Mobileye或将自研FMCW激光雷达降低无人驾驶成本

  半个月前，激光雷达传感器 Luminar 公司与无人驾驶视觉芯片公司 Mobileye 达成协议，为后者的无人驾驶汽车提供激光雷达，帮助 Mobileye 进行下一阶段的无人驾驶汽车开发和测试。不过，Mobileye 似乎并不想跟 Luminar 分一杯羹。近日，Mobileye CEO 表示将自研 FMCW Lidar 用于内置传感器，来降低无人驾驶的成本。

  上个月 23 日，无人驾驶传感器初创公司 Luminar 信誓旦旦地宣布，已与英特尔旗下的无人驾驶芯片公司 Mobileye 达成协议，将为后者的无人驾驶汽车提供激光雷达，一时间默默奋斗 5 年的公司似乎拿到了一份未来的保障，要知道 Mobileye 的 EyeQ 芯片已卖出 5400 万枚，被搭载在全球超 5000 万辆汽车上。若能够在未来的传感器套件中引入 Luminar 的技术，下一个百亿市值的公司就是它了。

  顺着这层关系，Luminar 又找到了戴姆勒、福特、沃尔沃等多个车企，与他们达成了 9 项“高级开发”协议，为车企开发定制 Luminar 传感器。Luminar 造了一个宏大的梦想，随即于 12 月 3 日宣布 IPO 上市，成为继 Velodyne、Aeva 之后第三家上市的激光雷达公司，当日涨幅高达 28%，让这家已经烧钱了上亿美元的传感器公司迎来了春天。

  不过现在仔细看 Mobileye 与 Luminar 合作，双方只是签订了在 Mobileye 无人驾驶测试车上使用 Luminar 的激光雷达，这些汽车将在特拉维夫、迪拜、巴黎和韩国大邱市试点运营。以视觉方案为主的 Mobileye 在测试车中使用 Lidar，一种可能是它会为定位 L4 的客户们提供一种整体解决方案，另一种可能是它可拿来测试新芯片的算力，而还有一种可能仅仅是为了安全而用其他传感器冗余。

  近日，Mobileye 首席执行官在 2025 年无人驾驶汽车系统规划中，表示该系统能使用内置的激光雷达传感器而不是 Luminar Technologies Inc. 的单元，彻底浇灭的 Luminar 想要集成在未来 Qeye 开发内置套件的希望。

  CEO Amnon Shashua 向路透社报道此举后，Luminar 股价应声下跌，收盘下跌 17.6％。Shashua 表示，Mobileye 的第一代完整无人驾驶套件，包括 Luminar 的激光雷达单元以及一系列其他芯片，传感器和软件，售价在 10,000 美元至 20,000 美元之间。它们将针对商用的 Robotaxi，可以在许多行程中分散系统成本。Mobileye 计划于 2022 年在特拉维夫开始部署 100 辆完全无人驾驶车辆的测试车队，其他城市也将紧随其后。

  Luminar 告诉路透社，该协议没有一点变化，而且 Luminar 还为 Mobileye 研发车辆提供了激光雷达装置近两年。Luminar 表示，其产品仅是 Mobileye 更广泛的自动驾驶系统成本的一部分，价格不到 1,000 美元，超过了 Mobileye 的成本和性能要求。

  Shashua 表示，到 2025 年，Mobileye 仍在开发自己的激光雷达传感器，该传感器的工作原理称为调频连续波或 FMCW，这与 Luminar 的技术不同。FMCW 技术将受益于英特尔在硅光子学制造方面的专业相关知识，并将推动消费汽车的成本更低。他说，内置的 Mobileye 激光雷达，结合了摄像头和雷达，将用于消费类汽车，也将取代 Luminar 的 Mobileye 的 Robotaxi 中的装置。

  他说：“我们大家都认为，整个自动驾驶系统的成本可能在几千美元左右，这使我们处于消费汽车领域。”“如果我们也可以做到这一点，它也将用于 Robotaxi。但是我们有时间从今天起五年后做出决定。”

  一边是 Lumina 哭诉，“我的激光雷达都卖到 1000 美元了，已经够便宜了。”另一边是 Mobileye 表示，未来的自动套件整体成本要控制在几千美元才存在竞争力，拿出 1000 刀分给 Lumina 是不可能的，不如自己开始造 Lidar，而且规格符合自己的要求。

  Mobileye 正在朝着使用摄像头和定制处理器芯片的全自动驾驶系统加快速度进行发展，但该公司计划通过激光雷达和雷达传感器来扩展其摄像头，以捕捉道路的三维视图。Mobileye 相信通过结合两种方法，能够完全满足汽车制造商对量产车的安全性和可靠性要求。

  目前，Mobileye 已与宝马，大众汽车和日产汽车公司合作提供其当前基于摄像头的驾驶员辅助系统。这些系统可帮助执行诸如自适应巡航控制和车道保持之类的任务，还可以在 Mobileye 行驶时为其生成并传输地图数据。

