Innoviz新款激光雷达成本下降70%,预计2023年秋量产

Innoviz新款激光雷达成本下降70%,预计2023年秋量产

雷锋网按,虽然成立不到五年时间,但以色列 LiDAR 初创公司 Innoviz 已然是行业第一梯队成员。

一直以来,LiDAR 都被视为全自动驾驶系统的必要条件,但现在它开始“飞入寻常百姓家”,为更低级别的部分自动驾驶系统提供支持。

 Innoviz 的新款 LiDAR 传感器 InnovizTwo 就是为此而来的。

目前,Innoviz 已经有了车规级别 LiDAR 传感器  InnovizOne,明年将在宝马的协助下进行正式量产。据悉,这款 LiDAR 将会成为一套 Level 3 半自动驾驶系统的核心。至于更高级别的系统,可能还要多等几年。

也因为如此,主机厂和Tier1们打起了新算盘,他们或将在 L2 和 L3 自动驾驶系统上使用 LiDAR ,先收回一些投资成本。

市场调研机构 Guidehouse Insights 预测到,搭载 L2/3 半自动驾驶功能的车每年能卖出 6000 万台,因此 LiDAR 传感器市场规模可达 3200 万美元。

Innoviz新款激光雷达成本下降70%,预计2023年秋量产

虽然在 L3 这个级别,驾驶员已经可以适当放开双手双脚,但其适用的区域相当有限。

最近,欧洲委员会更是通过新规,要求 L3 级别的自动驾驶限速在 60 km/h 以下。也就是说,在走走停停的路况下,驾驶员可以解放双手干点别的事,但时速超过 60 km 后,他们还是要接管车辆。

近日奔驰宣布,他们的首款 L3 系统将随新款 S 级在明年年中亮相,宝马的量产版 iNext 电动车也会在同一时间发布。不过,奔驰并没有指定 LiDAR 供应商。

“对于搭载 Level 3 系统的豪华车,主机厂心里 LiDAR 售价的上限通常是 1000 美元。”Innoviz 联合创始人兼 CEO Omer Keilaf 说道。“至于 Level 2,LiDAR 就更不能卖高价了,400-500 美元顶天了。”

需要注意的是,主机厂花这些钱可不只是买物理硬件,其背后的支持软件及开发与验证的相关成本都包含在内。此外,传统巨头们可能不愿意、也不敢将如此重要的零部件直接交给 Innoviz 这样的新创公司,他们还是更相信一级供应商们的制造和整合能力。

这样的背景下,Innoviz 干脆找来麦格纳(Magna)合作,后者不但要负责制造 InnovizOne,还将整合上其他零部件,交给宝马一套完整的 L3 系统(视觉系统为 Mobileye EyeQ5,雷达和计算平台则来自安波福)。

当然,麦格纳也不会陪本赚吆喝,未来他们肯定会在价格上给 Innoviz 不少压力。

事实上,在完成 InnovizOne 的设计后,Innoviz 就开始搞新一代设计了。

Keilaf 指出,新的传感器性能上可全面超越 InnovizOne,可用在 L4 Robotaxi 服务上。不过,现实情况是 L2 和 L3 才最吃香,所以他们干脆对设计进行了降级,在维持相同甚至更强性能的同时,直接把价格砍掉 70%。

LiDAR 传感器的关键部件是控制芯片、专用集成电路(ASIC)、激光器、光束控制装置和光电探测器。除激光器以外,Innoviz 已经掌握了所有关键技术的知识产权。

在 InnovizTwo 上,相同的 ASIC 得以保留,但用在光束控制上的 MEMS 机制和探测器都不得不全部重写。也就是说,InnovizTwo 性能上肯定比之前的设计更强,但价格却更低。

至于到底改了哪些点,Kelief 并未细说。

不过可以想象的是,InnovizOne 上四条激光的豪华配置肯定会有缩水,因此探测器肯定得进一步提升敏感性,同时用软件加强对干扰的过滤。

与 InnovizOne 一样,InnovizTwo 具有 256 线垂直分辨率和 0.1 度的角分辨率,能看到 200 米外只有 10% 反射率的物体。此外,其封装尺寸也要小不少。不过,Innoviz 还是没公布任何细节。

同样,Innoviz 也尚未公布到底哪家一级供应商会代工他们的新 LiDAR。

目前,他们已经有了样品交付计划,时间定在明年第三季度。至于正式量产,则是要到 2023 年秋季。

如果 Innoviz 真能在超低价格上实现如此性能,未来几年他们肯定能从 LiDAR 市场分走不少蛋糕。

(雷锋网(公众号:雷锋网))               雷锋网

翻译来源:https://www.forbes.com/sites/samabuelsamid/2020/10/14/innoviz-claims-new-lidar-sensor-70-cheaper-better-performance/?ss=logistics-transport#5a1751d84777

原创文章,作者:ItWorker,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/133718.html

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