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自行科技寧迪浩:智能電動汽車時代,我們有機會再造一個Mobileye

本文作者: 易建成 2017-08-31 17:05
導(dǎo)語:ADAS 對初創(chuàng)公司而言是一門「非常難且不劃算的生意」,今年被英特爾收購的 Mobileye 就曾「 8 年無收益,10 輪融資全砸技術(shù)」。

自行科技寧迪浩:智能電動汽車時代,我們有機會再造一個Mobileye

研發(fā)投入大、盈利周期長,ADAS 其實是一門「非常難且不劃算的生意」。Mobileye 就曾「 8 年無收益,10 輪融資全砸技術(shù)」。

但這對有些人來說, ADAS 漫長的研發(fā)和測試周期并不是阻礙,反而是令從業(yè)者垂涎的機會。三星首席策略官 Young Sohn 預(yù)計 ADAS 很快會成長為百億美金的市場。未來幾個月,三星也將發(fā)布自己的 ADAS 解決方案。

「在智能電動汽車時代,我們有機會誕生出 Mobileye 級別的新興供應(yīng)商,所以這絕對不是一門小生意?!篂榱俗C明這一點,自行科技聯(lián)合創(chuàng)始人寧迪浩向雷鋒網(wǎng)指出,「 2016 年 Mobileye 的銷售額不到 4 億美金,但占有 ADAS 市場 70% 的份額。這說明一個問題:行業(yè)的發(fā)展還不成熟?!?/p>

自行科技的前身是一家與計算機視覺業(yè)務(wù)相關(guān)的外包公司,按照寧迪浩的話說,外包業(yè)務(wù)并不能支撐公司長遠(yuǎn)發(fā)展,索性換個方向。2016 年,這個由前中興、華為成員組成的 ADAS 公司自行科技正式成立。

這是一家專注智能汽車電子的創(chuàng)業(yè)公司,具體提供包括 Level0/Level1 級的 ADAS 產(chǎn)品、Level 2 級別的模組和解決方案。

今年 8 月,自行科技拿到民德電子、索菱千萬人民幣的投資。

技術(shù)

事實上,在自動駕駛技術(shù)完全到來前,ADAS 仍有極大的優(yōu)化空間。

寧迪浩說,與 Mobileye 技術(shù)路徑不同,自動科技利用深度學(xué)習(xí)打造 ADAS。這也被認(rèn)為是「 從技術(shù)上避免 Mobileye 的劣勢,開發(fā)出超過它的產(chǎn)品?!顾蚶卒h網(wǎng)透露,過去一年,團(tuán)隊花了大量時間對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行壓縮,使 ADAS 系統(tǒng)可以在低成本的 FPGA 上運行。

不過,基于 FPGA 平臺實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)巨大。比如,如何優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使得一個計算量很大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在一個中小規(guī)模的 FPGA 上運行?同時又能維持性能和成本的平衡?

這個訣竅在于:對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 FPGA 進(jìn)行大量優(yōu)化。FPGA 的并行優(yōu)化包括卷積操作并行、特征圖內(nèi)并行、特征圖間并行、層/幀并行。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,自行科技的團(tuán)隊主要優(yōu)化了卷積并行和特征圖并行。

經(jīng)過對 FPGA 平臺的深度優(yōu)化,性能有多大改善?自行科技 CEO 關(guān)艷峰在一次技術(shù)分享中提到:以 ZYNQ7020(xilinx 芯片) 為例,YOLO Tiny (實時目標(biāo)檢測)可達(dá)到 60 幀的處理速度,VGG16 (卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu))達(dá)到 26 幀的處理速度。

自行科技寧迪浩:智能電動汽車時代,我們有機會再造一個Mobileye

自行科技寧迪浩:智能電動汽車時代,我們有機會再造一個Mobileye

「行業(yè)內(nèi)相當(dāng)一部分人低估了視覺進(jìn)步的速度,我們使用深度學(xué)習(xí)后,視覺對光照、惡劣天氣和惡劣環(huán)境、特殊路況(隧道、橋梁)適應(yīng)能力大幅度提升?!箤幍虾票硎?。

通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 FPGA 平臺的優(yōu)化,單目視覺模組在環(huán)境多樣性和目標(biāo)多樣性下性能表現(xiàn)良好。例如:雨天、夜晚、雪天和隧道出口、側(cè)向車輛、局部暴露車輛以及異型車輛能可靠識別;對于各類車輛做到多姿態(tài)、多角度的識別,最大的可靠識別距離 100 米;各類行人和非機動車,最大可靠識別距離為 50 米,并支持夜間行人識別功能。

自行科技寧迪浩:智能電動汽車時代,我們有機會再造一個Mobileye

不過,這不僅僅是停留在展示算法的層面。眼下這家公司的進(jìn)展是,前向 ADAS 的產(chǎn)品樣機已經(jīng)完成,既有預(yù)警類(PCW、FCW 和 LDW)也有干預(yù)類( AEB 和 ACC、LKA )產(chǎn)品。據(jù)了解,兩類產(chǎn)品將在今年年底量產(chǎn)供貨。

落地:商用車市場

ADAS 公司面臨的共性問題是:到底選擇哪個市場落地?以及什么時候可以實現(xiàn)量產(chǎn)?

