无人驾驶汽车背后,关于Velodyne的故事

在四月底就已经完成公司制定的全年销售任务是一种什么样的体验?

翁炜就凭借一己之力在亚太区提前完成了这项工作。他向我们提起这事儿时,满脸地兴奋。

「光杆司令」

「我今年的销售任务在 4 月底就已经完成了。」翁炜告诉雷锋网,他是 Velodyne LiDAR 亚太区总监。成立于 1983 年的 Velodyne LiDAR 是一家位于加州硅谷的技术公司,旗下产品有包括谷歌、Uber 和百度等公司在用的实时激光雷达(光探测及测距)传感器。

提前完成销售任务的背后,是国内互联网汽车行业从中拿下大量订单的结果,其总和超过去年整个亚洲市场收入,这当中并未包括日本和韩国客户在内。据翁的介绍,亚洲市场份额占据 Velodyne 往年业务的三分之一。

这一现象说明汽车行业对于无人驾驶的需求旺盛。翁炜告诉雷锋网,在过去几年,Velodyne LiDAR 的主要订单来自地图行业。如果按照订单量多寡排序:第一是地图行业,安保行业次之,最后是机器人行业。

但按照现在的趋势发展,汽车行业的订单量预计从 2017 年下半年开始,将会代替地图成为第一。而在中国,按照翁炜的说法,汽车行业的订单量已然超过上述三者。

翁炜于去年 8 月加入 Velodyne,负责整个亚太地区的销售和市场业务。此前 Velodyne 通过全球代理来销售其产品。而在今年 5 月份之前,整个亚太区只有他一人负责 Velodyne 的业务,他算是名副其实的「光杆司令」。在过去几个月中,翁炜频繁往返于美国硅谷、中国、日韩等国家和地区,与一些汽车厂商、互联网汽车公司接触。

据他介绍,目前 Velodyne 员工 200 人左右,其中 75% 是工程师和研发人员。公司业务从去年 4 月份才转型聚焦到汽车行业。

Velodyne 的最终目标是未来的无人驾驶,这家公司的愿景是希望成为汽车行业的 Tier2(二级供应商)。

LiDAR 为什么那么贵?

对无人驾驶汽车来说,其中最贵的元器件是激光传感器,也称之为 LiDAR(位于汽车顶部,主要作用是实时生成汽车周围环境的高清数字地图。)

谷歌最早在其无人驾驶原型汽车中所使用的 LiDAR 传感器是由 Velodyne 开发,售价达 7 万美元(约合人民币 45 万元)。谷歌无人车目前使用的激光传感器:64 线激光单个定制的成本在 8 万美元左右。

从过去几年看,高昂的激光雷达成本让很多汽车厂商望而却步,这也使得全自动驾驶难以得到进一步普及。

事实上,一组发射装置、接收装置以及其他材料的成本价格其实并不高。造成价格高的主要是因为激光雷达远没有达到大规模应用的地步。而且 Velodyne 在湾区的工厂还处于手工组装和调教阶段,人工成本非常高。

以激光雷达 64 线数的调教为例,每一条线都有一对激光发射器和接收器:20 圈每秒的速度旋转,放出的激光要达到 100 米至 200 米的距离。在组装过程中,为保证发射出去的激光要被成对的接收器收到,不能有任何偏差。在这种情况下,64 线雷达一个星期只能完成两台成品。这样的组装和调校过程极其复杂和耗时。

这也是为什么 Velodyne 去年的出货量不到 5000 台的主要原因。不过其大部分收入来自知识产权收益、以及部分科研院校、汽车厂商的订单。然而 Voledyne 最大客户来自地图行业,一年的订购量也就一两百台左右。

从今年开始,Velodyne 在湾区的工厂从原来的一条生产线扩展至现在的三条线。虽然三条线可以做到三班倒,产量能够翻番,但是人工成本包括工人工资和工厂投入等费用居高不下,也使得 Velodyne 激光雷达的价格让大部分汽车厂商望而却步,成为他们顾虑的主要因素。

好在今年情况有所改观。Velodyne 计划到中国与一线代工企业合作,将产品交由后者代工。据翁炜透露,与这类代工厂合作的原因有两点:对方愿意投入资金去改造现有的流水线,使其生产符合 Velodyne 的产品;其次他们已经给汽车厂商在代工相关产品,对车厂的工业标准有很深的理解。

这样的合作对于 Velodyne 来说,一方面代工可以节省很多精力,另一方面有助于产品的规模化,降低产品成本。

成本降到 250 美金以内

Velodyne 目前已经量产销售的激光雷达有三款:分别为 HDL-64E(64 线)、HDL-32E(32 线)、VLP-16(16 线)。除了谷歌、百度、Uber 等无人驾驶汽车使用 64 线产品外,一些汽车厂商在车上使用 32 线和 16 线产品进行测试。

