新智駕（微信：AI-Drive）按：雖然自動駕駛進展迅速，但其在商業(ye) 路線圖和技術方麵卻從(cong) 來不缺問題。其中，有三個(ge) 未解問題是讓公司高管和工程師們(men) 最為(wei) 頭疼。

市場研究公司 IHS Markit 中控娛樂(le) 與(yu) ADAS 係統研究主管 Egil Juliussen 將這三個(ge) 問題總結為(wei) ：

1、我們(men) 真的需要激光雷達嗎？

2、為(wei) 了追求所謂的‘網絡效應’，科技和汽車公司真的能消除芥蒂，在自動駕駛軟件上通力合作嗎？

3、行業(ye) 能順利解決(jue) L2 到 L3 的轉換問題嗎？

在Juliussen 看來，這三大問題將成為(wei) 2019 年汽車行業(ye) 最難啃的骨頭。

事實上，行業(ye) 觀察者已經察覺到了自動駕駛市場新一輪的合縱連橫，科技巨頭、一級供應商、新創公司和傳(chuan) 統汽車廠商正試圖用新技術撬動市場，完成 L2 到 L3 的平穩過渡。

說道 L2 到 L3 的過渡，Semicast Research 首席分析師 Colin Barnden 認為(wei) ，2019 年年初的 CES 上，一級供應商和汽車廠商會(hui) 大展身手，推動駕駛員監督係統重新回到台前。

解決(jue) 了後兩(liang) 個(ge) 問題，我們(men) 還是繞不過最為(wei) 關(guan) 鍵的，那就是搭載了 ADAS 和自動駕駛係統的車輛真的需要激光雷達嗎？Juliussen 表示：“最近，業(ye) 界關(guan) 於(yu) 該問題的反思越來越多。”畢竟數字圖像雷達崛起後，能實現的功能比從(cong) 前更多了。

AEye 要融合攝像頭與(yu) 激光雷達數據

在吵雜的幹擾聲中，加州新創公司 AEye 前不久對外宣布自家首款商用產(chan) 品“iDAR”，這是一款與(yu) 高清攝像頭深度融合的固態激光雷達，可以說是為(wei) ADAS 和自動駕駛市場而生的。

自動駕駛汽車不需要激光雷達也能成功的想法其實誕生已經有一年了。大家如此著急的探討這一問題還是因為(wei) 激光雷達售價(jia) 太過昂貴，而且該技術的未來走向現在還不清晰。簡單來說，大家等不及了。

雖然除了特斯拉 CEO Elon Musk 這樣的狂人，沒人敢直截了當地高喊“激光雷達無用論”，但許多圖像雷達開發者已經開始將埋葬激光雷達當做自己的潛在目標了。11 月時，恩智浦 CTO Lars Reger 曾表示，恩智浦就準備把這個(ge) 設想變成現實。

在考慮激光雷達到底有沒有意義(yi) 的問題時，AEye 倒是換了一個(ge) 角度。這家新創公司相信，汽車廠商對當下的激光雷達產(chan) 品是拒絕的，因為(wei) 現有解決(jue) 方案依靠的是獨立傳(chuan) 感器組成的陣列，它們(men) “各自為(wei) 戰”會(hui) 生成天量的數據。

“這就需要更長的處理時間和龐大的算力，因為(wei) 係統需要通過配置、分析、矯正、降采樣和轉換才能將這些數據集變成車輛可用的信息。”AEye 解釋。

看到這裏你也許會(hui) 想，難道不能引入人工智能，讓它幫忙區分出哪些是對路徑規劃有用的數據嗎？畢竟對每個(ge) 像素采用相同的優(you) 先級也太浪費資源了。AEye 也想到了這一點，AEye 副總裁 Stephen Lambright 就指出，iDAR 的研發中借用了該靈感。

Lambright 表示，AEye 的 iDAR“其實深深根植於(yu) 源自軍(jun) 事防務產(chan) 業(ye) 的技術”。AEye CEO Luis Dussan 創業(ye) 之前就一直在為(wei) 戰鬥機設計監視、偵(zhen) 查和防禦係統。他創立 AEye 就是為(wei) 了將“軍(jun) 用級別的性能”賦予自動駕駛汽車。

