自動駕駛催生新經濟：激光雷達測試驗證也有大學問

對于長城這種本土企業來說，與良道合作是一個提升車輛自動駕駛能力的過程，而在這個過程中，激光雷達測試驗證的成本也是可以忽略不計的。自動駕駛汽車的發展將中國初創企業帶到了舞臺上。近日，長城汽車、良道智能、Ibeo簽署L3/L4自動駕駛量產研發戰略合作協議。長城汽車將選擇新一代4D固態激光雷達ibeoNEXT作為自動駕駛傳感器系統的核心部件，亮道智能將負責ibeoNEXT和環境感知系統在長城量產項目中的驗證。這是全球首個固態激光雷達量產合作項目，也是全球首個固態激光雷達量產合作。Ibeo將作為lidar的供應商，亮道智能將作為這款新型前沿傳感器的自動驗證服務商，共同為長城汽車L3/L4自動駕駛量產項目提供產品和服務。

三家公司希望通過深入合作，將新一代傳感器技術應用于量產項目，確保搭載L3級自動駕駛的長城汽車能夠如期上市。我們知道，在L2級別以下自動駕駛的汽車傳感器方案中，激光雷達不是必需的，但對于L3級別以上的自動駕駛車輛是否需要激光雷達，仍然存在分歧。馬斯克曾經說過，激光雷達不適合用在自動駕駛領域，那些選擇這項技術的公司遲早會放棄它。Waymo等自動駕駛汽車的市場領導者將激光雷達視為一項關鍵技術。光明路智能贊同后者。亮道智能CEO劉認為，“激光雷達是L3項目中的必備產品，原因很簡單，就是希望我們有一個安全的駕駛。”

他說，“目前主流的攝像頭只是整體感知的一套解決方案，但在L3中，要考慮安全冗余。比如相機端應該有備份，相當于甚至強于相機的感知能力，所以在這個層面上，我認為激光雷達是L3項目中的必備產品。”基于這一判斷，Drama薛明開始了新的自動駕駛環境感知系統的測試和驗證服務。在國內，激光雷達唯一的測試驗證方是亮道科技。在這個領域，光明智能是孤獨的，但也是有專業基礎的。目前，業界普遍采用幾種方法進行自動駕駛測試驗證，包括虛擬仿真測試(軟件在環測試、硬件在環測試、車輛在環測試和駕駛員在環測試)、封閉區域測試和真實道路測試。其中，虛擬仿真測試利用計算機搭建模擬駕駛場景。這種測試方法將有助于平臺開發(如開發激光雷達算法的通用部分)，并能節省前期測試成本，但不能滿足產品量產測試的需要。只有在真實的交通環境下對產品進行測試，才能獲得感知系統的真實性能。可以說目前行業內缺乏一個客觀中立的第三方來幫助你完成L3-L4自動駕駛儀量產前的測試驗證。首先，亮道的核心團隊之前是從事激光雷達開發和算法開發的，他們對傳感器本身的理解是最好的。另一方面，良道認為未來的自動駕駛量產必須經過測試和驗證，所以良道在2017年開始打造這個工具鏈。但在這個過程中，良道也遇到了一定的阻礙。劇明說，“激光雷達測試驗證其實是一項要求極高的綜合能力，甚至不亞于算法開發供應商的能力。”這里值得一提的是數據量。單位時間內激光雷達產生的數據量是巨大的。在這個過程中，需要建立一個數據平臺和數據中心來收集大量的里程。在數據中心，需要工具鏈進行自動標注和自動場景捕捉。根據o……寶馬官方數據，每輛寶馬高度自動駕駛汽車產生的數據量將達到2TB/h，完全自動駕駛汽車每小時產生的數據量將達到40TB/h。目前，對于HWP場景(在高速的理想條件下，不考慮惡劣的天氣條件)，該系統建立的照明自動化率真值可以達到98%左右。在標準化方面，良道是ASAM的正式成員，該組織是一個專門制定自動駕駛標準的國際組織。目前，光明道路自動駕駛環境感知系統的測試和驗證服務主要包括車輛準備、數據采集、數據處理、測試和驗證執行以及數據分析。測試驗證過程全部基于被測設備在真實路況下獲得的場景數據，測試方法以真實道路測試為主，軟件在環、硬件在環測試為輔。首先，在測試實驗開始之前，糧道智能需要完成自動駕駛車輛的設計和傳感器的選擇，并將待測試的傳感器安裝在原型車上。第二，根據客戶需求量身定制數據采集方案，獲取不同條件和天氣條件下的有效數據，提取對自動駕駛至關重要的特殊工況案例。第三，DUT和參考系統收集的數據將分別輸入指定的大數據中心。通過對參考系采集的數據進行處理，提取目標，獲取目標特征參數，對目標進行分類，從而生成基于真實環境的客觀真值。據悉，糧道智能一周可完成4000小時的數據處理，比傳統人工標準數據效率提高近10倍。第四，在測試驗證的執行過程中，亮道智能的測試驗證工具鏈可以根據客戶的要求自動提取不同場景的數據，將DUT的實時感知結果與客觀真值進行對比。其中，工具鏈的集成度和自動化程度都很高，整個過程不需要過多的人工干預。最后，根據客戶的需求，我們可以生成不同場景下的環境意識測試的驗證報告，并提供KPI。根據KPI報告，我們可以優化感知算法，加速迭代。

