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发布时间: 2020-09-02 12:01

  ADAS(高级辅助驾驶系统),是指利用安装于车上各式各样的传感器,在第一时间收集车内的环境数据,进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理,从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险。

  在过去的两年多时间,笔者拜访了数百家企业,最近一直花时间在做针对性地梳理和总结。在现在的电子信息领域,跨界融合的节奏越来越快,产业链各环节的衔接也是前所未有的紧密,所以现在看一个领域或一个项目,需要从整个产业链条各环节去综合考虑,包括云管端,包括硬件、软件、算法、数据,且各产业链条上各家企业,随时做前向或后向的整合,竞合关系随时转换。随着新硬件时代的来临,对产业的研究提出了更高的要求,思考的纬度需要变得更宽,要理清里面错综复杂的关系以及未来的发展趋势,工作量数倍于从前。

  而对产业链各个环节标杆企业的研究是必备的功课,只有了解这些大企业的策略和动向,才能发现其中可能存在的创业/投资机会。所以最近有意识的对大企业做一点研究,如之前的音频、视觉、IOT平台等,以及本篇的主要针对ADAS的芯片厂商,理解各家的主要产品线和状态。

  通常包括导航与实时交通系统TMC,电子警察系统ISA 、自适应巡航ACC 、车道偏移报警系统LDWS、车道保持系统,碰撞避免或预碰撞系统、夜视系统、自适应灯光控制、行人保护系统、自动泊车系统、交通标志识别、盲点探测,驾驶员疲劳探测、下坡控制系统和电动汽车报警系统等。

  目前来看汽车的创新绝大部分来自于汽车电子的创新,而从汽车电子系统来讲,正在由分散式架构(众多的ECU控制),逐渐向集中式乃至中央控制系统(超级处理器)演进,这一趋势落实到ADAS上也是同样规律。这一趋势的变化,包括减少ECU,降低功耗,提高处理器和内存利用效率,降低软件的开发难度和提高安全,使汽车半导体厂商在整个汽车产业中扮演越来越重要的角色。同时,对ADAS处理器芯片来说,目前呈现出如智能家居类似的产品形态,单品爆款,以及多功能的组合,即类似于Mobileye的视觉处理ADAS芯片单品,以及多传感器的融合,使ADAS处理芯片成为平台的趋势。目前来看这两种形态都有市场,单功能会使ADAS在中低端车甚至后装市场,更大范围的普及,当然性价比是前提。而多传感器的融合会提升自动驾驶的等级向Level4甚至Level5方向走,目前像Google、百度等无人车都在做多传感器的融合,只是目前为止还没有专门的Level4/5ADAS ASIC芯片而已。

  2)高计算量以及高带宽,特别是多传感器融合的芯片,需要更高的芯片频率,以及异构设计,以达到快速的数据处理速度,同时传输的吞吐率上也有较高要求。

  3)随着人工智能在ADAS上的应用,针对芯片的设计会考虑增加硬件的深度学习设计,如何在软硬件上做取舍,以及人工智能计算模型与原有软硬件架构以及整个系统设计上做匹配,目前来看还在早期探索阶段。

  下面主要介绍各家主要ADAS处理器芯片厂商的产品,希望从他们的产品中一窥现在ADAS处理器芯片领域的现状,以及未来的发展趋势。

  由于高通已经收购NXP,所以在这里一起介绍。高通自己主要通过自己的移动处理器芯片(改成车规级),开始逐步切入ADAS,当然刚开始做环视等,最近有和纵目合作,在CES上推出首个基于骁龙820A平台并运用深度学习的最新ADAS产品原型,该产品运行了820A神经网络处理引擎(SNPE),能实现对车辆、行人、自行车等多类物体识别,以及对像素级别可行驶区域的实时语义分割,当然离商用应该还有一定距离。总的来说,高通骁龙产品策略应该还是以车载娱乐信息系统为主,逐步向更专业的ADAS拓展。

  同时,NXP以及之前NXP收购的飞思卡尔,在汽车电子和ADAS芯片领域都有完整的产品线布局。

  NXP已经发布Blubox平台,为OEM厂商提供设计、制造、销售Level 4级(SAE)无人驾驶汽车的解决方案计算平台。下图是NXP的ADAS系统框图,该系统对多路视频、77G雷达的数据进行融合处理,然后传送给云端和车身系统。我们看到NXP是能够提供全套Reference方案的公司,在这一块的产品线很全,虽然现在没有做更多的芯片集成,而是提供相对分散的芯片及解决方案。我们这里重点介绍一下中央处理器S32V234和MPC5775K,MPC5775K是对雷达数据进行处理,而S32V234是对多传感器处理过的数据进行融合分析,通过CAN总线,把结果传给车身系统。

  S32V234是NXP的S32V系列产品中2015年推出的ADAS处理器,支持CPU(4颗ARM V8架构A53和M4)、GPU(GC3000)和图像识别处理(CogniVue APEX2 processors)的异构计算,5W的低功耗设计。通过CogniVue APEX2 processors能同时支持四路汽车摄像头(前、后、左、右),抽取图像并分类,同时GPU能实时3D建模,计算量达到50 GFLOPs。所以按照此硬件架构可完成360度环视,完成自动泊车等功能。同时,该芯片预留了支持毫米波雷达、激光雷达、超声波的接口,便于实现多传感器的融合,该芯片支持ISO 26262 ASIL B标准。

  Qorivva MPC567xK系列基于Power Architecture 的32位MCU,MPC577XK是专门的雷达信息处理芯片,该系列增加了芯片的存储器,提升了运行速度和性能,能够支持自适应巡航控制、智能大灯控制、车道偏离警告和盲点探测等应用。从整个雷达系统来看,结合77G雷达收发器芯片组、Qorivva MPC567xK MCU、FPGA, ADC, DAC, SRAM, 支持长、中、短距离应用。这里需要重点关注的是信号处理工具集(Signal Processing Toolbox)设计,包括了FFT、DMA、COPY、Scheduler。目前77GHz的FCMW型雷达在数字信号处理中需要使用FFT,即快速傅里叶变换,一般车载雷达的采样点在512-2048左右,从芯片架构图我们看到专门的FFT电路。

