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无人驾驶汽车背后,关于Velodyne的故事(下)

2016-05-18
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昨天,我们讲述了《无人驾驶汽车背后,关于Velodyne的故事(上)》(点击阅读),今天我们接着说。




2009 年谷歌推出了无人驾驶汽车项目,在当时更多被认为是 Google X 实验室里疯狂的想法之一。但如今,无人驾驶汽车已经成了传统汽车业和技术公司最热门的战略方向。


在这背后,支撑起谷歌疯狂想法的则是 Velodyne 发展方向的演变,这个变化发生在其创始人 David Hall 利用立体视觉技术参与 2004 到 2005 年 DARPA (国防高等研究计划署)无人驾驶汽车挑战赛之后。


2007 年开始崭露头角


图片来自斯坦福大学


在前几届 DARPA 挑战赛中,200 多支队伍参赛无一人完成挑战。David Hall 通过挑战赛认识到了立体视觉的局限性,开始专注研究激光雷达,并开发了 HDL-64 固态混合激光雷达传感器。由此进入这个领域。


到了 2007 年 Velodyne 成为 DARPA 供应商,当年有七支队伍完成挑战:一支队伍基于视觉技术,另外六支队伍全是基于激光雷达。


最终比赛结果是:第一、二名分别由卡耐基梅隆大学、斯坦福大学包揽,他们当时使用的正是 Velodyne 的激光雷达。后来这两所大学所有的科研人员全被谷歌挖走。而 Volydane 最初在无人驾驶领域的影响力就是由这两所大学建立起来的。


为了研发无人驾驶汽车,求贤若渴的谷歌基本将当年完成挑战赛的其他参赛队伍相继收编到 Google X 实验室。


官方资料显示,自 2007 年起 Velodyne 激光雷达已发展成为实时激光雷达传感器技术的开发、制造和供应商,该技术广泛用于各种商业用途,包括自动驾驶车辆、车辆安全系统、三维移动测绘、三维航空测绘和安保。


汽车厂商的「觉醒」



尴尬的是,在 2007 年之后并没有多少汽车公司愿意购买 Velodyne 的产品。原因是价格太高,体积很大。


翁炜介绍,Velodyne 的产品最早是地图行业最先采用。比如已经被宝马、奥迪和梅赛德斯收购的 HERE 地图,全部购自 Velodyne 的 64 线激光雷达,用于 3D 地图数据采集。


转折点是 Velodyne 在后来推出了一款体积只有巴掌大小的 16 线激光雷达,价格从 8 万美元的 64 线、4 万美元的 32 线降到不足 8000 美元。汽车厂商这才认识到,这种体积的产品可以考虑做无人驾驶。


时间到了 2015 年,由于互联网公司纷纷进入汽车领域,汽车厂商最担心的问题是他们是否会重蹈十年前的覆辙:像智能手机行业——当初的巨头诺基亚在几年之内土崩瓦解。汽车厂商也将面临类似问题。


对他们而言,现在汽车厂商之间不再是竞争关系,而是面临着生存和死亡。如果汽车厂商抓紧时间研发 Level 4 全自动驾驶,那么以谷歌、Uber 为代表的互联网行业若抢得先机,汽车厂商迟早会被淘汰出局。这是他们最主要的担忧之一。


不过这一切也在慢慢发生改变。一个有趣的现象是:所有涉及到 AI、无人驾驶的工程师、产品经理在去年成了汽车厂商以及互联网汽车公司的争相追逐的香饽饽。许多公司都在招聘这方面的人才。人才流动性也开始发生变化。其中几个例子是:


  • 去年 2 月,Uber 宣布要推出无人驾驶汽车。几个月后 Uber 将卡内基梅隆大学机器人实验室里 50 多个从事与自动驾驶有关研究的人都招走了,包括研发人员、市场专家等。做法与谷歌当年如出一辙;


