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雙目立體視覺的春天來了嗎?
雙目立體視覺的春天來了嗎?雙目攝像頭在自動駕駛領(lǐng)域被大疆打破成本壁壘做成低成本智能駕駛方案;在智能底盤方面,我們在文章《從比亞迪“云輦”看汽車技術(shù)最后的堡壘-底盤懸架》中也提到過被
雙目攝像頭在自動駕駛領(lǐng)域被大疆打破成本壁壘做成低成本智能駕駛方案;在智能底盤方面,我們在文章《從比亞迪“云輦”看汽車技術(shù)最后的堡壘-底盤懸架》中也提到過被用來做路面的底盤預瞄功能。所以曾經(jīng)一直是豪車專用的雙目立體視覺的春天來了嗎?
本文主要從投資角度和產(chǎn)業(yè)科普去看:
雙目立體視覺是什么?
在汽車產(chǎn)業(yè)上有什么應用?
國內(nèi)有哪些玩家?
未來發(fā)展與思考?
一、雙目立體視覺是什么?
我們生活在三維空間中,如何智能地感知和探索外部環(huán)境一直是個熱點難題,汽車應用中不管智能駕駛還是人機交互,AR/VR中都是非常重視3D視覺感知。而雙目立體視覺是3D視覺感知路徑的一種,3D視覺的技術(shù)路徑還包括結(jié)構(gòu)光、ToF(Lidar就是Time of Flight的一種)以及工業(yè)三維測量等。
雙目立體視覺是左右眼固定基線(兩個攝像頭間距),通過三角測量的方式,推算出目標距離。
二、單目視覺與雙目立體視覺的區(qū)別?
2.1 技術(shù)原理
雙目更多的是基于物理測量,而單目視覺則是基于邏輯推理,通過大量的數(shù)據(jù)訓練,先識別出目標,再根據(jù)目標的大小和高度估算距離。因此,單目視覺的漏檢率高于雙目立體視覺,因為客觀上存在corner case。
2.2 輸出信息
單目視覺輸出的是一個二維信息,而雙目立體視覺輸出的是三維信息,較之,多了一個深度信息。因此,雙目立體視覺在后續(xù)與同樣也具備深度信息的傳感器比如激光雷達、4D毫米波雷達在深度信息的融合上會更加適配,也可以形成冗余。
2.3 產(chǎn)業(yè)鏈上下游情況
雙目立體視覺與單目視覺的產(chǎn)業(yè)鏈情況大致相同,主要包括上游是零部件供應商(光學鏡頭、圖像傳感器、殼體、連接器等)、中游是系統(tǒng)集成商、下游是主機廠。產(chǎn)業(yè)鏈的不同之處主要在于軟件算法。
單目視覺的軟件算法主要是深度學習,而雙目立體視覺的軟件算法則更為復雜,還包括雙目對齊、圖像矯正、立體匹配等。? ? ? ?
三、車載領(lǐng)域雙目立體視覺適用的場景?
汽車的感知無外乎對外的環(huán)境感知,對內(nèi)的乘客感知交互,如上文講到的我們?nèi)祟惿畹目臻g是三維空間,要實現(xiàn)環(huán)境以及人類的準確感知,必須實現(xiàn)三維感知。在車載領(lǐng)域雙目視覺主要用于以下場景:
車外:智能駕駛的一些特定場景(如“鬼探頭”、“加塞”、“限高”等)以及底盤預瞄用于車輛動態(tài)控制。
車內(nèi):駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)(DMS),目前主流的DMS是單個紅外線ToF攝像頭。未來內(nèi)車內(nèi)座位是否有人和物體進行識別等等。
四、目前市場上雙目立體視覺的玩家?
雙目攝像頭在手機上的應用開始于2007年左右的三星手機,主要是用于3D圖片和視頻拍攝,此后開啟了手機攝像頭的浴霸模式;汽車上首次應用是2013年的奔馳S,主要是用于緊急制動的安全功能的冗余。
在汽車上由于雙目的視覺算法和硬件一致性的難度問題,主要是被價格相對高的一眾豪車采用,供應鏈也主要是來自于歐美日的維寧爾,大陸,博世,電裝。
在國內(nèi)玩家:目前跑得比較快的玩家包括大疆、華為、元橡科技、中科慧眼、鑒智科技等。? ??