  除了S32V系列,被收购的飞思卡尔有一款著名的i.MX系列芯片也可以作为中央处理器。i.MX特别是i.MX6在汽车上,特别是车载信息系统上有大量的应用。众多的汽车厂商使用i.MX。

  通过一系列的收购,英特尔在ADAS处理器上的布局已经完善,包括Mobileye的ADAS视觉处理,利用Altera的FPGA处理,以及英特尔自身的至强等型号的处理器,可以形成自动驾驶整个硬件超级中央控制的解决方案。

  其中特别要指出的是Mobileye的EyeQ系列,已经被多家汽车制造商使用,包括奥迪、宝马、菲亚特、福特、通用、本田、日产、标致、雪铁龙、雷诺、沃尔沃和特斯拉等在内。最近的EyeQ4展示的性能已经达到2.5万亿次每秒的性能,其运行功率可低至3W。从硬件架构来看,该芯片包括了一组工作在1 GHZ的工业级四核MIPS处理器,以支持创新性的多线程技术能更好的进行数据的控制和管理。多个专用的向量微码处理器(VMP),用来应对ADAS相关的图像处理任务(如:缩放和预处理、翘曲、跟踪、车道标记检测、道路几何检测、滤波和直方图等)。一颗军工级MIPS Warrior CPU位于次级传输管理中心,用于处理片内片外的通用数据。

  由于目前融合多是雷达与摄像头融合,所需要的带宽,一般的ASIC都能够满足。但是要融合激光雷达,则最好用FPGA,FPGA做传感器Hub是最合适不过的。同时传感器融合目前应用较少,合适的ASIC并不好找,FPGA成为主流选择。同时,对一些精度要求较高的雷达,如使用单精度浮点处理实现一个4096点FFT,采样点越多,误差就越小,但运算量会大幅度增加。它在每个时钟周期输入输出四个复数采样。每个FFT内核运行速度超过80 GFLOPs,这一般需要FPGA才能比较好的实现。一般车载雷达的采样点在512-2048左右,但军用的可以达到8192,必须配备FPGA。如下图在AudizFAS的实物中,采用了Altera的CycloneV SoCFPGA,作为sensor fusion,同时负责毫米波雷达与激光雷达数据处理。

  瑞萨针对ADAS处理器这一块业务,提供了较完整的产品线系列,也提供ADAS Kit开发系统。就芯片系列来说,最出名的莫过于其R-Car产品线,该系列高配产品的硬件架构包括了ARM Cortex A57/53、ARM Cortex R系列、Video Codec,2D/3DGPU、ISP等,能同时支持多路的视觉传感器输入,支持OPENGL、OpenCV等软件,符合ASILB车规级别。其实该产品最早是用于车载信息娱乐系统,而后该系统产品逐步适配汽车环视视觉系统、仪表板及ADAS系统等,该发展路径值得国内想进去汽车领域的半导体厂商借鉴。

  除了R-Car系列产品外,就像NXP一样,瑞萨也有针对雷达传感器的专业处理器芯片如RH850/V1R-M系列,该产品采用40nm内嵌eFlash技术,优化的DSP能快速的进行FFT的处理。

  最近有报道说瑞萨发布了Renesas Autonomy,一个全新设计的ADAS和自动驾驶平台。具体细节还不清楚,但是据瑞萨电子美国区汽车业务副总裁Amrit Vivekanand指出,瑞萨此次推出的自动驾驶平台与竞争对手不同,“这是一个开放的平台,希望用户更方便地将他们的算法、函数库和实时操作系统(RTOS)移植到平台中来。” Renesas Autonomy平台发布的第一个产品,是一块图像识别片上系统(SoC),叫作R-Car V3M。瑞萨将该高性能视觉处理芯片描述为“优化处理单元,首选应用于智能相机传感器,也可以用于环绕视觉系统甚至激光雷达的数据处理。”来自半导体行业分析公司Linley Group的高级分析师Mike Demler认为,此次发布的开放平台和产品,可以看作一种瑞萨电子对标Mobileye的布局,“他们希望吸引到没有与Mobileye合作的汽车制造商,尤其是日本厂商,也希望吸引到一些制造ADAS产品的Tier 1厂商。 ”相比于Mobileye处理平台的“黑箱”系统,瑞萨在不断强调解决方案的“开放”二字,这也是每个誓要抗衡Mobileye的处理器厂商都倾向于谈论的问题。瑞萨方面表示,其最新发布的R-Car V3M处理模块的全部算法将对其用户开放。

  作为汽车电子、功率半导体以及智能卡芯片的全球市场领袖,英飞凌一直以来为汽车等工业应用提供半导体和系统解决方案。英飞凌在24/77/79G雷达、激光雷达等传感器器件及处理芯片方面都具有领先的技术。除此之外,在车身控制、安全气囊、EPS、TPMS等等各方面都有自己的解决方案。

  TI在ADAS处理器上实际上是走得两条产品线,Jacinto和TDA系列。Jacinto系列主要是基于之前的OMAP处理器开发而来,TI在放弃移动处理器平台后,将数字处理器的重点放在了汽车等应用上,主要是车载信息娱乐系统。但是从Jacinto6中,我们看到车载信息娱乐与ADAS功能的结合,这款芯片包括了双ARM Cortex-A15内核、两个ARM M4内核、两个C66x浮点DSP、多个3D/2D图形处理器GPU(Imagination),并且还内置了两个EVE加速器。这款Jacintinto6 SoC处理器的功能异常强大,无论是在处理娱乐影音方面,还是车载摄像头的辅助驾驶,可利用汽车内部和外部的摄像头来呈现如物体和行人检测、增强的现实导航和驾驶员身份识别等多种功能。

  TDA系列一直是侧重于ADAS功能,TDA3x系列可支持车道线辅助、自适应巡航控制、交通标志识别、行人与物体检测、前方防碰撞预警和倒车防碰撞预警等多种ADAS算法。这些算法对于前置摄像头、全车环视、融合、雷达与智能后置摄像头等众多ADAS应用的有效使用至关重要。