上述 3 款激光雷达产品也可以在机器人、无人机、安防等领域使用,严格来说并不是专为汽车定制的。据了解,Velodyne 64 线最早用于地图及相关行业,32 线主要用于固定翼无人机。

为了满足汽车厂商的要求,Velodyne 推出了一款小体积的激光雷达。今年 1 月在拉斯维加斯举办的 CES 展上,Velodyne 借助福特的展台,展示了他们当时的新品:「固态混合超级冰球」(Solid-State Hybrid Ultra Puck Auto)激光雷达。

这款产品是 Velodyne 基于第三代自动驾驶平台打造的,可以看作是 VLP-16 的升级款,它采用 32 线配备,扫描范围可达 650英尺(约198米),能满足大多数自动驾驶场景。

不过 Velodyne 在当时并没有透露「固态混合超级冰球」 的价格。有一个参考是,同体积的 VLP-16 售价为 7999 美元。

业界有一个观点:这个价位的激光雷达对于商业化并没有帮助,汽车行业的激光雷达成本最好降到 1000 美元以内。Velodyne 表示未来大规模量产后,激光雷达成本有望降到 500 美元。

在交流中翁炜告诉雷锋网,到了 2025 年,汽车厂商的车辆预计都会配备自动驾驶功能,在这种情况下,Velodyne 激光雷达的价格区间将在 200 到 250 美金以内。

「从全部手工到交由代工厂的全自动流水线生产,成本就下降了。不光是我们产品的成本下降,还有和我们的光学镜头、激光厂商(的成本)也会下降。」他说道。这是因为规模效应能帮助激光雷达降低成本,供应商的报价届时也会更低。

翁炜相信,虽然现在激光雷达的价格居高不下,但在未来几年将会逐步下降。包括机器人、无人机、汽车厂商等公司对激光雷达的迫切需求,订单量势必大增。

2009 年谷歌推出了无人驾驶汽车项目,在当时更多被认为是 Google X 实验室里疯狂的想法之一。但如今,无人驾驶汽车已经成了传统汽车业和技术公司最热门的战略方向。

在这背后,支撑起谷歌疯狂想法的则是 Velodyne 发展方向的演变,这个变化发生在其创始人 David Hall 利用立体视觉技术参与 2004 到 2005 年 DARPA (国防高等研究计划署)无人驾驶汽车挑战赛之后。

2007 年开始崭露头角

在前几届 DARPA 挑战赛中,200 多支队伍参赛无一人完成挑战。David Hall 通过挑战赛认识到了立体视觉的局限性,开始专注研究激光雷达,并开发了 HDL-64 固态混合激光雷达传感器。由此进入这个领域。

到了 2007 年 Velodyne 成为 DARPA 供应商,当年有七支队伍完成挑战:一支队伍基于视觉技术,另外六支队伍全是基于激光雷达。

最终比赛结果是:第一、二名分别由卡耐基梅隆大学、斯坦福大学包揽,他们当时使用的正是 Velodyne 的激光雷达。后来这两所大学所有的科研人员全被谷歌挖走。而 Volydane 最初在无人驾驶领域的影响力就是由这两所大学建立起来的。

为了研发无人驾驶汽车,求贤若渴的谷歌基本将当年完成挑战赛的其他参赛队伍相继收编到 Google X 实验室。

官方资料显示,自 2007 年起 Velodyne 激光雷达已发展成为实时激光雷达传感器技术的开发、制造和供应商,该技术广泛用于各种商业用途,包括自动驾驶车辆、车辆安全系统、三维移动测绘、三维航空测绘和安保。

汽车厂商的「觉醒」

尴尬的是,在 2007 年之后并没有多少汽车公司愿意购买 Velodyne 的产品。原因是价格太高,体积很大。

翁炜介绍,Velodyne 的产品最早是地图行业最先采用。比如已经被宝马、奥迪和梅赛德斯收购的 HERE 地图,全部购自 Velodyne 的 64 线激光雷达,用于 3D 地图数据采集。

转折点是 Velodyne 在后来推出了一款体积只有巴掌大小的 16 线激光雷达,价格从 8 万美元的 64 线、4 万美元的 32 线降到不足 8000 美元。汽车厂商这才认识到,这种体积的产品可以考虑做无人驾驶。

时间到了 2015 年,由于互联网公司纷纷进入汽车领域,汽车厂商最担心的问题是他们是否会重蹈十年前的覆辙:像智能手机行业——当初的巨头诺基亚在几年之内土崩瓦解。汽车厂商也将面临类似问题。

