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百度公司负面新闻 百度又扔下重磅炸弹,某些自动驾驶初创公司尴尬了

时间:2018-01-06 01:21来源:未知 作者:危机管理专家
百度公司负面新闻 导读:2017年12月28日,百度Apollo平台携手国内激光雷达公司禾赛科技扔下一颗名为Pandora的重磅炸弹,此举将极大地加快无人驾驶落地的进程,却也会让不少自动驾驶初
百度公司负面新闻

导读:2017年12月28日,百度Apollo平台携手国内激光雷达公司禾赛科技扔下一颗名为Pandora的重磅炸弹,此举将极大地加快无人驾驶落地的进程,却也会让不少自动驾驶初创公司陷入无比尴尬的境地。

为什么要做Pandora,它能解决什么问题呢?

禾赛方面认为,对大多数涉足自动驾驶的公司来说,搞定一套传感器方案,这个看似简单的工作,却往往需要耗费一个小团队至少6-8个月的宝贵研发时间,才能勉强做到“不拖后腿”,而这又仅仅是“重复发明轮子”的一个过程。Pandora就是为了解决这样的研发痛点而生。

做“硬件层面的多传感器融合”,Pandora并不是第一家,硅谷激光雷达公司AEye早在2013年成立之初就这么干了;《建约车评》在报道硅谷激光雷达初创公司Innovusion也采取了激光雷达和摄像头在硬件层面融合的方案。

禾赛科技CEO李一帆和百度Apollo主任研发架构师王亮都在这次Pandora的发布会上详细解释了硬件层面的多传感器融合对整个行业的积极意义,随后,《建约车评》也请教了地平线创始人余凯、驭势科技创始人吴甘沙、主线科技创始人张天雷、智行者科技创始人张德兆等多位业内人士,多位受访者一致认为,像Pandora这种多传感器融合方案,是“大势所趋”。

总的来说,Innovusion和禾赛这种硬件层面的多传感器融合方案,最明显的好处有以下几点:

1.提高了探测的可靠性

我们大家理解的“点云”,其实并不是激光雷达的原始数据。点云只是原始数据经过“过滤”后形成的产物,真正的原始数据可能比点云的数据多1000倍,也就是说,超过点云数据900倍的原始数据,都在传感器里“藏着掖着”,没有被输送到中央计算系统——这些数据如果被充分利用起来的话,会有助于提高系统对外部环境的感知能力。

据Innovusion创始人鲍君威介绍,硬件端的融合,恰好可以充分利用起这些数据,再加上激光雷达和摄像头分辨率的自然匹配,极大地提高了三维空间重构以及物体探测的可靠性。

2.解决了数据同步的问题

在常见的那种“数据融合”下,来自于不同的传感器并经过汇总的数据在软件层融合的过程,往往需要几十毫秒、上百毫秒的延迟——如果不同厂商做的传感器没有同步的机制,还需要额外花很大力气做同步;同步不好的话,同一个物体会由于运动造成不同传感器探测到的空间位置的不一致,给后续融合造成额外的困扰。而在硬件层面的融合,则不会存在这种问题。

3.节省计算量,降低功耗

硬件端的融合还减少了对计算量的要求,提高了运算处理的效率。

站在摄像头的角度看,跟激光雷达在硬件端融合,检测到的信息就直接是三维的,不像之前那样只能检测到二维信息,然后第三维“靠猜”了;站在激光雷达的角度,跟摄像头的融合,检测到的信息直接带有颜色,可以分类,不需要后端再处理一次了。

从产品性能的角度,节省结算量,就是提高效率;而站在用户的角度,节省计算量,就可以降低功耗、降低对硬件端的性能要求,进而降低成本。

4.帮用户节省时间

Pandora不是激光雷达和摄像头的机械式拼凑,而是一个匹配了算法和处理器的有机系统,用户可以“拿走即用”,而不是像以前那样从不同的供应商处拿到不同的传感器后还得再花个大半年时间进行匹配、调试。这就会帮用户节省很多时间,让他们把时间投入到自己更擅长、也更有价值的事情上面。

5.降低集成难度

激光雷达和多个摄像头的一体化机械设计,使总体积明显变小,布线也简单多了,更方便主机厂的集成安装。

吴甘沙认为,Pandora所提供的前融合方案,会是一个大方向,只是当前因为激光雷达的价格太高,还不能成为主流,但2-3年后,一旦激光雷达的成本降低到1000美元以下,跟摄像头融合起来就很厉害了。

Pandora将优先为Apollo联盟成员提供技术支持和产品信息,并且,Apollo成员还可享受最佳供货期和最优购买价。这个重磅的推出,可能会吸引更多的主机厂及Tier,甚至是无人驾驶初创公司加入Apollo生态。

但并非是“你好,我好,大家好”。一旦Pandor的各种“用户体验”经过验证,将会有不少原本采用“别人家的激光雷达”的用户“倒戈”,这个时候,那些“体验不佳”的方案将会受到极大冲击。

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