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华为入局车企 使早已竞争激烈的战场更加惨烈

时间:70-01-01 08:00 来源:

跟着新能源汽车这几年的成长,汽车“四化(智能化、网联化、电动化、共享化)”成为各大年夜车企、零部件厂商必争之地,不惜重金投入此中,此中也不乏浩繁创业公司身影。华为的入局无疑会使早已竞争猛烈的财产,竞争加倍惨烈。

单就自动驾驶领域就已经搜集了数十玩家,此中不乏国际巨子。看看自动驾驶的格局,可能所有环节企业都绕不开和华为的竞争。

1、芯片

在燃油车期间,国产汽车“心脏病”难除,发念头节制技巧依附于国外供应商,以至于成为无法平复的伤痛。至今发念头节制系统依然依附合资工厂供应,新技巧依附于外方。到了智能网联汽车期间,芯片更是中国汽车业弗成再掉的高地。

华为海思系列芯片在破费电子领域,虽说还无法与高通、苹果A系列对抗,但也算是小有成绩。凭借在IC行业多年的投入,华为昇腾系统AI芯片,从公开信息来看,高达352TOPS超强算力已经处于业界领先职位地方。华为在此根基之上打造出MDC(MobileData Center)平台,试图为车企供给自动驾驶全栈全场景办事。

华为昇腾910芯片,单芯片谋略密度跨越Nvidia

在高档其余自动驾驶中,汽车已经不能再采纳的离散电子节制单元(ECU)来匹配每一个功能,而是采纳部分集中式的域节制器(DCU)。

DCU需承担多传感器交融、定位、路径筹划、决策节制、无线通讯、高速通讯的谋略。在集中式与混杂式架构中,DCU还需承担整个或部分传感器的数据处置惩罚。因为必要完成大年夜量运算,DCU一样平常都要匹配一个核心运算力强的处置惩罚器,也便是芯片,以供给自动驾驶不合级别算力的支持。算力越高,支持的功能也就越多,是以大年夜家都追求高算力。业内有NVIDIA、英飞凌瑞萨TINXP、Mobileye等多个规划。

只管芯片研发必要大年夜量资金,然则芯片作为自动驾驶核心元件,其不菲的价格与可不雅的利润,照样引来浩繁巨子投入此中。在浩繁玩家中既有破费电子半导体巨子,也有传统汽车半导体供应商,还有新进玩家。我选了几个具有代表性的企业做一个简单的梳理。

1.   NVIDIA:英伟达近年来不停致力于AI芯片的研发,在自动驾驶领域办理规划齐备:

1)DRIVE PX2开放式人工智能车辆谋略平台;

2)NVIDIA DriveWorks 软件开拓套件

3)数字座舱、高精度舆图、高档帮助驾驶办理规划。

2.   Intel:往日PC期间CPU王者Intel错掉智妙手机期间后,唯恐再次错掉自动驾驶期间。在推出IntelGo平台后,不惜重金收购Mebileye,这位在ADAS视觉领域霸主的自动驾驶开放式平台Eye Q5也于2018年12月上市。

3.   Qualcomm:高通在汽车财产的结构不仅限于其长于的通讯领域,在ADAS与座舱娱乐域其820A也体现不俗。在2019年CES展上展出了其基于骁龙芯片打造的可扩展自动驾驶平台--DriveAutomotive,可供汽车厂商根据自己的需求添加模组。

不过仅是产品真个结构彷佛无法体现出高通对付入局财产的信心,与恩智浦的收购案也是一波三折,只是终极无果而终。

4.   NXP:作为汽车半导体传统供应商,恩智浦瞄准多个节制域,包孕:连接、车身舒适、自动驾驶、信息娱乐、动力总成。此中在自动驾驶域打造BlueBox谋略平台,其BlueBox2.0支持L4~L5级自动驾驶需求。

5.   Renesas:瑞萨电子的R-Car V3M高机能图像识别片上系统(SoC),可大年夜大年夜优化智能摄像头、全景环视系统、激光雷达等利用,同时瑞萨也推出Renesas Autonomy开放式平台面ADAS/自动驾驶领域。

6.   TI:德州仪器凭借自身上风,从初级ADAS领域切入,其视觉、超声波、毫米波雷达等传感器芯片结构,以及将Jacinto系列SoC从信息娱乐系统延展到ADAS,推出 TDA系列SoC,迅速低资源攻克市场。在后续自动驾驶领域,TI或将持续发力。