Lambright 透露稱，AEye 在 iDAR 的開發過程中遵循了三大原則，即：

1、不要錯過任何細節；

2、不同的事務需要不同的注意力；

3、實時做好每件事。

“簡而言之，AEye 的目標是將 iDAR 打造成一套強大的傳(chuan) 感器融合係統，不再浪費計算周期。”AEye 產(chan) 品副總裁 Aravind Ratnam 解釋道。

iDAR 的構建包括 1550nm 的固態 MEMS 激光雷達，一顆暗光高清攝像頭和嵌入式 AI。這套係統能將 2D 攝像頭采集到的 RGB 像素與(yu) 3D 激光雷達生成的三維像素（XYZ）進行整合，以創造“全新的實時傳(chuan) 感器數據類型”，為(wei) 自動駕駛汽車的路徑規劃係統注入更為(wei) 精確、智能的信息。

值得注意的是，iDAR 提供的並非掃描後對攝像頭/激光雷達進行數據融合，它的智能感知係統能將固態激光雷達與(yu) 高清攝像頭進行物理融合。

在 AEye 的定義(yi) 中，iDAR 創造的全新數據類型被稱為(wei) “動態三維像素（vixels）”。AEye 表示，動態三維像素能對人類視覺皮層的數據架構進行仿生學習(xi) 。

組合型 SoC

據新智駕了解，AEye 發布的新 iDAR 係統名為(wei) AE110，它已經是 AEye 公司的第四代原型產(chan) 品了。

Ratnam 指出，係統內(nei) 搭載的是一款組合型 SoC，其基礎是賽靈思的 Zynq SoC，而 Zyng 則整合了一塊基於(yu) ARM 架構的處理器，同時它還融合了一塊 FPGA。

在設計之初，不但考慮到了硬件加速和關(guan) 鍵分析能力的發揮，還一並將 CPU、DSP、ASSP 和混合信號的功能整合在了設備上。2019 年，AEye 還計劃自行為(wei) 這塊組合型 SoC 設計 ASIC（專(zhuan) 用集成電路）。

“視覺+雷達”還是“視覺+激光雷達”？

AEye 一直在推銷自家的視覺/激光雷達 傳(chuan) 感器係統，不過市場上卻有不少開發者是高精毫米波雷達芯片的擁躉，他們(men) 更偏愛視覺/雷達解決(jue) 方案。

林利集團資深分析師 Mike Demler 認為(wei) AEye 的解決(jue) 方案非常有趣，會(hui) 帶來不少特殊功能。不過，他也指出，搞視覺/激光雷達 技術的市場上可不止 AEye 一家，大陸集團也在售賣這種組合單元。不過，大陸集團的方案與(yu) AEye 還是有所不同，它們(men) 整合的數據來自兩(liang) 套不同傳(chuan) 感器預加工的結果。

在 Demler 看來，AEye 方案的優(you) 勢在於(yu) 其傳(chuan) 感器融合軟件。從(cong) 本質上來說，“將視覺/激光雷達圖像傳(chuan) 感器視作一個(ge) 集成組件能加速感興(xing) 趣區域的識別。不過除了這些，攝像頭和激光雷達的所有優(you) 勢和劣勢 AEye 一個(ge) 也逃不掉。”

Demler 認為(wei) ，雖然 AEye 用的是 MEMS 激光雷達，但卻從(cong) 未公布自家產(chan) 品的空間分辨率。他猜測，與(yu) Velodyne 的掃描激光雷達相比，這可能是 AEye 的最大弱點。

“攝像頭擁有最高分辨率，但在強光和暗光環境下它都會(hui) 性能縮水。同時，一旦攝像頭被塵土或雨雪糊住，也會(hui) 武功全廢。所以，光靠它可保證不了空間分辨率。與(yu) 攝像頭一樣，激光雷達在雨雪天性能會(hui) 明顯弱於(yu) 雷達，因此靠它執行目標檢測任務也不是萬(wan) 全之策，而且大多數激光雷達無法測定目標的速度。”