  随着人工智能和无人驾驶技术的兴起,由于NVIDIA的GPU极强的并行计算能力,特别适合做深度学习。一般认为相对于Mobileye只专注于视觉处理,NVIDIA的方案重点在于融合不同传感器,据传特斯拉已经放弃Mobileye,而采用NVIDIA。

  NVIDIA推出的Drive PX2被黄仁勋称为“为汽车设计的超级电脑”,它将成为汽车的标准配备,可以用来感知汽车所处位置、辨识汽车周遭的物体,并且即时计算最安全的路径。“Tegra X1处理器和10GB内存,能够同时处理12个200万像素摄像头每秒60帧的拍摄图像,并通过环境视觉计算技术和强大的深层神经网络,主动识别道路上的各种车辆,甚至还能检测前方车辆是否在开门。Driver PX2还搭载了其他合作伙伴的芯片,包括Avago的PEX8724(24-lane,6-port,第三代 PCIe Gen交换机)用于两块Parker之间的互联。还有一片英特尔收购的Altera提供的FPGA,用于执行实时操作系统。FPGA的型号为Cyclone V 5SCXC6,是Altera的顶级产品,逻辑运算为110K,注册器达166036。最后还有一款英飞凌的AURIX TC 297 MCU做安全控制,据说可以让PX2达到ASIL C级水平。 还有博通的BCM89811低功耗物理层收发器(PHY),使用BroadR-Reach车载以太网技术,在单对非屏蔽双绞线Mbps。所以NVidia实际上推出了板级的ADAS系统。

  相对于以上介绍的几家芯片公司,ADI在ADAS芯片上的策略主打性价比。ADAS技术目前基本应用在高端车型中,主要是因为总体成本高,ADI针对高、中、低档汽车,ADI针对性的推出某一项或几项ADAS技术进行实现,并把成本降到2美元、十几美元,对整车厂商及消费者无疑是一大好消息。

  在视觉ADAS上ADI的Blackfin系列处理器被广泛的采用,其中低端系统基于BF592,实现LDW功能;中端系统基于BF53x/BF54x/BF561,实现LDW/HBLB/TSR等功能;高端系统基于BF60x,采用了“流水线视觉处理器(PVP)“,实现了LDW/HBLB/TSR/FCW/PD等功能。集成的视觉预处理器能够显著减轻处理器的负担,从而降低对处理器的性能要求。

  值得一提的是,ADI最近推出Drive360TM 28nm CMOS RADAR技术(77/79GHz),将绝佳的RF性能运用于目标识别和分类,革新了ADAS应用的传感器性能。ADI的高性能RADAR解决方案能够提前探测快速移动的小型物体,而极低相位噪声能够在存在大物体的情况下对小物体进行最清楚的检测。ADI与瑞萨合作,共同针对该芯片推出系统性方案,结合ADI的RADAR,以及瑞萨Autonomy平台的RH850/V1R-M微控制器(MCU)。

  富士通的ADAS技术主要涉及透过摄像头和传感器的结合,实现图像识别辅助和接近目标检测,应用的领域主要有360度3D立体全景辅助、可视停车辅助、驾驶盲区监控、安全开车门以及车行驶方向周围的障碍物和行人的识别。包括基于MB86R11“Emerald-L”2D/3D图像SoC的全景视频系统支持前后左右四个摄像头进行汽车周边环境的实时全景视频监测。从公开资料显示,富士通似乎更热衷于虚拟仪表盘及车载信息娱乐系统的构建,但这一块是最容易被国内芯片公司模仿并超越的。

  随着全新信息技术时代来临,车联网潮流正在走入千家万户,作为对新型技术最感兴趣的年轻用户群体,也因此成为众多车企青睐的目标。

  和其他群体不同,年轻用户群体对车辆的需求更聚焦于智能科技、新型材料的应用与体验,在这种情况下,车企着力智能技术、新驾驶体验的思路,也纷纷成了车企之间发力的焦点;目前哈弗、本田、吉利、荣威等车企的全新举动,即可一窥这方面端倪。

  当年轻用户群体成为市场消费主力之后,车企推出的针对年轻人的车型也犹如雨后春笋。

  在这些车型身上,车联网、人车互联、远程遥控等新型技术也因此成为标配,同时再加上车企之间的花式营销,一时之间整个市场上充斥的几乎全是名目繁多的年轻用户车型。

  但对于年轻消费者而言,并不意味着所有新型技术就是追求目标,而车型的技术含量、设计美学、驾控体验与感受等内在价值,或可更是决定消费者选购的关键。

  哈弗F7是日前刚上市的新款车型,和其他车型相比,这款车型从设计到科技加持均面向年轻用户群体,可谓是真正以年轻用户为中心打造的新型车辆。

  最高颜值的SUV。在车身设计理念方面,哈弗F7以太空元素为灵感,融合科技、时尚、运动元素,为用户传达全新的智感美学设计理念。比如“繁星式”中网采用蜂窝状设计搭配矩阵式LED光源的车灯,不仅增添了星辰般的视觉点缀效果,而且使得外拐更具冲击力;而多腰线侧面车身配合凹凸相融的造型设计,在彰显星体轨道般的层次感的同时还展现了车身富于力量的肌肉感。除此之外,与前脸呼应的尾部造型和坦克履带式下防护板,还凸显了哈弗F7作为城市型SUV具备的越野元素,而贯穿式尾门装饰条与转向灯倒车灯形成一体的设计,则使得整个车身整体感更强、更具统一性。

  最舒适的SUV。在车身内部,哈弗F7采用了环抱式设计的驾驶舱座椅,保障了乘车者的坐姿舒适性,同时4620mm*1846mm*1690mm的长宽高和2725mm的轴距,达到了中型SUV级别,更能让人享受到宽敞从容的广阔空间。值得一提的是,哈弗F7全车身采用无污染环保材料和香氛系统,能让人在行车过程中感受到轻松舒适、心旷神怡的乘车体验,尤其是其座椅提供前排6项电动调节、后排3个角度调节的功能,更保障了乘坐体验胜于其他车型的优越性。

