3月28日,搭载Innovusion激光雷达的蔚来ET7开启交付,是为全球首款超远距高精度激光雷达第一次向终端用户交付,也使得Innovusion成为了全球首批可实现大规模量产的高性能激光雷达提供商,这对于高性能激光雷达量产上车具有十分重要的指标性意义。
回首2021年1月,蔚来在“2021 NIO DAY”上扔下一枚重磅炸弹——第一款智能纯电轿车ET7将首次搭载“NAD蔚来自动驾驶”上市,这是国内整车厂首次敢将自动驾驶加入产品介绍,“NIO Autonomous Driving”彰显了蔚来的野心。
彼时,有一个人对ET7的下线交付更为期待,他就是Innovusion(图达通)联合创始人兼CEO鲍君威。因为见所未见,所以忐忑。不过,ET7项目从产品A样到C样的进展,见证了Innovusion的飞速成长。因为核心在握,所以胸有成竹。
核心为何?
蔚来已来
Innovusion的核心业务是图像级、超远距激光雷达的研发和生产,涵盖自动驾驶、车路协同、轨道交通等应用。看好公司发展,三年前蔚来资本即已A轮领投Innovusion;之后蔚来ET7选择标配Innovusion激光雷达,双方合作密不可分。
除此之外,Innovusion还与国内多家车联网、轨道交通、智慧高速以及工业自动化等行业龙头企业展开积极合作。2022年1月,Innovusion与自动驾驶头部公司蘑菇车联正式达成战略合作。未来三年里,双方将基于各自前瞻性技术优势与深厚的资源布局,围绕自动驾驶、车联网及其他业务场景展开深层合作,携手共同推动高性能激光雷达的大规模量产应用,加速高级别自动驾驶商业化落地进程。
2022年第一季度,量产标配Innovusion猎鹰(Falcon)激光雷达的蔚来自动驾驶旗舰轿车ET7将正式量产交付,这也是全球首批真正实现量产上车的高性能激光雷达。
Innovusion成立于2016年,头两年埋头开发,核心团队有两部分:来自硅谷高科技公司的人偏重技术研发;来自中国汽车行业的专家带来了很多传统汽车行业的工程开发方式和新的开发理念。两类人才和专长的碰撞,使公司具备了开发和生产有竞争力产品的实力。目前,Innovusion也在积极拓展美国、欧洲客户。凭借准确的高性能产品定位,将帮助人们实现真正安全可靠的自动驾驶。
为什么是1550nm?
为什么蔚来选择Innovusion?而Innovusion为什么选择了1550nm技术?
激光雷达是个很新的东西,尤其是车用,对谁都一样。尽管Innovusion和美国激光雷达公司Lunimar的架构差不多,但自主研发挑战一个接一个。特别是中国汽车行业以前是跟着西方领先技术跑,人家用过了,中国再去适配、定制。而现在Innovusion做的是一个前所未有的事情,需要一些非常规的做法。
“激光雷达,全球都是第一次,我们跑到了世界前沿,就进入了无人区。”鲍君威曾说。蔚来之所以选择Innovusion,就是因为后者研发的技术是目前国际上最前沿的东西。
说到前沿,就不得不提1550nm波长激光雷达。能不能用它做自动驾驶感知,要看对其本质的认知有多深。物理学出身的鲍君威首先看的是原理。
安全自动驾驶需要可靠的感知,而采用1550nm波长的激光雷达对于安全驾驶具有至关重要的意义,能够在应用中实现更远的探测距离、更加精细的物体障碍识别,从而给人和车辆创造更多的反应时间,提升自动驾驶的安全性和舒适性。
1550nm的优势主要体现在以下几个方面:
满足人眼安全要求:采用对安全驾驶具有至关重要意义的 1550nm 波长激光雷达,即使在比较高功率的情况下也能满足人眼安全要求;
抗干扰能力强:光源亮度高,光束准直性更好,抗阳光干扰能力强;
探测距离远:如 Innovusion 激光雷达,探测距离最远可达 500 米,在 10%反射率情况可达 250 米,足够远距离的提前探测和感知是预留足够时间做出反应的关键。
