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  • 今年下半年百度将落地自动驾驶出租车

    据北京商报报道,4月2日,百度创始人、董事长兼CEO李彦宏在长沙表示,2019下半年,百度将会和长沙合作,从一些划定区域开始尝试智能交通的落地——百度将进行自动驾驶出租车队的商业化运营。 按照规划,年内百度自动驾驶出租车将在长沙规模化落地测试运营,数量将达到100辆。 李彦宏认为,中国的实体经济转型、升级,创新驱动,很大程度上未来要靠人工智能。智能网联代表一个全社会大的趋势,但是“这个过程会是一个比较长期的过程”。智能网联的发展有三个境界:第一个是基础设施的智能网联化。第二个叫做自动泊车,其实严格意义上讲,是最后一公里的无人驾驶。第三个是真正的共享汽车时代、无人驾驶时代。 李彦宏还认为,智能技术可以大幅度提升中国的劳动生产力,将高端制造留在中国。

    时间:2019-04-02 关键词: 百度 无人驾驶 自动驾驶出租车

  • 不怕堵车!中奥合作无人驾驶空中出租车试飞成功

    据国内媒体报道,中国无人机制造商与奥地利企业共同研发的“空中出租车”于4月4日在奥地利维也纳公开试飞成功。 这一无人驾驶飞行器Ehang216由中国无人机制造商亿航与一家奥地利公司共同研发,一架价值22万美元;飞行器限乘两人,时速可达160公里,续航时间为半小时。据报道,这款飞行器当前主要服务于短途乘客运送。     ▲报道视频截图 亿航联合创始人熊逸放表示,这架飞行器是自动驾驶的,是为普通人而设计,可以为那些没有飞机驾驶证、不会开飞机的人所用。 据亿航方面的说法,这款飞行器现在已经有了上千笔订单。奥地利航空集团CEO Robert Machtlinger认为,这款飞行器投入使用面临的最大问题来自于城市的基础设施方面。

    时间:2019-04-08 关键词: 无人驾驶 自动驾驶 无人驾驶飞行器

  • Google自动驾驶汽车相关的设计专利布局分析

    本文仅针对其中自动驾驶汽车部分,说明自动驾驶的分级,再以Google为例,说明其发展的自动驾驶汽车和相关技术,分析及说明Google与自动驾驶汽车相关的发明专利及设计专利的布局,提供给专利业界做为参考。 自动驾驶汽车 自动驾驶汽车是一种不需人类操作就能自动感应周围环境、自动导航的载具,能透过感测输入的资料,更新其地图资讯,让交通工具可以持续追踪其位置。无人驾驶汽车的优势是能减少交通事故、降低排放、有效的管理交通流量、纾解都会区停车位短缺的问题及交通压力、增加汽车共享的效能以及改变或颠覆现有的物流模式。 2014年美国汽车工程学会(SAE)将自动驾驶汽车分为5个等级,分类标准主要是基于人类驾驶与自动驾驶之分工比重,2016年,美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)进一步定义出自动驾驶6个等级分类系统。 表一:汽车工程师协会的6个汽车自动化分类等级[3]     目前,特斯拉(Tesla)已在自动车领域上处于领先地位,在硬体上已经达到第3级,不过,Tesla Autopilot的自动驾驶技术在实务上仍只有达到第2级至第3级。另外,奥迪(Audi)宣称 A8是第一部达到第3级的自动驾驶汽车。Ford新型的Fusion Hybrid汽车是属于第4级自动驾驶汽车,使用将投入量产的自动驾驶硬体、电脑及电器控制,还配备了Velodyne研发的(LiDAR)雷射雷达系统。Google希望将其自动驾驶汽车发展到不需人类操作的最高等级(第5级)的完全自动驾驶。自动驾驶已是全球汽车科技主要的研发方向,最终的目标是发展出全自动无人驾驶的车辆。[4] 自动驾驶汽车相关的硬体配备 自动驾驶汽车的原型与一般汽车的外观相差无几(如图1),最大的不同之处是车上配备的各种感测器。感测器是自动驾驶汽车的眼睛,用于收集汽车周围的资讯,自动驾驶汽车在感测方面的关键零组件包括车载摄影镜头、毫米波雷达与LiDAR(Light Detection And Ranging,光达),其中LiDAR被视为高度自动驾驶的关键,目前多用于Level 4自动化测试车辆,用以搜集道路资讯、绘制高精密度3D地图。 图1:Audi与Google推出的自动驾驶汽车     Google自动驾驶汽车的感测器套件 Google自动驾驶车的感测器套件包括四个主要单元:光达系统、相机的视觉系统、雷达和辅助感测(如图2)。车顶装配的圆顶的光达不分昼夜都能进行侦测,每秒进行数百万次360°旋转的脉冲雷射发射,并接受反射信号分析,完成精确测距,得以获得周围的物体空间分布,建立3D地理资讯。左后轮的定位感测器,测量汽车的移动,监控车辆是否偏移GPS地图中位置;车体周边的雷达感测器协助判断车辆远距离物体位置与距离等,使自动驾驶车行进。 图2:Google自动驾驶汽车的感测系统配备[5]     Google自动驾驶汽车的专利申请策略分析 Waymo是一项自动驾驶车计画,2016年12月由Google独立出来,成为Alphabet公司旗下的子公司。2010年,Google于加州进行自动驾驶的道路测试,2012年累积了48万英里的测试行驶。2014年5月,Google发表一款造型可爱、有迷你车厢的无人驾驶车原型设计(如图3),一般昵称为「萤火虫(Firefly)」,主要是作为实验、学习及道路测试的平台。2017年6月,Google宣布Firefly原型车正式退役。 图3:Google的Firefly无人驾驶车     Google自动驾驶汽车由三个主要的系统组成:1.车辆本身由OEM认证:2.内部硬体,包括传感器和电脑;3.自动驾驶软体,做出驾驶决策。以下的专利申请分析也从这三系统来讨论相关的发明专利及设计专利申请。 自动驾驶汽车外观相关的设计专利 2014年8月,Google提出「Autonomous vehicles」的发明专利申请,于2016年9月6日核准公告。这是一种用于自动驾驶地将乘客操纵到目的地的车辆,包括一个或多个计算设备和一组使用者输入按钮,用于传送停止车辆的请求并利用一个或多个计算设备启动到目的地的旅行。车辆没有方向盘,没有使用者输入转向、加速的按钮。说明书中Fig.4A-4D揭露该自驾车的外观的示意图(如图4)。 图4:Google的美国发明专利揭露的外观示意图     2014年5月23日,Google将这萤火虫小车的可爱外观申请设计专利,2015年7月14日核准公告的D 734,211就是自动驾驶汽车「整体外观」的设计专利(如图5),该案申请时第二实施例图式中前车灯、轮框、轮胎及车顶圆顶光达部分以虚线揭露,由于请求保护的范围不同而分割申请,于2016年5月1日核准公告(如图6)。 图5:Google的自动驾驶汽车外观的设计专利     图6:Google自动驾驶汽车外观的D755,673设计专利     自动驾驶汽车外观零组件的设计专利 Google也提出一系列的与自动驾驶汽车维修零件相关的设计专利申请,例如:车门外侧和车门内侧的设计专利(如图7),车后门及后反光条的设计专利(如图8),另外,也申请车体两侧的翼板、轮框、前车灯及后车灯造型的设计专利(如图9)。 图7:Google的自动驾驶汽车的车门之设计专利     图8:Google的自动驾驶汽车的车后门及反光条之等设计专利     图9:Google的自动驾驶汽车的头灯及尾灯車後門之等设计专利     自动驾驶汽车的感测器相关专利 2014年4月,Google提出一个「自动驾驶汽车的辅助感知」的发明专利申请,2017年2月7日核准公告。该案是用于向自动驾驶车辆系统提供补充识别能力的系统和方法。车辆的传感器单元可以被配置为接收指示车辆环境的数据,而控制系统可以被配置为操作车辆。车辆还包括处理单元,该处理单元被配置为分析指示环境的数据以确定至少一个对象具有低于阈值的检测置信度。 说明书中Fig.2中的实施例揭露车辆的传感器单元202,雷射测距仪208,传感器单元202可包括一个或多个不同的传感器,其配置成搜集关于车辆200的环境信息。 在另一实施例中,传感器单元202的可移动底座可以在特定角度和/或方位角范围内以扫描方式移动。另外,传感器单元202的传感器可以分布在不同的位置,并且不需要在单一位置并置(如图10)。 图10:9563199发明专利中图2揭露车辆多个传感器配置的实施例     2017年4月,Google提出关于自动驾驶汽车的车顶、车前与车后之感测器外壳(sensor housing)相关的设计专利申请,2018年12月4日核准公告(如图11)。 图11:Google的自动驾驶汽车之感测器外壳的设计专利     汽车内部及座椅相关的设计专利 US 9436182发明专利「自动驾驶汽车」说明书中Fig.5揭露自驾车内部空间配置图(如图12),在图中,有两个乘客座位502,在它们之间具有控制台504。面对座位502之前的是仪表板配置506,其具有存储箱区域508和内部电子显示萤幕152。 图12:Google的US 9436182专利揭露的汽车内部配置图     Google也提出自动驾驶汽车的「整体内部配置」设计专利申请(如图13),还有汽车座椅相关的设计专利(如图14),以及汽车内部置物盒的设计专利(如图15)。 图13:Google的自动驾驶汽车之内部配置感測器外殼的设计专利     图14:Google的自动驾驶汽车之汽车座椅感測器外殼的设计专利     图15:Google的自动驾驶汽车车内置物盒的设计专利     汽车控制台、按钮及显示萤幕相关的设计专利 Google 的US 9436182发明专利明书中Fig.6揭露自驾车控制台配置的示意图(如图16左侧),控制台504包括用于控制车辆的特征的各种按钮。例如:可以在典型车辆中找到的按钮,用于锁定和解锁门406的按钮602,用于升高或降低门406的窗口的按钮604,用于打开车辆内部灯具的按钮606。 图16:Google自驾车控制台相关的发明专利与设计专利     Google也提出自驾车的「自动驾驶汽车中控台」的设计专利申请(如图16右侧),另有汽车控制按钮的设计专利(如图17右侧),车内显示萤幕的设计专利(如图17左侧)。 图17:车内显示萤幕与控制按钮的设计专利     自动驾驶汽车相关应用介面的设计专利 自动驾驶汽车使用者介面设计考虑的是乘客,而非驾驶。如何实现安全的可亲近性、介面的可视化、易于了解与使用,提供无缝的操作交接等,才是需要考虑的设计。也需要能够显示语音讯息和视觉讯息,提示安全操作,提供简明的行程确认,引入行动App,启动行车按钮。 自动驾驶系统中基于对象指示的使用者介面 2014年4月,Google提出「自动驾驶系统中基于对象的指示使用者介面」的发明专利申请,于2014年12月2日核准公告。该案是具有多个控制设备的车辆,包括使用者输入,地理位置组件,物体检测设备,存储器和显示器(如图18上方左侧之代表图)。 说明书中记载着,如Fig.4所示,显示器还可识别其他相关对象。例如,在电脑110已经将道路上的物体(已识别的物体)识别为另一车辆的情况下,电脑可在显示器上的大致位置处将车辆显示为另一个图标,例如框113, 113a的方形盒。所显示的图标形状和大小可以由电脑基于实际车辆的形状和尺寸来选择。其中的Fig.6揭露的是通知图像的示意图,Fig.7是通知图像的变化状态。Fig.8与Fig.9都是通知图像的另一种配置。Fig.10至Fig.13是通知图像结合使用改变后的图式。 图18:US 8903592发明专利中所揭露之图形介面     Google也将自动驾驶汽车所使用的图形介面或图像提出设计专利申请,例如:显示车辆在道路行驶的速度、位置、方向等的图形介面(如图19),各种不同的通知图像以及变化(如图20-21)。 图19:Google的GUI设计专利     图20:Google的GUI设计专利     图21:Google的GUI设计专利     接合及脱离自动驾驶方法及系统的发明与设计专利 2016年10月,Google和Waymo提出「接合及脱离自动驾驶」的发明专利申请,US 9663117发明专利是关于自动驾驶模式和手动驾驶模式之间的切换的方法(如图22左侧)。 说明书中记载,图8揭露了一系列萤幕图像810、820、830和840(如图22右侧),可在电子显示器152上显示给驾驶员。这些萤幕图像可纠正所识别的问题条件所需的任务。例如,电脑110确定驾驶员应当且可校正这些预防条件中的每一项。预防条件包括车辆未处于「驾驶」状态,即自动雨刷器未打开,自动车灯未亮起,以及车辆未处于自动驾驶车道。因此,电脑已生成一组任务和相关联的萤幕图像810、820、830和840,这些任务和萤幕图像以特定顺序呈现。 图22:US 9663117发明专利中所揭露之图形介面     Google也将该发明专利中的预防条件任务的图形介面或图像提出设计专利申请,例如:显示各种预防条件任务和完成任务的图形介面(如图23-24),各种不同任务的图像(如图25)。 图23:Google的GUI设计专利     图24:Google的GUI设计专利     图25:Google的GUI设计专利     Google和Waymo还提出其他与自动驾驶汽车相关的图形介面或图像的设计专利申请,例如:显示车辆在道路行驶的速度、位置、方向等的图形介面(如图26),自动驾驶脱离、切换的图形介面以及不同变化的图像(如图27-28)。 图26:Google的GUI设计专利     图27:Google的GUI设计专利     图28:Google的GUI设计专利     结语 Google和Waymo除了申请发明专利保护自动驾驶相关的技术与方法,也致力于自动驾驶汽车的汽车外观、感测器外壳罩、车体维修零组件(包括车门、后行李箱门、前后车灯等)以及车内的相关配置、座椅、置物盒等硬体设施之设计保护,申请设计专利予以保护[6]。另外,对于自动驾驶使用的方法与系统所衍生出来的图形介面或电脑图像,也申请设计专利给予保护,截至2019年1月底,共有60件核准公告的电脑图像及GUI。 整体看来,Google对于自动驾驶相关的技术和软体的IP保护策略比较周延,比较像Apple在电子装置(手机与平板电脑)的专利申请与布局,不会只考虑申请发明专利而忽略了设计专利。 备注: 1、克劳斯•施瓦布(Klaus Schwab)德国工程师和经济学家,后加入瑞士籍。世界经济论坛创办人和执行董事长。 1938年3月30日出生在德国拉芬斯堡,先后在弗里堡大学拿到经济学博士学位,苏黎世联邦理工学院拿到工程师博士学位,哈佛大学约翰•F•肯尼迪政府学院拿到公共行政硕士学位。 1971年成立欧洲管理论坛,随着影响力的不断扩大,1987年改为世界经济论坛,定于每年的一月底在瑞士小镇达沃斯举行。 2、设备不再仅仅是可穿戴的,还能够被植入人体,发挥通讯、定位、行为监控及健康管理等功能。心律调整器及人工电子耳只是一个开始,愈来愈多的健康设备将会涌现而出。 3、参酌 https://newsroom.intel.com/news/autonomous-driving-hands-wheel-no-wheel-all/#gs.XnddDmGX的 “Autonomous Driving – Hands on the Wheel or No Wheel at All”网页整理的。 4、參酌 SAE International's On-Road Automated Vehicle Standards Committee 的 “Summary of Levels of Driving Automation for On-Road Vehicles”。 5、图片来源 Waymo Team的”Waymo Safety Report:On the Road to Fully Self-Driving”P.13,网址:https://storage.googleapis.com/sdc-prod/v1/safety-report/waymo-safety-report-2017.pdf。 6、截至2019年1月为止,与自驾车外观及车内硬体相关的设计专利已核准公告的共有26件。