通過以上五步測試驗證服務，良道為長城汽車選擇了Ibeo固態雷達，并將對長城汽車進行一年以上的測試驗證。在雷達選擇方面，劇明也提出了五點。首先，雷達需要有更遠的探測距離、更寬的探測角度、更大的FOV和更高的分辨率。二是更好的集成化、小型化、輕量化，這是由于量產機型對雷達外觀的要求較大。第三，使用壽命和可靠性。其實市面上很多激光雷達的固態方案其實都是用Mems振鏡的，因為Mems本身其實就是在抖，但是Ibeo的方案是純固態的，沒有任何運動部件，無論是從使用壽命還是可靠性來說，應該都有很好的基礎。第四，對于自動駕駛的方案，整個產品設計的靈活性，因為在自動駕駛的發展過程中，從L3到L4的使用場景其實是有差異的，沒有一個傳感器可以適用于現在所有的場景。如果一個激光雷達能夠在保持成本不變的情況下，根據用戶定義的場景進行一些性能的調整，包括參數的調整，那么這對于自動駕駛來說就是一個很強的驅動意義。第五，車規。現在市面上真正完成車規量產的激光雷達產品只有法雷奧的SCALA。雖然這種激光雷達應用廣泛，但真正推向量產和車規還是很有挑戰性的。總的來說，Ibeo是個不錯的選擇。

Ibeo是汽車激光雷達系統的開發商，可以為自動駕駛車輛提供可靠的障礙物和行人檢測，確保自動駕駛車輛及時應對路況。長城汽車選用的4D固態激光雷達ibeoNEXT是一款……創新產品，可以很好的匹配未來的駕駛需求。這種固態激光雷達不包含任何移動部件，傳感器更輕、更緊湊，適用于SAE L2-L5自動駕駛系統。值得注意的是，ibeoNEXT不僅可以建立細節豐富的3D環境模型，還可以顯示帶有能量信息的環境圖像，即3D空間中每個測量點的第四屬性，這也是ibeoNEXT被稱為4D固態激光雷達的原因。ibeoNEXT創建的能量信息圖類似于黑白攝像機記錄的視頻圖像，可以與激光雷達的點云信息同步輸出，然后與其他車載傳感傳感器采集的信息形成冗余。該雷達還可以構建高度精確的3D環境模型，涵蓋道路引導信息、道路設施、標志、交通燈等詳細信息。它可以快速記錄道路變化并準確發送到自動駕駛地圖平臺，同時將采集的真實環境數據與自動駕駛地圖數據進行匹配，形成不斷更新的數據源，保證地圖更新的連續性和地圖數據的新鮮度。長城汽車甄龍寶認為，“新型激光雷達實際上是第一次在很多復雜的情況下面臨很多挑戰和應用。從激光雷達本身性能的保證來說，這也是我們和Ibeo、良道一起做這個的原因。但作為激光雷達測試驗證層面的車企，我們沒有那么多精力和時間去驗證每一個。”從這一點也可以看出，新奧迪A8的L3級自動駕駛功能在某些場景下并不一定適用，尤其是對于國內尋求國產化合作的需要。針對奧迪A8的簡化功能，智佳駿也在國內進行了測試，測試結果并不是很理想。目前，自動駕駛功能的復雜程度和量產節點正在逼近，領先的主機廠、傳感器公司和驗證服務商之間的開發合作將更加緊密。對于長城這種本土企業來說，與良道合作是一個提升車輛自動駕駛能力的過程，而在這個過程中，激光雷達測試驗證的成本也是可以忽略不計的。可以說三方合作是一個雙贏的過程。

