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“增量部件”這場(chǎng)戰(zhàn)該如何打?進(jìn)擊的華為,真能打下高成本?

工程師鄧生 ? 來源:智能相對(duì)論 ? 作者:智能相對(duì)論 ? 2021-02-01 16:33 ? 次閱讀

華為說“不造車”,要做智能汽車“增量部件”供應(yīng)商。

這是一個(gè)標(biāo)志性的事件,即華為通過現(xiàn)行說法揭示了一個(gè)在整車之外的巨量市場(chǎng),其中包括高精地圖、芯片、感知硬件(激光雷達(dá))、電池、智能座艙等,在龐大而紛繁的智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈中,這些“增量部件”隨便拎一個(gè)出來,又有著各自特有的產(chǎn)業(yè)邏輯。

擺在一眾玩家面前的現(xiàn)實(shí)問題是,在智能汽車高速推進(jìn)的產(chǎn)業(yè)變革中,“增量部件”這場(chǎng)戰(zhàn)該如何打?

為此,在2021年的開端,我們特意制作了“智能汽車‘增量部件’爭(zhēng)奪戰(zhàn)”專題,希望用全景式的掃描,讓我們認(rèn)清各個(gè)“增量部件”行業(yè)賽道的當(dāng)前現(xiàn)實(shí),各路玩家,尤其是中國企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力到底如何,機(jī)會(huì)又在哪里,以此作為我們擁抱智能汽車產(chǎn)業(yè)變革的開始。

與智能制造、智能家居等新概念相似,智能汽車產(chǎn)業(yè)的開端同樣也是基于物聯(lián)網(wǎng)IoT)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)。對(duì)應(yīng)的,實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的首要是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界感知,即通過硬件傳感器捕捉車輛的位置信息和外部環(huán)境信息,以反饋給大腦系統(tǒng),做好自動(dòng)駕駛的執(zhí)行操作。

簡(jiǎn)單來說,感知是自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵一步。目前,市場(chǎng)上的廠商基本借助硬件傳感器來解決感知層的問題。其中,在眾多硬件傳感器中,又以激光雷達(dá)的取舍最為熱議。

一方面,以特斯拉為主的“明星”廠商極力反對(duì)激光雷達(dá),篤定視覺算法的技術(shù)路徑。另一方面,目前智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈上的大多數(shù)玩家都選擇了激光雷達(dá)陣營,傳統(tǒng)車企如寶馬、豐田、沃爾沃,與新能源車企,如小鵬、蔚來均宣布未來新車型將搭載激光雷達(dá)。

同時(shí),在激光雷達(dá)賽道上,國內(nèi)的專業(yè)玩家也備受資本市場(chǎng)與產(chǎn)業(yè)巨頭的青睞。譬如,禾賽科技便獲得了百度、博世安森美的投資,而速騰聚創(chuàng)也取得了北汽、上汽和阿里的投資,等等。

其次,伴隨著華為、大疆、科沃斯等各領(lǐng)域的巨頭跨界入場(chǎng),可以說,激光雷達(dá)已經(jīng)成為物聯(lián)網(wǎng)(IoT)時(shí)代炙手可熱的領(lǐng)域。

那么,回過頭來,再看看特斯拉與一眾產(chǎn)業(yè)鏈玩家的分歧,在視覺算法與激光雷達(dá)的爭(zhēng)論上,智能汽車產(chǎn)業(yè)又該走向何方?

特斯拉的“棄子”,不過噱頭“棋子”

很難想象,在自動(dòng)駕駛的技術(shù)路徑還尚未完全成熟,同時(shí)大部分同行都屬意激光雷達(dá)的的情況下,馬斯克會(huì)如此強(qiáng)烈的反對(duì)激光雷達(dá)的應(yīng)用,直言“用激光雷達(dá)是愚蠢的”。

這難道就是眾人皆醉我獨(dú)醒?

事實(shí)上,「智能相對(duì)論」認(rèn)為,站在一眾市場(chǎng)玩家的對(duì)立面,對(duì)于特斯拉來說似乎并沒有什么損失,反而在市場(chǎng)營銷上賺足了關(guān)注度。每每激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)新熱點(diǎn)與話題,特斯拉的觀點(diǎn)、馬斯克的發(fā)言總能被拿出來比較,并同時(shí)增加其視覺算法的曝光度。

不得不說,這是陽謀。本文亦是不能免俗。

但是,換個(gè)角度來說,從技術(shù)應(yīng)用層面聚焦,實(shí)際上激光雷達(dá)與視覺算法的爭(zhēng)論并非是魚和熊掌不可兼得的問題。同樣的,市場(chǎng)上小鵬、蔚來等玩家也并沒有說要放棄視覺算法,只采用激光雷達(dá)之類的發(fā)言。

不管是傳統(tǒng)車企還是技術(shù)服務(wù)商,都傾向于視覺算法+激光雷達(dá)的綜合方案作為自動(dòng)駕駛傳感器技術(shù)解決路徑。

那么,兩者之間的區(qū)別在哪?如果我們以人的視覺功能來類比,簡(jiǎn)單可以拆分出兩個(gè)關(guān)鍵詞,一是“感知”,即知道有物體在什么位置;二是“識(shí)別”,即知道那個(gè)物體是什么東西,如何行動(dòng)?后者要比前者更加復(fù)雜深度。

