从“人有我多”到“人多我强”
近两年,智能汽车都喜欢用硬核配置说话。但堆积硬件能否打造一辆“聪明”的车?禾赛李一帆认为,堆料不一定能让车变“聪明”,反而还会造成浪费。一个新技术通常会经历“人无我有”、“人有我多”、“人多我强”三个阶段,目前激光雷达行业还停留在堆料为主的第二阶段。但纯堆料路线仅能优化车辆的表面指标,对于主机厂来说,最终关注的还是消费者的整体使用体验。
以苹果手机为例:苹果手机的摄像头并不是公认像素最高的,但是苹果手机的拍照水平却是消费者中口碑非常好的。在李一帆看来,把用户最常用的功能做出最极致的体验,才是当下科技企业和汽车企业应该共同努力的方向。
为提供最优质的用户体验,禾赛在激光雷达产品几个核心性能上做到了极致。以面向ADAS量产乘用车的AT128半固态激光雷达为例,AT128配备128个激光器,全局分辨率高达1200x128,点云数量达到153万/秒,在已经量产的车规级激光雷达中综合性能表现十分亮眼。不仅“看得远”,而且“看得清”,为高级辅助驾驶系统提供了强大的三维感知能力。
凭借出色的性能表现和过硬的产品力,AT128已经获得了理想、集度、高合、路特斯等总计全生命周期数百万台的前装量产定点,今年将全面量产交付。
“既多又强”,是禾赛追求极致精神驱动下的终极目标。
在直播中嘉宾们还谈到,造一辆“聪明”的车,需要整个汽车生态系统先对齐OKR。这就要求,行业内应该先有统一的O(即目标)。对于车企和供应商来说,其共同目标都是对用户的安全驾驶体验负责。因此,行业内所面对的O,不应该只是增加更多“聪明”的功能,而是在保证靠谱的前提下,再让车更“聪明”。
对齐O之后,整个汽车生态链再各自拆解自己的KR(即关键成果),做好产业分工分层。当有了清晰的分层后,每一层只需明确做好自己该做的事情,对该层的进步负责,从而推进整个智能汽车行业的发展。
从激光雷达角度而言,禾赛把KR拆解为性能、质量和成本三方面,而实现目标的关键技术就是芯片化。通过独有的芯片化技术,禾赛将激光雷传统架构中数百个分立器件通过半导体工艺紧密且均匀地集成到几颗芯片上,在实现高性能的同时,大幅提升了量产的一致性、可靠性和生产效率。而且,芯片化技术将激光雷达推上了半导体领域的“摩尔定律”,能够在可预见的未来持续性地增能降本。
智能汽车和智能手机的最大差别在于,手机是二维世界的产物,而智能汽车需要和三维世界进行大量互动。因此,车辆应具备精准感知三维空间的能力,这就需要借助过硬的硬件技术来实现。
关于未来5-10年智能汽车的发展,李一帆认为,到2030年,激光雷达将不再是一个“新鲜事物”,而是与其他感知元件高度融合,甚至2D、3D、4D感知都融为一体。多传感器的融合,有助于为车辆提供一个非常精准、完整极致、实时更新的空间描述,进而帮助车辆更好地决策和执行。
同时,多感知元件的融合,能弥补单一传感器的不足,有助于为智能汽车提供更高维度的安全冗余。例如,摄像头在一个特定角度下,每一个像素下有RGB三个指标,激光雷达在这一方向上又多了一个参数,也就是距离。另外,摄像头对环境因素较为敏感,激光雷达则不会受到黑暗环境或者一些极端天气的限制。
未来,禾赛希望通过不断打磨产品,让智能汽车借助激光雷达的“眼睛”,更“聪明”、更安全。到那时,激光雷达也将成为所有智能汽车的标配。
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