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Innovusion鲍君威:量产交付是激光雷达赛道的新门槛

2024-08-31 10:32

  年可谓激光雷达量产上车元年,伴随着一批搭载激光雷达的新车下线交付,中国激光雷达产业进入快速发展期。

  鲍君威认为凯时KB88平台,如今的激光雷达产业,不仅要关注技术凯时KB88平台,更要看产能,看企业是否有能力快速扩大产能规模。从2022年2月第一台激光雷达猎鹰(falcon)量产,到2022年11月第5万台激光雷达下线。Innovusion在实现量产交付的同时,也完成了产线的全新升级与产能的规模化扩张,成为2022年的激光雷达交付之王。下一步,Innovusion也期望拓展更多的应用领域,从乘用车发展到商用车,以及轨道交通、智慧高速、工业自动化等。

  在技术路线上,Innovusion采用的是1550nm波长、双轴镜面扫描式混合固态激光雷达凯时KB88平台。相较于905nm激光雷达,1550nm的信噪比更高,在确保人眼安全的前提下,1550nm允许输出功率更大、探测距离更远,且抗阳光干扰能力更强。

  以日常通勤场景为例,在早晚上下班的高峰,此时的阳光多为低角度直射。当车辆面向太阳方向行驶时,直射的阳光会使摄像头“失明”,905nm激光雷达也会出现明显噪点以及点云丢失的情况,而1550nm激光雷达仍然可以获得准确感知,为安全驾驶保驾护航。

  作为驾驶辅助和自动驾驶的重要感知部件,激光雷达上车还需要满足很多条件,在性能上要达到“看得远、看得清、看得稳”等要求,对应的三大性能指标就是:探测距离、分辨率和探测概率。

  作为一款图像级超远距激光雷达,Innovusion的猎鹰(falcon)在10%反射率下,标准探测距离250m,最远探测距离可达500m,在高速行驶中,可以更早地发现险情,更早地采取制动。

  在分辨率方面,Innovusion激光雷达的“ROI动态聚焦”功能,可覆盖前方行车区域,在视场局部产生角分辨率达0.06°*0.06°的高密度点云,即使是小尺寸障碍物,仍然能够获取准确的三维信息,帮助判断目标的具体轮廓及类别,减少误判。同时,ROI功能的高密区域可以在整个视场内实时动态调整,在上下坡等复杂路况中,也可以提前感知到远处潜在危险物,及时为车辆下一步操作提供决策依据。

  为保证“稳定地清晰看见”,Innovusion引进了POD探测概率,即超过连续100帧发射的激光束数量(即理论点数量)与被探测到的激光束数量(即有效点数量)的比值。相同距离下,POD高的激光雷达,更能持续稳定地探测到目标。据介绍,Innovusion高性能激光雷达在250m处10%反射率物体的探测概率超过90%。

  “我们的产品是目前激光雷达性能的天花板,我们的产品设计是为量产而生,不是为了研发,也不是为了在实验室里做。”谈及公司产品,鲍君威充满信心。

  值得一提的是,Innovusion于2022年8月发布了一体式超远距AI激光雷达猎鹰(falcon)智能版,在实现超远探测距离和超高分辨率的同时,集成高算力GPU模块,支持各类深度学习算法,大幅降低边缘计算的配置要求和系统部署的复杂程度。该产品可面向车路协同和智慧高速等场景,将应用于百度Apollo路侧解决方案。

  在鲍君威看来凯时KB88平台,1550nm激光器加上混合固态扫描,是目前“唯一”能够实现量产的高性能激光雷达架构。通过模块化设计来降低生产难度,使得Innovusion能够在6-9个月内建成一条产能十多万的生产线,并且可以稳定可靠地快速爬坡。

  Innovusion在2022年的快速发展也印证了这一点:2022年2月,Innovusion第一台量产版的激光雷达猎鹰(falcon)在宁波下线万台激光雷达下线万台激光雷达下线。目前Innovusion已经在宁波和苏州建立了两条生产线月底,Innovusion在蔚来这一个客户上的交付量达到3.59万颗。

  Innovusion产能快速爬坡的背后,离不开整个生态圈以及供应链的支持。鲍君威坦言,虽然Innovusion在最初选择技术路线时,认为混合固态技术路线的国内供应链基础相对成熟,但距离高性能要求还是有一定距离。为此,如何与产业链上下游深度融合,建立全新供应链体系,也是Innovusion创立之后的一个重要功课。

  “我们带着国内很多供应链合作伙伴,在新的领域中一起探索与尝试,用新型的合作模式催熟中国激光雷达供应链,推动中国激光雷达及自动驾驶行业走在全球的技术领导地位。”在鲍君威看来,激光雷达这个高速发展的产业,只有整个产业生态壮大,才能获得更大的发展空间。

  凭借猎鹰(falcon)在蔚来量产车上的交付使用,Innovusion下一步也希望进一步拓展产品、产能和客户。据透露,Innovusion目前已经拿到了一些商用车定点客户,预计未来2-3年内将实现量产。此外,随着激光雷达成本的下探,未来或将像摄像头一样普及,应用场景也将拓展到车路协同、智慧交通、矿山、工业、轨道交通等领域。

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