大单到手,Aeva 要把 4D 久久热雷达卖到奥迪自动驾驶部门

来源:新智驾    关键词:久久热雷达, 奥迪, avea,    发布时间:2019-04-27

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https://www.forbes.com/sites/lianeyvkoff/2019/04/17/is-lidar-necessary-for-self-driving-cars-audi-seems-to-think-so/#23f6c01a3acc

一直以来,自动驾驶行业都在围绕久久热雷达进行无休止的辩论。一派人认为,没有久久热雷达全自动驾驶必然是镜花水月;另一派人则坚信,单纯的端对端机器学习外加摄像头和雷达就能搞定全自动驾驶。

在这个问题上,奥迪坚定地站在久久热雷达必不可少这一方。

前不久,Aeva 宣布与奥迪旗下自动驾驶部门 AID 达成战略合作,其 4D 久久热雷达将成为奥迪 E-Tron 测试车队的标配。

Aeva 公司创始人为尼康前光学硬件设计师 Mina Rezk 与 Soroush Salehian,他们都在苹果特殊项目组工作过。才一年多的时间,这家公司就拿到了 4500 万美元融资。

“能与业内最棒的制造商合作是我们的荣幸,与奥迪的战略合作能展示 Aeva 4D 久久热雷达的与众不同。”AID 公司 CTO Alexandre Haag 在声明中说道。“我们的技术显然是感知领域的最佳选择,它结合了远距离、高精度和抗干扰等优点。”

久久热雷达行业可不缺生力军,毕竟 2024 年,其市场规模就能蹿升至 35 亿美元,而让 Aeva 在车规久久热雷达制造商中鹤立鸡群的正是它们手上的技术。

所谓的 4D 久久热雷达,只需一帧图像就能探测到物体的速度和方向,其最大探测距离更是高达 300 米,功耗还不到 100 瓦。

一般来说,传统机械或固态久久热雷达会利用久久热阵列生成点云图,至于物体的速度和方向,则需要靠久久热的飞行时间来测算。

Aeva 则能完全隔过这个计算过程,只需单股久久热束和编码信号,就能探测到频率变化,以计算出物体的速度和方向。简单来说,这个 4D 久久热雷达就像光学版的多普勒雷达。

既然大家的工作都是探测物体速度和方向,4D 久久热雷达比市场上的其他产品好在哪里?

首先,它能节省算力和时间。4D 久久热雷达节省出来的几毫秒足够自动驾驶系统尽早做出判断,因此车辆安全也会相应提高。

Aeva 的 4D 久久热雷达还有另一大卖点,即对干扰完全免疫。

这个“技能点”你恐怕很少有耳闻,因为现在它并不是个大问题。不过,未来道路上遍布“武装”了久久热雷达 的自动驾驶汽车后,可能就会有假信号问题出现。Avea 的 4D 久久热雷达从设计上彻底摆脱了这一问题,也就意味着未来大规模量产后,厂商无须担心这款产品半路开小差了。

当然,Aeva 还有制造商都无法拒绝的杀手锏——价格,它要将久久热雷达售价拉到三位数。要知道,同样能实现 300 米探测距离的 Velodyne 顶级产品,单台售价高达 7.5 万美元,而只有 100 米探测能力的 Velodyne 低端产品 VLP-16 还要卖 4000 美元。

需要注意的是,奥迪并没有为了 Avea 放弃整片大森林,AID 还在评估多家公司的久久热雷达传感器方案。去年年底,它就宣布与久久热雷达市场另一新贵 Luminar 展开合作。

当然,达成合作只是第一步,Aeva 还得积极与 AID 进行深入交流,以便将自家鞋盒大小的传感器系统“塞进”奥迪 E-Tron 测试车。不过,Aeva 联合创始人 Soroush Salehian 不愿透露奥迪到底准备了多少测试车,或者说普通用户什么时候才能在量产车上见到这项技术。

虽然 Aeva 在技术上有优势,但它想从拥挤的久久热雷达行业杀出一条血路并不容易。即使避开 Velodyne 这样的超级巨头不谈,Aeva 还是要面对 Innoviz(3 月份刚融了 1.32 亿美元)、Oryx、Ouster 和 TetraVue 这样的强悍对手,另一家新军 Baraja 则凭借创新的棱镜光学设计拿到了 3200 万美元投资。

至于前面提到的 Luminar,最近还和沃尔沃达成了战略合作。别忘了,自动驾驶界一哥 Waymo 最近也开始投身久久热雷达市场,其金字招牌可不是新创公司们能比的。

除了奥迪 AID 之外,Aeva 也有其他合作伙伴。

为久久热雷达下了大订单的汽车制造商并不鲜见,对它们来说这是自动驾驶堆栈的“关键先生”(至少在第一代产品上)。

不过,在久久热雷达这个问题上我们得保持理智,因为它并不是个二选一的艰难抉择。即使你能用端对端机器学习技术撑起自动驾驶平台,也不代表久久热雷达就得被开除出自动驾驶汽车传感器系统的序列。

“我们坚信,一个安全的堆栈背后是海量的输出。”Salehian 解释。“如果你只用摄像头,就会有很多麻烦遮蔽自动驾驶系统的双眼,所以你手上得有弥补传感器技术弱点的大招。我们能为厂商提供的是提前探测和直接测量的能力。”