新智駕（微信：AI-Drive）按：雖然自動駕駛進展迅速，但其在商業路線圖和技術方面卻從來不缺問題。其中，有三個未解問題是讓公司高管和工程師們最為頭疼。
市場研究公司 IHS Markit 中控娛樂與 ADAS 系統研究主管 Egil Juliussen 將這三個問題總結為：
1、我們真的需要激光雷達嗎？
2、為了追求所謂的‘網絡效應’，科技和汽車公司真的能消除芥蒂，在自動駕駛軟件上通力合作嗎？
3、行業能順利解決 L2 到 L3 的轉換問題嗎？
在Juliussen 看來，這三大問題將成為 2019 年汽車行業最難啃的骨頭。
事實上，行業觀察者已經察覺到了自動駕駛市場新一輪的合縱連橫，科技巨頭、一級供應商、新創公司和傳統汽車廠商正試圖用新技術撬動市場，完成 L2 到 L3 的平穩過渡。
說道 L2 到 L3 的過渡，Semicast Research 首席分析師 Colin Barnden 認為，2019 年年初的 CES 上，一級供應商和汽車廠商會大展身手，推動駕駛員監督系統重新回到臺前。
解決了后兩個問題，我們還是繞不過最為關鍵的，那就是搭載了 ADAS 和自動駕駛系統的車輛真的需要激光雷達嗎？Juliussen 表示：“最近，業界關于該問題的反思越來越多。”畢竟數字圖像雷達崛起后，能實現的功能比從前更多了。
AEye 要融合攝像頭與激光雷達數據
在吵雜的干擾聲中，加州新創公司 AEye 前不久對外宣布自家首款商用產品“iDAR”，這是一款與高清攝像頭深度融合的固態激光雷達，可以說是為 ADAS 和自動駕駛市場而生的。
自動駕駛汽車不需要激光雷達也能成功的想法其實誕生已經有一年了。大家如此著急的探討這一問題還是因為激光雷達售價太過昂貴，而且該技術的未來走向現在還不清晰。簡單來說，大家等不及了。
雖然除了特斯拉 CEO Elon Musk 這樣的狂人，沒人敢直截了當地高喊“激光雷達無用論”，但許多圖像雷達開發者已經開始將埋葬激光雷達當做自己的潛在目標了。11 月時，恩智浦 CTO Lars Reger 曾表示，恩智浦就準備把這個設想變成現實。
在考慮激光雷達到底有沒有意義的問題時，AEye 倒是換了一個角度。這家新創公司相信，汽車廠商對當下的激光雷達產品是拒絕的，因為現有解決方案依靠的是獨立傳感器組成的陣列，它們“各自為戰”會生成天量的數據。
“這就需要更長的處理時間和龐大的算力，因為系統需要通過配置、分析、矯正、降采樣和轉換才能將這些數據集變成車輛可用的信息。”AEye 解釋。
看到這里你也許會想，難道不能引入人工智能，讓它幫忙區分出哪些是對路徑規劃有用的數據嗎？畢竟對每個像素采用相同的優先級也太浪費資源了。AEye 也想到了這一點，AEye 副總裁 Stephen Lambright 就指出，iDAR 的研發中借用了該靈感。
Lambright 表示，AEye 的 iDAR“其實深深根植于源自軍事防務產業的技術”。AEye CEO Luis Dussan 創業之前就一直在為戰斗機設計監視、偵查和防御系統。他創立 AEye 就是為了將“軍用級別的性能”賦予自動駕駛汽車。
Lambright 透露稱，AEye 在 iDAR 的開發過程中遵循了三大原則，即：
1、不要錯過任何細節；
2、不同的事務需要不同的注意力；
3、實時做好每件事。
“簡而言之，AEye 的目標是將 iDAR 打造成一套強大的傳感器融合系統，不再浪費計算周期。”AEye 產品副總裁 Aravind Ratnam 解釋道。
iDAR 的構建包括 1550nm 的固態 MEMS 激光雷達，一顆暗光高清攝像頭和嵌入式 AI。這套系統能將 2D 攝像頭采集到的 RGB 像素與 3D 激光雷達生成的三維像素（XYZ）進行整合，以創造“全新的實時傳感器數據類型”，為自動駕駛汽車的路徑規劃系統注入更為精確、智能的信息。
值得注意的是，iDAR 提供的并非掃描后對攝像頭/激光雷達進行數據融合，它的智能感知系統能將固態激光雷達與高清攝像頭進行物理融合。
在 AEye 的定義中，iDAR 創造的全新數據類型被稱為“動態三維像素（vixels）”。AEye 表示，動態三維像素能對人類視覺皮層的數據架構進行仿生學習。
組合型 SoC
據新智駕了解，AEye 發布的新 iDAR 系統名為 AE110，它已經是 AEye 公司的第四代原型產品了。
Ratnam 指出，系統內搭載的是一款組合型 SoC，其基礎是賽靈思的 Zynq SoC，而 Zyng 則整合了一塊基于 ARM 架構的處理器，同時它還融合了一塊 FPGA。
在設計之初，不但考慮到了硬件加速和關鍵分析能力的發揮，還一并將 CPU、DSP、ASSP 和混合信號的功能整合在了設備上。2019 年，AEye 還計劃自行為這塊組合型 SoC 設計 ASIC（專用集成電路）。
“視覺+雷達”還是“視覺+激光雷達”？
