ADAS行业爆发前,自行科技希望做最好的感知模组供应商

ADAS行业爆发前,自行科技希望做最好的感知模组供应商

*自行科技360全景影像系统

今年3月,Technavio发布了一份有关中国ADAS市场的报告,报告指出,中国ADAS市场预计在2017年至2021年达到接近35%的强势复合年增长率。目前,ADAS已经不再是高端车才有的配置,十几万的车也能够有ADAS功能,比亚迪唐DM,奇瑞瑞虎7等。

成立于2016年的自行科技,定位于前装Tier 2,为Tier 1提供深入的ADAS解决方案,目前已经是博世中国驾驶员监控系统的合作软件供应商。自行科技已经量产的产品有前向视觉ADAS系统、驾驶员监控系统(DMS),以及360全景影像系统。此外,自行科技也是赛灵思的(Xilinx)全球(FPGA)战略合作伙伴,基于赛灵思的FPGA开发智能汽车领域的产品和应用解决方案。

ADAS行业爆发前,自行科技希望做最好的感知模组供应商*前向ADAS系统

自行科技的联合创始人宁迪浩毕业于西安电子科技大学,曾就职于中兴通讯,从事无线通信基带算法与标准研究,累计发明专利10余篇。宁迪浩向雷锋网(公众号:雷锋网)表示,自行科技之所以进军ADAS行业,与其计算机视觉的积累有很大的关联。目前,自行科技目前的技术情况如何?对计算机视觉领域又有什么看法?雷锋网对宁迪浩进行了专访,雷锋网在不改变原意的情况下进行了编辑。

新智驾:当初为什么选择了ADAS这个领域进行创业?

宁迪浩:自行科技一开始的业务并不是ADAS,而是计算机视觉算法。早期主要聚焦于人脸识别和光学字符识别(OCR)。2015年,自行科技开始了ADAS的研发。选择这个领域,一方面是因为我们在计算机视觉技术上有所积累,另一方面是则是因为看好汽车产业正在发生快速的变革。

新智驾:您认为ADAS有多大的市场?自行科技能够获得多大的市场?

宁迪浩:整个市场的体量很大,大规模搭载ADAS的乘用车和商用车,在最近两三年就会成为趋势,自行科技希望做最好的感知模组供应商。

新智驾:自行科技目前的商业模式是什么?商业落地的路线图是如何的?

宁迪浩:自行科技主要服务于前装客户,定位于Tier2,服务于Tier1和OEM,向其提供核心模块模组和解决方案,客户类型上乘用车和商用车并重,产品规划为感知、融合、决策控制。

新智驾:我们了解到,国内也有许多ADAS的创业公司,且一些Tier 1本身也在研发ADAS,自行科技如何面对这种情况?

宁迪浩:自行科技定位Tier2,与OEM和Tier1更多是合作而非竞争关系,自行科技的核心技术是非常有自己特色的,OEM和Tier1在单点上很难做到我们的深度。

新智驾:自行目前采用的一套硬件方案是如何的?

宁迪浩:自行科技的摄像头采用外部采购的主流ADAS专用摄像头和DMS专用摄像头,镜头FOV角度会根据我们的需求进行定制。我们的芯片处理单元主要采用FPGA,Xilinx的Zynq系列和MPSoC系列。图像处理器使用的是索尼和OV的。另外,我们也在进行毫米波雷达的研发,未来我们的方案还会融合毫米波雷达的数据。

新智驾:自行科技目前毫米波雷达的研发进行得如何,与市面上的毫米波雷达有什么不同?

宁迪浩:我们的跟目前市场上的毫米波雷达最大的差异是,从采样信号层面就引入了视觉信号,从某种意义上说,是一种雷达和视觉深度融合的新型传感器。毫米波雷达的研发目前处于早期阶段,大概年底会有一些概念样机。

新智驾:您觉得单目和双目摄像头各自的优势是什么?为什么自行科技选择单目摄像头方案?

宁迪浩:其实单目视觉最大的优势是信息量大,因为即使使用一个720P的摄像头,分辨率有就达到了720×1280像素。比起激光雷达,提供了更多的信息,这些信息可以用来进行目标感知和环境感知,来判断道路的结构、路面情况,对环境进行建模。双目最大的优势是可以提供深度的信息。

自行科技选择单目方案,主要出于几个原因:

第一,团队在单目上有一些技术积累;

第二,单目的产品更加容易落地;

第三,单目的适用范围更广,不管是L0级的告警类的产品,还是L1、L2级的控制类的产品,还是了L3、L4级的高级自动驾驶的产品,都需要单目视觉技术。

在低级别的自动驾驶中,单目摄像头可以承担目标检测,车道线检测这类任务。在高级的自动驾驶中,单目还可以承担行人检测,红绿灯检测,路牌检测这类任务。双目摄像头是无法完成红绿灯检测和路牌识别这类任务的。因此,我们认为单目视觉的适用范围更广一些。

但从未来的发展方向来讲,单目和双目进行融合将会是一个趋势。

新智驾:自行科技也有进行一些FPGA方面的工作,能介绍一下吗?

宁迪浩:目前自行科技所有的产品都是围绕着FPGA来进行的。因为自行科技的创始团队主要来自通信领域,有超过十年的使用大规模的FPGA的开发经验。目前自行科技最擅长的一项技术就是基于FPGA的神经网络优化和加速的技术。这项技术能够帮助自行科技使用规模比较小、满足车规级要求、低成本的FPGA,完成较大规模的前向计算。

新智驾:目前有没有一些这方面的成品?

宁迪浩:有,公司目前在市场上前装量产的,有一款前向的视觉感知模组,功耗大概是1.5W,可以实现1.5TOPS的等效计算力,这在业内是处于领先地位的,这个产品在市场上的认可度也非常高。

新智驾:在自行科技的测试训练中,数据都是自己采集的吗?

宁迪浩:大部分是我们自己采集的,还有一部分是通过外部的合作公司进行的数据交换,以及向第三方公司购买。目前,国内也有了许多进行数据采集、数据标注的公司。

新智驾:对于Mobileye这种主打视觉的技术方案,你怎么看?

宁迪浩:我觉得分为几个层面,第一,这种方案与他们过往的积累和团队擅长的技术领域有关系。这是毋庸置疑的。第二,他们对于自己的技术路线的发展方向很有信心。第三,Mobileye有比较丰富的工程实验的经验,因此能对判断做出更好的支撑。

另外,Mobileye自身在高级的自动驾驶,尤其是L4级以上的自动驾驶上,并不是坚持camera only的策略,而是camera first,他们也在做传感器融合的工作。

新智驾:一些致力于视觉方案的公司认为强光、夜间这些环境是整个行业都需要攻克的一个难点,您怎么看?

宁迪浩:我觉得这个问题需要系统工程来解决,而不能单一地去解决。

从我们的经验来看,摄像头首先要做一部分工作,比如说较能够支持宽动态,要有一些强光抑制的算法。最好能和后端的算法有一些联动,比如控制摄像头的暴光和某些内部参数。

算法也可以解决部分问题,比如有针对性地采集强光、反光数据进入训练数据集,甚至人工制造一些“负的样本”,或者是一些干扰的数据进入数据集,从而提高整个神经网络的可靠性。

当然视觉技术天然存在一些缺陷,仍有一些处理不好的天气、环境。因此需要其他传感器的辅助,比如毫米波雷达。

原创文章,作者:ItWorker,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/130039.html

(0)
上一篇 2021年8月31日
下一篇 2021年8月31日

相关推荐

发表回复

登录后才能评论