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瞄准千亿级自动驾驶市场,「流深光电」欲率先实现高性能激光雷达的车规级量产

36kr

自动驾驶技术自问世以来,从L1发展至当前的L3~L4,对传感器的要求不断升级。在L2级别以下的辅助驾驶时代,毫米波雷达即可满足大部分场景的需求;然而在L3级以上自动驾驶场景中,复杂路况下自动跟车、变道等应用需求的出现,要求传感器系统具有极高的精度与鲁棒性。面对以上要求,高性能激光雷达成为了实现自动驾驶最合适的技术选择。

图1

另一方面,由于激光雷达尤其高线束激光雷达目前的价格仍然偏高,虽性能优异但仍无法大规模量产。以Velodyne的激光雷达为例,32线价格为4万美元,64线价格则达到8万美元,甚至超过了某些中高档汽车车价本身。

因此,激光雷达成为了谷歌、通用、百度无人车等自动驾驶玩家所争夺的主战场。可以说,谁有能力以较低成本配备高性能激光雷达,谁就在L3~L4级自动驾驶市场占有先手。

笔者近日所接触的「流深光电」,正是看到了激光雷达的这一历史机遇。

流深光电当前的主要产品为两类:48线激光雷达128线激光雷达。前者主要应用于L3~L4级自动驾驶前装市场与园区物流等,而后者目前则主要应用于L4~L5级无人驾驶运营测试。

相比于其他激光雷达供应商,流深光电在以下方面具有特色:

1)军工背景:通过军工标准的生产与质检保证产品质量,并降低在过车规过程中的风险

2)自动化生产:在光学校准环节,采用全自动生产模式,提升生产效率与标准化程度、降低生产成本

3)合作渠道:与车和家进行战略合作,共同推进车规级激光雷达上车,通过量产前装率先实现大规模量产

那么,相比于其他传感器,激光雷达的吸引力究竟何在?当前市场上用于环境感测的传感器主要有四类:超声波雷达、毫米波雷达、视觉识别系统、激光雷达。

其中,超声波雷达技术成型较早且成本低廉,但存在作用距离短、角分辨率差等缺点,主要被应用于自动泊车等简单场景;视觉识别系统角分辨率足够高,但受环境影响较大,稳定性不足,较多应用于安防等领域;毫米波雷达探测距离远、环境适应性好,但角分辨率依然不够高,难以分辨中远距离的典型路面目标,目前主要应用于盲点监测、变道辅助等功能;相比而言,激光雷达具有分辨率高、距离精度高、作用距离远等技术优势。

激光雷达,作为一款主动探测系统,其作用距离可达到数百米甚至数公里,而角分辨率可达到0.15°甚至0.03°,极易实现对远距离、小目标的轮廓细节的探测,从而实现更早、更精确的障碍物目标分类和识别。下图以Velodyne的几款激光雷达产品的技术参数作为示例:

其他应用领域:除自动驾驶汽车的前装市场与Robotic Cars测试以外,激光雷达还可应用于点对点激光测距、3D地形测绘、3D人脸识别、工业机器人、家用机器人、安防设备等各个领域,应用前景广阔。不过,由于自动驾驶市场在体量及潜力方面远远超出其他应用领域,包括流深光电在内的很多激光雷达供应商仍把自动驾驶应用作为主要发力点。

受自动驾驶市场需求驱动,处于产业链上游的激光雷达厂商近期发展迅猛,目前国际上的代表性企业有Velodyne、Quanergy、Ibeo等,而在国内较为知名的同类厂商有禾赛、速腾等。

36氪获悉,「流深光电」曾于2016年底获得明势资本与真成投资的天使轮融资,并于2017~2018年间获得明势资本再次增资,同时得到车和家战略投资及雅瑞资本投资。公司创始团队具有深厚产业与技术背景,创始人孙伟伟曾供职于中国兵器工业集团体系,期间曾主导国内“脉冲半导体激光远距离测距技术”的首次突破。

来源:36kr

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