7.   Tesla:Tesla不甘于仅仅是造车,于近日宣布其自动驾驶芯片FSD,未来会搭载在特斯拉AutopilotHardware平台上。从硬件集成的角度来说,特斯拉完成了从芯片到板级集成、系统集成、再到整车的集成,打通自动驾驶财产链结构。

8.    地平线:成立4年不到的地平线,颇受本钱市场青睐,估值一起飙升。2018年,该公司依托其软硬结合AI处置惩罚器技巧,接踵宣布了Matrix自动驾驶谋略平台与和地平线XForce边缘AI谋略平台。

9.    寒武纪:寒武纪深度进修芯片Cambricon-1M,支持个性化深度进修,可用于多路视频实时处置惩罚,包括自动驾驶等领域。

10.  西井科技:西井科技从芯片研发发迹,2017年10月联合振华重工宣布其自动驾驶品牌Qomolo,利用于无人重卡港口情况。其自动驾驶规划基于其DeepWell深度进修类脑芯片打造而成,完成从芯片研发到整车临盆财产链结构。

在自动驾驶芯片领域海内企业也层出不穷,除上述三家以外,还有像零跑科技、飞步科技、杰发科、深鉴科技等等公司,在这里就不逐一枚举。当然也不扫除某些企业已经在悄然默默投入大年夜量人力物力。例如:标榜致力于智能网联芯片领域的平头哥今朝还未有宣布其相关产品,不过可以肯定的是未来肯定会涉足自动驾驶AI芯片。

芯片的技巧壁垒与投资极高,汽车芯片领域不停是汽车传统半导体厂家的领地,纵然是Intel、高通也久攻不下,只能采纳收购的要领寻求质的冲破。对付创业公司以致海内半导体商来说这个领域想要有所冲破更是具有极大年夜的寻衅。不过在众所周知的背景下,AI芯片创业公司也受到本钱市场的青睐,这也是算是利好,至少能够缓解资金压力。海内AI芯片公司是否能有所冲破值得等候。

2、传感器

车辆行驶的蹊径情况繁杂、多变,导致感知无法依附单一传感器完成,高档别自动驾驶汽车中,定位、雷达、视觉等传感器协作交融,能够以图像、点云等形式输入网络到的情况数据,并经由过程算法的提取、处置惩罚和交融,进一步形成完备的汽车周边驾驶态势图,为驾驶行径决策供给依据。

多种感应器的相助必弗成少

在这轮自动驾驶行业创业浪潮中,情况感知领域以视觉、毫米波、激光雷达为主。因为资源和成熟趋于成熟,视觉与毫米波雷达最先量产落地,从L0级预警慢慢向高档帮助驾驶迭代。

只管华为车展的先容资猜中先容其摄像头、毫米波/超声波雷达、激光雷达、T-Box、GPS、履行机构等由相助伙伴供给,然则笔者觉得未来华为至少会在视觉、毫米波雷达、环视系统等传感器算法层面会进行自力开拓,不扫除推出自己的传感器产品的可能性。

我按照传感器类型与功能对创业公司进行梳理。

(一)ADAS前向视觉摄像头

前向ADAS视觉摄像头今朝有单目、双目、三目等多个规划,因为量产资源的身分,现主流量产规划以单目为主,在部分车型上配备双目摄像头。

跟着ADAS(高档帮助驾驶)功能的量产,海内市场占领格局徐徐清晰。乘用车领域以Mobileye、Bosch等国际供应商为主;海内创业公司产品主要以单目规划利用散播在商用车领域,追跟着商用车律例推进,在客车领域预警(FCW、LDW)与AEBS功能上均已实现量产。当然这并不是说海内企业在乘用车领域没有结构,仅是从市场占领率角度进行解读。