    时间:2019-04-11 关键词: google 无人驾驶 自动驾驶汽车

  • 不错过新风口,华为进军汽车,瞄准无人驾驶万亿市场

    据媒体报道,华为汽车将亮相于第十八届上海国际汽车工业展览会(4月18-25日),参展汽车名为Sharing-Van。 外界对于华为进军庞大的汽车市场猜疑不断。比如Sharing-Van可能是外界误认为是华为打造的整车,其实是东风汽车(600006.SH)集团有限公司研发的移动出行服务平台,首次对外亮相是在4月2日东风、华为以及湖北襄阳政府签署的“智行隆中”项目战略合作框架协议的活动上。 华为进军汽车的动作,一开始就在A股掀起了“巨浪”,尤其以东风系为代表。东风汽车(600006.SH)连拉2个涨停板,3日累计涨幅高达31%,东风科技(600081.SH)直接就是3连板。这可能还不能够消化“华为&东风强强合作,打造智能汽车”这一重磅消息。 其实,除了东风以外,华为在汽车领域的朋友圈也非常之大了。国内方面,华为还与新能源汽车龙头比亚迪、长安汽车、一汽集团、广汽集团等车企有合作。 国际方面,华为与奔驰、奥迪、丰田等全球知名车企均有合作。在4月11日春季发布会上,华为轮值主席余承东还宣布推出手机车钥匙功能。据了解,这是通过NFC功能实现的,手机没电或者少电的情况下,手机车钥匙依旧可以使用。目前已支持全新BMW 3系X5、X7等车型。 如此庞大的朋友圈,华为是自己要造整车,还是安安心心做汽车供应商?外界对此讨论颇多。 实际上就在3个月前,华为创始人任正非在深圳总部接受媒体采访时明确表示,华为有着自己的边界,绝不会跨界造车。 任老这番话有两个重点,一是不会“跨界造车”,二是有着“边界”。之后,外界还是对于华为进军汽车市场的定位还是迷迷糊糊,不知所云。 一、整车OR供应商? 据悉,华为今年系首次参加上海车展,将以Tier1的身份登台亮相。Tier1(Tier One)意为给设备厂商供货的一级供应商,也就是说华为参展的角色定位为产品直接供应整车厂的汽车零部件供应商。 难道华为真的就是把自己定义为汽车供应商吗?这里,笔者将从3个维度来详细展开讲。 1、汽车产业空间 3月29日,在深圳总部,华为发布了2018年全年的成绩单。据财报显示,华为2018年实现全球销售收入7212亿元人民币,同比增长19.5%,净利润593亿元人民币,同比增长25.1%。 其中,运营商业务(如5G通信设备)营收为2940亿元,同比下降1.3%,而消费者业务表现非常强势,高达3929亿元,同比大增45.1%。 华为消费者业务主要是靠智能手机撑起来的一片天。但像华为如此庞大的体量,要维持每年20%以上的增速,仅仅依靠手机终端存量博弈来维持,长年下来还是不行的。所以,对于华为来说,未来巨大的增量空间就在5G应用领域,尤其是智能化汽车。 徐直军在此前的会上就直言:“每一个行业都有可能受到人工智能的影响,未来最能颠覆的一个产业就是汽车产业,自动驾驶电动汽车可能将中国16 万亿产值的汽车业,包括周边产业,彻底颠覆掉。” 2、华为技术基因 华为是一家技术驱动的高科技企业。2018年华为研发费用为1015亿元人民币,占销售收入的14.1%,位列欧盟发布的2018年工业研发投资排名第五位。华为近十年投入研发费用总计超过了4800亿元。 华为对研发非常重视,也因此拥有大量的专利。据财报披露,截止2018年底,华为在全球累计获得授权专利87805项,其中有11152项核心专利是在美国授权的。另外,来自世界知识产权组织公布的数据显示,2018年度,华为向该机构提交了5405份专利申请,在全球所有企业中排名第一。 这些年,华为陆陆续续在芯片、硬件、软件、集成&测试、算法五大领域投入巨资研发,有数万人的团队及成熟的全球供应链体系。这样一来,华为在5G、大数据、人工智能、云计算、AI等领域具备较强的技术优势和实力。 此前,媒体曾报道,Tesla Model X被华为的研发人员拆掉了原车电池、电机等关键部件,换上了全新的电池、电机、操控软件系统。从拆装Tesla Model X开始,华为在电动汽车最关键的“三电”系统也是早有布局。据华为给北汽新能源的项目合作资料显示,华为可以为对方提供电机、电控、动力电池总成、BMS以及车载电源等一整套解决方案。 3、汽车人才招聘 近日据媒体报道称,华为欧洲产品管理部正在德国通过内推途径大肆招揽汽车制造专家,主要负责华为汽车行业解决方案规划设计。 而在国内,查阅华为在猎聘、拉勾等招聘平台上发布的信息发现,华为同样在大力招揽诸如新能源汽车充电、汽车电机研发、汽车机电类部件制造、自动驾驶等等方面的专家工程师。 并且,入职的要求均不低。比如在某招聘网站上,华为招聘新能源技术专家,要求10年以上的工作经验,当然给出的薪酬也非常诱人,达到72万—108万的年薪。 从以上的3个方面来看,华为进军汽车领域是必然的,并且此前已经做足了充分的准备。此外,结合华为本身的技术基因以及近期的人才招聘等多面来看,华为更倾向于行业赋能的供应商角色,但未来随着车联网市场的急剧扩大,以及华为逐渐深入的布局后,同样存在着调整战略方向,直接渗透到整车领域的可能性。 届时,华为将为自身开拓一个全新的领域和庞大的市场,正如同当下的手机终端业务一样。 二、掘金“无人驾驶” 华为进军汽车,剑指的就是未来上万亿规模的无人智能驾驶蓝海市场。但从2009年谷歌提出的“无人驾驶”概念,已经有10余年了。要真正的实现无人驾驶,一定是要等到5G基础设施的全面铺开。 这是因为5G技术相对4G实现了很大的“飞跃”。在速度方面,5G的通信速率可以达到20Gbps,是4G的20倍;流量方面,5G可以达到100-400MHZ,是4G的50-100倍。特别是延迟时间上,5G可做到1ms,比4G快了数10倍,这也是智能驾驶全面商用化的必备条件之一。 这些年,随着资本的不断涌入,无人智能驾驶的技术也逐步开始成熟,对于如何实现最终的无人驾驶状态也已经在理论上获得了突破。 简单来说,要实现无人智能驾驶,必须拥有四大技术支撑: 感知系统:依靠视觉、雷达、定位等各种传感器,实现路面位置和障碍的感知,就像人拥有了五官一样; 认知系统:通过5G网络连接云端数据中心,结合高清地图和其他汽车的共享数据,让汽车知道自己所在的环境是怎样一个状况,这样才能避免在动态行驶中碰撞,保证安全性。这点非常关键,就像人拥有了意识。 决策系统:通过AI芯片和深度学习算法,实时更新路线和场景处理方法,就像人拥有了大脑; 控制系统:由电力驱动的新能源车终端,就像人拥有了手脚。 这几年下来,感知系统、决策系统和控制系统都已经逐渐成熟,就等认知系统与5G连接了。 在这个领域,业界都在等在5G时代的到来,让无人智能驾驶真正实现可商用化的落地。 过去,传统汽车产业是一个上百万亿级别的超级大市场,也是整个西方现代化的支柱,包括日本、德国、美国、法国核心产业之一。 过去的上百年时间里,传统汽车也均是沿着机械机构精细化的方向去发展,并没有本质颠覆性的改变。 但到了现在,一旦被新技术颠覆,产业价值链被重组,其中的投资机会将何等惊人! 产业链上,包括整车、AI芯片、IGBT芯片、算法、地图、屏幕、摄像头、传感器、智能座舱,涉及的公司非常之多,产业链之庞大前所未有。 而且可以想象,随着技术成熟和落地,许多通信、软件、电子、半导体产业的公司还会排队进入,以分享其蛋糕。 这将是一场史诗级的投资盛宴,规模远超过A股过往的任何一轮主题。这个投资机会也是需要等待5G设施的完善,大致在2020年, 不过有些主题,比如地图等概念在今年就开始炒作了。 所以,万亿规模的智能驾驶对于华为来说是及其诱人的,对于投资人来说也依然是值得把握的。 三、尾声 在5G整个产业链上,华为的技术优势是较为明显的,也因此不断向5G应用领域全面渗透。 仅仅今年,相关重磅消息不间断。3月21日,华为宣称进入电视领域,剑指ALOT智能家居领域;3月27日,华为又透露将在今年下半年推出一款颠覆性VR终端;如今,华为又要重磅进军汽车,这可是一个数万亿的蓝海大市场。未来,华为或许还有更多更大的“黑科技”要出来。 华为,中华有为。在国家和国人的支持下,华为大概率会是5G那颗最亮的星。5G时代的渐进,我们能够见证华为的真正崛起!