  Shashua 还表示，Mobileye 计划继续将其处理器芯片的制造外包。他说，下一代芯片，称为 EyeQ6，预计将于 2023 年到货，将继续由台积电使用其 7 纳米芯片制造工艺制造。

  FMCW 激光雷达被称为激光雷达领域皇冠上的明珠，相较于脉冲式激光雷达有着明显的性能优势，抗干扰能力强，可提供 4D 信息，更高的灵敏度和动态范围，适合硅光子和相控阵（OPA）技术低成本批量生产。

  但是 FMCW 激光雷达的门槛高、发展晚，不为大多数人所知。全世界能做 FMCW 激光雷达的寥寥无几，而这一些企业一出现就几乎都被无人驾驶公司收购了。2017 年通用 Cruise 收购 Strobe；2018 年宝马、丰田投资 Blackmore；还有 2019 年 5 月 24 日 Aurora 收购 Blackmore。早有传闻，Intel 正在研发基于硅光子的 FMCW 激光雷达，苹果和 Waymo 也在评估和寻求进入 FMCW 激光雷达领域。

  迄今为止，将 FMCW 解决方案推向市场的关键挑战是所需的高性能元器件没办法实现低成本、大批量制造。相干技术需要具有大相干长度(窄线宽)的激光器，才能在 300 米的探测距离内完美工作。FMCW 解决方案还需要对光进行相干处理，以提取光子携带的附加信息。这在某种程度上预示着需要非常精确的低噪声光信号处理(OSP)电路来构建相干接收器。此外，因为相干混合只对相同偏振的光子起作用，偏振也扮演着重要角色。激光器的波长稳定性和线性度在整个测量过程中至关重要;否则，信噪比会显著降低。

  要制造出由此套光学系统定义的稳定、鲁棒性强、精确的分立元器件既困难又昂贵。所以，Mobileye 现在把五年后的计划亮出来，一种原因是让投资人更有信心，另一方面也在无形中给 Luminar 施压，让其更重视当下的合作，否则总有一天启用备胎 Lidar。关键字：引用地址：Mobileye或将自研FMCW激光雷达，降低无人驾驶成本

  前言： 激光雷达 的成本有望一下子就下降，十万级别的汽车有可能大规模普及，以此来实现从量产到盈利的商业正循环。如果激光雷达能在成本上与 毫米波雷达 达到相当水平， 特斯拉 很有可能会重新考虑其应用。 激光雷达难以普及的主要障碍？ 激光雷达（LiDAR）作为智能驾驶“感知、决策、执行”三大核心环节中的“感知”部分，一直是 无人驾驶 技术中不可或缺的一环。它被誉为“机器之眼”，但高成本、复杂性和可靠性问题一直限制其广泛应用。 激光雷达是机器视觉的核心部件，在无人驾驶和 人工智能 等多个高科技领域具有巨大应用潜力。尤其是2D和3D激光雷达的技术融合以及全固态激光雷达的兴起，都是当前行业的焦点。2D雷达在分辨率和色彩方面表现优越

  恶性循环？ /

  不管短期还是长久来看，其实很难预测无人驾驶的哪条实现路径最终会成功。 「它经常会在不合适的时机进行变道，但如果你想拨一把方向盘救个急，它还会和你较劲，很危险」，「整一个完整的过程就像看着自己孩子开车一样，干着急还提心吊胆，搞得压力很大」…… 这里的「它」正是特斯拉 Autopilot 。之前美国《消费者报告》（Consumer Reports）曾报道称，更新后的 Autopilot 具备了自动变道的功能，车主可以再一次进行选择在变道时不进行任何提醒，完全交由机器来抉择。但试驾编辑们在体验后却纷纷吐槽了它。 特斯拉 Autopilot 一直以来都争议不断。一边说它是新手们的福音，杜绝事故的好帮手，另一边却有人抨击它是事故的罪魁祸首。这套系

  处于“人机共驾”阶段，未来该怎么样发展？ /

  自动驾驶 技术的迅速发展，慢慢的变多的公司开始探索更加智能、高效的解决方案，随着 AI大模型 入场，无人驾驶涌现出许多新的技术，智驾行业技术路径从CNN、RNN、GAN、再到Transformer大模型，去年行业主流方案还是轻高精地图城区智驾，今年大家的目标都瞄到了端到端（End-to-End, E2E）。 端到端作为一种新兴的技术路径，逐渐受到业内的广泛关注。端到端解决方案在无人驾驶中的应用，意味着整个驾驶过程由一个统一的 神经网络 系统完成，从感知、决策到控制，所有步骤都融合在一起。这种方法不同于传统的模块化方法，在架构设计和实现方式上具有非常明显的差异。 2024年3月， 特斯拉 开始在北美地区大范围推送FSD V12。这