探测精度高:角分辨率是指成像系统的分辨能力,决定场景中所有物体是否可以看得清楚和准确。Innovusion 的猎鹰激光雷达角分辨率可达 0.06°*0.06°,是真正的图像级精度。
可靠性:Innovusion 猎鹰的架构设计稳定可靠,能够满足车规对感知元件的性能和安全要求。
原理上没有问题,还有人说1550nm激光器不能上车是因为没人用过,不适合高温低温环境。
果真如此吗?看看激光器本身的核心元件,仔细研究发现,1550nm光纤激光器是个模组,包括泵浦光、种子光,这两个光源实际跟905nm激光器类似,905nm可以上车1550nm也应该可以。再看材料体系本身的成分是什么,硅、铟磷,还是铟镓砷?翻翻物理书,这些材料承受150℃都没问题。第一个问题解决了。下一步就是怎么做了。
激光器模组
业界有没有供应商提供实现这个温度的模组呢?没有,因为以前没有这个需求,以前的激光器只是光通信,其要求是24小时运转30年,有长寿基因;而汽车寿命要求低得多。再看运行环境,光通信环境稍好,不像汽车那么极端,但高温问题可以解决。除了芯片本身,激光器还有各种封装的小型光学器件、各种封装材料,这些材料也有抗高温的,也能找到达到高要求的封装工艺。这些都证明1550nm激光器是可以做的。
供应链如何搭建?
看透了事物的本质,再往下是怎么执行。鲍君威曾说:“首先产业链是分层的,需要分工合作,不能一个人什么都做。需要靠谱的供应商和供应商的供应商一起来做,大家需要达成共识,一起投入。”
一个非常好的时机是,经过多年的市场培育,大家对智能汽车和新技术已形成共识:自动驾驶是非常有前景的事情。十年前,谁也没觉得特斯拉会这么火,现在这种模式获得了成功,早点投入就有收获。
一些进入这个行业的供应商短期看不到毛利,没问题,进来总归有好处,对产业也是利好。但不是每家供应商都是这样,有的比较短视,量少了就不做。当然,总能找到有远见的供应商可以共同来做。
这时还需要建立信任,深入沟通。“我们不会干他们的活,但可以合作。我们比正常供应链的合作深得多,也不断与供应商的供应商磨合交流,对相互要求的认可更多。”鲍君威曾说。虽然一些供应商从来没做过汽车行业的东西,对汽车行业不了解,有一些玩法不一样,但合作伙伴秉持开放态度,接受汽车行业的做法,包括质量管控、体系、供应链搭建;而进入汽车行业供应链对企业也是一种保障,大家相互依赖。不同于消费供应链相对短视,半年一年就要迭代,汽车一旦定了就会有长线收益。
借助国内和国外的经验,Innovusion帮助激光雷达站在了高性能传感器行业的全球最前沿,这是近年来精密设备第一次和全球站在同一起跑线上,甚至有领先的势头。如鲍君威所说,全球视野是借助全球布局,利用好全球供应链精华,最大化聚集所有优势,实现最高效最快的执行。
让鲍君威自豪的是,在布局方面,Innovusion是少数真正在全球布局的开发和市场拓展的激光雷达公司。在测试、验证、市场拓展方面,Innovusion的国内外团队相对平衡。集各方面长处,利用好全球资源,Innovusion先是拿到第一批卡车试点客户,之后进入车路协同行业,参与中国智能网联交通,与包括百度、思卡等行业领先公司合作落地项目。
鲍君威曾表示,供应链资源的开发分两个阶段,一是通用平台开发,一直在走;二是为车企定制化车型,例如蔚来对产品要求远超其他车厂。Innovusion要做的事情是车型适配、定制,主要是物理形态的变化或一些小的调整。这方面需要新的开发资源并不多,更多是机械、电子适配等。随着团队冗余能力的推进,很容易支持更多的项目。
用鲍君威曾经的话说,这一年多的核心成就是“凝聚了一批非常好的跟我们有同样共识的供应链合作伙伴把事情做起来了。”
哪年才是激光雷达量产元年?