VSI Labs 創始人 Phil Magney 對 AEye 也有自己的看法，因為(wei) 其就被請去驗證 AEye 激光雷達的遠距離探測和刷新率問題了。

Magney 強調稱，“iDAR 傳(chuan) 感器確實挺特殊，因為(wei) 它對攝像頭和激光雷達進行了整合，並在中央計算機消化掉海量數據前對其進行融合。”在 Magney 看來，“這就是邊緣融合，因為(wei) 在分類開始前設備已經開始進行數據融合了。同時，該設備還有向下挖潛，尋找關(guan) 鍵主題的能力，這就意味著你無需再處理整個(ge) 點雲(yun) 場景了。”

“AEye 其實正在開發分類算法，到時會(hui) 用在融合了的數據集上。”Magney 解釋道。

Magney 認為(wei) ，從(cong) 理論上來講，AEye 的所謂動態三位像素創造內(nei) 容的能力比單個(ge) 攝像頭或激光雷達陣列都要強上不少。不過，需要注意的是，攝像頭分辨率比激光雷達要高得多，因此像素與(yu) 點雲(yun) 的比值可不是一比一。

“如果拿 iDAR 和雷達相比，雷達就顯得多餘(yu) 了，因為(wei) 激光雷達和雷達都是測距儀(yi) 器。”Magney 解釋。

他還強調稱，“如果你對激光雷達的深度感知有足夠信心且認為(wei) 它能追蹤目標的速度，那麽(me) 一切皆有可能。值得一提的是，iDAR 的刷新率（100 Hz）是大多數商用激光雷達產(chan) 品的兩(liang) 倍，這也是 AEye 設備的一個(ge) 優(you) 勢。”

不過換句話來說，由於(yu) ADAS 車型肯定比全自動駕駛汽車先上路，因此在 ADAS 市場上，雷達的優(you) 勢可比激光雷達或 iDAR 要大不少。

“在惡劣天氣下雷達明顯更占優(you) 勢，因此它更適合 ADAS 係統。”Magney 強調。“不過，雷達本身的分類能力還是有一定的局限性，這是由雷達設備的固件決(jue) 定的。好在，有一大波研究人員正努力提升雷達的分類能力，這種設備的功能也在不斷豐(feng) 富，許多新創公司的產(chan) 品已經能讓人自覺點讚了。”

最近 VSI Labs 就參與(yu) 了 iDAR 傳(chuan) 感器的測試，結果顯示 AEye 的產(chan) 品能在 1 公裏的距離上發現一輛卡車。同時，VSI Labs 還確認了 iDAR 的刷新率達到了 100 Hz。

“我們(men) 參與(yu) 驗證的項目無法直接得出這款傳(chuan) 感器的表現及其安全性，不過它能在 1 公裏的距離下識別物體(ti) ，確實夠驚人的。”Magney 表示。

那麽(me) ，到底是雷達還是激光雷達 好呢？Demler 總結稱：對於(yu) 高級別的自動駕駛汽車，現在沒有哪家公司敢說激光雷達可有可無。“當然，你也能不用激光雷達就打造出一輛自動駕駛汽車，但這並不意味著它能勝任一切環境，或者說它像攝像頭/雷達/激光雷達係統那麽(me) 安全。”

在 Demler 看來，AEye 的 iDAR 無法完全替代雷達，而德儀(yi) 的毫米波圖像雷達也無法替代激光雷達。“大多數自動駕駛開發者都堅持三大天王戰略，而且他們(men) 還用了其他傳(chuan) 感器做補充。”Demler 解釋道。

“安全和冗餘(yu) 都得有備份支撐，沒有哪個(ge) 傳(chuan) 感器能通吃一切情況，因此最後還是得準備多種類型的傳(chuan) 感器。”Demler 說。

隨著產(chan) 品的發布，AEye 還公布了 B 輪融資的新情況，其拿到的資金已經超過 6000 萬(wan) 美元。B 輪融資中就有汽車廠商、一級和二級供應商參與(yu) ，此外還有 Hella、LG 和 SK 海力士等戰略投資者。

Lambright 指出，Hella 和 LG 的參與(yu) 對他們(men) 來說意義(yi) 重大，因為(wei) AEye 需要這樣的一級供應商夥(huo) 伴提升 iDAR 的產(chan) 能並降低其成本。Lambright 預計，2021 年 iDAR 上市後其成本會(hui) 低於(yu) 1000 美元。【完】