    时间:2019-04-15 关键词: 华为 芯片 无人驾驶

  • 电子元器件成本将占50%,如何保障无人驾驶的安全?

    半导体技术 正在推动百年汽车产业的革命。随着 ADAS系统 的升级,向无人驾驶的无限接近,越来越多的CMOS传感器、MEMS传感器以及探测雷达被用来感知周围环境。同时, 新能源汽车 动力系统的电气化使得功率器件使用量大幅增加,而由于其动力结构发生改变,也为电源管理芯片带来了新的发展机会……在自动驾驶和新能源的“双驱力”下,半导体正在颠覆传统汽车产业的路上高歌猛进。根据普华永道数据,到2030年,一辆电动车和L5级别的无人驾驶汽车中,电子元器件成本约占整车成本的50%。 技术是把双刃剑。半导体在驱动汽车革命前进的同时,也带来了一定的风险。统计显示,47%的零公里故障源于电子元器件缺陷。这其中包括随机故障(18%),系统故障(29%)和测试覆盖率故障(14%)。随着汽车的自主化程度越来越高,芯片的缺陷检测正变得越来越重要。 制程控制从源头为汽车芯片安全保驾护航 汽车芯片越来越小的尺寸以及更高的集成度,使得生产制造更为复杂。而任何细小的错误都将导致重新流片,付出巨大的代价。从晶圆到封装、组装,到汽车出厂后的零公里故障,再到最后的召回,每错过一个阶段,纠正问题的成本就会增加10倍。那么,如何能在源头就发现问题,最低成本消除缺陷? KLA作为从事制程控制及良率管理解决方案的设备提供商,提出使用检测、量测以及数据分析的办法,在晶圆检测阶段就能找到问题,帮助客户在最短时间内提升最高良率。 KLA的制程控制主要包含两个部分,一是检测,找出关键缺陷,二是量测,测量关键参数,例如线宽、高度及侧壁刻蚀角等等。KLA帮助客户检测和量测每个关键制程步骤,第一时间找出在制程中导致可靠性问题的缺陷,把问题尽早解决。 潜在的可靠性缺陷是最危险的! 因为事关人身安全,因此零缺陷对于汽车行业至关重要。下图中,最右侧的坏die在进行电性能异常芯片测试时无法通过,较容易被识别出。最危险的是中间存在潜在缺陷的die,它很有可能在测试过程中被忽略,混入车身系统中。当你驾驶汽车时,随着电子迁移、张力迁移等变化,它可能会发生短路。 KLA企业高级传播总监Becky Howland介绍,潜在的可靠性缺陷是最危险的!它可能会通过各种标准测试,在设备发货时也不会发现问题,但它们在不同环境中可能会以某种方式激活,最终影响整个系统的运行或导致系统失效。 好消息是,潜在缺陷与致命缺陷的检测实际上是相同的。只要你知道如何检测影响良率的致命缺陷,提高机台的灵敏度,就能测量到影响芯片可靠性的缺陷,而这方面正是KLA的专业领域。她补充:“KLA目前正在开发在线零件平均测试(Inline PAT,缩写:I-PAT)技术来防止芯片漏检,并且通过牺牲较少的良率,而显著提升可靠性。” 汽车电子制程控制三要素 Becky Howland表示,汽车电子发展很快,一些前沿的汽车电子芯片对可靠性提出了新要求。为满足这些要求,需要新的制程控制方法。主要有三点:一是大大减少基线缺陷;二是可以捕捉偏移的更高的采样率;三是智能在线缺陷检测,提升筛选的准确性。 KLA利用I-PAT技术实现更好的芯片筛选 PAT的测试流程如下:首先,对晶圆进行电气测试;其次,把硬件和PAT算法组合,检测出违反特定测试规范的异常或故障芯片;最后,将异常芯片去除。 Becky Howland介绍:“利用基于硬件(检测设备)和软件(数据分析)的I-PAT技术,寻找那些在总体生产中的多个常规检测中累计缺陷异常多的芯片。这些异常芯片更可能包含潜在的可靠性缺陷。通过将I-PAT结果与电性能异常芯片测试相结合,改进芯片的整体‘通过/不通过’决策。” KLA中国区总经理张智安补充,在使用I-PAT技术之前,可能存在over kill的情况,即把坏掉的die周围出问题概率较高的die统统去除,这是一种为了确保可靠性可能会浪费良率的做法。但是通过I-PAT技术,可以实现更为智能的识别,修正Over Kill,弥补under kill。 随着汽车的电气化、自动化和智能化的程度越来越高,芯片缺陷检测也将变得越来越重要。并且,机器学习和人工智能的运算能力和功能也日益强大,将会更多地参与到汽车芯片异常检测之中。 Becky Howland表示,KLA在不断扩充视野,通过收购Orbotech等公司,业务版图扩展到了PCB和平板显示的生产制造方面。过去的一年中,也是KLA财务表现最强劲的一年,出货量超过42亿美元,营业额超过43亿美元,毛利率超过64%,每股盈利9.14美金。2018财年Q4,中国大陆的表现非常强劲,设备出货量占据全球市场23%。 站在新的起点,原KLA-Tencor正式更名为KLA,同时启用新logo。寓意为Keep Looking Ahead,以激励公司自身和全球一万名员工。

    时间:2019-04-18 关键词: 电子元器件 无人驾驶 自动驾驶

  • 恩智浦投资中国无人驾驶公司Hawkeye,拓展在中国汽车雷达市场的触角

    据路透社报道,荷兰芯片制造商恩智浦今天表示,该公司已经投资中国无人驾驶科技公司Hawkeye Technologies,希望拓展在中国汽车雷达市场的触角。 恩智浦还与这家中国公司签订了合作协议,Hawkeye将向其提供77Ghz汽车雷达领域的专业技术。这项技术可以通过让汽车判断事故状况来提升车辆安全性。 该协议的条款尚未披露。 双方将通过此次合作共同为中国汽车市场开发恩智浦的参考设计。 “与Hawkeye的合作表明恩智浦对中国市场很有信心,我也表明我们决心继续投资。”恩智浦总裁科特·西沃斯(Kurt Sievers)说。

    时间:2019-04-18 关键词: 恩智浦 无人驾驶 汽车雷达

  • 饮冰科技融资达千万 助力激光雷达行业迅速发展

    今年年初,一部大型科幻电影《流浪地球》,将十几亿人的目光都聚焦在了未来,引发了人们的热议,一方面大家感叹国产电影质量的提高,另一方面也对那些不可思议的尖端科技称奇。近年来,人类社会发展神速,离不开一次次科学革命带来的技术进步,在众多科学技术中,人工智能技术因为研发难度大、应用广、前景宽,被誉为“科技皇冠上的明珠”。 今年“两会”中,“人工智能”已被写入政府工作报告中,“智能+”也正逐渐成为制造业转型升级的关键词,无论是智能家具、新能源汽车、脸部识别、无人驾驶等不断改变着我们的“衣、食、住、行”。其中无人驾驶已然成为未来汽车技术发展的必然趋势,但因为相关传感器技术的不完善,导致了无人驾驶发展停滞不前,饮冰科技致力于改变这一现状,加速无人驾驶技术的发展。 北京饮冰科技是国内领先的工业级激光雷达解决方案供应商,更是首家量产并销售中长距离单线激光雷达的技术供应商,饮冰科技创始人姜波作为一个激光雷达技术领域的老司机,在2016年就率先入场,先后拿下启迪之星、泰有基金的种子轮融资,带领一只工程师团队正式创立饮冰科技,目前已与清华大学研究院等汽车产品及解决方案的供应商达成合作,共同推进激光传感器技术在辅助驾驶及自动驾驶领域的应用拓展。 如果把自动驾驶汽车形象的比喻为一个人,那么激光雷达技术就是车的“眼睛”,其重要性可想而知,目前的激光雷达价格高、产能低、难过“车规”,是自动驾驶行业的共识。饮冰科技自成立以来,一直以研发“车规级”、高通道数、低成本的激光雷达,用于自动驾驶和智能交通领域为目标。 值得注意的是,饮冰科技致力于激光雷达底层技术的研发,整机均由基础光电元器件和材料组成,没有使用部位或半成品解决方案,与国内外其他的同级别产品相比,无论是价格还是产品性能都满足了车规要求。其实,因为饮冰科技创始人曾供职于中国电子科技集团和中国科学院,拥有十余年的激光雷达产品研发经验,还参加过多项航天、军工领域的国家重点项目,这几款产品都是基于航天、军工技术经验的产品机构设计,有效的保证了产品的稳定性,整机也满足车规需求。 饮冰科技的产品覆盖面极广,其中包括单点激光雷达、单线激光雷达、多线激光雷达,以及目前正在研发的芯片级固态激光雷达。饮冰科技选择在单点、单线到多线这样循序渐进的方式研究和生产激光雷达,目前单点激光雷达主要应用于ADAS,单线激光雷达应用于VGA等场景,多线激光雷达应用于高速自动驾驶领域。 在自动驾驶领域,激光雷达技术主要是一种优异的传感器件,因为目前国家激光雷达发展的时间较晚,饮冰科技避免了核心难点精密光电仪器设备的批量生产、成本难以控制、通过车规方面的问题,以模仿德国激光雷达供应商与系统供应商等一起合作,共同研发车规级激光雷达。   饮冰科技从2018年9月开始研发多线激光雷达样机,目前已推出16线、32线和64线样机,其中16线雷达产品在2018年12月开始量产,2019年1月32线雷达产品也开始量产,并计划于今年9月实现64线雷达产品的量产,还计划将于2020年推出256线样机。价格方面相比同行也便宜了近1倍。 饮冰科技曾于2016年8月获得100万元人民币的种子轮融资,投资方包括泰有基金和启迪种子;在2017年3月又完成数百万元人民币的天使轮融资,投资方包括清研资本、上海翼丰、清控银杏;2018年8月完成天使+轮投资,投资方马力创投,目前总融资数千万元。