對于長城這種本土企業來說，與良道合作是一個提升車輛自動駕駛能力的過程，而在這個過程中，激光雷達測試驗證的成本也是可以忽略不計的。自動駕駛汽車的發展將中國初創企業帶到了舞臺上。近日，長城汽車、良道智能、Ibeo簽署L3/L4自動駕駛量產研發戰略合作協議。長城汽車將選擇新一代4D固態激光雷達ibeoNEXT作為自動駕駛傳感器系統的核心部件，亮道智能將負責ibeoNEXT和環境感知系統在長城量產項目中的驗證。這是全球首個固態激光雷達量產合作項目，也是全球首個固態激光雷達量產合作。Ibeo將作為lidar的供應商，亮道智能將作為這款新型前沿傳感器的自動驗證服務商，共同為長城汽車L3/L4自動駕駛量產項目提供產品和服務。

三家公司希望通過深入合作，將新一代傳感器技術應用于量產項目，確保搭載L3級自動駕駛的長城汽車能夠如期上市。我們知道，在L2級別以下自動駕駛的汽車傳感器方案中，激光雷達不是必需的，但對于L3級別以上的自動駕駛車輛是否需要激光雷達，仍然存在分歧。馬斯克曾經說過，激光雷達不適合用在自動駕駛領域，那些選擇這項技術的公司遲早會放棄它。Waymo等自動駕駛汽車的市場領導者將激光雷達視為一項關鍵技術。光明路智能贊同后者。亮道智能CEO劉認為，“激光雷達是L3項目中的必備產品，原因很簡單，就是希望我們有一個安全的駕駛。”

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他說，“目前主流的攝像頭只是整體感知的一套解決方案，但在L3中，要考慮安全冗余。比如相機端應該有備份，相當于甚至強于相機的感知能力，所以在這個層面上，我認為激光雷達是L3項目中的必備產品。”基于這一判斷，Drama薛明開始了新的自動駕駛環境感知系統的測試和驗證服務。在國內，激光雷達唯一的測試驗證方是亮道科技。在這個領域，光明智能是孤獨的，但也是有專業基礎的。目前，業界普遍采用幾種方法進行自動駕駛測試驗證，包括虛擬仿真測試(軟件在環測試、硬件在環測試、車輛在環測試和駕駛員在環測試)、封閉區域測試和真實道路測試。其中，虛擬仿真測試利用計算機搭建模擬駕駛場景。這種測試方法將有助于平臺開發(如開發激光雷達算法的通用部分)，并能節省前期測試成本，但不能滿足產品量產測試的需要。只有在真實的交通環境下對產品進行測試，才能獲得感知系統的真實性能。可以說目前行業內缺乏一個客觀中立的第三方來幫助你完成L3-L4自動駕駛儀量產前的測試驗證。首先，亮道的核心團隊之前是從事激光雷達開發和算法開發的，他們對傳感器本身的理解是最好的。另一方面，良道認為未來的自動駕駛量產必須經過測試和驗證，所以良道在2017年開始打造這個工具鏈。但在這個過程中，良道也遇到了一定的阻礙。劇明說，“激光雷達測試驗證其實是一項要求極高的綜合能力，甚至不亞于算法開發供應商的能力。”這里值得一提的是數據量。單位時間內激光雷達產生的數據量是巨大的。在這個過程中，需要建立一個數據平臺和數據中心來收集大量的里程。在數據中心，需要工具鏈進行自動標注和自動場景捕捉。根據寶馬的一份官方數據，每輛寶馬高度自動駕駛汽車產生的數據量將達到2TB/h，完全自動駕駛汽車每小時產生的數據量將達到40TB/h。目前，對于HWP場景(在高速的理想條件下，不考慮惡劣的天氣條件)，該系統建立的照明自動化率真值可以達到98%左右。在標準化方面，良道是ASAM的正式成員，該組織是一個專門制定自動駕駛標準的國際組織。目前，光明道路自動駕駛環境感知系統的測試和驗證服務主要包括車輛準備、數據采集、數據處理、測試和驗證執行以及數據分析。測試驗證過程全部基于被測設備在真實路況下獲得的場景數據，測試方法以真實道路測試為主，軟件在環、硬件在環測試為輔。首先，在測試實驗開始之前，糧道智能需要完成自動駕駛車輛的設計和傳感器的選擇，并將待測試的傳感器安裝在原型車上。第二，根據客戶需求量身定制數據采集方案，獲取不同條件和天氣條件下的有效數據，提取對自動駕駛至關重要的特殊工況案例。第三，DUT和參考系統收集的數據將分別輸入指定的大數據中心。通過對參考系采集的數據進行處理，提取目標，獲取目標特征參數，對目標進行分類，從而生成基于真實環境的客觀真值。據悉，糧道智能一周可完成4000小時的數據處理，比傳統人工標準數據效率提高近10倍。第四，在測試驗證的執行過程中，亮道智能的測試驗證工具鏈可以根據客戶的要求自動提取不同場景的數據，將DUT的實時感知結果與客觀真值進行對比。其中，刀具鏈是高度集成的……d和自動化，整個過程不需要過多的人工干預。最后，根據客戶的需求，我們可以生成不同場景下的環境意識測試的驗證報告，并提供KPI。根據KPI報告，我們可以優化感知算法，加速迭代。