對(duì)應(yīng)的,激光雷達(dá)與視覺算法在自動(dòng)駕駛中承擔(dān)的便是“感知”與“識(shí)別”的作用。

首先,激光雷達(dá)在工作時(shí),會(huì)主動(dòng)向四周散射激光,隨后基于飛行時(shí)間反饋來判斷周邊是否存在障礙物,以及障礙物的位置甚至體積并生成點(diǎn)云圖。

作為一項(xiàng)強(qiáng)感知的技術(shù),激光雷達(dá)基于較高的準(zhǔn)確度具有明顯的應(yīng)用優(yōu)勢(shì),能很好的補(bǔ)充原有車載GPS、攝像頭等的不足,讓智能汽車感知環(huán)境的能力更上一個(gè)層級(jí)。

其次,視覺算法則為智能汽車提供識(shí)別物體的能力。以特斯拉的自動(dòng)駕駛大腦系統(tǒng)來說,其主要借助特斯拉上的攝像頭,對(duì)周邊的物體建立模型,同時(shí)把相片數(shù)據(jù)添加到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集里,再通過海量的訓(xùn)練來提高“大腦”對(duì)周邊物體的識(shí)別判斷能力。

對(duì)比兩者,你會(huì)發(fā)現(xiàn),更好的“感知”能力與更好的“識(shí)別”能力,就如同更好的“眼睛”與更好的“大腦”,并不沖突,理應(yīng)是自動(dòng)駕駛標(biāo)配的技術(shù)。

技術(shù)上,兩者并不存在根本性的沖突。如果真要說一點(diǎn),那就是激光雷達(dá)不像攝像頭那樣具備物體識(shí)別能力,也就是說感知與識(shí)別兩項(xiàng)能力不能在激光雷達(dá)上進(jìn)行融合,但是基于多傳感器方案,依舊可以采用攝像頭來補(bǔ)充上這一缺點(diǎn)。

顯然,馬斯克如此激烈的對(duì)外反對(duì)激光雷達(dá),很難讓人信服是出于技術(shù)維度的思考。

進(jìn)擊的華為,真能打下高成本?

誠然,就激光雷達(dá)的成本問題而言,特斯拉還真就看不上這一路經(jīng)。目前,激光雷達(dá)成本高昂,動(dòng)輒就是上千美元至上萬美元不等,相比之下攝像頭的硬件成本才幾百美元,其中成本差距近乎十倍以上。

也正是如此,激光雷達(dá)雖然具備明顯的技術(shù)優(yōu)勢(shì),但是很難量產(chǎn)大規(guī)模應(yīng)用??梢哉f,成本問題是激光雷達(dá)應(yīng)用最明顯的瓶頸,誰能解決這個(gè)問題,也就將有機(jī)會(huì)顛覆目前的市場(chǎng)格局。

顯然,華為看到了這一點(diǎn)。此前,在第十二屆汽車藍(lán)皮書論壇上,華為智能汽車解決方案BU總裁王軍便透露,華為未來計(jì)劃將激光雷達(dá)的成本降低至200美元(約1390元人民幣),甚至是100美元(約695元人民幣)。

此言一出,業(yè)內(nèi)嘩然。

緊接著,「智能相對(duì)論」看到,在12月的T10 ICV CTO峰會(huì)上,華為正式發(fā)布旗下設(shè)計(jì)開發(fā)的96線中長(zhǎng)距激光雷達(dá)產(chǎn)品。幾百美元的成本區(qū)間一時(shí)在市場(chǎng)上引起諸多熱議,相比此前大疆發(fā)布的千元級(jí)汽車激光雷達(dá),華為進(jìn)一步將成本價(jià)打了下來,說是腰斬也不為過。

盡管王軍表示,“暫時(shí)還做不到此前宣稱的100美元……”但是,從高管發(fā)言到產(chǎn)品發(fā)布,華為的這一波也確實(shí)為其進(jìn)軍激光雷達(dá)領(lǐng)域賺足了市場(chǎng)熱度,也為智能汽車產(chǎn)業(yè)的激光雷達(dá)陣營添足了籌碼和底氣。

但是,又不得不說,在相關(guān)價(jià)位的產(chǎn)品還沒有正式上線、量產(chǎn)應(yīng)用的情況下,類似的語不驚人死不休的發(fā)言倒是與特斯拉有異曲同工之妙,很是吸引眼球。

實(shí)際上,盯著激光雷達(dá)成本打的玩家不光是華為,而真正要將整個(gè)激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)的成本降下來也并不容易。細(xì)說起來,可以在三個(gè)方面大致了解一下。