  随着慢慢的变多的无人驾驶汽车在全球高速公路上开始路测，科幻小说中描绘的那种“无人驾驶的交通系统”场景好像指日可待了。其实，在这一天真正来临之前，我们仍有许多工作要做。最近，PBS（美国公共电视台）的《Nova（中译：新星，一档科学节目）》播出了一期主题为《看看谁在开车》的内容，其中有专家提醒道，人们仍将会面临许多艰巨的挑战——尤其是如何训练人工智能（AI），以提高其在生死攸关时刻做出和人类一样决策的能力。这期节目重点阐释了这样一些问题：我们离大规模部署无人驾驶汽车还有多久？我们真的能放心地把生命托付给AI吗？ 1 一些早期研究证明了无人驾驶汽车的安全优势 车辆安全保障功能和相关基础设施仍处于开发进程，然而在人类真正在方向盘上

  打造一台全自动驾驶汽车，到底要哪一些核心技术？ 现在来看，各家公司和研究人员似乎对这样的一个问题有不小分歧。 有人相信单纯的摄像头与计算机视觉就能解决战斗，但也有的人觉得计算机视觉和先进传感器缺一不可。 特斯拉则是纯视觉方案的坚定信徒。 在今年的 CVPR（计算视觉与模式识别大会）上，特斯拉首席 AI 科学家 Andrej Karpathy 道出了特斯拉如此「执拗」的原因。 在这次的 CVPR 上，Karpathy 还详细的介绍了特斯拉是如何基于深度学习开发无人驾驶系统。 除此之外，他还解释了为什么特斯拉基于视觉就能让无人驾驶梦想成线 日，特斯拉开始在美国地区正式推送纯视觉版的 FSD Be

  统统不要，特斯拉坚持纯视觉的底气何在？ /

  近日，百度 无人驾驶 出租车在湖南长沙向公众免费开放运营，市民通过手机操作即可体验无人驾驶技术。当天配合同步落地的还有百度“ACE交通引擎”，旨在构建现代化智能交通体系。百度从车出发，开始通过完善车路协同体系向智慧交通行进。 车路协同是推动“智能交通”走向“智慧交通”的关键，我国智能交通系统已进入快速地发展、全面推广应用和改进升级的阶段。“智慧交通”是“智能交通”发展的高级阶段，是城市交通管理体系的“中枢神经”。 这条“连接神经”的道路，已吸引更大科技公司陆续入局。覆盖智慧交通功能的阿里云ET城市大脑，早在2017年就从杭州起步，现已在国内外十几个城市应用落地。腾讯云在2019年7月发布“WeCity未来城市”，开启涵盖交通

  阿里巴巴在无人驾驶领域取得新突破。 3月19日，阿里巴巴达摩院宣布近日有论文入选计算机视觉顶会CVPR 2020。论文提出一个通用、高性能的无人驾驶检测器，可兼顾3D物体的检测精度和速度，提升自动驾驶系统安全性能，两者兼得的实现在业界尚属首次。 该论文团队表示，检测器的创新是自动驾驶领域落地的关键突破口，此次提出的检测器融合了单阶段检测器和两阶段检测器的优势，因此同时实现了3D检测精读和速度的提升，未来检测器的创新研究还能解决无人驾驶产业的更多难题。其团队作者均来自阿里巴巴达摩院，第一作者为达摩院研究实习生Chenhang He，其他作者还包括达摩院高级研究员、IEEE Fellow华先胜，达摩院高级研究员、IEE

  新突破：3D物体检测精度与速度实现兼得 /

  即便有人精心看护，老年人的安全总是没办法得到100%的保护。最近，一家日本公司发明了一对LED灯泡，其内置的激光雷达可追踪周围人的动作，如果对方摔倒或突然停止活动，灯泡便会自动发送警告。 这种新型灯泡可以被安装在普通的灯座上，安装好之后，它便能持续监控房间内的人，有效距离最远可达8米。它会朝着受监控者的头部发送信号，并计算信号返回的时间——这是雷达的基本工作原理。但通过对于数据的智能处理，灯泡能判断受监控者是否摔倒了，还是只不过睡着了而已。 这套系统的敏感度和智能程度都非常高，通过检验测试几乎不可察觉的呼吸动作，它们就能知道对方在何时睡觉了。此外，使用者可以将灯泡接入Wi-Fi网络，因此如果有任意的毛病发生，

  灯泡问世 可检测老人是否摔倒 /

  测距方法研究_于慧娟

  中的多传感器融合：调查

  东芝1200V SIC SBD “TRSxxx120Hx系列” 助力工业电源设备高效

  直播回放：无人驾驶和AI的起点——毫米波雷达与3D ToF 解决方案

  直播回放: Keysight World Tech Day 2023 - 汽车无人驾驶与新能源

  2024 瑞萨电子MCU/MPU工业技术研讨会——深圳、上海站， 火热报名中

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