  而为了最大限度地保障乘坐舒适性,哈弗F7在底盘方面更是用心至诚——其采用大师级调校并经过30余种工况测试、125套组合设计验证之后的最佳方案,不仅全面保障了滤震性能优异,同时还给用户的乘坐体验带来了非常清晰的路感,可有效减轻坑洼路面颠簸的传导,进而提升乘坐的舒适度。

  最聪明懂你的SUV。坐在哈弗F7车里,用户通过一句“你好,哈弗”即可开启语音唤醒功能,当用户在驾驶过程中对哈弗F7说出“我想透透气”或者“我想看星星”的语音时,哈弗F7即可为用户打开天窗的操作;而如果用户说出“我有点冷”,那么哈弗F7则会为用户升高空调温度……据了解,这款超级语境识别技术除了能为用户提供开关空调、导航、车窗、天窗、音乐等12项控制功能之外,其还能控制单独开某个车窗、实现半开车窗的特殊功能,真正实现了 “听得懂、能互动、会操控”,尤其是其支持近千条语义识别且语音识别率高达97%,涵盖“衣食住行用”五大场境,全面满足用户的不同需求。

  除了语音交互功能之外,哈弗F7具备的“智能安全”,更是这款车型在AI时代的另一个亮点。

  最智能安全的SUV。当用户将车联网系统与手机连接之后,即可通过APP实现远程开/关车门、远程鸣笛闪灯、远程开/关引擎、远程开/关空调等操作,而如果用户在需要客服帮助时,其可通过车内后视镜处一键专属全时私人助理服务按键,与真正的人工客服进行语音通线h智能私享管家的贴心服务。

  在行车安全方面,哈弗F7配备了远超行业同车型的智能安全系统,集成了AEB自动刹车系统、驾驶疲劳探测、LCA并线辅助、LDW车道偏离预警、FCW前碰撞预警等智能安全辅助功能和TSR交通限速标志智能识别、DOW开门预警等独有功能。在被动安全方面,哈弗F7的车身关键部位如A柱、B柱采用了德国进口钢材,实现了全车高强度钢比例超过65%、热成型钢/超高强度钢比例高达33.4%的超高占比。另外,采用长城独有的3DP车身结构设计配合6气囊和一体成型式的侧气帘,更使得哈弗F7的安全性能无懈可击,无微不至地保护着驾乘者的出行安全。

  从哈弗F7的产品案例来看,AI科技带来的全新驾驶体验,无疑正是这款车型完胜其他同级别车型的主要缘由之一。在未来,这种依靠AI科技提升、突破和革新驾驶体验的思路,也将成为未来汽车领域的新方向。

  这就意味着,当前的车企在抢占市场和争夺消费者方面,仍然要坚守为用户创造最优体验的初衷,从哈弗F7上市至今即获广大消费者青睐的现象来看,这种现象反映的车企发展新思路,未来也必然是整个行业恪守的准则。

  或许也可以这样说:这波由哈弗F7开启的汽车体验新浪潮革命,或许现在才刚刚开始。

  供无人驾驶车辆是用的电子地图,精度达到厘米级,它是需要做到车道线级别的;

  第一,高精地图能够给无人车很多预判的空间。当无人车通过高精地图知道前方的路况和交通标识信息后,能够提前做行驶规划,保证了行车的平稳性和经济性。

  第二,高精地图能够帮助无人车减少计算量。当无人车需要通过路口时,它需要提前感知前方信号灯的状态,这时高精地图就可以帮助它定位到信号灯所在的特定区域,从而有效降低了全范围扫描识别的计算量。

  除此以外,高精地图将道路及周围的所有静态障碍物进行收集,减少无人车对静态障碍物的算法处理。

  用于L3、L4级别自动驾驶的高精地图,对整个道路的描述更加准确、清晰和全面。高精地图除了传统地图的道路级别,还有道路之间的连接关系,专业术语叫Link。

  高精地图最主要的特征是需要描述车道、车道的边界线、道路上各种交通设施和人行横道。

  第二个特征是实时性。实时性是非常关键的指标,因为自动驾驶完全依赖于车辆对于周围环境的处理,如果实时性达不到要求,可能在车辆行驶过程中会有各种各样的问题及危险。

  高精地图更类似于自动驾驶的专题组,但国内可能为了称谓方便还是称它为高精地图。高精地图并不是特指精度,它在描述上更加的全面,对实时性的要求更高。

  百度高精度地图使用的OpenDrive的格式标准,在运用到自己的无人驾驶时,做了改进,出了Aopllo OpenDrive标准。

  NDS是一个导航系统中地图的标准文件格式,NDS协会由汽车制造商,导航程序和编译开发人员,地图服务供应商组成。

  左边是我们经常用到的一些电子导航地图,它的表述形式倾向“有向图”结构,把道路抽象成一条条的边,各边连通关系构成整体上的有向图。这类似百度地图、高德地图、谷歌地图的做法。

  导航地图只是给驾驶员提方向性的引导。识别标志标牌、入口复杂情况、行人等都是由驾驶员来完成,地图只是引导作用。导航地图是根据人的行为习惯来设计的。

  高精地图完全为机器设计的。因为对于道路的各种情况、人都能理解,但是对于车辆来说它完全不理解。

  右边的图是比较典型的复杂路口,包括人行横道、红绿灯、限速标牌、车道左转右转类型。

  我们可以看到图中的路口中间有虚拟的连接线。真实道路中不存在连接线。连接线是为了让车辆更好的去理解环境,并在高精地图上表示出来。通过这一步,在人类构建的交通设施环境下,自动驾驶车辆便能运行。

  高精度地图制作过程共分五部分:数据采集、数据处理、对象检测、手动验证和地图发布。

  ▶ 主要产品:为用户提供包括智能路线规划、智能导航(驾车、步行、骑行)、实时路况等出行相关服务的平台。

  ▶ 产品优势:语音交互覆盖用户操控全流程 ,还上线了AR步导、AR导游等实用功能。覆盖了全球209个国家和地区。

  ▶ 合作伙伴:嘀嗒出行、诺基亚、多国旅游局、酒店、房产、餐饮、团购、LBS等各个领域超过10000家企业与百度地图展开了合作。

  ▶ 最近消息:已经完成30万公里高速/环路中国高精地图的采集制作,并完成亿万公里ADS数据采集;2018年6月百度地图实时交通监测与研判分析平台(百度交通研判平台2.0)正式上线。