    时间:2019-04-28 关键词: 人工智能 无人驾驶 激光雷达

  • UltraSoC获日本NSITEXE公司选用来开发汽车技术

    英国剑桥和日本东京,2019年10 - UltraSoC日前宣布:其嵌入式分析技术已被日本企业NSITEXE有限公司(以下简称NSITEXE)选中,以用于监测性能和提高质量与可靠性,特别是用于未来无人驾驶车辆的设计。NSITEXE为全球汽车零部件制造商电装株式会社(DENSO Corporation)的子公司。 NSITEXE首席执行官Hideki Sugimoto评论道:“为了从传感器中提取更多有用的信息,许多行业都在不断提高对处理器的性能要求。我们需要用我们及其它厂商的处理器来满足这些实际需求。UltraSoC的开发和调试产品所提供的信息提取能力、监测和报告功能,将成为推动和加速诸如联网自动驾驶汽车和电气化等创新的强大工具。” NSITEXE成立于2017年,是电装株式会社(DENSO)的全资子公司,电装是全球最大的一级汽车零部件(tier one)制造公司之一,已在先进汽车技术的四个关键领域中都取得了重大发展:联网车辆、自动驾驶、共享出行和电气化。 UltraSoC的嵌入式分析技术是通过在系统级芯片(SoC)内的电路中植入硬件监测器而发挥作用。这些功能完全独立于主处理系统,并在实际工作环境中实时监测各类事件。UltraSoC的分析模块能诠释收集到的信息,并能够为工程团队提供可执行的系统层级洞察力,从而用来甄别设计缺陷,支持硬件与软件的集成,并从实际运行情况着眼来提高整体系统性能,还可优化基于硬件的安全性及网络安全防护功能。 关于UltraSoC的汽车应用嵌入式分析技术 UltraSoC的嵌入式分析技术创建了一个独立的监测基础设施,它可以在不干扰主系统运行的情况下独立运行;因为其基于硬件,所以响应速度比传统解决方案快得多。意外或异常的CPU事务可以被立即标记或阻止;同样,它可以检测到传感器系统中的故障或恶意攻击。开发人员还可以实现“黑匣子”式取证跟踪功能,记录芯片上的活动并创建数字签名记录,从而利用该记录去跟踪恶意攻击的进程或确定法律责任。 UltraSoC的技术和经验非常适用于诸如汽车这样需要确保安全、防护和可靠运行的应用。除了性能监测之外,该技术还提供丰富的数据和信息分析能力,支持汽车系统开发人员更轻松地满足诸如ISO26262等标准要求的功能安全性、风险评估、测试、报告和可追踪性,并可方便地迁移到诸如ISO21434这类的网络安全标准上。 除了在开发周期内协助SoC开发人员进行系统初启、调试和性能调整外,UltraSoC的嵌入式分析技术还可被广泛用于各种终端产品中,以实现安全性和安全防护功能。例如,公司日前推出的锁步解决方案支持任何类型的处理器,并专门面向例如汽车系统设计等注重安全性的那些应用。UltraSoC Lockstep Manager是基于硬件的可扩展解决方案,通过检查那些处于关键系统核心的处理器是否可靠、安全和受保护地运行,从而可以显著提高功能安全性。诸如ISO26262等汽车安全标准需要锁步操作。

    时间:2019-10-08 关键词: 嵌入式 无人驾驶 ultrasoc nsitexe

  • 中兴通讯完成C-V2X“四跨”一致性测试,助力车联网快速发展

    中兴通讯完成C-V2X“四跨”一致性测试,助力车联网快速发展

    近日,在位于北京的信通院实验室,中兴通讯V2X-OBU(车载单元,V2X意为Vehicle to Everything,指在自动驾驶框架下汽车将与所有的道路参与者进行通信)完成了包含三大部分的V2X协议一致性(PC5接口安全、网络层和消息层的协议一致性)测试用例共66条,实验结果全部通过。这标志着,中兴通讯V2X-OBU通过了最关键的一个里程碑,已为10月上海“四跨”互联互通演示活动做好了充分的准备。 今年10月22日至24日,IMT-2020(5G)推进组C-V2X工作组、中国智能网联汽车产业创新联盟、中国汽车工程学会、上海国际汽车城(集团)有限公司共同举办的C-V2X“四跨”互联互通应用示范活动,将实现更有示范性的国内首次“跨芯片模组、跨终端、跨整车、跨安全平台”C-V2X应用展示(简称“四跨”演示),这将进一步推动国内C-V2X产业化落地。 作为全球通信技术的领导者,中兴通讯有着深厚的技术积累和丰富的经营经验,致力于开发引领5G、车联网、物联网的未来技术。在延续传统车规级模组优势的同时,中兴通讯积极推动C-V2X的发展。目前,中兴通讯已在全球发布了多款车载模组和终端,针对C-V2X方面已推出C-V2X全系列产品:V2X模组、V2X OBU、RSU路侧单元,旨在为汽车提供车对车(V2V)、车对路侧基础设施(V2I)、车对行人(V2P)以及汽车与互联网之间的信息交换,联合合作伙伴为未来5G时代的自动驾驶铺平道路。 据悉,中兴通讯在天津、山东、江苏、雄安等多地开展了车联网和自动驾驶的外场测试,场景涵盖辅助驾驶、远程控制、智能停车、远程监控等多种典型智能网联场景;同时,中兴通讯积极投入到标准、测试床、示范区工作,与产业链的合作伙伴一起,为智能网联的发展和成熟添砖加瓦。在今年9月初,中兴通讯许昌项目还入围了IMT -2020首批MEC与C-V2X融合测试床名单,MEC能力再次获得业界认可,而后续中兴的C-V2X终端也将应用于MEC测试床项目。 中兴通讯在工业互联网、大视频、车联网、媒体、能源、公共安全、医疗、教育、生态环保、交通等行业领域形成超过30个5G+系列解决方案并成功实践50多个示范项目,与超过300个行业客户建立战略合作,合力部署5G应用,与超过200家行业领先的产品提供商达成合作,推出了面向不同行业基于5G的解决方案。随着5G网络的成熟,5G网络高速率、大带宽和低延时的特性也将为车载通信带来新的发展机遇。无人驾驶作为5G发展的重要方向,在此领域,中兴通讯还将继续发挥自身优势为全球用户提供可靠的通信途径,未来将推出多款新型5G车载终端和模组,助力车联网和5G无人驾驶的发展。

    时间:2019-10-11 关键词: 车联网 无人驾驶 5G

  • 无人驾驶车辆终端控制的研究与探索

    无人驾驶车辆终端控制的研究与探索

    无人驾驶系统在世界很多城市的轨道交通建设中得到广泛的运用。哥本哈根、新加坡、纽伦堡等已经投入使用运营。另外,还有如巴黎、马赛、柏林等城市正在考虑将传统的地铁改造成为全自动无人驾驶的轨道交通。这是由于无人驾驶车辆系统在现代交通中具有减少乘务人员、缩短行车间隔、高可靠性、自动转向控制等优点。  本文主要研究无人驾驶车辆的自动行驶控制方法。  1 系统设计  本系统主要由监控中心和无人驾驶车辆终端构成,如图1所示,而无人驾驶车辆终端又包含GPS,GIS,GPRS等部分:  (1)GPS(Global Positioning System,全球定位系统)是利用24颗人造卫星组成的卫星网,可以向地球不断发射定位及时间信号。地球上的任何一个GPS接收机,只要接收到4颗以上的卫星信号,经过计算处理后就可报出GPS接收机的位置(经度、纬度、高度)、时间和运动状态(速度、航向)。本系统采用GPS是为了使车辆在行驶过程中能够准确显示自己的位置。 (2)GIS(Geography Information System,地理信息系统)是在计算机硬件、软件系统支持下,对整个或部分地球表层空间的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析和可视化表达的信息处理和管理系统。在本系统中,他与GPS模块相结合,以地理空间数据为基础,在计算机系统中提供动态的电子地图,可以实时将交通信息通过GIS界面友好地显示给用户。  (3)GPRS(General Packet Radio Service,通用分组无限业务)是在GSM((Global System)全球移动通信系统的网络基础上叠加的一个专业的高速数据通信网络,共用GSM频率(900/1 800 MHz)。共享GSM网络绝大部分基础设施。可以接人基于TCP/IP的外部网络,具备了Internet所能提供的一切功能。本系统采用GPRS作为车载终端与监控端无线通信桥梁,主要是考虑到他有资源利用率高、传输速率高、接人时间短、网络覆盖面广等几个优势。  (4)射频识别读卡器。射频识别技术在交通系统一般用于高速公路站上不停车收费,车牌自动识别或者停车场定时收费等。这些系统是将标签放置在车载终端上,在地面上安装天线、射频模块和计算机,利用射频模块中读写器来进行一定范围内的射频识别。射频识别模块通过装有标的车辆接近传感器来判别是否有车辆通过。识别模块在一定区域内产生微波信号,当车辆进入该识别区域时,就能激活标签。标签将数据反射给识别模块,射频读写器完成数据读取。  2 车辆终端硬件构成  车辆终端由GPS接收模块、GPRS接收设备、主控制模强、读卡器模块、显示模块和输入操作模块构成,系统框架如图2所示。 (1)自主悬挂式独轨车体上装有嵌入式控制系统,主要用于对整个车辆的控制以及各个模块之间的调度。主控制模块芯片采用了飞利浦公司生产的LPC2000系列处理器,该系列产品是基于一个支持实时仿真和跟踪的16/32位ARM7TDMI-STMCPU的微控制器,并带有0/128/256kB嵌入的高速片内FLASH存储器。片内128位宽度的存储器接口和独特的加速结构使得32位代码规模降低超过30%,而性能的损失却很小。  通过在该系列处理器芯片的基础上扩展一系列完整的通用外围器件,使系统硬件成本降到最低,并且根据设计需要再进行裁减,就能为本车载系统提供一个低功耗、低成本、高性能的方案。  (2)该系统以GPRS无线传输方式与因特网保持连接,与轨道交通信息网站交换数据。本系统采用了BenQ公司生产的M22模块,他符合ETSIGSM phase 2+标准和 AT指令集,支持GSM语音数据传真短消息和GPRS数据传输。  (3)显示模块主要是用来显示车辆行驶状态,包括地理信息位置,路径采集情况等。本系统采用TFT6758液晶显示模块,工作电压为3.3 V,内带白光LED背光灯。由于液晶模块内部包含了HD66781和HD66783液晶控制驱动,因此他可以直接使用8位、16位或者18位总线方式与控制器相连接。  (4)输入模块功能是通过按钮查阅通过读卡器接收到终端的路径信息。  (5)GPS模块用来对车辆进行定位。本系统采用M12定位模块,Motorola公司生产的导航设备,具有很低的功耗,支持RTCM(Radio Technical Commission forMaritime)格式的差分功能,采用NAEA0183格式输出。该接收器在汽车定位和调度系统中应用广泛。  3 终端软件部分程序设计  本系统由于使用ARM7做主要控制器,考虑到资源的利用,采用μC/OS-Ⅱ来作为操作系统。μC/OS-Ⅱ是一个完整的、可移植、可固化、可剪裁的占先式实时多任务内核。他用ANSI C语言编写,包含一小部分汇编代码,使之可以供不同架构的微处理器使用。μC/OS-Ⅱ可以管理64个任务,具有信号量、互斥信号量、事件标志组、消息邮箱、消息队列、任务管理、时间管理和内存块管理等功能。  μC/OS-Ⅱ软件体系结构有3部分:  (1)μC/OS-Ⅱ核心代码:包括10个C程序文件和1个头文件,主要实现系统调度、任务管理、内存管理、信号量、消息邮箱和消息队列等系统功能。此部分与处理器性能无关。  (2)μC/OS-Ⅱ配置代码:包括两个头文件,用于裁减和配置μC/OS-Ⅱ。该部分与用户实际应用相关。  (3)μC/OS-Ⅱ移植代码:包括1个汇编文件、1个C程序文件和1个头文件,这是移植μC/OS-Ⅱ所需要的代码,与处理器无关。  在本系统中首先要进行系统移植,才能进行程序的调用。移植满足了以下要求:  (1)处理器的C编译器能产生可重入型代码;  (2)处理器支持中断,并且能产生定时中断(10~100 Hz);  (3)用C语言可以开/关中断;  (4)处理器能支持一定数量的数据存储硬件堆栈(可能是几kB);  (5)处理器有将堆栈指针以及其他CPU寄存器的内容读出并保存到堆栈或者内存中去的指令。  本系统软件程序主要分为3个部分:输入部分、控制部分和输出部分。下面分别进行介绍。  输入设备主要包括键盘、射频识别读卡器,以及构成输入设备的接收系统:GPS/GIS接收器和GPRS模块等。在车辆的行驶过程中,射频识别模块负责正确接收路况信息,键盘负责等待用户接收车上用户指令,GPRS模块负责接收远程工作站的数据信息,该模块在启动后主要是负责与工作站取得联系,进行信息交流,并且不断更新系统内部分路径信息,方便车辆能够及时转向。GPS和GIS模块则主要负责使系统能够接收到车辆目前的准确位置。  输出设备主要包括显示屏等,通过显示屏获取车辆所在位置和路况信息等。他的主要作用在于根据要求输出相应的高低电平来提供转向所需要的电压。实现原理是通过从标签获得数据信息使得系统产生高低电平,同时,系统必须将GPS模块和GPRS模块提供的数据通过人机界面显示在屏幕上使得用户能够实时地看到车辆的信息,包括前方路况、车辆位置等。  控制部分是本系统的关键,流程图见图3。   控制部分的流程是这样的:首先将操作系统下载到目标板,目标板初始化,并且设置各个模块的中断向量来保证各个模块启动后能够正确运行。中断优先级的排序是读卡器优先级最高,其次是GPRS,最后是GPS。同时,显示屏显示操作界面,用户可以输入指令使得汽车启动。当车辆启动后,各模块也随之运行,系统程序将转入查询状态,通过不断扫描UART端口判断是否有标签进入识别区域。若进入标签识别区域,读卡器就会接收到射频模块识别到的条码信号,判断信号正确后,系统转人中断子程序。在中断子程序中,系统会向GPIO端口提供相应的高低电平作为输出信号来实现转向。GPRS是随着车辆启动后就立即启动的,这是因为他必须不断更新监控中心提供的路径信息来保证车辆的正常行驶。当车辆停止时会发出电平信号,此时,系统转入等待状态,屏幕显示操作界面,等待用户进行下一步操作。  4 结 语  本方案经过测试仿真表明,自主转向悬挂式独轨车载在距离标签10 m内能够以915 MHz的频率通过射频模块识别到前方轨道信息,而且能以115.2 kB/s的波特率与GPRS连接,然后接入GPRS网络与远端网络监控站实时通信,进行数据交换。同时,系统能够作出判断,发出控制信号。根据测试,该系统稳定性高,实时性强,如果能应用到实际中,使用户和工作站能够了解车辆的工作状态,对减少交通事故有很大的意义。

