今天小编分享的汽车经验:售价仅200美元,速腾聚创新一代激光雷达MX反击纯视觉路线,欢迎阅读。
MX 会以 200 美元左右作为基础开启第一个项目的量产,邱纯潮表示,之后会尽快争取达到 1000 人民币的水平。这对于低成本的纯视觉智驾路线是一大打击。
文丨智驾网 王欣
"MX",这么一读,与英伟达 Orin X 有着异曲同工之妙的起名寓意。
一场激光雷达企业的新品发布会,竟然能看到英伟达的影子?
4 月 15 日,速腾聚创在深圳举办新品发布会,展示了新一代中长距离激光雷达 MX。
MX 拥有 25mm 轻薄外形、超安静的运行声音以及低于 10W 超低功耗。
其最远测距可达 200 米,视场角 120 °× 25 °,126 线(ROI 区網域等效 251 线),同时智能 " 凝视 " 功能更新,ROI 全局可调。
速腾聚创 CEO 邱纯潮称 MX 为下一代激光雷达树立了 " 高颜值、低成本、强性能 " 的新标杆。
成本会低到马斯克都折服吗?
邱纯潮在现场明确表示:
MX 会以 200 美元左右作为基础开启第一个项目的量产,之后会尽快争取达到 1000 人民币的水平。
速腾聚创向智驾网回应,这将是史上最便宜的车规级主激光雷达。
目前 MX 已斩获三个全新量产项目定点,首个定点将于 2025 年上半年实现大规模量产。
回顾激光雷达行业过去一年,进入 2024 年,激光雷达企业来到了产品放量、规模爬坡的阶段,但的追赶规模化的背后,同时涉及业务模式的调整和以价换量的策略。
不久前,速腾聚创发布了其上市后的首份财报:2023 年实现总营收 11.2 亿元,同比增长 111.2%。但仍未盈利,2023 年经调整亏损为 4.34 亿元。
亏损,是激光雷达企业过去两年都没能解决的问题。
但现实往往更残酷,还没等到各家企业账目上实现盈利数字,激光雷达的角逐赛重点就已经不再是上半场比拼规模量产,随着智能驾驶层出不穷的新方案、新技术涌现,性价比、搭载率成为下半场竞争的关键词。
在邱纯潮看来:" 在激光雷达早期,应用探索就是实力,性能是激光雷达的唯一标准,但这是从 0-1 的时代里。"
"如果想要推动产品的大规模量产,取决于如何平衡好性能、成本、体积等多维度需求的高集成化产品。"
而就在半个月前,大疆车载也推出了自己的雷视融合方案,一款集成了摄像头和激光雷达扫描器的激目方案,意在强调前前融合的概念,集成式的设计理念(详见《走进大疆车载:一个悄悄靠近智驾王位的低调团队》)。
同样作为智驾产业链中的一员,同样 Base 在深圳本地,两家不约而同地都提出了 " 集成化 " 概念,也难免被拿来一番横向比较。
于是,一则尖锐的问题从媒体席中抛给了邱纯潮——
" 邱总,你怎么看待大疆车载前不久发布的激目传感器的激光雷达,对于它们这个提法你有什么想法?"
" 我觉得他们有独特的理解,跟其他家想法也不太一样。到最后的趋势演变,不排除摄像头和激光雷达两个传感器融为一体的可能。但他们目前把激光雷达又装回去了,这意味着什么?哈哈。" 激光雷达芯片化、平台化不是速腾聚创第一个提出来的,但量产化,大规模上车,速腾聚创是先行者,激光雷达 " 芯片化 " 的趋势,对于智驾意味着什么?
01.
芯片化成为最关键的突破点
对一个新兴行业而言,在其发展的每一个阶段,技术的突破经常会起到风向标的引领作用。
在邱纯潮看来,激光雷达从 0 迈向 1 的浪潮中,大规模量产是关键词,性能是评判标准。
但通过暴力美学的方式堆砌器件去追求性能的时代终究会过去,如果想推动产品的大规模量产,则需要另一种能力。
1-100 的下半场比拼能力,邱纯潮给出的答案是,芯片化的能力是激光雷达企业最关键的突破点,来提升产品集成度的同时,拉高了性能,降低了成本。
M — Core 是速腾此次发布会的重头戏,MX 搭载的正是这款全自研的 SoC 芯片。
据悉,该款芯片是速腾历时 3 年研发,背后投入了上亿元费用,为的就是实现成本大幅下降的同时,将集成度提高。
首先是做到了处理芯片集成化。
据邱纯潮介绍,MX 搭载的 M-Core 芯片,集成 4 核 64bit APU+2 核 MCU、主频 1GHz,8M Byte 片内存储单元,运算处理能力强大。同时,M-Core 集成多阈值 TDC(时间数字转化器),使弱回波检测能力提升 4 倍,相当于将距离分辨能力提升 32 倍。
最大一个突破点是,M-Core 将整个后端电路集成至单芯片中,在控制成本的同时,MX 主機板面积减少了 50%,功耗降低了 40%。
M-Core 还沿用了速腾自研的二维 MEMS 芯片扫描技术,这也是邱纯潮在现场强调最多的一点:速腾的 MEMS 芯片扫描技术被视为车企客户最认可的技术之一,因为直接关乎到车规级量产速度。
区别于市场上其他激光雷达产品通常采用的一维扫描系统,二维扫描 MEMS 扫描芯片具有较大的振镜尺寸,结合二维扫描结构,带来了更广阔的视野范围、更大的偏转角度、更远的检测距离以及更高的分辨率,同时显著简化了激光雷达的设计结构。
