和路測。我們有一個實驗室在瑞士蘇黎士,我們是一家純正的、本土的軟件算法服務商。

我們是一家軟件服務公司,做算法的,之前有做過手勢、做過艙內。2019年,這個市場因為艙內的這塊東西繁榮起來了,給我們DMS、OMS和多模交互引來了很多客戶,我們會陸續先跟大家在一些車型上見面了。

在座艙方面,智能座艙分四個階段:前三個強調的是單車智能,后期路端、智能交通、智能社區配套起來以后,會有一個第三空間,比較大的方向。驅動因素主要是這六塊,我們的感覺,角色是服務商,服務一級供應商和OEM,我們盡量是想站在用戶的角度,因為我們跟用戶中間隔了至少一層客戶,所以我們盡量站在用戶角度去考慮我們的產品方向。

我們公司的產品方向主要來自:客戶需求、市場導向、新技術迭代。

智能化方向還蠻多的,艙內的、車路協同等,做為主機廠的一級供應商,產品對車的銷量必須是有增持的,讓用戶體驗到眼前一亮或者特別舒適。我們做主機廠項目的時候,主機廠現在傾向于軟硬件分離。為什么這么說?像我們車上有很多一級供應商的部件,比如空調、中控、座椅、香薰、氛圍燈等等,相對較為獨立一些,如果軟件分離,就可以把很多軟感器的部件做一些串聯,講的虛一點就是多模交互,講的務實一點就是把所有產品的優勢能夠發揮好,并不是說每個性能特別棒,但是組合起來讓客戶有一個很舒適、很差異化的體驗。

簡單講幾點,我們做圖像,像顯示屏的、光源、語音我都會關注到,因為我是做供應鏈的。以打燈為例,導航在一個路口提示你左轉右轉,打不打燈可以交給車去做,不用手動,可以通過車路軌跡判斷,不用很多硬件的附加成本,就可以有一個很好的用戶體驗,支持我的用戶拐彎,車輛自動打燈。

智能座艙有助于提升OEM的產品化有兩個方向,現在大方向是智能駕駛,智能駕駛短期快速落地的難度比較大一些,整車平臺的瓶頸,并不是技術本身是落地成本問題,還有一些軟件算法,實現難度比較大。純自動駕駛的東西,商務化的、進度慢的國內國外落地的時間有推遲,形式現在也不叫停車,大部分在長期的路試階段,有一些半封閉的、封閉場景,自動駕駛的方向比較慢一些,如果想做好、做成熟、打磨工程化,還是需要有一些時間工程話磨合。

為什么轉向智能座艙?這是從我們轉向服務艙的角度考慮,它不涉及過多的底盤控制,有一些其他的安全等級等,它注重的是成果的體驗。還有感知,這個感知是用戶,并不是技術方,用戶很容易就體會到你這個產品升級帶來的邊界。

第三個是助力差異化。車市不振的背景下,易被察覺的差異化功能可提高產品競爭力。這個比較方向,Eyesight、豪威都已經說過一遍了,可能是一個考試的門檻。我跟大家補充一點,NCAP現在只是一個描述,2025年會有一些數字化的約束,更多對嬰兒安全座椅、檢測有一些指標性的輸出。

總結一下,我的艙內功能,DMS有兩個方向:一個是做成安全件SOP的,另外一個是智能化每個階段都需要。比如說L1、L2階段,很多車已經上了DMS,是不是單車做的很好就不需要DMS?不是,人跟車駕駛權限的交接,需要一些駕駛員的狀態、駕駛員行為、分神等等一些狀態去佐證,很明顯的事情,特斯拉的事情,官司還在打著,有一些責任的需求有需要DMS的加入。我們2019年拿到了5家定點,所以2019年是艙內市場需求的元年。

這是新車裝備率的指標,來自第三方的數據機構,隱去了一些我的客戶,或者是我友商的一些名字,大概落地時間、落地量,也有很多一級供應商已經推出了完整的DMS解決方案,我們迎接市場的新企業也是特別開心,因為我們比較靈活一點。

總結一下前面的內容,一句話就是法律法規對汽車安全要求+消費者對智能化的強烈需求+行業趨勢的推動已經成為汽車產業發展的一個新浪潮。

技術路線,全部都是功能的表述,大家都有印象,開車門刷臉、駕駛疲勞、分神、情緒識別、手勢、視線追蹤、全駕駛艙監控。現在手勢識別有一些新的要求了,對后排人員的手勢交互,娛樂有一些新的要求,現在我也在配合做這一塊。

這個是DMS一些標準的功能列表,有一些可能會在功能列表里面選擇,我們在服務的時候,會給客戶提供整套方案。艙內DMS,狀況監測、人數、副駕的情緒等等,我們現在100%的業務是來源于前裝的乘用車,當然也有一部分是出行,所以也有一些座艙的需求。

我們跟導航的地圖廠商、語音商有一個非常密切地合作,打造一些產品,推動主機廠,讓它覺得這個產品比較有溫度一些,比如我們跟語音廠商來做,通過語音輸入,問到導航地圖,前面該怎么走、前面的建筑是什么?哪里有停車場,把這個信息輸入,它到云端去檢索完以后,通過駕駛員的面部朝向或者視線,知道他在看哪個建筑,做一個非常深度的合作,這個產品會有溫度。這個也是一個趨勢,主機廠的趨勢就是軟硬件分離,主機廠希望所有信息的輸出到他那里做一個融合,產品出來會特別的棒。

