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Maxieye发布2代量产自动驾驶ASIC芯片

 2018-06-13 17:26  来源:互联网  我来投稿

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潘梓春报道- 6月4日,国内自动驾驶厂商Maxieye智驾科技正式对外宣布,公司已推出第二代前装量产前视产品IFVS-400。据悉,该产品基于低成本的ASIC芯片进行开发,采用深度学习算法,支持L2/ L3级的自动驾驶方案。就此,亿欧汽车对Maxieye创始人兼CEO周圣砚博士进行了独家专访。

Maxieye方面对亿欧汽车介绍称, IFVS-400系统整体功耗小于3W,为满足L3现阶段的功能需求,其支持对车辆、行人、骑行者、车道线、路沿、护栏、锥形筒、交通标志牌、红绿灯等多种目标的识别,不久还将提供freespace和非结构化障碍物检测功能,产品功能包括:AEB/FCW/LDW/LKA/AEBP/PCW/ADB/TSR/TJA/REM等。同时,作为国内首款车规级ASIC硬件方案,IFVS-400已通过IATF 16949,AEC-Q100,ISO26262认证,功能安全等级达到ASIL B。

谈及目前市面上多种架构间的特点及区别,周圣砚分析表示,目前共有三种主流路线:以英伟达为代表的GPU路线,以英特尔、高通、TI(德州仪器)为代表的ASIC路线,以及部分创业公司选择的FPGA路线。三者各有优势。

简单来说,GPU计算速率快、算法资源多,但功耗大、散热问题严重、成本也比较高,因此目前还没出现严格意义上的车规级产品。“这也是特斯拉抛弃英伟达而选择自研ASIC芯片的原因。”FPGA的优势则在于当市面上没有支持深度学习的ASIC时,它可以快速搭建出ASIC的雏形,从而迎合新市场。

为更好地解释这一观点,周圣砚为亿欧汽车举了一个例子:“FPGA就像乐高积木,当市面上没有汽车时,乐高积木可以快速搭出一辆汽车,但是一旦有专门生产汽车的厂家出现后,乐高积木的优势也就不存在了。”与专用芯片ASIC相比,FPGA的功耗及成本较高,单位面积的计算资源利用率也比较低。

(Maxieye产品图)

“ASIC必将成为深度学习量产的主流路线。”谈及做出这种论断的原因,周圣砚认为,由于ASIC先期开发周期较长,FPGA或GPU+FPGA异构只是整个市场在2017年之前的“权宜之计”。到了2018年,FPGA的成本和计算优势相对减弱,毕竟ASIC的成本大约是其20%-30%左右。同时,高通、TI、瑞萨、NXP等汽车电子巨头均在2014年前后着手研发基于深度学习的处理器单元,他们普遍选择ASIC路线。如今,芯片供应商们的第一代深度学习芯片已经面市并实现量产。“他们能够凭借自身资金及资源优势,率先把ASIC芯片的量做起来,后期成本便会逐渐摊薄。而我们在对接供应商时,也会优先选用当前市场中可量产的车规级芯片,以完成产品的快速迭代。”

除了性价比之外,这似乎也恰好解释了Maxieye选择TI作为其芯片供应商的原因。而在产业链另一端,专攻前装市场的Maxieye同样也与主机厂建立了合作伙伴关系。与诸多从业者相同,该公司初期从商用车前装切入,其中包括宇通、金龙、大宇等,而这种选择背后,恐怕还是由于政策的“推手”。据了解,2017年交通部发布贯彻《营运客车安全技术条件》(“1094法规”),其中对9米以上的营运客车要求必须具备车道偏离预警(LDW)和前方碰撞预警功能(FCW),过渡期截止至2018年4月1日。至于乘用车方面, Maxieye目前也有确定的合作伙伴,并已开始量产开发工作。

至于IFVS-400的性能特点,展开来说,该芯片对车辆检测距离为160米,对行人及二轮车检测距离为80米,同时准确率达99%以上,支持置信度输出,支持切入车辆检测(cut-in)、车辆三维姿态检测以及特殊车辆检测(油罐车/水泥车/三轮车等)。

此外,IFVS-400对车道线的检测距离为100米,在弯道上支持的最小转弯半径为80米、并能实现三次曲线方程输出,最多可识别8条车道线,能够进行分岔点检测和汇合点检测,并可以对残损和积水覆盖的车道线完成检测。 可检测左右6米范围内的路沿和护栏,最远可识别80米,路沿的输出形式为三次曲线方程,能够在最外侧车道线消失的情况下,识别出多种高度的路沿。

(IFVS-400场景示意图)

IFVS-400对于识别低矮路沿、代步车、车道线残损等中国本土化的路况特点也已有相应处理办法,还能够应对复杂工况,比如逆光、雨天、夜晚 、隧道等场景。另外,这款直接对标Mobileye EYEQ4的产品可以与毫米波雷达进行传感器融合,并基于融合结果实现AEB(自动紧急制动系统),ACC和TJA(交通拥堵辅助系统)功能。值得一提的是,IFVS-400还支持矢量化高精地图创建,其中包括车道线地图、交通标志地图、停止线地图、斑马线地图等。换句话说,随着前装产品的逐步落地,Maxieye可以借助众包的形式,为高精地图厂商提供动态的地图数据。

除了IFVS-400这款全新一代产品之外,周圣砚还与亿欧汽车聊了聊Maxieye现阶段业务的相关细节:

Q:第一代产品的交付情况如何?

周圣砚:第一代产品目前已有2万套的订单,仍在持续获取订单,在去年11月已实现量产。

Q:公司业务是否已经实现盈利?

周圣砚:今年8月,公司现金流为正,预计今年一整年可以实现盈亏平衡。第二代产品将于今年6月底实现小批量量产。

Q:现阶段公司首要解决的问题?

周圣砚:需要汽车及IT方面的人才以及优质数据积累。

Q:公司下一步规划?

周圣砚:产品方面,当前这款芯片主要针对L2-L3级别自动驾驶,未来考虑在L4级别市场进行视觉及多传感器融合技术相关产品设计。

融资方面,公司计划于今年7月完成A轮融资,目前正与多家投资机构沟通。随着这轮融资的完成,公司会加强在技术研发、产品量产以及工厂扩建方面的工作。

Q:在选择合作伙伴时,更重视哪些因素?

周圣砚:项目的可量产性。我们选择在量产车上搭载系统产品,并与客户形成长期合作关系。事实上,国内车企对于自动驾驶的接受度更高,其中,新造车企业对这一市场的需求更加超前。

Q:自Uber无人车致死事件之后,自动驾驶行业事件频发,您认为目前行业最大的痛点是什么?

周圣砚:自动驾驶最大的痛点在于感知的高可靠性和冗余性。Uber无人车致死事件恰恰证明了自动驾驶必须要走渐进式路线,自动驾驶环境感知需要大量的corner case来验证,在没有充分的验证前提下就大规模部署自动驾驶,是一种不负责任的做法。

责任编辑:安然

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