  • 今年 3 月,通用汽车宣布收购硅谷一家研发自动驾驶技术的初创公司 Cruise Automation,这家公司将并入通用汽车自动驾驶部门。


  • 在中国,其中最出名的一个例子是倪凯,他曾就职于百度深度学习研究院,被誉为「中国无人驾驶第一人」。在加入乐视汽车后,雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)曾向他求证:是否谷歌、特斯拉相关人士曾先后接触过他,倪凯并没有否认。


除此之外,一些巨头也开始寻求收购相关无人驾驶技术或算法方面的初创公司。至此,汽车厂商们才意识到什么是汽车行业真正的「威胁」。


于是一些汽车厂商开始与 Velodyne 商谈合作。翁炜告诉雷锋网,今年 1 月份,福特和 Velodyne 一起宣布,要做基于 LiDAR 的无人驾驶。从去年 10 月份开始,Velodyne 按着车企的要求做研发部分。今年 4 月份第一周,Velodyne 已经将第一个订单交付给了客户。


加入 LiDar Club?



由于是一个全新品类,汽车行业对激光雷达还没有任何可参照的标准,很多工作必须重头开始。与此同时,汽车厂商对于无人驾驶也有很多想法,但是不知道该如何实现。所以 Velodyne 推出两款产品让厂商进行选择:型号 A 和型号 B。


两者的不同之处在于,前者与「固态混合超级冰球」 的尺寸相仿,后者比前者高了 3 公分,视角更宽。汽车厂商可以选择其中一种型号测试。然后再给予后者反馈:安装是否位置合适、线数够不够用、视角有什么要求等等。


翁炜透露,经过 6 到 8 个月测试后,2017 年将会推出迭代版本。当每个汽车厂商通过 500 到 1000 台的批量测试后,2018 年第四季度 Velodyne 将推出芯片级的产品,也是这家公司在今年 1 月初承诺的 500 美元的激光雷达,将提供给 Tier1(一级供应商),最终投放在 2020 年的车型上。


目前全球最主要的 10 家汽车制造商已经有 9 家与 Velodyne 建立一对一的合作小组。Velodyne 与车厂合作的模式是——加入 LiDar Club。


翁炜表示,双方合作方式很明确:汽车厂商要有明确的计划及研发团队。这是因为开发这类产品需要大量投入。按照约定,每家车厂从现在开始到 2018 年激光雷达的量产,将会分阶段先后投入 1000 万美金的研发费用,与 Velodyne 共同开发一款专门针对某个车厂需求的产品。而量产之后 Velodyne 再用单价折扣的方式返还给前者。


据翁透露,目前愿意投入资金共同开发的公司大约有 17 家,包括汽车厂商、汽车一级供应商以及互联网汽车公司。


每家公司都有一个无人驾驶战略


图片来自 Nature


汽车业内人士普遍认为,无人驾驶汽车趋势不可避免。当无人车走向大众,它将改变汽车行业和运输行业。摩根士丹利预计,到 2022 年每年交通事故损失可减少 4880 亿美元,由于无人驾驶能提高生产率又可创造 5070 亿美元的价值。


现如今,从传统汽车公司、技术公司再到初创公司,似乎每家公司都有一个关于无人驾驶的战略。


去年 9 月本田获得了在美国加州公路上测试无人驾驶汽车的许可。在此之前,已经有多家汽车公司获得了这一许可,包括大众、奔驰、宝马、特斯拉和日产。谷歌、Uber 等互联网公司更不在话下。中国本土互联网汽车公司蔚来汽车、乐视汽车已经在硅谷设立了研发中心,其目的不言而喻。


实现全自动驾驶乃至无人驾驶的方式之一,就是采用激光雷达——这也是目前上述三种类型公司使用得最多的方案。


激光雷达在汽车领域的应用——打个形象的比方,它相当于无人驾驶汽车的「眼睛」。在驱动无人驾驶技术向前发展的背后,这只「眼睛」贡献了一份不可或缺的力量。


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