  ▶ 主要产品:最新地图浏览器、专业地图服务、专业在线导航功能、AR虚拟实景、丰富的出行查询功能、动态导航等。

  ▶ 产品优势:国内一流的免费地图导航产品,也是基于位置的生活服务功能最全面、信息最丰富的手机地图,由国内最大的电子地图、导航和LBS服务解决方案提供商。拥有导航电子地图甲级测绘资质、测绘航空摄影甲级资质和互联网地图服务甲级测绘资质“三甲”资质。

  ▶ 目前融资进度:2010年在纳斯达克上市,2014年被阿里巴巴以10.45亿美元的价格收购。

  ▶ 最近消息:2018年为凯迪拉克的量产智能驾驶系统super Cruise提供高精地图数据;同年7月推出人工智能“易行助手”助力智慧出行。

  ▶ 主要产品:导航地图、导航软件、动态交通信息以及乘用车和商用车定制化车联网解决方案领域的领导者。

  ▶ 产品优势:作为全球及中国领先的数字地图提供商之一,公司产品和服务充分满足了汽车导航、消费电子导航、互联网和移动互联网、政府及企业应用等各行所需。依托北京、上海、西安、沈阳四大研发中心,全国23个本地化数据实地采集和技术服务基地,四维图新通过不断自主研发和创新,开发了具有100%自主知识产权的核心技术和工具软件。

  ▶ 目前融资进度:2010年已14.34亿元IPO,2016年1.8亿元战略融资,腾讯产业共赢基金。

  ▶ 合作伙伴:Mobileye、上汽集团、博世、腾讯、滴滴、搜狗、京东等。

  ▶ 最近消息:2018年与Mobileye、上汽集团合作,共同推进REM计划,目前宣布公司的高精地图正准备量产;同年7月四维图新联合中标公安部PGIS2.0项目,助力公安服务创新。

  ▶ 主要产品:中国领先的电子地图、导航系统和车载智能终端产品及服务提供商,始终致力于为国内外汽车制造厂商、汽车电子厂商、便携导航设备厂商、手机厂商、电信运营商、互联网及移动互联网企业提供专业化、高品质的地理信息产品和服务。面向移动互联网,凯立德为驾驶者提供消费电子产品、移动互联网及车联网服务、大数据及云服务。

  ▶ 产品优势: 其软件、硬件、数据、服务四大块,四大业务的凝聚与统合,奠定了凯立德成为车联网“超级链接者”的发展道路。

  ▶ 最近消息:2018年推出车道级智能辅助驾驶“高精地图”;同年4月最新电子眼更新。

  ▶ 主要产品:通过众包高精地图商业模式推动自动驾驶的广泛应用,并进一步通过云端平台为自动驾驶提供完整的数据服务。

  ▶ 产品优势:一方面以纯视觉模式替代激光雷达,解决了高精度和低成本之间的矛盾,使众包和实时更新成为可能,解决了自动驾驶领域的行业痛点;另一方面,基于人工智能的地图加工工艺,不再是传统地图生产模式,解决了规模化地图生产的瓶颈问题。

  ▶ 目前融资进度:2018年数亿元的A轮融资,IDG资本领投,成为资本、澜亭资本等跟投。

  ▶ 主要产品:包括不同级别的自动驾驶方案,以及衍生出的大数据服务。核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图、驾驶决策算法。

  ▶ 目前融资进度:众包制图2017年B轮融资,凯辉基金、GGV济源资本,金额未透露。

  ▶ 合作伙伴:凯辉基金、创新工场、九合创投、蔚来、BLUE LAKE等。

  ▶ 最近消息:近期已与上汽集团达成合作;助力智能网联驾驶测试与评价工作,Momenta入选重点实验室学术委员会委员。

  ▶ 主要产品:为无人驾驶提供基于多传感器融合的3D环境感知、高精定位、以及高精地图构建的解决方案。产品将包括硬件设备、软件算法以及相关的数据服务。

  ▶ 技术线路:以高精地图为核心,强调三维视觉与深度学习的结合、以及解决方案的可部署与可量产化。

  ▶ 产品优势:采用了视觉为主的多传感器融合策略,研发了一套高度自动化的众包高精地图构建方案,以及以视觉为主多传感器融合的感知定位模组。四位创始人在计算机视觉的立体定位、三维场景重建、基于AI的图像识别等技术方面有超过十年的经验。

  ▶ 目前融资进度:2018年千万级美元A轮融资,红点创投中国基金领投,源码资本跟投。

  ▶ 最近消息:2018年预计实现商业落地;同年宣布获得千万美元级的A轮投资,融资将主要用于扩大人才招募、加速产品落地、并推动数据的规模化生产。

  ▶ 主要产品:开发和推广协助驾驶员在驾驶过程中保障乘客安全和减少交通事故的视觉系统。是全球领先的开发计算机视觉和机器学习、数据分析、本地化和制图的先进驱动辅助系统和自动驾驶的公司。

  ▶ 技术线路:提供芯片搭载系统和计算机视觉算法运行 DAS 客户端功能,例如车道偏离警告(LDW)、基于雷达视觉融合的车辆探测、前部碰撞警告 (FCW)、车距监测 (HMW)、行人探测、智能前灯控制 (IHC)、交通标志识别 (TSR)、仅视觉自适应巡航控制 (ACC) 等。

  ▶ 产品优势:关键技术突破在于其所有应用只使用一个摄像机且将多个应用捆绑起来,在一个基于 EyeQ™ 和 EyeQ2™ 处理器的摄像机上同时运行。因此,Mobileye 在通过单一硬件平台提供多功能系统以及执行之前只能由不同传感器阵列完成的任务方面具有明显的优势。