刚刚过去的2021年到底是激光雷达量产元年还是内卷元年,行业认知莫衷一是。鲍君威曾说:“2022年将是激光雷达量产车元年,在这之前,虽然很多激光雷达也有上车,但市场声音比较低。”上车前几年有一些声音,到真正上车时,车厂发现用不上,或者效果并不明显,尤其是当年的法雷奥搭载奥迪车,大陆和电装也是这样。
一年前的小鹏和今年上汽R品牌等发布的量产车激光雷达才是真的。也有一些公司发布时间比较超前,真正看到上车要到2022年。Innovusion 2022年已率先上车,其他友商概率也比较大,包括小鹏、R品牌、上汽智己、极狐等十来个品牌,量产元年也会随之到来。
现在,大家对自动驾驶的期待非常强烈,因为交通越来越拥堵,道路越来越复杂,需要车来完成无聊的任务,同时也需要提升出行安全,自动驾驶将有很大社会价值,但必须利用技术解决5%的长尾场景问题。
作为合作的一部分,Innovusion与均胜电子合作搭建了首条全工业化车规级激光雷达产线,它是在非标设备车规级生产部件产线上建成的最先进的激光雷达产线,年产能可达10万台。
Innovusion首条全工业化车规级激光雷达产线
从产品架构看,从四五年前就考虑到量产不能因为用的某些材料和部件造成瓶颈,产品设计之初就适合量产,1550nm、激光器、二维扫描、混合固态扫描,供应链非常成熟,性能满足L3+自动驾驶需求,同时产品集成度、模块化设计程度非常高,易于工业化方式量产。
具体讲,核心材料的光电芯片共享光通信激光器,出货量一个月百万级甚至几百万级,不是问题;电机是是非常成熟的行业;玻璃芯片也非常成熟。由于产线设备没有什么特殊要求,三到六个月周期内产能多倍增加也不是问题。
怎样扫掉长尾场景?
自动驾驶有两种路线,特斯拉走的仿生学路线,因为人类不需要立体视觉,车用平面视觉就可以实现自动驾驶。随着时间延续,从2014年特斯拉发布自动驾驶到现在,因为技术原因始终在跳票。而现在绝大部分市场玩家,不管是传统车厂还是高级别自动驾驶公司,都认为一定要用多种传感器融合,尤其是激光雷达+摄像头+毫米波雷达。这样才能看到人眼所看不见的东西,最大限度保证自动驾驶的安全。
在美国Mountain View拍的场景,远处森林和路上的树和车上的树完全重合,还有光照场景,机器识别难上加难。因此,鲍君威指出,纯视觉方案有用,但有些场景肯定覆盖不了,而对于人命关天的事一定要解决所有问题才行。
Mountain View拍的场景
又如,图像识别加毫米波雷达只是二维空间,是简单物体识别,而激光雷达,尤其是高性能激光雷达输出的是三维空间数据,包括各个角度的视角切换,车可以感知到前方200米、300米甚至500米空间的所有东西,事无巨细,对安全行驶非常关键。
图像识别加毫米波雷达
激光雷达超远探测距离+超高分辨率不只看见路面的车、行人、自行车、摩托车,还能看到非常小的障碍物。例如,三维空间很容易在100米外看到一个可能导致爆胎的塑料袋,使探测物体的可靠性大幅提升。
激光雷达识别塑料袋
如果前方有几辆车抛锚了,在180米外人眼看不清楚,点云看得非常清晰,在160米就能利用非常简单的算法识别出来。这也是特斯拉撞上静止车辆等很多典型事故的原因,因为摄像头判断这种长尾场景非常难。自动驾驶是通过数据探测积累感知进行规划决策、执行,处理这些事情加在一起大约需要4到7秒,预警距离是100-150米,如果在这么远的距离漏报,就来不及刹停。
前方障碍探测
前面说过,Innovusion的产品探测距离最远可达500米,在10%反射率情况下,可以看到250米,是目前市面上探测距离最远的激光雷达。这意味着可以在150米看到路上的一些抛洒物和行人,而竞品同样条件下只能看到100米,看行人只能在50米左右,这就很危险,没有足够的时间预警。
抛洒物探测