    时间:2018-09-07 关键词: 无人驾驶 嵌入式开发 终端 车辆

  • 马斯克只用2年来实现无人驾驶

    马斯克只用2年来实现无人驾驶

    自 2015 年,有不少的汽车制造商加入自动驾驶的行列。但是,这个系统更多的只是给司机一些驾驶上的辅助,而不是完全能够取代司机存在的无人驾驶系统。按照目前的发展进度看来,无人驾驶系统尽管离我们并不遥远,但是要完全实现,还是有一段距离的。   之前有相关的学者表示,完全取代人类的无人驾驶系统建行给可能在 2017 年开始成型,2020 年后开始普及。不过这些都只是乐观预测,至于是否真如他们所想,还是未知之数。 针对这个猜想,特斯拉的 CEO Elon Musk 的预测则更加乐观。他在上周接受采访时表示:“特斯拉的完全无人驾驶系统将可能在两年内实现,届时你将不需要驾驶你的汽车。甚至,你只要通过远程唤醒,车就能够自动驾驶到你的身边。同时,它也能够自动打开车库门,迎接你的到来。” 根据 The Verge 的报道,Elon Musk 提到远程唤醒和无人驾驶只是这个计划的第一步,在未来两年内普及特斯拉自主研发的无人驾驶系统。届时,这套系统能够为特斯拉的新旧车型实现完全的无人驾驶。再加上他们特有的“充电蛇”系统,这些汽车要实现跨城市的远程无人驾驶将不再问题。 Elon Musk 在访问中多次提到的“远程唤醒”和“跨区接应”也能够实现。“有了这套系统,你能够在全国范围内呼叫你的汽车,并且它真的能够在无人驾驶的情况下来到的身边。你不需要为它多预备一个司机,它自己也能通过周边附带‘充电蛇’结构的充能桩实现自主充电,旅途中完全不需要人手操作。” 这个设想和计划是很美好的,但是要实现也并不是像说的那么简单。Elon Musk 最后也表示要在两年内实现这项功能也只是一个乐观的猜想:“目前,并不是所有的车型都能够使用这套无人驾驶系统。现在推出的车型还需要作更多的调整和补充,例如加装更多的传感器、更多摄像头、雷达和采用更大的电池组等等……这些都要经过重新调整,才能使用上这套系统。” 根据 Elon Musk 的回答 ,The Verge 认为特斯拉要在两年内完全实现无人驾驶的可能性不大。但能够确定的是,特斯拉目前具备理论以及技术的基础。 或者我们应该将目光放近一些,看看特斯拉能够在这 24 个月到 36 个月内能够有哪些的技术突破,系统的可用性能够达到怎样的程度。

    时间:2016-01-24 关键词: 无人驾驶 马斯克 技术前沿 2年

  • 你不敢相信的未来人工智能的生活

    你不敢相信的未来人工智能的生活

    人工智能、共享经济、网红、段子手、内容创业、VR 等新词语是最近很火的领域,历史告诉我们每个新领域的诞生都会造就一批崭新的机遇,相信很多人看过科幻片里未来人们的奇葩生活,你是否相信这些可能离我们并不遥远。 在2016年3月进行的围棋人机大战中,阿尔法狗(AlphaGo)最终以4:1战胜了韩国名将李世石九段,人工智能引起全世界人们关注。人工智能这一概念的提出是在1956的一次聚会中,在这次以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在的聚会中,共同研究和探讨了用机器模拟智能的一系列有关问题,并首次提出了“人工智能”这一术语,它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。 关于人工智能,未来,可能有无限可能。   1.无人驾驶汽车 如今交通拥堵问题在一二线城市屡见不鲜,试想一下,假如未来没有红绿灯,植入学习型算法的无人驾驶汽车自动驾驶在马路上,通过感知系统测算安全距离和行驶路线,不同路面设置无线充电装置,停车同时就可以充电,有急事可以相互车辆间“沟通”,甚至发个红包让其他车给你让路。如今我们花生活大部分费用在购车上,试想一下如果未来车辆像滴滴打车、又或者共享汽车了,是不是很有意思?   2.智能机器人 最近有一篇报道,热议人工智能是机器的黎明,人类的黄昏,但是也有另一种观点,认为未来十年,人们可能会无工可打,但是可能会更倾向于文化娱乐产业,服务业等等。机械式的工作可能会被机器人替代,但是有些东西是机器做不到的。比如心理和情感。   3.视觉颠覆产品   如今VR、AR已经出现,虽然还不成熟,但是同样颠覆了人们观看的历史,未来人们可能会只需要携带一个隐形眼镜,在想要观看的时候通过视网膜呈现在眼前,是不是很酷?在一些电影里也出现过全息投影产品,也可能是其中一种智能产品,这很有可能是有屏到无屏的开始。 4.穿戴产品 未来可能会出现四季自动变换式衣服,一件衣服会根据你的需要自动进行颜色图文甚至是温度调节,实现颠覆式穿着的演变,想想都替服装产业捏了把汗。   现在科技这么发达,真的不知道以后还会有哪些神奇的改变。

    时间:2017-03-07 关键词: 人工智能 智能机器人 无人驾驶 技术前沿

  • 英特尔转身布局未来!

    英特尔转身布局未来!