  ▶ 合作伙伴:奥托立夫、德尔福、大陆/西门子威迪欧、麦格纳电子系统公司、德国科世达集团、美国天合汽车集团、万都公司和三立产业株式会社。

  ▶ 最近消息:2018年与四维图新合作,在 中国开发和发布Mobileye的路网采集管理(REM)产品;同年5月,Mobileye开始在道路标识不清,变道环境复杂的耶路撒冷测试100辆无人驾驶汽车。

  ▶ 产品优势:其自动驾驶技术将专注于四大领域——打车服务、个人拥有汽车、自动驾驶卡车、方便公众使用公交系统。

  ▶ 最近消息:已经满足美国凤凰城等多个城市的L4级别自动驾驶;2018年4月,Waymo与本田合作开发无人驾驶配送汽车。

  ▶ 主要产品:供免费turn-by-turn语音导航,公共交通信息,以及丰富的道路交通信息等。

  ▶ 产品优势:HERE OTA Connect旨在防止并降低新道路与高速公路驾驶技术的安全风险,车辆将变得愈发互联网与自动化,所需的网络安全防护措施等级就越高。基于HTML5技术打造,是一个集样本采集、数据计算、用户体验于一体的云计算处理地图系统,可以为用户带来更加强大的离线地图体验。

  ▶ 主要产品:更快速、安全、精准、便捷的导航服务为主轴、不断提供专业技术支持及地图升级服务,产品已行销包括欧洲、北美洲、中美洲及亚洲等45个国家。

  ▶ 产品优势:RoadDNA技术,作用是将原本的3D地图数据转换成2D视图,在对地图数据进行压缩的同时,保留道路上的关键要素。这样做的目的是考虑到汽车上数据存储与处理的性能限制。2D地图所需要的存储位置更小,处理速度也会更快。

  ▶ 合作伙伴:Uber、丰田、百度、宝马、菲亚特、丰田、奥迪、福特、三菱、通用、马自达、大众。

  ▶ 最近消息:2018年3月,TomTom完成一次重大产品线扩充,其高精度地图数据已经实现对美国本土洲际公路和高速公路的全覆盖。目前包括日本、美国、西欧在内,TomTom高精度地图已覆盖全球近38万公里;同年6月和丰田推出了一款可将导航应用镜像到仪表盘屏幕上的导航应用

  ▶ 主要产品:服务于自动驾驶汽车的、在复杂而不可预测的真实世界中自主导航的技术能力,这其中包括三个重要组成部分分别是高精度地图、精确实时的位置定位、服务基础架构的搭建。

  ▶ 产品优势:映射:DeepMap为自动驾驶提供了一流的可伸缩和可维护的高清(HD)映射服务。本地化:深度地图提供厘米级实时本地化的各种道路类型和驾驶条件。模拟数据:用真实世界的数据而不是模型来模拟。

  ▶ 主要产品:三维地图初创公司,从汽车内部传感器收集数据,并将其转化成为“智能地图信息”供自动驾驶汽车使用。

  ▶ 技术线路:通过人工智能软件,整合自动驾驶汽车传感器上得到的3D数据,以构建直接供自动驾驶汽车使用的高精度地图。

  ▶ 产品优势:学习算法优化数据需求量以降低网络传输成本,众包采集交通信息的模式可以获得更多实时路况信息,不光解决自动驾驶的地图痛点,它的产品也在改善激光雷达记录数据的缺陷。

  ▶ 目前融资进度:2016年获得福特等投资公司660万美元的种子轮投资。

  ▶ 最近消息:2018年与软件技术公司Renovo合作,使高度自动化汽车制造商和技术提供商无缝接入CivilMaps的车辆认知堆栈。

  ▶ 技术线路:以消费级摄像头为主,由摄像头拍摄大量路况信息视频,将这些视频通过计算机视觉软件绘制成高精度地图,完成对地图的实时更新。

  ▶ 产品优势:仅用摄像头生成高精度地图,lvl5已覆盖100万英里道路,用纯视觉的方式生成地图,优点是更新快,而且成本低,只需要有车载摄像头就行。

  ▶ 主要产品:主营高精地图,其采集的数据不仅可为自动驾驶所用,还可以辅助工程测量,以及实时分析区域内的人、车流量,为城市规划提供依据,即城市智慧。

  ▶ 技术线路:通过在各物流车上安装其传感器套件,采集高精地图;同时基于实时数据的挖掘,为物流车队提供安全以及能效方面的建议作为“回报”。

  ▶ 产品优势:采用的是激光雷达+摄像头的多传感器方案,地图的精度会比单纯使用摄像头更高,更有保障。

  ▶ 最近消息:2018年加盟Renovo旗下的Aware生态系统,提供增强版的地图方案。

  本文是DR数据复兴原创小课堂,每周二、四你可以在DR数据复兴公众号看到这个连载(除特别情况外)。

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  ADAS作为一种并不算新的主动防护技术在最近几年受到了业内的广泛关注,各家芯片厂在这块的投入也着实不小。小编今天准备给大家全方位扒一下ADAS,会从市场情况、分类定义、产业链结构、厂商大佬、创业公司以及投资机会这几块着手分析。

  文章篇幅还是有点长的,完整阅读约需要7分钟,大家搬好小板凳开始学**吧!

  翻译成白话文就是,就是利用安装在车上的各式各样传感器收集数据,并结合地图数据进行系统计算,从而预先为驾驶者判断可能发生的危险,保证行车的安全性。

  在这里我们要明确一个概念,ADAS不是现在非常红的自动驾驶,可以说这两者的研究重点完全不同。ADAS是辅助驾驶,核心是环境感知,而自动驾驶则是人工智能,体系有很大差别。

  不过ADAS也可以视作自动驾驶汽车的前提,我们来看一张美国道路交通安全局(NHTSA)所发布的汽车自动化阶段图:

  ADAS实现的是第3级,而自动驾驶实现的是第4级。想要从第3级发展到第4级,还需要更多的汽车上配有自动驾驶技术,而且得配合道路基础设施建设(道路上的摄像头,清晰的车道线),以及需要汽车互联,汽车手机互联等等,是个非常庞大的工程呐。

  ADAS并不是一项配置,而是好几项配置结合使用组成的系统。那么构成ADAS的到底有哪些配置呢?目前维基百科上ADAS的配置包括以下17个:

  把以上配置排列组合一下基本就可以实现NHTSA发布的第三阶段,有限的自主驾驶了。

  根据高盛全球投资研究部门研究,全球ADAS渗透率普遍不高,欧美日渗透率只有8%-12%,根据盖世汽车研究院测算,我国ADAS的渗透率在2%-5%区间。从行业成长周期判断,我国ADAS产业尚处于由导入期向成长期过度阶段,未来成长空间还是很大的。

  国内部分业内企业依靠高校或研究机构,逐步具备了ADAS核心算法的研发能力并得到市场的认同,尤其是智华、恒润等传统的汽车零部件厂商通过自身与整车厂的渠道资源实现ADAS相关产品的前装配套。

  根据高盛、波士顿咨询,Level1阶段ADAS单车成本为490美元(约3200人民币),Level2 阶段ADAS单车成本为1650美元(约11000人民币),长城证券研究所依此设定5年内价格不变,汽车销量增长复合5%,预测我国2020年ADAS市场规模达到700-800亿元,年复合增长率高达60%,处于井喷式发展。

  我们可以想象一下ADAS执行任务时候所需要的整个过程:感知、判断、执行,就不难得出其大致的产业链了。

  汽车不像人类有五官,汽车感知环境数据的方式是依靠各类传感器。而传感器搭载数量越多,汽车能收集到的信息就越多。

  目前ADAS主要采用的传感器有摄像头、雷达、激光和超声波等,可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量,通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。

  大部份ADAS采用摄像头+雷达的组合方式,以实现雷达测距与摄像头图像识别功能的互补。主动式与被动式红外夜视系统是两种主流的技术路线。主动式通过CCD接受物体反射的对应敏感频谱成像,而被动式的红外焦平面探测器接受物体的红外辐射成像。两者各有优势,将在较长时间内共存。

  前面说到传感器让汽车可以像人类一样有感知,而能够让汽车作出判断的核心灵魂就是算法了。根据传感器等输入数据,行车电脑可以取代司机主动发出控制的指令。

  算法是ADAS系统可靠性、准确度的决定性因素,主要包括摄像头/雷达测距、行人识别、道路交通标志识别等,针对前装应用的可靠性要求高,需要进行大量的场景测试与标定。其中雷达标定的门槛最高。

  ADAS系统通过传感器获取数据,主芯片完成判断后,初级应用通过声音、图像、振动对驾驶者进行警示。与电子控制功能结合后,逐渐进化到对车辆的自动控制。

  其中,摄像头核心部件CMOS感光芯片主要掌握在以索尼、三星为代表的日韩企业中。雷达分为超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达,超声波雷达技术门槛较低,供应商较多;激光雷达成本高昂,未商业化;毫米波雷达成本在两者之间,技术门槛较高,主要掌握在ZF TRW、博世等行业领先公司手中。

  而芯片、算法在ADAS系统中至关重要,行业集中度高,主要有Mobileeye、ADI等公司,下面我们具体来聊聊这些芯片大佬们涉足ADAS的关键动作。

  说到ADAS第一个必须要提的就是Mobileye。作为ADAS界的大佬,它占领了汽车安全驾驶系统全球70%以上的市场份额。它到底有多厉害,先给大家看个数据,据公司网站的资料显示:包括特斯拉、通用、大众、奥迪、宝马、雪铁龙、福特、本田、现代、捷豹、陆虎、尼桑、欧宝、雷诺、丰田和沃尔沃等在内汽车品牌都和Mobileye有合作关系。

  Mobileye拥有太多的优势。比如计算机图片的标注历史数据,算法的积累,甚至自己研发了自己的芯片。目前最新的是与意法联手合作研发用于自动驾驶的EyeQ5芯片。可以说,在这个领域深根细作十几年的Moblieye有相当深厚的历史背景,这些经验并不是其他公司短时间可以超越的。

  ADI Blackfin视觉驾驶辅助系统(ADAS)都是基于Blackfin系列处理器,其中核心器件是DSP(digital signal processor,即数字信号处理器)。具有车道偏离警告、交通信号识别、智能前灯控制、物体检测/分类、行人检测等功能。低端系统基于BF592,实现LDW功能;中端系统基于 BF53x/BF54x/BF561,实现LDW(车辆偏离预警系统)/HBLB/TSR(Traffic SignRecognition道路交通标志识别系统)等功能;高端系统基于BF60x,实LDW/HBLB(智能远光灯控制)/TSR/FCW(前方碰撞预警系统)/PD(车辆探测)等功能。集成的视觉预处理器能够显著减轻处理器的负担,从而降低对处理器的性能要求。

  一直以来,TI为汽车市场提供着许多的一流产品,针对3D全景环视应用,TDA SoC系列也跟着应运而生,目前已经有TDA2x、TDA3x、TDA2Eco。

  TDA2x可实现各种前置摄像机应用的同步运行,其中包括远光灯辅助、车道保持辅助、高级巡航控制、交通信号识别、行人/对象检测以及防碰撞等。此外,TDA2x 还支持智能 2D 及 3D 环绕视图以及后方碰撞警告等泊车辅助应用,并可运行为前置摄像机开发的行人/对象算法。TI TDA2x 还可作为融合雷达与摄像机传感器数据的**处理器,帮助做出更稳健的 ADAS 决定。

  TDA3x系列可支持车线维持辅助、自适应巡航控制、交通标志识别、行人与物体检测、前方防碰撞预警和倒车防碰撞预警等多种ADAS算法。这些算法对于前置摄像头、全车环视、融合、雷达与智能后置摄像头等众多ADAS应用的有效使用至关重要。此外,TDA3x处理器系列还能帮助客户开发针对行人和车辆、前方碰撞预警及车线维持辅助的自主紧急制动(AEB)等符合NCAP程序的ADAS应用。

  TDA2Eco处理器,是TI在这3年内针对汽车行业推出的第三款产品,该产品针对3D全景环视应用而开发,可便捷替代初、中级全景环视解决方案中所使用的TDA2器件,从而降低功耗、优化性能和物料清单 (BOM) 。

