红外遥感技术可变焦激光雷达埃安星灵架构技术详解

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Update time : 2024-01-14

  kaiyun11月8日晚,埃安正式发布了全新一代电子电气架构——星灵架构,这也是在AEP 3。0纯电平台后,又一项ICV技术发布。

  什么是星灵架构?它是埃安第三代电子电气架构EEA 3。0基础上,通过加入红外遥感技术、可变焦激光雷达、星基定位融合等技术,针对智能驾驶给出的解决方案。

红外遥感技术可变焦激光雷达埃安星灵架构技术详解(图1)

  埃安表示,在智能驾驶安全问题上,部分技术上已经对特斯拉实现了超越。那事实的确如此吗?我们来一探究竟。

  目前,行业中智能驾驶有着多种不同的路线方向,尤其是在感知系统上,存在视觉方案和多融合感知方案两大流派。以特斯拉FSD为代表的纯视觉派,以及埃安和其他新势力的多融合感知方案派。

  根据公开消息,特斯拉已经继去年5月份弃用毫米波雷达之后,又于10月9日宣布,从10月份开始,欧洲、北美、中东地区交付的Model 3)以及Model Y)将取消超声波雷达,之后也会将该方案扩展至全球市场。也就意味着,特斯拉将只通过摄像头感知路面信息。

  马斯克之所有如此有底气去这么激进的推进纯视觉方案,除了特斯拉本身超强的技术之外,更重要的是特斯拉历经十余年,已经在全球采集的超3亿张仿线多亿数据标注,供特斯拉车型不断的学习,这一点没有任何一家车企可以比拟。

  当然,虽然特斯拉的“学习能力很强”,但目前还是处于学习的状态,离终极的安全形态还有一定的距离。与特斯拉的纯视觉方案不同,埃安走的路线是重感知技术方案。星灵架构相对EEA 3。0最大的提升,便是智能驾驶的能力,其中风云三号红外遥感和第二代可变焦激光雷达,使得埃安在感知层面,相比对手拥有一定的优势。

  一个真实的场景是,笔者在雨天和大雾天开启高速领航辅助驾驶,会被系统所提示,感知硬件受到影响无法开启,这背后的原因正是摄像头受到了干扰。

  针对夜障、雨雾、眩光等对视觉感知系统有明显影响的场景下,摄像头很容易出现错误识别,而红外遥感技术则能很好的破解。

  红外遥感技术可通过生命体热辐射成像,弥补“雷达+摄像头”感知识别能力仍存在不足的问题,不受恶劣天气影响,即便是夜晚会车等强弱光交替、眩光等场景仍能清晰成像,进行准确识别。

  第一刷新频率的提升,第一代激光雷达的刷新频率只有10Hz,而埃安的二代可变焦激光雷达的刷新合资是10-30Hz。刷新频率高的好处是,有着极强的反应速度,可以应对车辆的恶意加塞。相对一代激光雷达,二代可变焦激光雷达更难被车辆恶意加塞。

  第二,固定分辨率的提升。一代激光雷达只有0。2°固定分辨率,二代可变焦激光雷达有0。2-0。5°的调控分辨率。这直接体现在,车辆识别动态物体更快且更清晰。

  星灵架构搭载的3颗第二代智能可变焦激光雷达,拥有10-30Hz智能变频刷新帧率,响应速度比第一代快三倍,0。2°~0。05°智能调控分辨率,可实现毫秒级应变,从而看得更远、更清,在日常驾驶中能更好进行预判。

  据悉,星灵架构还应用了星基融合定位技术,结合高精地图和惯导单元,实现全域厘米级的车辆定位。

  什么是星基融合定位技术?说白了就是一种车规级定位系统,车辆基于卫星系统融合星基定位,再配合高精度地图,实现驾驶辅助功能。

  全新一代高端星灵架构最大算力高达 2000TOPS,相比 EEA 3。0 传输速度提升 10 倍,线 个。

  这背后透露的信息是,基于星灵架构下的车型算力非常夸张,这与英伟达的DRIVE Thor 可实现的算力相持平。业界普遍预计L3+级自动驾驶所需的芯片算力是1000TOPS,这意味着星灵架构下的车型,在满级算力下,可以应对L3级别智能驾驶。

  星灵架构下的埃安车型可支持39个智能驾驶感知硬件,(目前第一梯队水平在33个左右)。需要说明的是,星灵架构下的埃安车型激光雷达数量是3颗,如果只比激光雷达数量,目前比它多的量产车,只有沙龙机甲龙。

  智能驾驶并非只是硬件竞赛,事实上,越强大的感知硬件系统,就需要越强大的感知软件算法。

  因为每个感知硬件之间不可能完全同步,存在着毫秒级的时间差。而在汽车高速行驶的情况下,这个时间差会被无限放大,各感知硬件间的场景偏差甚至高达1-2米。失之毫厘,谬以千里。

  如果智能驾驶辅助功能要实现快速迭代,一定要做到数据闭环和数据驱动。按照数据和算法的迭代关系,数据的4大关节分别是数据收集、标注、训练和部署。

  埃安在数据收集上,采用了车端筛选,遗憾的是我们并不知道这家品牌有多少辆车在负责数据收集。接下来,车辆采集的数据会进行回流处理,并进行异构计算和数据分析。有了数据后,就可以进行标注和训练,然后是测试仿真快速反馈,最后则是数据驱动自动迭代。

  据悉,埃安投入打造了ADiGO PILOT数据闭环平台,对千万张场景图片进行感知训练及仿真验证,并结合超百万公里的实车验证,不断循环迭代,通过全栈自研的算法,修正硬件造成的感知场景偏差。

  当前,埃安构建了一只以陈学文、江建山等十余位领军人才为首的ICV全栈自研团队,其中上下游软件开发人员超2000人,占研发团队超过50%;拥有阿里、华为、百度等互联网10年以上从业经历近10%。

  公开资料显示:陈学文拥有20多年人工智能研究与应用、大数据分析等领域的研究经验。1992年,陈学文从四川大学硕士毕业后留校任教。1996年赴美求学,于卡耐基梅隆大学获博士学位,并在伊利诺伊大学香槟分校从事博士后研究。自2003年起,陈学文先后在美国堪萨斯大学、韦恩州立大学计算机系任教,并获终身教授。

  2016年回国后,陈学文正式涉足汽车行业,曾任滴滴出行科学技术学会副主席、高级技术总监,爱驰汽车执行副总裁、首席人工智能官,埃森哲技术研究院院长,带领团队在智能交通、智能化汽车及出行领域进行了多项研发工作。

  埃安除了自研外,也积极与行业开放合作。比如与科大讯飞合资成立了星河智联公司,专注智能座舱开发。例如,采用飞鱼车机交互系统背后正是科大讯飞提供的技术支持,这让埃安在语音交互层比对手更有优势。

  不仅如此,埃安还与中芯、粤芯、地平线、禾多等半导体企业形成了较强的产业链垂直整合能力。

  近期,在埃安的A轮融资中,就出现了被全行业抢投的现象。创造了单轮融资约183亿(超募33亿)、估值超千亿的存在。其中就包括了电池供应链、半导体、车路协同、能源生态、资产投行等上下游协同企业。

  随着EAP平台3。0的发布,到星灵架构的“诞生”,埃安的技术“作品”如下饺子一般。或许,这正是外界称埃安为新势力的主要原因。无疑,明年上市的新品背后都由EAP3。0平台和星灵架构提供技术支持,这将极大提升其产品力。

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