我們現在交付的產品當中,分神這個功能有一部分是通過視線的因素有一定的權重,我們在100萬的CMOS做到眼睛是不是看路面,200萬左右的CMOS上面可以做到艙內14個目標的選擇,后期分辨率會提升,300-400萬的時候可以做一些ARHUD的片選。

總的梗概,智能駕駛艙的架構大概是什么樣子?通過一些網關的東西到SOC,把它接收下來,通過AI的一些數學模型去運算,加權重、加邏輯體現出來,到我表格里面說的那些功能。

這是攝像頭的現狀,這個現狀是我們公司的現狀,交付客戶的量,今年有兩家主機廠家交付了,四五款車的交付任務,現在用到的一些器件跟大家分享一下,主要是我們現在一些落地工作。

這是我們配套的控制器,控制器一般都是一級供應商來做,從高通聯發科TEXAS、RENESAS,陸續都有一些產品落地。

這是算法發展的趨勢,功能更加豐富,從前我們是這樣的,現在是這樣的,因為座艙的需求比DMS多很多,顯示鏡的功能、價值也挺多的。我們在行業立足的點就是服務,所以我們現在定義自己是數據驅動的服務公司,如果是配合客戶做項目的時候,我們會配合的很深,我們自己做的東西,或者是周邊的東西,或者我們自己打磨的產品,打磨的很深,因為我們公司100%的業務是來自于汽車前裝,汽車的業務我們會懂,所以我們不會做手機、也不會做安防,把有限的力量會放在前裝的客戶身上。

這是控制器的具體方案,跟上面差不多,有IVI的,獨立控制器,現在交付的有Arm的、DSP的,也有一些APU的,加速引擎我們也會用,我們會跟這個廠商有很密切地溝通。

這個是現在在做的量產項目Camera位置,下一次做這個項目的時候有一些問題會提前暴露出來,跟客戶有一些反饋。

我們也深入的研究了一下ISP,國內有一些新的ISP廠商,也有一些新的方案,我們也有去了解,一套視覺產品到了主機廠,用戶只能直觀的感覺到這個東西準不準,就是算法應用的功能準不準,或者是精度高不高,如果出問題了,它不會關心在哪個環節出現問題,所以我們現在變成了Camera的伙伴、控制器伙伴、元器件伙伴,很多問題我們做反饋,因為主機廠會第一個找到我們,我們會對整個流進行分析、排查,所以我們也做了ISP的東西。我們自己用算法也做了寬動態的東西,我們現在做了90%的IR Camera,沒有色溫,沒有一些細節的工藝條,所以我們盡量想做的細一點,全一點,跟生態鏈的伙伴溝通也會全一些。

這是很多工況,我們做測試、做驗收的時候,包括數據采集的時候,都是有針對性的。我們公司的數據主要來自于第三方機構數據公司,從2017年開始,我們每天做的工作就是召集一些社會人員讓公司幫我們錄圖,實際的圖,實標實采。

國內國際的Camera我們用了很多,很多工況,大家參考一下,比如晴天測光、陰陽臉、光明亮交替、夜晚。最終的成像結果不是單純說光的能量不足,打包成模組以后會出現多多少少的問題,可以理解,本身有一些工藝問題,因為光源到接收中間有很多環節,包括剛才說的VCSEL,有一些DOE,有因素對整體成像產生影響,所以我們盡量會在自己軟件算法的根基上發散開來,對整個產品都有一定的了解。

RGB我們用的很少,我們跟OV的專家一直合作的項目,用OV的Camera Sensor。這是RGBIR的,它現在跟大家見面的都是角度比較大,FOV是在80-140度,還是會碰到一些問題的,所以我們自己也會有一些測試數據,跟模組廠商、跟客戶都會反復地溝通,把這個問題解決掉,所以我們服務擁有積極性和主動性。主辦方一直在說,為什么這么多年輕的公司可以拿到這么訂單,我覺得原因之一就是服務的黏性和服務的態度,我們會把整個產品涉及到的東西都跟客戶溝通。

為什么我要強調服務這個東西,本身AI的東西做的好的也蠻多家,做產品化、做商用,AI的東西屬于軟件的分類,你要做TO B業務本來就是很困難的,而且要在做TO B當中的汽車、主機廠業務,難上加難,所以一定要把心沉下來,做完一個項目以后一定要服務好,就會有下一步的主機廠來找,因為汽車圈子是非常小的。

舉個例子我們突出這服務,因為我們會跟主機廠突出能力共建,這個能力共建的原則就是主機廠的需要。主機廠需要我們幫他搭一些分布式的系統,做算法,需要我們提供力所能及的東西,如果主機廠需要自己學習視覺的技術,我們會提供給你數量不多的原數據,或者是教我們怎么去標注,也可以,我們服務的態度、服務的意識都是夠的,對我們拿一些訂單做交付有一些幫助。

今天就跟大家分享到這里,我是北京未動科技的李智,未來想溝通、了解都是有可能的,我這邊除了自己的東西,芯片廠商、半導體廠商等等都是我這個生態圈的一部分,歡迎大家多多跟我交流。

謝謝。
責任編輯:tzh

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