通過以上五步測試驗證服務，良道為長城汽車選擇了Ibeo固態雷達，并將對長城汽車進行一年以上的測試驗證。在雷達選擇方面，劇明也提出了五點。首先，雷達需要有更遠的探測距離、更寬的探測角度、更大的FOV和更高的分辨率。二是更好的集成化、小型化、輕量化，這是由于量產機型對雷達外觀的要求較大。第三，使用壽命和可靠性。其實市面上很多激光雷達的固態方案其實都是用Mems振鏡的，因為Mems本身其實就是在抖，但是Ibeo的方案是純固態的，沒有任何運動部件，無論是從使用壽命還是可靠性來說，應該都有很好的基礎。第四，對于自動駕駛的方案，整個產品設計的靈活性，因為在自動駕駛的發展過程中，從L3到L4的使用場景其實是有差異的，沒有一個傳感器可以適用于現在所有的場景。如果一個激光雷達能夠在保持成本不變的情況下，根據用戶定義的場景進行一些性能的調整，包括參數的調整，那么這對于自動駕駛來說就是一個很強的驅動意義。第五，車規。現在市面上真正完成車規量產的激光雷達產品只有法雷奧的SCALA。雖然這種激光雷達應用廣泛，但真正推向量產和車規還是很有挑戰性的。總的來說，Ibeo是個不錯的選擇。

Ibeo是汽車激光雷達系統的開發商，可以為自動駕駛車輛提供可靠的障礙物和行人檢測，確保自動駕駛車輛及時應對路況。長城汽車選用的4D固態激光雷達ibeoNEXT是一款創新產品，能夠很好的匹配未來的駕駛需求。這種固態激光雷達不包含任何移動部件，傳感器更輕、更緊湊，適用于SAE L2-L5自動駕駛系統。值得注意的是，ibeoNEXT不僅可以建立細節豐富的3D環境模型，還可以顯示帶有能量信息的環境圖像，即3D空間中每個測量點的第四屬性，這也是ibeoNEXT被稱為4D固態激光雷達的原因。ibeoNEXT創建的能量信息圖類似于黑白攝像機記錄的視頻圖像，可以與激光雷達的點云信息同步輸出，然后與其他車載傳感傳感器采集的信息形成冗余。該雷達還可以構建高度精確的3D環境模型，涵蓋道路引導信息、道路設施、標志、交通燈等詳細信息。它可以快速記錄道路變化并準確發送到自動駕駛地圖平臺，同時將采集的真實環境數據與自動駕駛地圖數據進行匹配，形成不斷更新的數據源，保證地圖更新的連續性和地圖數據的新鮮度。長城汽車甄龍寶認為，“新型激光雷達實際上是第一次在很多復雜的情況下面臨很多挑戰和應用。從激光雷達本身性能的保證來說，這也是我們和Ibeo、良道一起做這個的原因。但作為激光雷達測試驗證層面的車企，我們沒有那么多精力和時間去驗證每一個。”從這一點也可以看出，新奧迪A8的L3級自動駕駛功能在某些場景下并不一定適用，尤其是對于國內尋求國產化合作的需要。針對奧迪A8的簡化功能，智佳駿也在國內進行了測試，測試結果并不是很理想。目前，自動駕駛功能的復雜程度和量產節點正在逼近，領先的主機廠、傳感器公司和驗證服務商之間的開發合作將更加緊密。對于長城這種本土企業來說，與良道合作是一個提升車輛自動駕駛能力的過程，而在這個過程中，…激光雷達測試和驗證的成本也可以忽略不計。可以說三方合作是一個雙贏的過程。

標簽：長城奧迪奧迪A8寶馬

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