其一,車規(guī)認(rèn)證。

從經(jīng)濟(jì)管理的角度來說,一個(gè)產(chǎn)品若要降低成本,規(guī)?;a(chǎn)是最常態(tài)的路徑。產(chǎn)量上來了,成本也就隨之降低。而在激光雷達(dá)領(lǐng)域,若是實(shí)現(xiàn)量產(chǎn),第一步首先是獲得車規(guī)級(jí)認(rèn)證。

然而,車規(guī)本身認(rèn)證周期比較長(zhǎng),需要做數(shù)百項(xiàng)測(cè)試,歷時(shí)2-3年才能完成。這在無形中就拉長(zhǎng)了激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)應(yīng)用的周期。

目前,整體量產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)模幾乎為零。直到小鵬、北汽、長(zhǎng)城等車企相繼公布其對(duì)于車載激光雷達(dá)的產(chǎn)品規(guī)劃,我們才能在市場(chǎng)中看到2021年激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)或?qū)⑦M(jìn)如量產(chǎn)元年的信號(hào),可見激光雷達(dá)車規(guī)化之困難。

其二,產(chǎn)品工藝。

禾賽科技發(fā)現(xiàn),激光雷達(dá)成本居高不下也存在產(chǎn)品工藝上的問題,即產(chǎn)品集成度過低,每一線(每個(gè)收發(fā)通道)都需要兩塊電路板、數(shù)個(gè)芯片/器件來實(shí)現(xiàn),同時(shí)每一線都要進(jìn)行精密裝調(diào),生產(chǎn)過程復(fù)雜,隨著線數(shù)的增加,成本便呈指數(shù)級(jí)上升。

也就是說,如果不改良產(chǎn)品工藝本身,哪怕是進(jìn)入量產(chǎn)階段,在成本控制上仍存在冗余。對(duì)此,禾賽科技希望通過自研激光雷達(dá)專用芯片來解決,即把數(shù)百個(gè)激光收發(fā)通道都集成到幾顆分別負(fù)責(zé)發(fā)送和接收的芯片上。

過去,32線機(jī)械式激光雷達(dá)需要安裝32個(gè)收發(fā)系統(tǒng),而在新的工藝下,這32個(gè)收發(fā)系統(tǒng)都被集成到芯片中。也就意味著,一顆激光雷達(dá)所需的裝調(diào)次數(shù)從原來的32次減少到1次,裝調(diào)工作量下降了97%(31/32)。

那么,基于芯片化的升級(jí),激光雷達(dá)不僅可以解決量產(chǎn)的成本問題,還能進(jìn)一步帶來性能上的提高。當(dāng)然,芯片生產(chǎn)進(jìn)而又涉及到另外一個(gè)領(lǐng)域的討論。

其三,生產(chǎn)流程。

既然要做到規(guī)模量產(chǎn),那么生產(chǎn)環(huán)節(jié)自是不能忽略。據(jù)華為公布的信息,其第一條車規(guī)級(jí)激光雷達(dá)的第一條Pilot產(chǎn)線是依托華為在光通訊領(lǐng)域積累的精密制造能力以及先進(jìn)工藝裝備實(shí)驗(yàn)室的基礎(chǔ)上建立的。

也就是說,激光雷達(dá)生產(chǎn)想要走量的前提,得先要深化生產(chǎn)制造技術(shù)。因此,Livox在復(fù)用大疆工廠的一套生產(chǎn)體系和流程的同時(shí),也進(jìn)一步創(chuàng)新了Dl-Pack封裝技術(shù),把多線激光器和接收器全部封裝在小片子當(dāng)中,同步實(shí)現(xiàn)激光器的自動(dòng)校準(zhǔn),大幅度簡(jiǎn)化了繁瑣的人工對(duì)準(zhǔn)工序,保證量產(chǎn)能夠做到高良率和高產(chǎn)能。

總結(jié)來說,借助先進(jìn)的制造能力和生產(chǎn)體系來實(shí)現(xiàn)激光雷達(dá)生產(chǎn)的自動(dòng)化,逐步成為當(dāng)前產(chǎn)業(yè)巨頭跨界的一個(gè)優(yōu)勢(shì)。伴隨著接下來量產(chǎn)化的實(shí)現(xiàn),這一優(yōu)勢(shì)也將繼續(xù)放大。

小結(jié)

不難發(fā)現(xiàn),從目前行業(yè)整體情況與產(chǎn)品本身、生產(chǎn)流程來看,激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)在2021年量產(chǎn)元年或?qū)⒂瓉碥囈?guī)化、芯片化、自動(dòng)化的發(fā)展。屆時(shí),一批車規(guī)級(jí)的高性能激光雷達(dá)走下自動(dòng)化生產(chǎn)線,服務(wù)需求日益增長(zhǎng)的智能汽車產(chǎn)業(yè)。

當(dāng)然,又不得不說,激光雷達(dá)當(dāng)前仍然面臨著精度、耐久性、散熱性、適配性等技術(shù)難題,未來縱然少數(shù)幾家大廠可以實(shí)現(xiàn)從0到1的量產(chǎn),但對(duì)于整體的激光雷達(dá)市場(chǎng)和智能汽車產(chǎn)業(yè)而言,仍有不短的路要走。

責(zé)任編輯:PSY

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