特斯拉的自动驾驶界面,该公司坚持用视觉传感器来做自动驾驶

相较于单目规划,双目或多目规划在检测精度、目标物检测类型、检测范围等技巧机能上优于前者。不过因为双目(多目)规划高昂的资源使得单目成为主流,并且在未来几年可能照样以单目规划为主。在技巧实现上单目共同77GHz前向毫米波雷达,以数据交融要领,使二者上风互补,满意技巧需求。

(二)毫米波雷达

视觉摄像头在目标检测上受情况身分影响较大年夜,在特殊场景下可能会无法识别的到目标物或者识别效果大年夜打折扣。相较于视觉摄像头,毫米波雷达受情况身分的影响较小;在检测目标物类型上视觉却优于毫米波雷达。在AEBS、ACC等ADAS功能的技巧规划将二者交融,增补了单一传感器的感知缺陷。

海内毫米波雷达波段以24GHz与77GHz为主,79GHz今朝尚处于研发阶段。检测间隔24GHz(短距)毫米波雷达仅有50~70m,而77GHz毫米波雷达(中长距)可达150~250m。

跟着77GHz毫米波雷达的资源低落与ADAS功能对毫米波机能的需求,在量产规划中77GHz毫米波雷达徐徐成为前向雷达的主流。24GHz毫米波雷达趋向于侧向检测利用,如BSD(盲区检测)、LCA(换道帮助)等,因为预警系统仅是对驾驶员的提醒,不涉及车辆节制,以是对机能要求较低,价格也更轻易被厂商吸收。不过未来24GHz波雷达也可能会被77GHz或79GHz雷达取代。

从海内乘用车市场占领率来看,77GHz毫米波雷达主要以博世、大年夜陆、电装、安波福为主;24GHz毫米波雷达以Veoneer(奥托立夫分拆后自动驾驶公司)、大年夜陆、海拉、安波福、法雷奥为主。Tier1在乘用车市场为车企供给系统规划(包孕感知、节制、履行等部件),因为在系统集成能力上海内供应商处于劣势职位地方,别的产品靠得住性、稳定性、同等性、资源节制、质量节制等方面也存在劣势,国产零部件企业进入乘用车市场相对付商用车领域较难。当然也有个别毫米波雷达企业在和乘用车期在相助开拓中。

不合于乘用车,商用车属于临盆资料,终端用户对舒适性与主动安然需求偏低,ADAS功能的推进依附于律例的推动。现阶段在商用车领域,毫米波雷达的量产装置主要为了满意AEBS功能,以是在商用车前装市场的量产光阴节点会受到律例的影响。按照交通相关律例要求,2019年4月客车必要配备AEBS系统,卡车2020年5月起需装置预警功能,2021年装置AEBS系统。如前文所说预警系统对视觉和毫米波雷达的机能要求略低,更多的是斟酌的资源身分,以是这也给国产毫米波雷达企业量产的时机。

在商用车市场上大年夜陆与富士通天也是有力的竞争对手,海内毫米波雷达企业如:芜湖森思泰克、易来达、木牛科技、智波科技、姑苏毫米波、承泰科技等等公司也会面临不小的竞争压力。

跟着ADAS功能的渗透率慢慢前进,毫米波作为紧张的传感器,市场前景可期。国产毫米波在未来有所冲破,值得等候。

(三)激光雷达

激光雷达作为高档别自动驾驶弗成或缺的紧张传感器,其能够正确得到三维位置信息,能够确定物体的位置、大年夜小、速率、姿态、外部描写以致材质,为目标识别、目标跟踪、障碍物检测能够供给准确的信息。比拟于视觉与毫米波雷达,其在测距及分辨率的能力优秀,能够自力建立三维模型,不过激光雷达的透能力相对较弱。

激光雷达对情况的感知能力最强

激光雷达按有无机器扭转部件,可分为:机器激光雷达和固态激光雷达两类。机器激光雷达带有节制激光发射角度的扭转部件,体积较大年夜、价格昂贵、丈量精度相对较高;而固态激光雷达则寄托电子部件来节制激光发射角度,无需机器扭转部件,尺寸较小。

在激光雷达领域国外企业Velodyne、Quanergy、IBEO走在前沿。美国Quanergy和创业公司Ouste以机器扭转式激光雷达,此中以16/32/64线相对较为成熟;德国Ibeo公司激光雷达产品以低线束4线和8线为主,别的,Ibeo联合Valeo 相助推出混杂固态激光雷达;德国创业公司Quanergy和以色列创业公司Inoviz以固态激光雷达为主。