对他们而言,现在汽车厂商之间不再是竞争关系,而是面临着生存和死亡。如果汽车厂商抓紧时间研发 Level 4 全自动驾驶,那么以谷歌、Uber 为代表的互联网行业若抢得先机,汽车厂商迟早会被淘汰出局。这是他们最主要的担忧之一。

然而这一切也在慢慢发生改变。一个有趣的现象是:所有涉及到 AI、无人驾驶的工程师、产品经理在去年成了汽车厂商以及互联网汽车公司的香饽饽。许多公司都在招聘这方面的人才。人才流动性也开始发生变化。其中几个例子是:

去年 2 月,Uber 宣布要推出无人驾驶汽车。几个月后 Uber 将卡内基梅隆大学机器人实验室里 50 多个从事与自动驾驶有关研究的人都招走了,包括研发人员、市场专家等。做法与谷歌当年如出一辙;

今年 3 月,通用汽车宣布收购硅谷一家研发自动驾驶技术的初创公司 Cruise Automation,这家公司将并入通用汽车自动驾驶部门。

在中国,其中最出名的一个例子是倪凯,他曾就职于百度深度学习研究院,被誉为「中国无人驾驶第一人」。在加入乐视汽车后,雷锋网曾向他求证:是否谷歌、特斯拉相关人士曾先后接触过他,倪凯并没有否认。

除此之外,一些巨头也开始寻求收购相关无人驾驶技术或算法方面的初创公司。至此,汽车厂商们才意识到什么是汽车行业真正的「威胁」。

于是一些汽车厂商开始与 Velodyne 商谈合作。翁炜告诉雷锋网,今年 1 月份,福特和 Velodyne 一起宣布,要做基于 LiDAR 的无人驾驶。从去年 10 月份开始,Velodyne 按着车企的要求做研发部分。今年 4 月份第一周,Velodyne 已经将第一个订单交付给了客户。

加入 LiDar Club?

由于是一个全新品类,汽车行业对激光雷达还没有任何可参照的标准,很多工作必须重头开始。与此同时,汽车厂商对于无人驾驶也有很多想法,但是不知道该如何实现。所以 Velodyne 推出两款产品让厂商进行选择:型号 A 和型号 B。

两者的不同之处在于,前者与「固态混合超级冰球」 的尺寸相仿,后者比前者高了 3 公分,视角更宽。汽车厂商可以选择其中一种型号测试。然后再给予后者反馈:安装是否位置合适、线数够不够用、视角有什么要求等等。

翁炜透露,经过 6 到 8 个月测试后,2017 年将会推出迭代版本。当每个汽车厂商通过 500 到 1000 台的批量测试后,2018 年第四季度 Velodyne 将推出芯片级的产品,也是这家公司在今年 1 月初承诺的 500 美元的激光雷达,将提供给 Tier1(一级供应商),最终投放在 2020 年的车型上。

目前全球最主要的 10 家汽车制造商已经有 9 家与 Velodyne 建立一对一的合作小组。Velodyne 与车厂合作的模式是——加入 LiDar Club。

翁炜表示,双方合作方式很明确:汽车厂商要有明确的计划及研发团队。这是因为开发这类产品需要大量投入。按照约定,每家车厂从现在开始到 2018 年激光雷达的量产,将会分阶段先后投入 1000 万美金的研发费用,与 Velodyne 共同开发一款专门针对某个车厂需求的产品。而量产之后 Velodyne 再用单价折扣的方式返还给前者。

据翁透露,目前愿意投入资金共同开发的公司大约有 17 家,包括汽车厂商、汽车一级供应商以及互联网汽车公司。

每家公司都有一个无人驾驶战略

汽车业内人士普遍认为,无人驾驶汽车趋势不可避免。当无人车走向大众,它将改变汽车行业和运输行业。摩根士丹利预计,到 2022 年每年交通事故损失可减少 4880 亿美元,由于无人驾驶能提高生产率又可创造 5070 亿美元的价值。

现如今,从传统汽车公司、技术公司再到初创公司,似乎每家公司都有一个关于无人驾驶的战略。

去年 9 月本田获得了在加州公路上测试无人驾驶汽车的许可。在此此前,已经有多家汽车公司获得了这一许可,包括大众、奔驰、宝马、特斯拉和日产。谷歌、Uber 等互联网公司更不在话下。中国本土互联网汽车公司蔚来汽车、乐视汽车已经在硅谷设立了研发中心,其目的不言而喻。

实现全自动驾驶乃至无人驾驶的方式之一,就是采用激光雷达——这也是目前上述三种类型公司使用得最多的方案。

激光雷达在汽车领域的应用——打个形象的比方,它相当于无人驾驶汽车的「眼睛」。在驱动无人驾驶技术向前发展的背后,这只「眼睛」贡献了一份不可或缺的力量。

来源:http://www.leiphone.com/news/201605/rAbaiuwDzXGtwzic.html

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