AEye 一直在推銷自家的視覺/激光雷達 傳感器系統，不過市場上卻有不少開發者是高精毫米波雷達芯片的擁躉，他們更偏愛視覺/雷達解決方案。
林利集團資深分析師 Mike Demler 認為 AEye 的解決方案非常有趣，會帶來不少特殊功能。不過，他也指出，搞視覺/激光雷達 技術的市場上可不止 AEye 一家，大陸集團也在售賣這種組合單元。不過，大陸集團的方案與 AEye 還是有所不同，它們整合的數據來自兩套不同傳感器預加工的結果。
在 Demler 看來，AEye 方案的優勢在于其傳感器融合軟件。從本質上來說，“將視覺/激光雷達圖像傳感器視作一個集成組件能加速感興趣區域的識別。不過除了這些，攝像頭和激光雷達的所有優勢和劣勢 AEye 一個也逃不掉。”
Demler 認為，雖然 AEye 用的是 MEMS 激光雷達，但卻從未公布自家產品的空間分辨率。他猜測，與 Velodyne 的掃描激光雷達相比，這可能是 AEye 的最大弱點。
“攝像頭擁有最高分辨率，但在強光和暗光環境下它都會性能縮水。同時，一旦攝像頭被塵土或雨雪糊住，也會武功全廢。所以，光靠它可保證不了空間分辨率。與攝像頭一樣，激光雷達在雨雪天性能會明顯弱于雷達，因此靠它執行目標檢測任務也不是萬全之策，而且大多數激光雷達無法測定目標的速度。”
VSI Labs 創始人 Phil Magney 對 AEye 也有自己的看法，因為其就被請去驗證 AEye 激光雷達的遠距離探測和刷新率問題了。
Magney 強調稱，“iDAR 傳感器確實挺特殊，因為它對攝像頭和激光雷達進行了整合，并在中央計算機消化掉海量數據前對其進行融合。”在 Magney 看來，“這就是邊緣融合，因為在分類開始前設備已經開始進行數據融合了。同時，該設備還有向下挖潛，尋找關鍵主題的能力，這就意味著你無需再處理整個點云場景了。”
“AEye 其實正在開發分類算法，到時會用在融合了的數據集上。”Magney 解釋道。
Magney 認為，從理論上來講，AEye 的所謂動態三位像素創造內容的能力比單個攝像頭或激光雷達陣列都要強上不少。不過，需要注意的是，攝像頭分辨率比激光雷達要高得多，因此像素與點云的比值可不是一比一。
“如果拿 iDAR 和雷達相比，雷達就顯得多余了，因為激光雷達和雷達都是測距儀器。”Magney 解釋。
他還強調稱，“如果你對激光雷達的深度感知有足夠信心且認為它能追蹤目標的速度，那么一切皆有可能。值得一提的是，iDAR 的刷新率（100 Hz）是大多數商用激光雷達產品的兩倍，這也是 AEye 設備的一個優勢。”
不過換句話來說，由于 ADAS 車型肯定比全自動駕駛汽車先上路，因此在 ADAS 市場上，雷達的優勢可比激光雷達或 iDAR 要大不少。
“在惡劣天氣下雷達明顯更占優勢，因此它更適合 ADAS 系統。”Magney 強調。“不過，雷達本身的分類能力還是有一定的局限性，這是由雷達設備的固件決定的。好在，有一大波研究人員正努力提升雷達的分類能力，這種設備的功能也在不斷豐富，許多新創公司的產品已經能讓人自覺點贊了。”
最近 VSI Labs 就參與了 iDAR 傳感器的測試，結果顯示 AEye 的產品能在 1 公里的距離上發現一輛卡車。同時，VSI Labs 還確認了 iDAR 的刷新率達到了 100 Hz。
“我們參與驗證的項目無法直接得出這款傳感器的表現及其安全性，不過它能在 1 公里的距離下識別物體，確實夠驚人的。”Magney 表示。
那么，到底是雷達還是激光雷達 好呢？Demler 總結稱：對于高級別的自動駕駛汽車，現在沒有哪家公司敢說激光雷達可有可無。“當然，你也能不用激光雷達就打造出一輛自動駕駛汽車，但這并不意味著它能勝任一切環境，或者說它像攝像頭/雷達/激光雷達系統那么安全。”
在 Demler 看來，AEye 的 iDAR 無法完全替代雷達，而德儀的毫米波圖像雷達也無法替代激光雷達。“大多數自動駕駛開發者都堅持三大天王戰略，而且他們還用了其他傳感器做補充。”Demler 解釋道。
“安全和冗余都得有備份支撐，沒有哪個傳感器能通吃一切情況，因此最后還是得準備多種類型的傳感器。”Demler 說。
隨著產品的發布，AEye 還公布了 B 輪融資的新情況，其拿到的資金已經超過 6000 萬美元。B 輪融資中就有汽車廠商、一級和二級供應商參與，此外還有 Hella、LG 和 SK 海力士等戰略投資者。
Lambright 指出，Hella 和 LG 的參與對他們來說意義重大，因為 AEye 需要這樣的一級供應商伙伴提升 iDAR 的產能并降低其成本。Lambright 預計，2021 年 iDAR 上市后其成本會低于 1000 美元。【完】
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