另一个场景是前车掉下一个轮胎,由于有250米探测距离,对于暗的物体(轮胎)能看到120米,而其他低性能激光雷达只能看40米,反应时间不够。其他无规则形状、不太大的抛洒物也能够在100-150米之内看到,有足够的时间预警。
轮胎探测
鲍君威曾强调,要想真正实现可靠的自动驾驶一定要看的足够远,在100米左右的关键距离一点都不能漏报,激光雷达探测距离足够远和足够清晰可以保证可靠性。和Luminar一样,Innovusion做着同样的事情。有一些公司还在慢慢磨合过程中,随着时间推移,大家都会聚集到同一个维度,就像二十年前的智能手机方案最后的技术聚焦。
激光雷达的核心作用是把自动驾驶的各种长尾场景扫掉,既不能漏报,也不能误报。“我们认为我们产品是全球性能最好的,但是这个性能在目前如果想实现可靠的L3或者以上,这是一个及格线。”他说。
关于技术路线,Innovusion选择的是混合固态二维扫描,比机械扫描有很大优势,性价比更高;与纯固态激光雷达比,其性能足够高,很多纯固态方案,尤其是快闪方案探测距离很近,自动驾驶完全不够用。二维扫描可以比较灵活地调整分布点密度的二维空间,使点的分布达到感知系统所需的最优状态。
之所以选择1550nm激光波长,是因为可以使用稍高的激光功率,因为1550nm对人眼更安全,而905nm波长离可见光非常近,人眼承受能力非常差,处理不好对人眼有危险,行业管控比较严格,功率上不去自然探测距离就不远。
1550nm产品已磨合好多年,第一代产品性能已远超905nm,后者已经达到了性能天花板,最远也就150米,对小物体不到100米;而1550nm的技术将越来越成熟,扩展性越来越高。
在扫描方式上,Innovusion从不太理想的机械扫描、一维扫描到二维扫描,一步到位,未来几年也是领先状态。
而针对有的车厂“4颗以下别说话”的喊话,鲍君威认为:“大家把L3、L4讲得太纯粹了,未来驾驶是场景驱动。”假如要实现特斯拉所规划的真正AutoPilot功能,实现脱手、脱眼、脱脑,在高速公路场景一颗就够了。高速公路上120度视角,确定不需要换线时,一条路走到黑,上下匝道再由人操控,这时即使有恶性插入,也不会在侧后方飞快插入,所以120度足够了。在需要其他功能的情况下,比如要飞快地在车缝中穿行,或者城市道路上行驶,需要处理比较复杂的信息、繁杂的路口等,需要360度覆盖。
降本是不是目标?
虽然在关注激光雷达性能(探测距离、分辨率、功耗等)的同时,价格也是未来几年行业关注的趋势,但鲍君威曾说:“我们认为我们的产品性能是目前全球性能最好的,但是在未来,随着自动驾驶等级的不断提高,以及大家对于安全愈加得重视,我们还会持续提高性能,也就是探测距离及探测精度的提高。”
鲍君威认为,行业比较认可的趋势基本上是几年后前视远距激光雷达成本在四五百美元。技术进步可能把成本放在提高性能而不是降低成本上,大家还是希望有更高的性能。近距离激光雷达,比如送货车、机器人、扫地机器人,会降到几百元人民币。
上面说过,想实现可靠的L3或以上,性能最好的激光雷达也是刚达及格线。及格并不等于完美。作为出钱买车的人,肯定是安全第一,如果有两个选择:一是以今天产品为基准,五年后同样的性能降价一半;二是同样价格性能提高一倍两倍,他会选哪个?
生命无价,安全无价,一点小的变化就会对车辆产生很大影响,自动驾驶更是这样,出事故就危险。因此,怎样把自动驾驶事故率降得更低,能够在保持现有成本条件下不断减少事故,人们是愿意接受的。
能否实现超越?
从原来机械式到现在的固态,激光雷达价格降了很多,特斯拉现在不用不等于未来不用,一旦特斯拉也用了,会让自动驾驶更无敌。国内车企通过激光雷达传感器的升维,能够更好地参与竞争,缩短差距。这是业界大部分人对上激光雷达的共识。至于能否实现超越,可能还有点“口是心非”。
如李斌在“NIO Day”上所说:“每一点安全提升,都值得全力以赴”,因为,上激光雷达的初衷也是为了安全!