隨著 C-NCAP 的出臺,將刺激國內(nèi)自主品牌普及 Level 1、 Level 2 的配置。新車必須裝有有效的安全防護(hù)系統(tǒng)才能夠在碰撞安全評級(滿分五星)中獲得五星——這是一個利好消息,意味著部分 ADAS 公司將從中拿到訂單。

「但是,國內(nèi)的 ADAS 公司根本吃不到第一波『螃蟹』。對于新技術(shù),汽車廠商會選擇如博世、大陸這樣更為成熟的供應(yīng)商?!箤幍虾普J(rèn)為, 2019 年、2020 年之后才是國內(nèi) ADAS 公司們的機會。隨著市場的擴大、滲透率的提升,中國自主品牌一定會尋求國產(chǎn)化替代方案或者第二供應(yīng)商部分成熟、起量的產(chǎn)品。

自行科技寧迪浩:智能電動汽車時代,我們有機會再造一個Mobileye

但這種情形在商用車市場卻是另一番景象。

今年 3 月交通部推出新規(guī)定:要求 9 米以上營運客車必須安裝 LEW(車道偏離預(yù)警系統(tǒng))和 AEB(自動制動系統(tǒng)),過渡期 13 個月,未來將推廣到貨運車領(lǐng)域。

這一規(guī)定可以理解為商用車市場將是一片可以讓 ADAS 公司施展拳腳的藍(lán)?!@也是當(dāng)前自行科技發(fā)力的方向。

雖然商用車的市場只有乘用車市場的四分之一,但是如果創(chuàng)業(yè)公司按照新規(guī)開發(fā)出適用于商用車的 ADAS 產(chǎn)品,可以讓這項技術(shù)在短期內(nèi)真正落地。

「貨車存量市場大概在 800、900 萬輛,新增市場每年大概幾十萬輛,如果客、貨加在一起,一年一百多萬的新增,一千多萬的存量,為什么不做?」寧迪浩告訴雷鋒網(wǎng)。據(jù)他透露,目前團(tuán)隊在這一市場拿下了部分訂單。

同時,駕駛員疲勞檢測、360 度環(huán)視也是這家初創(chuàng)公司產(chǎn)品線的一部分。按照寧的邏輯,環(huán)視的收入可以為 ADAS 的持續(xù)研發(fā)提供「輸血」能力——上述兩個產(chǎn)品能夠在短期內(nèi)盈利。

為了證明環(huán)視的市場,他還列舉了一組數(shù)字:環(huán)視作為倒車影像的升級配置,從 2016 年開始,其滲透率接近 10%,到 2025 年有可能超過 30%。

今年 3 月,英特爾斥資 153 億美元收購 ADAS 標(biāo)桿公司 Mobileye,轟動業(yè)界。但在寧迪浩看來,Mobileye 被英特爾收購并不能作為這個行業(yè)的典型代表,因為英特爾承受了極高的溢價——這個溢價既有偶然性也有必然性。必然性在于 Mobileye 走出了一條獨有的路,成為市場上的「孤品」。

從長遠(yuǎn)角度看,國內(nèi) ADAS 公司要走通這條路,還有賴于市場的進(jìn)一步成熟。

從 ADAS 到自動駕駛

在談到為什么自動駕駛項目比 ADAS 更受投資人偏愛時,寧迪浩這樣告訴雷鋒網(wǎng):「自動駕駛可能更像網(wǎng)紅,他們(投資人)覺得想象空間更大?!?/p>

但有一個不容忽視的現(xiàn)實,自動駕駛從 Level 2 向 Level 3 跨越,到 Level 3 走向 Level 4 ,難度系數(shù)非常大,短期內(nèi)很難量產(chǎn)落地。

英偉達(dá)解決方案架構(gòu)師程亞冰曾表示,Level 3 (SAE)級別自動駕駛所需要的計算量和數(shù)據(jù)量是 ADAS 的 5 倍左右。為了勝任各種各樣的復(fù)雜場景,Level 4 級別自動駕駛的安全糾錯機制更為復(fù)雜,軟件框架要比 Level3 復(fù)雜很多,前者是后者計算量的 50 倍左右。

這不僅僅是計算力的問題。在寧迪浩看來,自動駕駛最核心的部分是集中式控制器,不僅有高性能、低功耗計算資源運行算法完成功能,系統(tǒng)還需按照 AUTOSAR 的體系設(shè)計,需要滿足安規(guī)(function safety)要求,目前這對國內(nèi)的公司來說是巨大的門檻。他認(rèn)為圍繞控制器做外圍工作是合理選擇,具體包括:傳感器融合、高精地圖、V2X 等等。

ADAS 的能量有多大,在自動駕駛正式到來前,這還是一個沒有被完全驗證的問題。

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