Velodyne的激光雷达产品

海内企业速腾聚创、镭神科技、北醒光子、禾赛科技、大年夜族激光、北科天绘等今朝主要专注于激光雷达的研发,在机器扭转式激光雷达与固态激光雷达均有所涉入。

因为今朝激光雷达资源过高,在车载领域更多的利用于高档其余自动驾驶,不过跟着未来固态激光雷达的技巧成长与资源低落,使得批量装车成为可能。

今朝激光雷达的硬件供应商主如果始创公司,也有部分供应商从较为成熟的邻近激光领域切入。国内外企业在技巧方面差距相对较小,以致在精度和价格上与国外同档次产品比拟拥有上风。这也给海内企业追超国外企业为可能性。

3、域节制器

及全栈自动驾驶规划

跟着汽车电子技巧的成长,汽车的电子节制单元越来越多,甚者有上百个。为了办理汽车ECU数量宏大年夜的问题,域节制器的观点应运而生。自动驾驶域节制器(DCU)作为L3级以上自动驾驶数据处置惩罚平台,自然也引来了浩繁玩家介入此中,包孕浩繁创业公司、互联网公司、传统零部件供应商。斟酌到DCU的繁杂性,小我感觉车企、系统商、半导体商联合开拓,发挥各自上风或许是最佳的选择。当然这种组合也家常便饭。

华为MDC平台与DCU有点类似,本色上为了办理汽车ECU的数量增多之后,汽车节制系统变得繁杂,且能力达到上限的问题。下文以DCU为例展开先容。

不妨先看看DCU需具备哪些能力。

上图是智能网联汽车的布局层次,在散播式架构中情况感知数据处置惩罚在传感器端处置惩罚完成后,将检测结果发送给DCU,DCU完成多传感器数据交融处置惩罚后,履行筹划与决策,发出决策敕令后由履行机构完成节制。相对付散播式架构,集中式架构从传感器端获得原始识别数据后,由DCU完成感知层数据处置惩罚,当然这不仅必要芯片的高算力,同时也必要DCU供应商直接或间接拥有传感器开拓能力。

DCU至少还需包孕路径筹划、抉择最佳路径(从安然,便利,环保的角度)着末到和谐多履行器的能力。

DCU的繁杂性抉择了单一创业公司很难与巨子或者巨子组合对抗。这此中不仅仅体现在资金实力,在资本整合能力、技巧贮备、人才贮备也差异较为显着。创业公司深耕某一领域或从特定场景开始,迭代至财产链结构的计谋,不掉为明智的决定。今朝自动驾驶尚处于L2级推广阶段,实现L3级自动驾驶及以上尚需光阴,创业公司也不是没有胜出的时机。

小我感觉L3级以上自动驾驶的核心在于DCU(感知与履行层依附于相助伙伴或部分自研),DCU供应商与全栈自动驾驶规划商差别在于后者供给包孕DCU在内的其他硬件,以及场景定制算法。以是我将全栈自动驾驶规划与DCU公司归类于一类,在浩繁公司中我筛选了一些具有代表性的公司。

在L3级以上自动驾驶及DCU领域公司浩繁,单就海内在干线物流无人驾驶规划上就搜集了阿里、京东、图森未来、智加科技、主线科技、嬴彻科技、西井科技、武汉环宇等等公司。从与整车厂相助的角度来看,竞争也非常猛烈,仅就奥迪已经发布在L3级以上自动驾驶相助伙伴,除了其子公司AID与zFAS平台外,还有华为、地平线。

跟着芯片技巧的前进,未来DCU架构会趋向于集中式。伴随而来的,便是现有传感器企业势必会面临转型的决定,小我感觉无非趋向于算法与DCU或全栈规划两个偏向,例如纯视觉规划、激光雷达高档自动驾驶规划。难免会与现有DCU与全栈系统规划商同志竞技。几人能胜出今朝不得而知,不过可以确定的是未来肯定不会必要如斯多企业存在,市场整合在所难免,在产品细分、市场细分或许存在生计时机。

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