  R-Car是瑞萨车载SoC的一种昵称,它是在综合SoC平台上开发的车载信息系统。R-Car系列为音频和视频、先进的3D图形,以及图像识别等驾驶辅助功能提供了增强的多媒体处理功能。

  R-Car H3是业界首款采用16纳米工艺的汽车SoC,具有卓越的处理能力,符合ISO26262 (ASIL-B)汽车功能安全标准,是先进安全驾驶辅助系统和车载信息娱乐系统等应用的汽车计算平台。

  除了CPU和GPU以外,片上并行可编程引擎IMP-X5也提供了先进的图像识别技术。IMP-X5是瑞萨电子独有的识别引擎,专门为与CPU配合处理而进行了优化。它的识别性能是第二代R-Car系列内置的IMP-X4的四倍。

  R-Car E2配有2+1的处理器组合,包含了双ARM Cortex-A7处理器内核,同时为低功耗做了专门的优化,并且具有很高的处理性能。R-Car E2包含了一个单核SH-4A处理器,该SH-4A处理器具有可靠的汽车应用出货记录。这套处理器组合的性能大约是上一代R-Car E1的四倍,这样性能上拥有更大的余量。R-Car E2芯片针对低能耗进行了优化,消除了对散热片和风扇的需求,从而降低了系统成本。R-Car E2也针对入门级应用的系统成本进行了优化,通过提高外部DDR内存总线位DDR模块就可以达到足够的性能。

  R-Car V2H中1个芯片同时处理4个摄像头拍摄的影像。配备将摄像头影像转换成从车辆上方俯瞰的画面等功能,瑞萨此前在新闻发布会上演示了该功能。演示时使用的是像素数为1280×720的数码摄像头,当时的耗电量为5~6W。开发品配备了视野转换用内核“IMR”、图像识别用内核“IMP-X4”及三维影像处理用内核。

  恩智浦的BlueBox是一个体积和蓝光播放器差不多大的产品,拥有多个并行/串行/局域网LAN接口的装置。你可以把BlueBox看做一台**计算机,它用来处理汽车里的雷达、摄像头、视觉传感等传感器发来的数据。

  BlueBox装备了一枚恩智浦NXP S32V汽车视觉处理器和一枚LS2088A内嵌式计算机处理器。S32V属于安全控制器范畴,能够分析驾驶环境,评估风险因素,然后指示汽车的行为,而LS2088则是为其保驾护航的高性能计算平台。

  S32V芯片包含有不同的图形处理引擎,具有高性能图形处理加速器与ARM内核,高级APEX图形处理和传感器融合。它的功能包括了传感器/执行器管理和故障检验。其中故障检验除能够对内存、硬件配置和程序流实时检测外,还具备错误管理能力。

  LS2088A内嵌式处理器是由8个64位ARM Cortex-A72内核组成,配合频率2GHz的特制加速器、高性能通信接口和DDR4内存控制器,延时极低。

  除了S32V和LS2088A这两枚核心的处理器之外,BlueBox还搭载了其他为实现不同传感器节点功能的芯片,它们能够处理从V2X、雷达、视觉系统、激光雷达以及车辆状态获取的信息。

  根据恩智浦官方提供的信息,BlueBox能够在40W功率下实现90000 DMIPS(每秒百万条指令)的计算速度。但相比其他竞争对手提供的ADAS/自动驾驶解决方案,BlueBox减少了对风扇、液冷及不稳定热能管理系统等电器元件的使用。

  BlueBox作为新一代ADAS平台,却将之前彼此隔离的单个传感器节点和处理器进行了功能上的结合。虽然我们都在讲各种算法、如何管理数据、本地化、3D地图,但归根结底还是需要强大的数据处理和整合能力,从这个角度考虑,BlueBox就已经是一款不错的产品了。

  ADAS产业的迅速发展也让行业受到了资本市场的青睐,目前国内约有37家厂商在做ADAS,不过研发技术尚处于初期,核心功能集中在在前车预警(FCW)、车道偏离预警(LDW)、行人检测预警(PCW)这三种,做整体ADAS解决方案的比较少。另外,国内大多数厂商提供的前装服务主要还停留在控制模块服务上,即使是推整机也基本没有太多的定制化服务,无法将接口直接提供给车厂。

  (ps:像中科慧眼、极目智能,以及腾讯神眼、小米的小蚁在这里我们就不提了…大家有兴趣自己搜搜看看吧)

  MINIEYE是一家定制化的ADAS解决方案提供商,创建于2013年,前身是新加坡政府媒体发展局(MDA)支持的高级驾驶辅助系统(ADAS)研发项目。将深度学**和传统算法相结合,在提升算法性能的同时,保证计算复杂度的可控性。可根据合作方不同的需要提供含有不同功能的ADAS产品。主打的基础功能板块有前向碰撞预警,车道偏离预警,盲点检测预警,行人碰撞预警和前车启动提醒等。今年4月份完成Pre-A融资,中兴合创/中兴通讯投了3000万人民币。

  前向启创是国内为数不多研发ADAS整体解决方案的公司,但也没有覆盖全部种类,主要提供车道偏离预警、前车避撞预警、疲劳驾驶监测、行人检测报警、限速标志识别等九种系统解决方案。曾在去年半年内完成2轮融资,投资方分别为上海浦软晨晖和亚太股份。

  创来科技与其他ADAS创业公司最大的不同之处是他们只做车道偏离预警系统,不过未来应该会拓展。核心优势体现在硬件和软件两方面:硬件上独立开发了基于FPGA的车道偏离预警系统,无需第三方类库、也无需操作系统支持,对硬件资源的要求较低;图像预处理、图像识别模块都有自己的独到之处。

  如果目前还有想进入这个市场的创业公司强烈建议大家先全面评估进入机会,找准技术切入口,一定要利用自身积累的技术切入才会有些优势(比如做软件的可以切入算法处理领域)。

  另外,大家可以关注一下商用车的ADAS市场,相对于乘用车,商用车的体系还是比较开放的,进入市场会比较容易。

  对于投资机构以上两条也同样适用,另外可以关注ADAS算法系统的初创公司,比较有投资机会和价值。

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