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华为万人研发激光雷达?成本几何级下降,智能驾驶洗牌开始

三个司机 1浏览 2020-08-15 IP属地: 未知

华为又一次吹响集结号。

日前,华为智能汽车解决方案业务总裁王军在第十二届汽车蓝皮书论坛上表示,华为目前在武汉光电技术研究中心集结了一万多人,该中心目前正致力于研发激光雷达技术,目标是在短期内开发出100线激光雷达,且未来将实现让激光雷达成本降至200美元(约1391人民币),甚至100美元(约695人民币)。

华为万人研发激光雷达?成本几何级下降,智能驾驶洗牌开始

根据王军表述,有三个关键词:

1、集结一万多人

2、短期内

3、100线激光雷达

我们试着分析一下。

显然,在一个研究中心集结一万余人搞研发的成本和方式,在中国企业中能做到的屈指可数,也只有类似BAT的互联网巨头想必是没有问题,这一点,对华为而言自然不在话下。

从研发成本角度考虑,这一点显然是多虑的,对于华为三十年的市场拼杀,对研发从来都不计成本,要不然也不会有5G的问世。

华为万人研发激光雷达?成本几何级下降,智能驾驶洗牌开始

激光雷达研发,即便如王军所言是短期内,2-3年也属于一个正常研发周期,此次集结一万余人,地点是这几年崛起的新一线城市武汉,仅从人力成本计算,研发周期内就得花费数百亿人民币。

为何是一万余人呢,激光雷达是一个系统级别的产品,上游的零部件供市场上很难有大量、车规级且性能稳定的部件供华为选择,华为一万余人的研发团队,其中有一部分工程师很有可能在做激光雷达部件供应。

华为万人研发激光雷达?成本几何级下降,智能驾驶洗牌开始

为何华为要强调“短期内”呢,在激光雷达领域,已经涌入了很多对手,国际方面,Velodyne LIDAR占据全球绝大部分的车载激光雷达市场,另一家巨头Innoviz拿到了宝马的 level3 订单,将在明年第二或者第三季度交付激光雷达产品支持宝马的新车上市。

国内方面,速腾聚创、禾赛科技、北科天绘、镭神智能等为代表的国产企业开始崛起,不仅在资本市场拿到融资,在产品上也打压了Velodyne LIDAR一枝独秀的现状。有信息显示,速腾聚创在产品上一直紧盯Velodyne,并与Velodyne保持一定的价格差优势。

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第三点,为何是100线。多线雷达具有多个发射器和接收器,通过电机的旋转,获得多条线束,线数越多,物体表面轮廓越完善,因此线数越多越精确。华为一开始便将目标聚焦在100线,可谓用心良苦。

此外,“集结”一词本身带有必胜的决心,也符合华为企业文化。

其实早在去年8月华为开发者大会上,就已有华为要制造激光雷达的信息流出,直到去年10月召开的世界智能网联汽车大会上,华为轮值董事长徐直军就宣布华为要造激光雷达、毫米波雷达等智能汽车核心传感器。

目前的现实是:自动驾驶需要激光雷达,但价格太贵了,用不起。十年前,一台激光雷达的价格数十万美元起,过去两年,激光雷达的价格已经有了数量级的下降。

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今年1月2日,速腾全新125线MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1 Simple正式上市,单价为1898美元(约合人民币1.3万元)。就连无人机巨头大疆也开始做激光雷达了,但依旧很贵。这在一定程度上阻碍了高阶自动驾驶落地。

市场产值方面,据美国透明度市场调查(TMR)报告称,2018-2026年间,全球车载激光雷达市场规模预计将增长到20亿美元。在该预测期内,全球市场的年复合增长率将达到35%,增幅处于稳健状态。

这其实不是最重要的,激光雷达是实现自动驾驶最重要的传感器之一,尽管马斯克旗帜鲜明地反对用激光雷达,特斯拉也采用了纯视觉解决方案,但从业界目前的普遍观点,激光雷达依旧不可替代。

激光雷达工作原理是向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波),与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对目标进行探测、跟踪和识别。激光雷达目前市场上有4线、8线、16线、32线、64线、128线等产品。

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Innoviz 中国区总经理苏淑萍表示“就现实情况而言,目前绝大多数的高阶(L3以上)自动驾驶企业,不管是他们的demo,还是当下的试运营,基本都能看到激光雷达的身影。”

上个世纪80年代,日产汽车就曾开展过关于可控制车辆间距的激光雷达的研究,但彼时自动驾驶浪潮还远未来临。

 截止目前,成本是最大的敌人。华为的目标,是要短期内开发出100线激光雷达,显然是车载级别高线束的产品,且要将成本降至200美元(约1391人民币),甚至100美元(约695人民币)。

华为万人研发激光雷达?成本几何级下降,智能驾驶洗牌开始

假若华为在短期内数万人的研发,能够将激光雷达成本打下来,对于高阶自动驾驶,即L3以上自动驾驶,其意义重大。一是加速L3自动驾驶量产落地。二是涉及自动驾驶关键传感器实现国产替代。

无论哪一个,对于当下的汽车产业和自动驾驶,意义不言而喻。

 
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