    英特尔高管认为,随着人工智能、无人驾驶、5G、虚拟现实等领域的兴起,全球正在进入数据洪流时代,其希望依靠在这个时代凭借创新获得发展的机会,在这个时代英特尔又有什么优势和劣势呢? 英特尔转身布局未来 目前PC芯片业务收入依然是英特尔的主要收入来源,不过早在三年多前,它就开始进行业务重组,将重心从PC上转移到人工智能、无人驾驶、5G、虚拟现实等领域,这几年更是通过几笔大手笔如收购FPGA厂商altera、Mobileye等加速转型。 在人工智能方面,英特尔希望依靠它所拥有的强大服务器芯片业务,通过收购的altera来开发定制化的芯片满足各行业对人工智能芯片的特殊需求,其收购的人工智能初创企业Nervana开发的Engine芯片在深度学习训练方面优于传统GPU的能耗和性能优势,集合各自的优势开发出个Nervana产品组合希望在人工智能领域形成自己的优势。 对于无人驾驶领域,其通过收购Mobileye迅速切入,Mobileye在视觉的计算机辅助驾驶技术拥有自己的优势,可以帮助司机躲避路面障碍以及其它车辆,与宝马、德尔福等汽车企业和零部件企业有合作关系,积累了相当多丰富的经验。 在5G技术研发方面,英特尔也开始迅速跟进,其是目前全球三家可以提供支持1Gpbs下行基带的企业,其也在CES2017上发布了自己的5G基带,当前正积极参与全球5G标准制定,预计在全球5G商用的时候推出可以正式商用的基带,其希望将其基带技术与服务器、自动驾驶等业务相结合,在物联网领域有所作为。 此前,PC业务提供了英特尔营收的三分之二,而经过这几年的努力包括物联网、数据中心、游戏、车联网和无人机在内的业务提供的收入已占英特尔整体收入的一半左右,在增速方面新兴业务更是远超过传统的PC业务,其CEO科再奇在一季度财报发布后曾预计该部分业务今年的规模将达到300亿美元,占整体营收的比例将达到六成。 英特尔的劣势 英特尔在服务器芯片市场依然拥有无可争议的优势,占有超过九成的市场份额,因此其希望依托该业务发展新兴业务确实是符合其实际的,不过该领域众多巨头都在竭力进入。 ARM已垄断了移动市场,在PC市场也已取得突破,其正积极进入服务器芯片市场,高通和AMD都开发出了ARM架构的服务器芯片,中国技术实力最强的手机芯片企业华为也是全球第三大服务器企业其旗下的海思已基于ARM授权开发出了自主服务器芯片架构。 全球几大互联网巨头谷歌、亚马逊、百度等都希望引入Intel以外的芯片以降低成本,谷歌和亚马逊一直都在传闻引入或开发ARM架构服务器芯片,百度早在多年前已采用Marvell提供的ARM架构芯片搭建数据中心,从芯片到服务器供应商再到互联网企业都在意图摆脱Intel对服务器芯片领域的垄断,英特尔赖以发展其他业务基础--服务器芯片业务的优势还能保持多久呢? 在人工智能领域,其实GPU企业NVIDIA当前更占优势,当下全球多数的深度学习机器多采用NVIDIA的GPU,Intel也认识到自己在这方面的弱势因此收购altera,而近期也传它正希望与NVIDIA在GPU领域的最大竞争对手AMD打成合作获得GPU授权,当然这领域也不只有英特尔和NVIDIA等芯片企业玩家。 谷歌当前备受关注的AlphaGo其采用的就是自己开发的TPU而非这两家芯片企业的芯片,英特尔的这些努力能否在人工智能领域取得它希望的成果并不乐观。 英特尔在GPU领域的弱势也影响到了它在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)的发展,这两个领域对图像处理能力要求极高,拥有GPU性能优势的NVIDIA已在该领域占据优势。 在移动市场,英特尔则因为其芯片功耗过高而最终宣布停产其面向该市场研发的ATOM处理器,而在移动VR市场占据优势的是高通的GPU,ARM也推出了针对虚拟现实(VR)和增强现实(AR)研发的GPU。 英特尔收购Mobileye据说是因为受到手机芯片老大高通收购恩智浦影响,Mobileye虽然在自动驾驶市场拥有一定的优势,不过其在去年7月之前是特斯拉Autopilot驾驶辅助系统的供应商,而在几起特斯拉Autopilot事故后便中断合作,这样的情况下不免让人思考Mobileye所拥有的技术是否真的能帮助英特尔在自动驾驶领域打开局面呢? 英特尔的5G基带技术已居于全球领先地位,但是这仅仅是基带,它恰恰缺乏的是将基带与处理器整合的能力,而其处理器由于功耗过高不适宜用于移动市场产品,当然也不太适合新兴领域的众多产品。其实这也影响到了它布局的众多领域,各个领域都有一定优势,但是在将这些具有优势的产品进行整合方面面临着各种问题。 英特尔看到了数据洪流时代的机会,这体现了它对未来所拥有的战略眼光,但是它能否在这些领域占据优势抢到机会存在一定的疑问,正如它早就在移动市场布局但是最终它却在该领域彻底失败。  

    时间:2017-05-27 关键词: Intel 芯片 人工智能 无人驾驶 技术前沿

  • PC失利,Intel转战无人驾驶

    PC失利,Intel转战无人驾驶

    称霸了24年后,Intel芯片老大的位置最终被三星超越,而且从目前的状态看,他们想要反超暂时没有可能。 Intel在财报中已经多次强调,他们对PC处理器已经没有太大兴趣,或者说无心在这个领域上,与此同时他们还放弃了一众不相干的业务,比如可穿戴设备。 这所有的动作,Intel都是在押宝一个领域,那就是无人驾驶汽车上,这被认为是科技行业的下一个风口,而苹果也在积极布局这个领域。之前Intel曾狂花153亿美元收购了Mobileye(跟特斯拉合作开发Autopilot技术一战成名)。 现在,Intel正式宣布了大事件,那就是正式开始部署超过100辆无人驾驶测试汽车,并计划于2019年将无人驾驶系统提供给汽车厂商。 Intel强调,这些无人驾驶测试汽车将于2017年上路。测试将在美国、欧洲和以色列展开,确保无人驾驶系统适应不同的交通规则、交通指示牌,以及道路条件。 据悉,Intel将提供无人驾驶的一系列配套技术,比如摄像头、处理器、地图测绘和图像处理等技术等等,而测试车辆将达到Level 4的自动驾驶水平,也就是应付大多数路况没有任何问题,而Level 5水平是最高的,完全自动驾驶。 毫无疑问,在这个道路上,Intel已经领先了苹果,而且接下来也将是他们发展的重中之重。对于PC党来说,被打入冷宫的CPU,继续挤牙膏将会是常态了。

    时间:2017-08-10 关键词: Intel pc 无人驾驶 厂商动态

  • 自动驾驶解决方案提供商图森未来 L4 级无人驾驶卡车车队完成封闭路测

    自动驾驶解决方案提供商图森未来 L4 级无人驾驶卡车车队完成封闭路测

    日前消息,自动驾驶解决方案提供商图森未来 L4 级无人驾驶卡车车队在京礼高速(延崇北京段)顺利完成中国首次高速公路全封闭环境下、基于 C-V2X 车路协同技术的队列跟驰测试工作。     在本次演示中,图森未来携手北汽福田、首发集团、华为、四维图新等合作伙伴,实现了无人驾驶卡车车队总长 14 公里(包括 9.8 公里连续特长隧道群路段)的三车队列跟驰。 该路段是交通运输部智慧公路试点项目,2019 年该项目中的车路协同与自动驾驶技术的应用被列入“2022 年冬奥会科技奥运”项目。在本次演示中,卡车车队采用头车人工驾驶模式,后车无人驾驶模式,实现列队巡航、列队换道、队列同步减速停车及列队车路协同场景的演示,并能在 80 公里 / 小时的时速下保持 10 米车间距,实现了单人驾驶多车车队,在节省燃油、降低道路占用、降低运输成本方面达到世界领先水平。 图森未来表示,未来将继续投入对 L4 级无人驾驶技术的研发与完善,结合上海市首批人工智能试点应用“AI+交通”场景,深化在东海大桥的测试,加快无人驾驶落地步伐。 图森未来的未来通向何方? 无人驾驶是作为人工智能应用领域的一个重要分支。这项需要融入人工智能、自动化、电动化以及互联网化等技术的综合性产业,如今可以被视作无人驾驶车辆研发全速前进的几年。 无人驾驶已经“在路上”,而卡车货运或将是最先爆发的应用场景。 图森无人车“驶”出实验室 9 月 17 日,无人驾驶卡车技术研发公司图森未来宣布获得 1.2 亿美元的 D2 轮投资,并完成总额为 2.15 亿美元的 D 轮融资。D2 轮的投资方除了此前已宣布的 UPS 外,还包括新的投资方鼎晖资本,以及一级供应商万都(Mando Corporation)。 完成此轮融资后,图森未来的总融资额已经达到 2.98 亿美元。据介绍,新一轮资本将用于拓展图森未来的无人驾驶运输服务,并进一步加深图森未来与车厂和一级供应商间的全方位合作。 在美国,图森未来目前服务于 18 位客户,并和 UPS 一起在美国亚利桑那州的凤凰城和图森市之间进行日常无人驾驶试运营。 在中国,图森未来也在积极推动无人驾驶商业化的实现与落地。图森未来早先时候入选了上海市首批人工智能试点应用“AI+交通”示范场景,将探索在上海临港主城区、物流园区、东海大桥等地开展无人集卡物流配送示范运营。同时,在刚刚结束的 2019 世界人工智能大会上,图森未来还将与上海临港科技城一起,共同推进上海临港无人驾驶卡车规模化商用示范项目。 公开资料显示,图森未来成立于 2015 年,并获得来自新浪 5000 万人民币 A 轮融资;2017,获得新浪、英伟达、治平资本 2300 万美元 B 轮投资;2017,获得符合资本领投 5500 万美元 C 轮融资;2019,获得新浪资本领投的 2.15 亿美元 D 轮融资。 切入垂直重卡的独角兽 2015 年 9 月,历经户外媒体、二手车交易平台、游戏公司创业平台的陈默,创建图森未来科技公司,专注于无人驾驶货运卡车技术研发与应用。目前,图森在中美两国均设有研发中心,致力于计算机视觉与深度学习在自动驾驶与图像识别领域的应用研发。 之所以选择切入无人驾驶货运卡车、而非传统乘用车领域,陈默曾公开指出背后原因,考量一方面在于成本问题:乘用车服务单位的“城市”,要满足“安全性超过人类”这一点,需要几万台测试车辆收集数据、进行测算,这对创业公司来讲压力太大;另一方面在于卡车行业本身痛点明显,陈默称,技术成熟后,一辆自动驾驶卡车可实现每周工作七天、每天工作 20 小时、每辆卡车相当于 2.5 个人力司机,只收取相当于 1 个人力司机的服务费。 行业大背景上,相关数据显示,中国卡车需求量大约为 600 万辆,美国大约需 350 万辆,且中国卡车市场还有一个独特的现象:从市场占比来看,国产卡车企业市场份额占比很大,进口车很难撼动国产卡车的销量地位,中国的自动驾驶卡车市场仍然是一个前景可期的大蛋糕,自动驾驶无人卡车的落地应用和规模量产一定会早于其他乘用的无人车。此外,商用模式上,卡车面对的服务场景比乘用车更简单干净,后者还需考虑服务对象、安全问题等。 值得一提的是,图森目前融资广积粮的同时,其商业化落地声势不小,也已经是行业“一哥”。商业化落地方面,从去年开始,图森未来主要在亚利桑那州开展试运营。 从商业模式而言,大部分公司还是以技术为导向,只专注技术本身,没考虑怎么赚钱,而图森未来则更关心技术能否快速实现商业化,这是图森和许多厂家观念上的不同。 除此之外,图森在技术方面也是领先一步。 前不久图森未来推出适用于夜间行驶的摄像头感知方案。该感知系统利用索尼的汽车 CMOS 图像传感器,能让无人车在夜间和低能见度下行驶,与之前的 1000 米感知技术结合后,可将无人驾驶卡车使用率提高到 80%。该感知系统会在 2019 年第二季度量产,并于第三季度应用在图森未来的无人驾驶卡车上、提供商业化运输服务。 其实,除了视觉系统,图森未来还自主研发了通过深度学习来操纵卡车的自动驾驶系统,这让图森未来与 Waymo 等其他公司区分开来,并帮助图森未来通过其“仓到仓”商业货运方式,在州际公路运输上得到盈利。 值得一提的是,与 Waymo 一样,图森未来使用激光雷达和毫米波雷达,但认为远程摄像头将是卡车的最佳选择。图森未来的 1000 米感知技术是其核心技术之一,通过感知前方一公里的范围,能够更好的调节速度和车道位置,避免紧急制动,可以每年节省高达 15%的燃料成本。 无人驾驶:体量级选手吃天下 归结起来,图森未来只是一个卡车货运切入无人驾驶的案例而已。 无人驾驶如今像一场风暴,席卷了全球多数的汽车公司和科技公司巨头。风暴之中,巨头们也在战略布局中的竞合中探索着更多成为寡头的可能,我们可以看出几大流派:完全自研自动驾驶解决方案的厂商,例如特斯拉;分工合作、摊销风险的合作案例,英特尔 - 宝马 -Mobileye- 德尔福是代表;还有我们透过 Apollo 计划看到的——想玩更大的百度。 以第二种、第三种玩法正在成为主流,尤其是玩生态的做法显然是一场合纵连横的大手笔。背后的逻辑可以参考坚持开放的“安卓帝国”。虽然这个趋势目前还不甚明显,但只要思考如今是什么技术阻碍完全实现无人驾驶的问题就可以推举一二。答案无非有两个:第一个是传感器能力的阻碍;第二个是计算机在不确定情况下操作能力的阻碍。 另外,对于无人驾驶而言其产业链条非常长,ADAS 厂商、零部件供应商、芯片供应商和软件技术供应商等缺一不可,显然通向无人驾驶的未来,生态玩法的趋势将越来越明显,这是一个快鱼吃慢鱼的领域,同样是体量级选手的未来。 归纳起来对于企业来说,开展无人驾驶主要有三方面的因素限制:钱、技术、人。 第一点,钱。自动驾驶本身就是一项长周期且极为耗钱的项目,初创公司要想活下去,就需要搞到更多的钱,即使目前已经有一定造血能力(即相关落地项目)但还是入不敷出,缺口还是很大,需要技术成熟+规模效应才能真正将成本均摊,实现盈利。拿图森未来来说,今年下半年车队规模要扩大至 70 台,单月营收将超过 100 万美元,“成本要高得多,大概运营 2000 辆无人卡车的时候才能实现收支平衡”。陈默此前在接受采访时如是说道。资金之痛,我想不必再多说了。 第二点,技术,自动驾驶需要感知环境,然后依照规划路线对车辆作出决策控制,在每一个环节都需要大量数据积累以及算法优化,使得自动驾驶车辆自己“开”的更好。这也是一个需要长期积累,技术更新迭代的过程,需要整个行业的共同发力,压力不仅仅在这些企业身上,还有与之相关的供应链体系。 还有一点就是人。好些初创公司不是死于外部战争而是止于内耗。像被爆出要“卖身”的 Drive.ai 以及此前国内的明星公司 Roadstar.ai 都如是。这是初创公司们需要考虑的问题,于此同时,人才的招纳也很重要,看看各家公司放出来的招聘信息就知道了。 当然最后,自动驾驶创业者头上也高悬一把达摩克利斯之剑——技术和商业模式不仅要落地,还要赶紧落地,否则,当资本冷却的时候,这场战斗也差不多快要到头了。

