自动驾驶火了,连带着帮助自动驾驶汽车看世界的各种传感器也成了媒体与资本关注的重点。

然而,在激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、摄像头……中,自动驾驶究竟需要什么样的传感器?行业对不同传感器的性能要求又分别是什么?关于自动驾驶传感器,或许还有很多问题有待探讨。

为此,7 月 2 日,在 TechCrunch 国际创新峰会杭州 2018 自动驾驶专题论坛上,我们特别邀请了激光雷达思岚科技联合创始人、首席执行官陈士凯;自动驾驶视觉感知方案商 Motovis 首席执行官虞正华;毫米波雷达企业凌波微步首席执行官于胜民;激光雷达企业光珀智能联合创始人陈嵩。他们将带领我们拨开行业迷雾,一探自动驾驶传感器行业的现在与未来。

不同传感器,各有所长,各有所短

尺有所短,寸有所长,不同传感器基于不同的物理原理,受制于物理学定律,会在性能上表现出一定的差异化,四位专家均认为,没有一种传感器能够 all in 所有场景和需求。

专注于毫米波雷达创业的于胜民首先科普了毫米波的概念:毫米波是频段较低的一种电磁波,它的特性就是对环境的适应性比较好,比如在有雾、烟尘、雨雪甚至逆光的条件下,其依然可以正常使用。但于胜民也表示,毫米波雷达在当前阶段最大的缺点就在于无法感知物体的结构和形状。

陈嵩同样认为不同传感器各有各的优势,而且只要这个传感器能够帮助汽车看清世界,那便是有价值的,至于不同传感器到底哪个最重要,则还需要从传感器的稀缺程度、不可替代性以及不可模仿性等多方面加以评估。不过,一千个读者就有一千个哈姆雷特,陈嵩认为每个人心目中都可能有属于自己的最重要的传感器。

正是由于不同的传感器具有不同的优点以及缺陷,取长补短的多传感器融合便成了如今自动驾驶在感知层面的主流方案。

对此,专注于机器视觉的虞正华补充解释,多传感器融合的好处除了 “长短互补” 以外,另一个重要原因就是要实现系统的冗余、备份。“我们必须保证在任何一个传感器失效的情况下,系统依然能够安全地进行自动驾驶,并保障驾驶安全。” 因此,即便是机器视觉在某些方面已经达到了媲美人眼的程度,但虞正华还是认为行业需要多传感器融合方案。

面对竞争,创业者的机会在哪里?

上面,几位嘉宾已经解答了不同传感器如何共存的问题,但是,因为自动驾驶的火爆,即使是同一类传感器,不管是国外还是国内,都已经涌现出了太多竞争者,面对竞争,企业应该如何求存?

据了解,Motovis 在国际上的最大对标企业其实是此前被英特尔收购的以色列老牌企业 Mobileye。虞正华介绍,Mobileye 主要采用的是传统视觉技术,而且已经积累了十几年。因此,虞正华认为,要想在传统视觉技术上与 Mobileye 竞争,国内应该没谁能够比得过,不过好在随着人工智能技术的发展,以前用传统方法很难解决的问题,现在可以用深度学习比较容易地解决了,而且可以解决得更好。“这就意味着,中美或者全世界的公司又回到同一起跑线上,同时,中国很多创业公司在人工智能算法上以及数据积累上更具优势。” 自动驾驶时代,虞正华认为中国的机会非常大。

“当然,目前国内做机器视觉的企业也非常多,那就要看大家如何努力,将行业机会转化为自己企业的机会了。” 虞正华如此说。不过,值得一提的是,Motovis 的 L1 级别自动驾驶产品目前已经实现了量产。“目前无论在商用车还是自用车领域,都有企业搭载我们的视觉感知模块。”

而在毫米波雷达方向面临的竞争,于胜民同样表示乐观。“据我观察,细分赛道上,国内任何一家毫米波雷达企业都没有实现上 K(千)的出货量,包括我们自己现在也就每个月出上百套。” 于胜民认为现阶段最重要的依然是如何将蛋糕做大,而非分蛋糕。

当然,从自动驾驶整个行业来看,中美必然是有差距的。陈士凯就发现,美国在理论的构建上更具优势。“举例来说,在我们这个行业(激光雷达与自主定位导航),相关的一手资料基本上是来自于国外,尤其是美国,而且很多时候这些专用资料连翻译都没有。”

“但我认为也没有必要那么悲观。” 面对差距,与其啃这些硬骨头,陈士凯认为中国企业更应该扬长避短,在全球化中找准自己的位置。

“我们创业公司价值在哪里?未必在高精尖技术上一定要和美国或者国外公司抗衡,这不现实,这方面他们比我们领先太多了。但是在产业化方面,比如生产激光雷达或者深度摄像机的理论美国也有,但美国企业未必做得过我们的创业公司,这是我们的机会。” 陈士凯认为中国企业的机会在于借助 “世界工厂” 的力量,快速实现 1 到 100 的突破,并获取海外的尊重。

最后,关于自动驾驶怼传感器提出了什么样的新要求?陈嵩以激光雷达举例表示:高分辨率、高真率、高可靠性、低成本!