除了做到高效的扫描性能之外,M 平台的每个收发器都采用了模块化设计,可以独立生产和装配,这种设计使得 M 平台非常适合大规模量产。
原理在于,通过对收发模组进行模块化平台设计,上游供应链通用芯片器件的迭代,仅 pin-to-pin 更新收发模组中激光收发芯片器件,即可完成探测性能提升,实现以最小设计变更成本带来最大性能提升收益的迭代。
总结而言,通过扫描、处理、收发系统的全栈芯片重构,让 MX 芯片可以相较于 M1 Plus 数量减少 69%,其主機板面积大幅度缩减了一半。
目前,速腾聚创的激光雷达产品线涵盖了 R、M、E 和 F 等多个平台,形成了丰富的产品矩阵。
速腾聚创的 M 平台是专为 ADAS 应用而设计的车规级固态激光雷达的核心产品线,广泛应用于 ADAS 系统中。M 平台激光雷达作为车辆的主要雷达,负责日常的激光雷达功能。
2022 年,M1 激光雷达产品销量达到约 36600 台,M1 Plus 的销量达到约 4300 台。
2024 年初,速腾在 CES 上,发布了 M 平台的第四款产品 M3。M3 采用 940nm 激光收发方案,可实现 300m@10% 超远测距能力与 0.05 ° x0.05 ° 角分辨率的超高清三维成像能力。
此次,速腾发布的 MX 又被视为 M 平台承上启下的新一代产品,重要程度不言而喻。
MX 会以 200 美元左右作为基础开启第一个项目的量产,邱纯潮表示,之后会尽快争取达到 1000 人民币的水平。
02.
速腾:迈入千元机时代
据邱纯潮估计,在 2024 年的北京车展,将会有 68 款车型搭载激光雷达,其中搭载速腾聚创产品的车型数预计有 38 款。
速腾对 MX 的规划是,将会在 15 万元的车型上作为选配,20 万元的车型上会是标配。
速腾的野心是,要引领激光雷达行业集体进入千元机时代。
" 搭载在 15 万元以下车型,我还不太敢展望,我现在展望的是 15-20 万元的区间。" 邱纯潮在回答速腾面临的最大竞争问题时如此回复。
高阶智驾常常面临的不可能三角是:高质量、低成本与大规模,几乎不可兼得。目前,市面上绝大多数城区智驾方案都需要搭载至少 1 颗以上激光雷达、数颗毫米波雷达。蔚来、小鹏、理想、华为等高阶智驾车型价格基本超出 20 万元。
智驾网在《激光雷达启示录:熬过漫长的季节丨回望 2023》一文中曾分析过:
究其成本高的原因,激光雷达是一个精密的光学仪器,需要专家级的工程师耗费大量时间调试校正,并且调试校正的时间随着雷达线束的增加,呈几何级数增长。例如校正一个 16 线的雷达需要耗费数小时,而校正一个 32 线的雷达则需要耗费近两天的时间,而校正 64 线的时间以周为部門,所以如市场上所闻那样,64 线激光雷达产量非常低,对于一家厂商而言一周只生产几台,单价高达几万美金也合乎常理。而同为传感器的摄像头售价区间仅在几百元左右,恰逢车企们如今正在打激烈的价格战,除了减少像激光雷达这样高昂冗余的传感器部件别无他法,因此摄像头成为性价比更高的平替部件。
当前,除了 M 平台,目前速腾聚创的激光雷达还有 R、M、F 等平台产品。
R 平台产品为传统的机械激光雷达,主要用于机器人及其他非汽车行业。
M 及 E 平台产品是目前主要用于 ADAS 应用的车规级固态激光雷达,E 平台产品专门设计用于短距离检测,并安装在用于盲点检测的主要激光雷达外,与 M 平台产品相配合,为汽车提供零盲點。
F 平台激光雷达产品仍在开发中,将支持超长检测范围,预期将用于商用车、铁路运输等其他需要较长检测距离的场景。
在今年 CES 上,大部分激光雷达厂商宣传都是围绕超长距、高性能、性价比来搏取关注,伴随 L4 级自动驾驶势微,借鉴上述玩家当下着重的发力点来看,高性能激光雷达和补盲激光雷达或许正成为 L3 的关键拼图。
目前,布局 L3 智能驾驶功能的头部车企基本都配备了激光雷达,从某种意义上来说,它的确是助力车企量产落地城市 NOA 的最佳武器。
邱纯潮表示,不希望用具体的产品高低定义,来限制激光雷达在高阶智驾上搭载出现的不同可能性。
而未来,速腾可能会朝技术向上、科技平权两个道路方向进而研发不同路线的激光雷达。而按照邱纯潮的回应,MX 会走科技平权的路线,主要使命是把速腾在激光雷达在高阶智驾的搭载渗透率赶上。
进入 2024 年,纯视觉路线在 L3 以下,城市高阶智驾阶段表现出强大的生命力,百度与吉利联合打造的极越推动了这一技术的量产落地,华为赋能的智驾 S7 也将推出纯视觉高阶智驾,同时广汽、大众系都将在纯视觉的路线下推动高阶智驾落地。
这一趋势会不会影响激光雷达的规模会增长?邱纯潮没有直面回答这一问题,但激光雷达的 " 科技平权 " 在实现了降本之后,激光雷达与纯视觉技术路线则越来越没有必要陷入 " 二选一 " 的难题。
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