    时间:2019-12-31 关键词: 华为 无人驾驶 四维图新 图森未来 北汽福田 行业资讯 首发集团

  • 疫情呼唤无人车,百度Apollo驰援武汉

    疫情呼唤无人车,百度Apollo驰援武汉

    前不久,京东无人驾驶小车在武汉街头为医院送快递的身影迎得了无数掌声,这种非接触、智能便捷的无人车在应对当前疫情传播时期,帮上了大忙。 疫情防控呼唤无人车,为此,百度推出了Apollo无人智能车,投放为海淀医院的医护送餐。据了解,从眉州东坡餐厅中关村店所在的中关村大厦楼下出发,只需几分钟,Apollo无人智能车就将热乎乎的饭菜送到了海淀医院,为这里的一线医护人员送来美味的午餐。送餐和取餐的人,不接触、不见面,极大的保证了人员的安全。 为助力疫情防控工作高效进行,打赢武汉保卫战,2月20日百度Apollo无人智能防疫车又来到了武汉,驰援武汉高校集中隔离点。经过调试后,这批无人智能防疫车将首先在武汉商学院和江汉大学进行消杀作业,和无数坚守在前线的逆行者们并肩作战,用科技力量驰援疫情防控,助力武汉“早日康复”。 Apollo无人智能防疫车 据了解,此次百度Apollo无人智能防疫车以消毒为主,将装备双80L的药箱,一共160L的消毒水,以5km的速度前进,一次作业可长达7.4km,覆盖2.9万平方米,主要投放到武汉高校隔离点的疫情防控工作中去。

    时间:2020-02-24 关键词: 无人驾驶 无人车 百度apollo

  • 无人驾驶,多核处理器的空白领域

    随着无人驾驶飞机、卡车和船只等应用日益提升,过去专用于军事电子领域的技术也逐渐拓展其应用范围。 在某些情况下,军用移动系统的复杂性甚至不如智能手机,电子书阅读器和平板电脑。截至目前,军用移动装置仍未采用多核处理器或强韧的虚拟化软件,事实上,这类应用才刚开始建立开放式的应用平台。然而,这类应用却也推动了软件定义无线电(SDR)和传感器技术的发展。 据2010年10月向美国国会提交的报告,美军总共使用了超过10种的无人驾驶飞机。报告指出,在许多军事记录中,仅在2009年,就至少有6,000架的无人驾驶飞机飞行了超过N45万小时。 到2015年,美国国防部预测,仅美国就将会有105个据点配备197组无人驾驶车辆,较去年成35%。这个数字甚至并未将非军方政府机构如美国联邦航空管理局(FAA)、美国太空总署(NASA)、国土安全局和其他单位计算在内,因为采用无人驾驶车仅处于刚起步阶段,但未来预计将有愈来愈多单位开始采用各种用途的无人驾驶飞机。 此外,在地面上,安装于智能高速公路上的智能交通系统,多年来也一直扮演着引导消费者汽车的角色。 事实上,业界一直对无人驾驶车相当感兴趣──谷歌也正致力于开发自动驾驶车。 一份报告指出,2009~2013年,军用无人驾驶飞机的预算为150亿美元。然而,纽约时报却指称,仅美国海军便计划斥资120亿美元在《Global Hawk》无人侦察机上──估计每台侦察机的成本将达2.18亿美元。这对像General Atomics公司、Northrop Grumman Corp.、Raytheon Co.和其他无人机制造商无疑是一大利多。 这些无人驾驶装置往往搭载了各种先进的传感和可即时处理的数据,以大幅减少与地面站进行通讯的需求。 飞思卡尔半导体公司的航空暨国防部门行销经理Glenn Beck指出,随着汽车使用越来越多的传感器,它们的处理需求也水涨船高。目前这些车辆仍未使用多核处理器,主要是使用32位芯片。但未来,这些应用必然会采用多核和64位芯片。 开始虚拟化 第一代可大略在飞机上实现虚拟化的软件,才刚刚藉由一个名为653专案的计划展开,该计划致力于统整分离的波音777系统。Honeywell Inc. 为波音专案提供的飞机信息管理(AIM)系统被定义为开放式系统。它能让多达17个竞争的供应商在一个飞思卡尔处理器上共享时间切割段(time-sliced segments),将多个箱(boxes)整合起来,这在航空业是史无前例的做法。 653专案“可为波音节省数十亿美元的维修费用,因为他们不需要改造个别的硬件部份,以及在平台每次有所改变时便重新测试,”Wind River公司航太暨国防业务资深总监Chip Downing说。”Wind River VxWorks 653平台提供了基本的任务隔离功能。 军用电子设备的规划人员希望从653专案获得为无人驾驶飞机建构开放式军事平台的经验。其主要目标之一,是能让更多业者参与建构无人驾驶车的硬件模组或软件应用程序。 另一个目标是建立一种能够普及的便携式地面站,这种地面站可以控制多种类型的无人驾驶飞机,降低成本和复杂性。最初的版本可能适用在拖车甚至背包中,最终甚至于有可能微型化到像平板装置或智能手机的超小尺寸。 一个由美国国防部赞助的共同标准──无人控制段工作小组(Unmanned Control Segment Working Group),已经发布1.0版的软件平台,且预期很快就能对国防承包商推出2.0版。Northrop Grumman公司才刚从美国海军获得330万美元,用于参与此一计划。 飞思卡尔的Beck表示,采用开放式平台也意味着需要多多层次的安全性。他指出,“我们已经为此做了很多工作,我们在处理器内部建立了可靠性系统,使用安全开机、域分离(domain separation)和篡改检测等。” Wind River的源代码可确保应用程序仅依照设定的时间分享段来存取处理器。“这让系统更加安全,因为没有应用程序可以接管整个系统,这可称之为一种最早期的军事虚拟化,”Downing说。 其他的无线技术 就无线技术的开发而言,军队一直处于最前线的位置。 10年前,美国军方提出了超宽频应用。今天,无人驾驶飞机的设计师们在感知和软件定义无线电等领域中仍处于领先地位,这些技术能调查可用频谱,并巧妙地运用开放间隙(open gap)来避免检测和干扰。 “这些技术依不同应用目标被部署在不同领域,例如可为飞行器和地面站之间实现更可靠的连接,”嵌入式主板制造商Pentek Inc.副总裁Rodger Hosking说。 智能无线电通常会用高性能FPGA来制造,以辅助一个监控微处理器。 通常会使用12位、3.6GHz的ADC和16位、1.25GHz的DAC元件,Hosking说。“由于更高速的通讯路径和更多频宽,因此我们也需要更快速的ADC和DAC,”他表示。 飞思卡尔无线业务开发部经理Jon Adams指出,他知道,一些无人驾驶飞机在3.1~10.6GHz的频率运作,但军事系统并不被FCC约束,因此他们一般都使用极大量频谱。 无人驾驶飞机还推动了60GHz网络的发展──该技术最近才在消费市场崭露头角。Adams解释道,某些飞机前端的相位阵列雷达会形成多个波束,以建构出能与其他飞机的安全宽频连接网络。  

