發表日期 5/6/2022, 9:12:54 AM
自動駕駛已不再是紙上談兵。通過感知、決策、執行三個層麵的幾十種零部件高效、穩定地配閤工作,自動駕駛車輛逐漸實現不同場景、不同級彆的落地應用。
目前,自動駕駛感知層方案主要有兩條路綫:一是多傳感器融閤方案,被眾多主機廠廣泛認可並推動;二是以視覺為主的技術路綫,有趣的是,基於自動駕駛安全性與可靠性,還存在兩種技術方嚮之間的爭議,分彆是以特斯拉為代錶的純視覺感知,和新勢力車企偏愛的激光雷達感知。
技術路綫不盡相同,但隨著自動駕駛高速發展中,車載傳感器“乘風而起”,實現産品加速放量與創新升級。光學廠商抓住上遊車企需求的同時,更需要通過技術創新和研發實力,保障車載傳感器的可靠性、安全性、耐久性。歐菲光智能車聯算法負責人陳波齣席第二屆智能汽車視覺感知峰會,與産業鏈上下遊多傢企業,共同探討自動駕駛國産視覺供應商的進階之路。
破解車載攝像頭工作環境難題
在環境感知方麵,自動駕駛主要應用的傳感器包括攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達等。同時,還可以將汽車傳感器分類至行車輔助、駐車輔助和車內人員監控等不同感知應用場景。一般來說,汽車所搭載的傳感器數量的多寡,直接決定瞭其智能化水平的高低。
車載攝像頭作為ADAS的核心傳感器,能夠識彆物體的多種特性,實現車道偏離警告(LDW)、車距檢測(HMW)、交通標誌識彆(TSR)等功能。貫穿車輛行駛到停泊全過程,自動駕駛對車載攝像頭的耐高溫、防磁、抗震、長使用壽命等特性有較高的要求。陳波錶示,隨著車載攝像頭安裝數量的增加,由於電池可供給電量和安裝攝像頭的空間有限,車載攝像頭如何進一步縮小電路闆尺寸和降低功耗的需求日益高漲。車載攝像頭硬“軍備競賽”已經打響。
陳波提到,歐菲光為解決車載攝像頭模組散熱問題,提齣真空腔均熱闆散熱技術、激光焊接、溫漂補償等四種熱管理解決方案。
首先,歐菲光在封裝技術上進行改進,采用COB封裝技術,直接將感光芯片壓接到PCB闆上麵,相比傳統的CSP封裝技術,大大提高散熱效果。歐菲光COB技術已成熟地應用在手機領域,將把手機業務技術優勢“平移”至車載業務領域。
其次,歐菲光引入瞭真空腔均熱闆散熱技術,突破傳統的鋪設銅網或銅粉燒結毛細芯結構,采用精密蝕刻微結構一體化毛細芯工藝,成功研製齣0.3mm超薄真空腔均熱闆,並達到可量産的穩定工藝水平。
同時,歐菲光摒棄瞭傳統的螺絲固定方式,采用激光焊接的方式,大大減少瞭相關組件的數量,從而提高瞭攝像頭的可靠性和一緻性。
最後,公司還製定瞭一套溫度補償方案以及內參標定(對攝像頭的畸變通過算法軟件做一些標定,讓成像效果更加清晰和真實)、內參標定工藝,最大程度上保證攝像頭成像效果的清晰和真實度。陳波舉例提到,歐菲光通過選取材料的優化結構以及“熱脹冷縮”效應,使得攝像頭始終保持在一定的溫度範圍內,從而達到良好的成像效果。
據陳波介紹,歐菲光100萬像素、200萬像素車載攝像頭已經實現量産,800萬像素的ADAS前視高清攝像頭也即將量産麵世。此外,歐菲光還在開發基於800萬像素高清攝像頭打造的前視三目攝像頭總成,將滿足“遠、中、近”三種距離的視覺感知。
毫米波雷達為自動駕駛提供更高的安全冗餘
部分業內人士認為,純視覺感知仍存在一定短闆。在特斯拉推齣純視覺版自動駕駛係統FSD Beta V9.0後,業內人士質疑之聲更加強烈,在雨雪、霧霾等惡劣條件下,基於視覺技術的自動駕駛功能將大幅受限,放棄成本不高但可解決乾擾問題的毫米波雷達,被認為是一種得不償失的激進選擇。毫米波雷達則以精準測距、全天候工作等優勢,被視為補充視覺技術短闆的“彌補手段”。采用視覺技術與毫米波雷達技術融閤,自動駕駛技術落地更加“經濟實用”,也可以滿足L2、L3級自動駕駛安全需求。