大疆:
2016年3月,大疆發(fā)布全球首款具備機器視覺能力的消費級無人機-大疆精靈4,通過安裝在機身支架位置的一對前向雙目攝像頭,以及慣導、超聲波等傳感器,首次實現(xiàn)了“障礙感知”、“智能跟隨”等智能功能。同年,公司開始探索智能駕駛領(lǐng)域。有了應用在無人機產(chǎn)品上的雙目技術(shù)的經(jīng)驗積累,在車載領(lǐng)域公司于2022年9月出貨上汽通用五菱旗下寶駿KIWI,實現(xiàn)ADAS功能,目前底盤預瞄功能還未量產(chǎn)上車。? ? ? ?
華為:
公司早期在手機領(lǐng)域如P9和P10就采用了雙目立體視覺來實現(xiàn)測距、景深控制和背景虛化等功能,隨后在車載領(lǐng)域的研究也是基于手機領(lǐng)域的積累。已出貨極狐阿爾法S和阿維塔11,實現(xiàn)ADAS功能,目前底盤預瞄功能還未量產(chǎn)上車。
元橡科技:
成立于2017年,核心團隊來自日本理光。公司于2018年與保隆科技在雙目立體視覺領(lǐng)域展開合作,并設(shè)有合資公司。已定點多家乘用車,預計今年量產(chǎn)交付。元橡的優(yōu)勢更多在于有自研芯片以及對立體視覺圖像的處理能力深刻。
注:(理光Ricoh,1936年成立于日本東京,以生產(chǎn)精密光學設(shè)備起家,擁有先進的光學技術(shù)和圖像處理技術(shù),與豐田在雙目立體視覺領(lǐng)域有深入合作。)
中科慧眼:
成立于2014年,核心團隊來自中科院。老股東包括百度、中鼎股份等。有自己工廠,專利儲備豐富,目前主要營收還是來自于后裝ADAS,前裝雙目ADAS乘用車有定點,還未量產(chǎn)上車。
鑒智科技:
成立于2021年,核心團隊來自深鑒科技。公司提供通過AI驅(qū)動的雙目立體視覺系統(tǒng),并于2023年4月與孔輝科技在雙目視覺領(lǐng)域展開合作。相比于另外兩家創(chuàng)業(yè)公司,鑒智成立時間更短,但它的優(yōu)勢在于團隊簡歷亮眼,以及對AI深刻的理解。
值得一提的是目前國內(nèi)乘用車市場上空氣懸架的頭部公司就是保隆科技、孔輝科技以及中鼎股份這三家,而這三家又分別與三家創(chuàng)業(yè)公司開展了合作,也側(cè)面說明了大家對底盤預瞄市場的看好。
底盤預瞄是指雙目立體視覺傳感器預先識別道路類型等路面信息,通過立體匹配得到點云圖,實時發(fā)送給底盤懸架系統(tǒng)來實現(xiàn)主動調(diào)節(jié)。也就是比亞迪于2023年4月10日發(fā)布的“云輦”-X系統(tǒng)采用的技術(shù)方案。
目前來看,雙目立體視覺是實現(xiàn)底盤預瞄功能的最佳選擇。雖然其它傳感器,比如激光雷達也可以,但是要達到生成高程圖的激光雷達,他必須要達到測繪級,精度極高,價格也極高,而當前智能駕駛用的激光雷達例如所謂192線,百位數(shù)甚至更高顯然達不到對路面3D細致的掃描,而攝像頭動輒百萬像素更容易。? ?
五、上車需求?
