“迪王”定调双目纯视觉方案(今日财经：#全球出货量300万台、低成本自动驾驶技术或上位#解读)

财经资讯 2023-04-10 15:22:29

激光雷达与视觉两大传感器路线，很大程度上指引着智能汽车下半场的技术方向。但无论作何选择，高性价比、高可靠性、落地性强一直...更多知识由小编为你整理了《“迪王”定调双目纯视觉方案》详细内容,欢迎关注学习。

“迪王”定调双目纯视觉方案

激光雷达与视觉两大传感器路线，很大程度上指引着智能汽车下半场的技术方向。但无论作何选择，高性价比、高可靠性、落地性强一直是不变的大前提与目标。此背景下，“双目立体视觉”技术方案正显现出成为现阶段主流的潜质。

4月8日，市场有“大疆车载将配套比亚迪，提供高级辅助驾驶技术”的消息传出。据此消息，该合作首先上车的是将于今年年内上市的比亚迪纯电SUV海狮，合作方案中包括不依赖高精地图的城市NOA。

对此消息，比亚迪和大疆车载方面均未予以正面回应。

在此之前的2023中国电动汽车百人会上，大疆车载发布了全新一代智能驾驶解决方案，该方案以低至32TOPS的算力，7V/9V的纯视觉配置，通过“强视觉在线实时感知、无高精地图依赖、无激光雷达依赖”实现包括城区记忆行车(32TOPS)/城区领航驾驶(80TOPS)在内的L2 智能驾驶功能。同时，该纯视觉辅助驾驶系统也支持扩展毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达、高精度地图等传感器，增强系统的安全冗余。大疆车载表示，目前产品已处于可用状态，正在积极推进量产进程。

这已是“迪王”半个月内第二次牵手专注于纯视觉解决方案的高级辅助驾驶技术系统供应商。3月25日，自动驾驶初创公司鉴智机器人官方宣布，公司近日与比亚迪半导体正式签署战略合作协议，双方将基于双目立体视觉系统的生产制造以及在汽车智能化方面的应用进行深度战略合作，共同加速汽车智能化进程。

顾名思义，双目立体视觉配备了两个摄像头，就像人的眼睛能看到三维立体的物体一样，双目立体视觉可以获取物体长度、宽度、深度信息，较单目视觉的二维多了一个深度信息。

“双目立体视觉并非新鲜事物，在欧洲、日本等市场，奔驰S级、斯巴鲁全系都是标配‘双目’的，全球年出货量可以达到300万台。”鉴智机器人CTO、联合创始人都大龙认为，双目立体视觉在国内迟迟没有普及，归因为此前的相关工艺比较复杂、环境适用性不高，且可装配的国产高端车较少。“我们用深度学习的方式去做双目立体视觉后，适配度、环境适用性大大提升。如今国内开始陆续有基于该方案的综合解决方案产品落地，包括极狐阿尔法s Hi版、五菱Kiwi、领克009等。”

大疆车载方面则称，大疆全新一代智能驾驶解决方案基础配置为7V，包括一对大疆车载特有的前视惯导立体双目摄像头、一个后视单目摄像头以及四个环视鱼眼摄像头，可在不依赖高精地图的情况下实现除城区领航驾驶之外的所有功能(可结合高精地图实现城区领航驾驶)；若将算力提升至80TOPS后，增加两个侧视单目摄像头，升级为9V，可以提升侧方动态车辆检测的能力，满足路口左右转、掉头、环岛通行等场景下的观测需求，摆脱高精地图实现包括城区领航驾驶在内的所有智能驾驶功能。“此前大家在这方面的技术差不多，大疆车载最新的系统属于前视惯导立体双目，内部增加了MCU、加速度/角速度感应器以及陀螺仪。”大疆车载内部人士告诉记者。

除较单目视觉在功能上更加完善外，更低成本带来的高性价比或亦是双目立体视觉技术被“迪王”选中的主因。

在大疆车载负责人沈劭劼看来，一套L2 智能驾驶系统的成本下限和上限分别占到整车的3%和5%。“在L2 阶段，智能驾驶系统带给我们的是在一定程度上缓解驾驶疲劳。对于消费者来说，为缓解疲劳这一个动作到底愿意付出多少？这个其实就是自动驾驶系统成本的上界，我们希望通过双目立体视觉给行业带来可使用的低成本传感器方案。”黑芝麻智能创始人兼CEO单记章对此表示，“(3%-5%成本)在很多场景都够了，视觉方案很厉害，人类就是靠视觉(识别外界)。”

大幅降低整车智能化成本，尤其是传感器的成本，将可以很大程度帮助车企实现竞争优势。据都大龙介绍，“以双目立体视觉产品为主的传感器配置自身成本低，还可以减少传感器数量，有效降低整车成本。”都大龙表示，“相较激光雷达等方案，(双目立体视觉)呈现一个数量级的成本降低。鉴智机器人双目立体视觉除了可满足高阶智驾功能外，更可赋能其他智能化应用，如魔毯高程检测、通过性检测等，实现单一传感器的多功能复用，降低整车综合成本。”

自动驾驶企业争相选择双目立体视觉技术、努力为比亚迪等头部车企配套，后者背后的市场规模优势是核心驱动力，这对于双目立体视觉方案的普及应用非常关键，亦是成本持续下降的源泉。从长远来看，“打好基本功”为更高级别智能驾驶做准备是自动驾驶企业真正的“动机”，正如大疆车载方面所言，以基础的硬件构架实现核心智能驾驶功能，弱化对外部数据和昂贵传感器的依赖，减少对现实环境的假设，是通向更高级别智能驾驶的关键。

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