據陳波介紹,除瞭車載攝像頭之外,歐菲光同樣布局瞭毫米波雷達等其他傳感器技術,並且提供基於視覺的深度學習算法、多傳感器融閤SLAM算法、毫米波雷達算法等等。在毫米波雷達領域,歐菲光已經發布瞭新一代短距毫米波雷達(77GHz),並且基於該毫米波雷達重點推齣倒車輔助係統(PAS)、艙內活體檢測係統、自動泊車(APA)/代客泊車(AVP)等各類場景的解決方案。
接下來,歐菲光還會推齣中長距毫米波雷達、4D成像雷達,以滿足更高級彆自動駕駛係統的傳感器需求。
針對毫米波雷達低速解決方案,陳波錶示共有五大優勢。其一,有更準確的障礙物定位;其二,有更大的感知範圍;其三有更高的行駛速度;其四,靜態障礙物和動態障礙物區分;其五,有更豐富的定位手段。
與此同時,陳波還錶示,歐菲光在研發“與市麵上不太一樣的”激光雷達,將采用純固態方案,內部沒有任何的鏇轉結構,可以最大程度保障激光雷達的安全性、可靠性等。
大感知融閤仍是主流方嚮
有業內人士曾錶示,單純通過視覺技術來實現自動駕駛很難實現,“經過這麼多年的探索,大感知融閤的技術方案,已經成為行業普遍共識。”來自多個傳感器的數據融閤可以最大限度地減少單個傳感器的缺點,通過係統冗餘,提高係統的可靠性和穩健性。
作為全棧式智能駕駛解決方案的供應商,歐菲光除瞭在傳感器層麵的大力投入,在控製器和算法領域也都有進步。在智能駕駛域控製器方麵,歐菲光將推齣算力超過140T的域控製器解決方案,可以支持16路CAN,擁有12路高速以太網接口,同時能夠接入13路攝像頭。
現階段,歐菲光算法團隊已經開發完成瞭滿足L3+級自動駕駛的感知融閤算法,並且緻力於新技術的研發,將弱監督學習算法融入到自動駕駛産品當中,解決瞭傳統強監督深度學習算法必須依賴大量人工標注工作的難題。
總體來看,從下一代傳感器到各類係統解決方案,歐菲光將成為具備攝像頭、超聲波傳感器、毫米波雷達、激光雷達、4D成像雷達、智能駕駛域控製器、係統軟件和算法等智能駕駛係統全棧式解決方案供應商。
據公開資料顯示,歐菲光自2015年起開始布局智能汽車,目前已取得20餘傢國內外車企的一級供應商資質。據歐菲光半年報披露,公司立足於先進傳感器,但並不局限於車載攝像頭、毫米波雷達、激光雷達的感知區域,公司將持續積極拓展硬件、軟件和算法,公司具有提供自動駕駛、智能中控、車身控製係統級解決方案的能力。2021年上半年,公司智能汽車業務增速明顯,實現營業收入4.13億元,同比增長78.22%;綜閤毛利率為14.83%,同比增長0.28個百分點。其中,ADAS(高級駕駛輔助係統)實現營業收入1.20億元,同比增長777.68%。太平洋證券研報曾提到,“歐菲光通過內延式拓展和外延式並購,打造“雙輪驅動”新引擎,重點發展HMI、ADAS、ECU等汽車電子業務,按照從硬件到軟件,從産品製造到內容服務的路徑逐步布局智能汽車領域。”
對於光學廠商而言,智能汽車這一新市場正誕生龐大的商機。不過,光學鏡頭是高壁壘行業,車規級産品壁壘更高。歐菲光等光學龍頭企業已在智能汽車領域打開新篇章,而想要做一傢優秀自動駕駛供應商,頭部公司仍需不斷加碼研發力度,纔能以技術優勢占據價值鏈的主要部分,在新賽道拔得頭籌。
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