    时间:2011-10-11 关键词: 多核处理器 无人驾驶

  • “商业化”难题亟待攻破,

    “商业化”难题亟待攻破,"吞金兽"让谷歌也撑不住了

    2009年,Waymo诞生自谷歌实验室,为一项自动驾驶汽车计划;2016年12月,Waymo从谷歌独立,成为Alphabet(谷歌母公司)旗下的子公司。 2020年3月3日,研发11年、独立满3年的Waymo宣布获得首次外部投资,并创下该领域的单笔融资记录:22.5亿美元。 一直以来,背靠Alphabet的Waymo给业界留下的印象可概括为为“两耳不闻商界事,一心研发无人车”。然而,从2019年宣布向车企出售激光雷达,到当前的“寻求外援”,都在证明:Waymo的商业化压力早已不容小觑。 年收入仅数十万美元,估值却已超千亿美元,“自动驾驶一哥”Waymo的传奇还在继续。 据Waymo披露,此次投资主要由Silver Lake(银湖资本),加拿大退休金计划投资委员会和阿布扎比的主权财富基金Mubalada牵头,其他投资者包括汽车零部件供应商Magna International(麦格纳)和Andreessen Horowitz,以及汽车零售巨头AutoNation,以及Alphabet。 一直以来,背靠Alphabet的Waymo给业界留下的印象可概括为为“两耳不闻商界事,一心研发无人车”。然而,从2019年宣布向车企出售激光雷达,到当前的“寻求外援”,都在证明:Waymo的商业化压力早已不容小觑。 豪华班底入场:软银愿景、阿里资方同现 第一批成为Waymo股东的外部机构,背景可谓豪华。 银湖资本是管理规模超百亿美金的全球PE,为阿里巴巴投资方;阿布扎比的主权财富基金Mubalada是和沙特公共投资基金齐名的主权财富基金,为软银愿景基金的出资方;AutoNation为全美最大的汽车经销商,并已和Waymo建立合作关系,为Waymo带来了实际的订单。 值得一提的是,在Waymo的此次投资人列表中,出现了Lyft昔日投资人及合作伙伴的身影。 2018 年,Magna曾向Lyft投资2亿美元。此后,Magna并没有完全切断与Lyft的关系,在其他与自动驾驶相关的软件和硬件上,二者开展了密切的合作。 然而,2020年1月,在与Lyft合作开发自动驾驶技术两年后,Magna表示,这种合作关系即将结束。 Magna表示,“这家汽车零部件制造商计划专注于辅助驾驶产品,而不是全自动驾驶技术。” 从追求自动驾驶技术的角度,谷歌实验室出身的Waymo确实是比Lyft更合适的标的选择。银湖资本 CEO Egon Durban曾称赞,“Waymo是自动驾驶科技领域的绝对领导者。” 早在2009年,谷歌即已启动自动驾驶技术研发,由联合创始人谢尔盖·布林领导的X实验室主持。 2016年12月,谷歌将旗下自动驾驶业务独立出来,成立一家全资子公司,Waymo从此诞生。 2017年4月,Waymo正式走出实验室,邀请亚利桑那州居民加入“早期乘客计划(early rider program)”,试乘Waymo无人车,并向Google反馈乘坐体验。在首批的400位乘客中,去大学上课的学生,有患视力障碍的阿姨,也有去约会的情侣。 这是全球首个Robotaxi服务,也是Waymo One的雏形。 2018年底,Waymo推出商用自动驾驶出租车服务Waymo One,凤凰城居民可通过手机APP叫车。 2019年12月,Waymo One上线一周年,累计接送乘客已超过10万人次,单日订单量是刚上线时的3倍。此外,Waymo One还将服务区域扩大至加州,运营首月服务乘客逾6000人,自动驾驶公共道路测试里程已经突破2000万英里,遥遥领先于其他竞争对手。 在自动驾驶领域,掌握了数据也就掌握了先机。 然而,对于这个尚未成熟的赛道,“盈利”这个最为关键的商业课题却一直遥遥无期。 “吞金兽”盈利之困:烧光数百亿,年赚仅数百万 《TheInformation》表示,2019年,Waymo的收入仅为数十万美元,全年的运营成本却高达10亿美元。 拿到巨额融资后的第二天,Waymo上线了一则迪士尼动画风格的新广告,重点描述了公司未来的赚钱计划。 广告片名为“与Waymo驾驶员一道重新想象交通出行”,描绘了Waymo无人驾驶出租车和卡车在城市交通和物流领域的应用场景。 然而,对于广告片中所描绘的L4级别自动驾驶,数位投资人曾对投中网表示,10年左右方可普及。 多年以来,Waymo的烧钱速度甚是惊人。 谷歌此前披露,分拆前,公司在自动驾驶项目上累计投入超过11亿美元;分拆后,Waymo的“烧钱”速度并未放缓,每年的运营成本约为10亿美元。 累计下来,Waymo已“烧光”超40亿美元(合278亿元)。多年来,Waymo高估值背后的高成本一直在由Alphabet买单。 Waymo在当前接受外部融资,也是Alphabet不再独自供血的唯一选择。 烧钱还在继续。 《纽约时报》表示,目前,面向C端的Robotaxi(WaymoOne)是Waymo唯一的落地场景,2019年的全部营收也都来源于此。 Waymo One是该公司面向乘客的自动驾驶网约车服务,也是世界上第一个正式上线的该类服务,目前仅在亚利桑那州凤凰城EastValley区域可用。 Waymo旗下另一项业务则为面向B端的Waymo Via。 Waymo Via是该公司的货物运输平台,有一支规模尚可的车队,目前正在加州、亚利桑那、佐治亚、得克萨斯和新墨西哥州的高速路进行测试。 值得一提的是,虽然盈利能力尚未得到认证,但无人驾驶领域的这只头部“吞金兽”也在渐渐变得务实。 2019年12月,Alphabet换帅,昔日一手主导了谷歌自动驾驶研发项目的Larry Page 和 Sergey Brin辞职,擅长成本把控的职业经理人Sundar Pichai接棒。 《纽约时报》提到,此后,Alphabet对于 Waymo 的发展越来越谨慎,考虑更多的是商业化落地,Waymo必须要开辟更多赚钱的项目。 “商业化”难题亟待攻破。 网约车、物流、私家车和公共交通,这是Waymo此前确立的4个无人驾驶技术应用部署的目标领域,因为这样的商业路线,摩根士丹利此前将Waymo的估值上调到1750亿美元。 但在2019年9月,摩根士丹利认为,Waymo无人驾驶汽车商业化所需的时间比预期更长,因此根据现金流量折现分析,摩根士丹利将Waymo的估值从1750亿美元下调至1050亿美元,下调幅度高达40%。 融资后,Waymo表示,为提高利润,将开始在美国两个州的商业路线上测试自动驾驶卡车Waymo Via。“Waymo Via可用于各种形式的货物交付,包括短途和长途运输,从跨州际运输到本地配送等。”然而,Waymo昔日对于技术共享的抵触或对其业务落地形成巨大阻碍。

    时间:2020-03-09 关键词: 谷歌 无人驾驶

  • 疫情加速,2020年将成无人驾驶真正大规模商业元年?

    疫情加速,2020年将成无人驾驶真正大规模商业元年?

    人工智能科学家、创新工场董事长兼CEO李开复曾预测,无人驾驶的真正实现需要15-20年。可以看到,如今在小规模的范围内,无人驾驶已经有落地案例。在需求增长的当下,三至五年内自动驾驶的蜕变值得期待。 近日,自动驾驶的投资热潮还在继续。据报道,软银或敲定一笔新的投资,领投滴滴自动驾驶子公司3亿美元(约合人民币21亿元),若交易达成,这将是软银砸向滴滴的第四笔融资。除了体现软银对滴滴雪中送炭外,也反映了当前资本对于自动驾驶未来潜力的认可。 投资热潮来临? 自动驾驶的商业化场景是一直以来的关注点,而突如其来的疫情,反而让外界看到了无人化业务的需求,比如无人出租车、无人化物流、无人化配送等等。同时,也促使自动驾驶公司对技术的研发,从而达到安全、高效、低成本的最佳效果。此外,国内AI新基建和自动驾驶标准的出炉,也为行业注入了强心剂。 “我认为自动驾驶发展技术到了新的阶段,基本上投资圈也会认为自动驾驶在未来的三到五年之内一定会投入运行,大范围广泛应用。”文远知行创始人兼CEO韩旭接受21世纪经济报道记者采访时表示:“这不再像是以前的充满着高风险的一笔投资,而是大家已经看到了这个非常需要资本的赛道,需要的是扩大运营和技术稳定。我预测,在2020年的自动驾驶会发生大量的整合。” 韩旭还透露,公司本来要进行B轮融资的,但是因为疫情的影响,B轮融资的节奏可能会稍微减慢,但是最近融资消息不断,资本市场也再次火热起来了。 驭势科技CEO吴甘沙则告诉21世纪经济报道记者:“融资年初开局不错,主要的原因,我认为是大家对于智能驾驶真正的商业化,具有了更加强烈的信心。一般来说,一个高新技术,它从实验室里面出来,到真正地大规模的商业化应用,差不多需要五六年时间。我们判断,2020年应该是无人驾驶真正大规模商业化的元年。” 眼下,疫情催化了自动驾驶的进一步落地,比如一些公司在疫区,已经使用自动驾驶来运送口罩、消毒液、餐饮等物资,机场和工厂的无人车物流运送案例也屡见不鲜。对于减轻医护们的人力工作量、保证安全便捷上,无人车具有其优势。 专注无人车物流的驭势科技,近期就接收到了客户增加订单的需求,“订单以数量级的速度在增加,我们也看到下半年也许会存在一些需求的报复性的反弹。”吴甘沙说道。目前驭势科技已经常态化运营的场景中,一个是在香港机场的机场物流,另外一个是驭势和上汽通用五菱在其宝骏生产基地所做的厂区物流。 关键是降低成本 在吴甘沙看来,要以无人化切入,需要看三方面因素,第一个是不是高频刚需;第二个是规模可行、可复制,能够实现去掉安全员;第三个条件就是经济账要好,客户能赚钱,无人驾驶公司也能够有利润。他表示,在明年底之前,期望公司达到千台这样的规模的常态化运营,同时实现2亿的营收,真正能够实现财务意义上面的商业化。 而文远知行在2019年12月就开放了自动驾驶载客运营,目前用户可以在广州市黄埔区、广州开发区144平方公里的城市开放道路上,享受出租车服务。但是受国家法律所限,还是需要一个安全员来保证完全安全。由于疫情的爆发,文远知行3月2日才开始恢复Robotaxi在广州黄埔区的载客运营。 韩旭表示,如果真的能够做到纯无人驾驶,运送疑似的病人非常适合的,因为自动驾驶无人车里面除了病人,没有其他的司机,也可以避免下一个病人交叉感染。但是纯无人自动驾驶载人的普及还需要两到三年的时间,文远知行也将加速研发技术,达到更好的稳定性。 他告诉记者:“我们决定尽全力在2020年,在广州继续扩大运营,部署数百辆Robotaxi。2021年,我们期待推动政策在我们熟识的区域去掉安全员,2023年,我们希望在广州大部分区域,实行Robotaxi的无人载客运营。” 也有业内人士向记者指出,降低成本是商业化普及的关键,目前来看,不论算法和算力,以及外界基础设施,都有成本下降的趋势。吴甘沙也提到,驭势科技场景比较丰富,不同场景之间的迁移成本能够做到非常低。“在技术当中,我们其实跟特定的车型、跟不同的技术和业务场景做了很好的适配。在算法上面,我们也尽量的能够通过机器学习的方法进行泛化。” 降低成本是自动驾驶商业化普及的关键,目前来看,不论算法和算力,以及外界基础设施,都有成本下降的趋势...但是需要注意,要进入大规模商用阶段,厂商们还有不少的坎需要跨越,包括技术、产业链成熟度、政策,以及关键的成本问题。

    时间:2020-03-27 关键词: 无人驾驶 无人车 新冠肺炎

  • MR全景显示技术打造混合现实透明显示器

    MR全景显示技术打造混合现实透明显示器

    本着安全的原则,车企要考虑把HUD尺寸做得更大以显示更多内容。在此背景下,由中国本土创业公司未来黑科技Futurus(以下简称“未来黑科技”)研发的面向智能驾驶乃至无人驾驶场景的混合现实全景显示技术一经面世,便引起了广泛关注 。目前,未来黑科技是全球唯一拥有MR全景显示技术的公司,已在全球多个国家和地区进行专利布局,并和多家国内外主机厂开展了深度合作。 智能驾驶、在线导航、娱乐等功能的搭载,越来越多的信息与功能需要在车辆行驶过程中,与司机进行交互。为了解决视觉辐辏冲突问题,未来黑科技的研发团队融合了光场显示、环境感知、光场显示、动态补偿、虚实境融合等技术,使显示内容与实景完美融合。 据了解,MR全景显示器是未来黑科技的第五代产品。它将挡风玻璃变成一个巨大的混合现实透明显示器,在汽车前方显示一个与车外真实世界融合的巨幅影像。由未来黑科技研发的MR全景显示器还能够针对主驾和副驾两个位置分视角投射独立且互不干扰的影像,主驾在查看驾驶信息的同时,副驾可以进行影音娱乐。该技术可适配于不同车型,在整合光场AR HUD所有功能的同时,还拥有大于60度的视场角可达无穷远的显示距离以及超大眼盒。这种技术解决了自动驾驶的信任问题,有望在无人驾驶时代成为唯一的车载显示器。

    时间:2020-03-27 关键词: 无人驾驶 透明显示器 mr全景显示技术

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