ADAS功能目前L2及以下,主流方案還是1R1V(單目),所以這里具體對比一下1R1V(單目)和1R1V(雙目)方案。
1R1V(單目)里Mobileye的芯片方案在2019年以前市場一直處于壟斷地位,但由于它黑盒交付、很難迭代等問題,逐漸在市場上被T1的TDA4和地平線J3蠶食部分份額,到目前,差不多三家方案的市場競爭格局為五三二的局面。
而1R1V(雙目)還未形成比較明顯的市場格局,各家方案也有所不同,有的選用專用ASIC芯片,放在邊緣側(cè),有的選用通用芯片,放在域控制器里。整體來看,商用車更偏向ASIC方案,這樣數(shù)據(jù)處理可以直接在邊緣側(cè)完成,商用車對裝域控制器的需求不大。乘用車性價比方案偏向ASIC,而越高階越會傾向選擇大算力SOC。
1R1V(單目)方案一套單車價值量約900元,其中前向毫米波雷達350元,單目鏡頭50元,圖像傳感器50元,其它硬件(PCBA、橫梁、殼體等)100元,Mobileye“芯片+視覺算法”350元。
而1R1V(雙目)方案中前向毫米波雷達350元,雙目鏡頭100元,圖像傳感器100元,其它硬件(PCBA、橫梁、殼體等)100元,如果用通用SOC芯片比如TDA4,一顆40美元,要用2顆,約560元,一共1210元;如果用ASIC芯片,和一顆小SOC,芯片成本會下降,整體成本比單目略貴一點。
雙目立體視覺、4D毫米波雷達以及激光雷達,各式各樣的傳感器五花八門,但最終主機廠會選擇用哪類傳感器,最關(guān)鍵的因素還是在于成本。
雙目其實是一個很早就在汽車產(chǎn)業(yè)中應用存在的技術(shù)路徑,市場一直滲透率不高的原因一方面在于它的技術(shù)門檻較高(算法、制造工藝,質(zhì)量一致性等),被歐美少數(shù)幾個玩家閉環(huán)把控,另一方面也可能是因為技術(shù)上的缺陷(基線在一定程度上限制了雙目的測量范圍)而導致實際需求沒有起來。
而國產(chǎn)手機互聯(lián)網(wǎng)智能供應鏈的到來,從手機互聯(lián)網(wǎng)端成熟的技術(shù)和應用將會極大的拉低雙目的應用生態(tài)。
總體來看,雙目立體視覺的春天有以下三個機遇與挑戰(zhàn),
第一,就單實現(xiàn)ADAS功能而言,雙目廠商想要殺進來分一杯羹有點難,目前國內(nèi)ADAS玩家很多,競爭激烈,各家毛利都不高,想要殺出來很要挑戰(zhàn)。另外,現(xiàn)在無論是低階還是高階自動駕駛,主機廠越來越注重性價比和實際使用效果,而不是單純堆硬件了;
第二,底盤預瞄存在機會,底盤預瞄市場參考空氣懸架市場,主機廠主打差異化、舒適化,目標車型在30W以上的車;
第三,如果“ADAS+底盤預瞄”可以實現(xiàn)傳感器復用的話,性價比倒是不錯,可以持續(xù)跟蹤,但是傳感器復用很難由供應商發(fā)起,必須要主機廠有想法。
六、最后提個小思考
早期自動駕駛方案采用“激光雷達+高精地圖”為主,然而,高昂貴的單車成本成為自動駕駛大規(guī)模推廣的瓶頸。
2021年特斯拉推出“BEV+transformer”,開啟了自動駕駛行業(yè)新的篇章。到今年,很多主機廠積極跟進。
“BEV+transformer”做到了空間和時間維度的統(tǒng)一,BEV(bird’s eye view)鳥瞰圖中,物體天然就帶了位置信息,把它丟到神經(jīng)網(wǎng)絡當中,從而輸出三維的向量信息,而把組合導航丟到神經(jīng)網(wǎng)絡當中,又實現(xiàn)了時序的統(tǒng)一。
該方案可以減少對毫米波雷達和激光雷達的依賴。之所以要用多傳感器融合,是因為需要利用不同傳感器的優(yōu)點。比如激光雷達的優(yōu)點在于它可以準確判斷周圍障礙物的位置信息和三維信息,毫米波雷達的優(yōu)點在于它可以判斷物體的速度信息,而這些在BEV里都得到了解決。
在馬斯克第一性原理的指導下“BEV+transformer”方案使得整體對硬件要求變低了,這又是個值得思考的事情。
*未經(jīng)準許嚴禁轉(zhuǎn)載和摘錄
-參考資料:
A System for In-Line 3D Inspection withoutHidden Surfaces -?Juan-Carlos Perez-Cortes 1,2,* ID , Alberto J. Perez 1,2,*, Sergio Saez-Barona 1,2 , Jose-Luis Guardiola 1 and Ismael Salvador 1
原文標題 : 雙目立體視覺的春天來了嗎?
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