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    一徑科技發布全新SPAD激光雷達 LiDAR平權,進入千元時代!
    2024-01-02 11:47:04   來源:今日熱點網  分享 分享到搜狐微博 分享到網易微博

     

    2023年注定是不平凡且跌宕起伏的一年。從燃油車銷量的加速跌落到新能源賽場“刀見血”的價格大戰,讓所有人都感受到了新能源時代變革的瘋狂;在BEV、大模型等人工智能技術革新浪潮的帶動下,自動駕駛應用也經歷了低開高走的跌宕起伏:從最早的智駕功能不被認可,到后來智駕體驗突飛猛進般的提升,進而成為絕大部分購車者的必選項。

    在過去一年,我們目睹了智駕應用拐點的到來,也看到了整個行業在智駕上的白熱化競爭。但在現實經濟大環境的背景下,拼價格、搶份額似乎成了整個行業生存的潛意識;如何“降本增效”的同時,保持智駕作為汽車產品的核心賣點,成為了一個既要又要的命題。

    對于激光雷達,何嘗不是如此?從年初對激光雷達必要性的質疑和純視覺方案的推崇,到后來帶有激光雷達的智駕方案體現出價值并被消費者接受,以及整體激光雷達出貨量的不斷攀升,無不體現著行業的日新月異。但一時的順風并不能代表什么,我們依舊需要思考并踐行:激光雷達應該走向何方?

    一徑認為,整個行業迫切需要通過技術創新實現激光雷達架構的革新,讓激光雷達不再是少數車型的昂貴裝飾,不再是一個讓車企又愛又恨的“精密儀器”。

    在智駕普及的前夜,ZVISION EZ6帶頭喊出“LiDAR平權”的口號, 以“實現整車智駕降本訴求,提供好用的激光雷達”為目標,推動激光雷達在智駕大規模應用,讓更多消費者享受到配備激光雷達的高階輔助駕駛帶來的安全又老練的智駕體驗。

    如果說負重前行是2023年的寫照,那么輕裝上陣則是2024年的主旋律。2024年1月2日,一徑科技正式發布面向ADAS前裝量產的、基于新一代SPAD架構的高性價比長距激光雷達:ZVISION EZ6!

     

     

    PART.1

    全新SPAD架構開啟數字化激光雷達時代

    高集成度SPAD架構,引領激光雷達千元時代

    暫時拋開“降本增效”這個大趨勢不談,單看LiDAR這個車載傳感器本身,最為車企所詬病的一點就是太貴了——誠然,整個行業多年努力已經將LiDAR的價格從最初的十幾萬元降低至大幾千元,但這仍然不夠,畢竟同屬智駕關鍵傳感器的Camera只要幾百元,整車對于LiDAR依然有強烈的降本訴求。然而時至今日,前裝量產的一眾長距LiDAR,價格仍然在3000~4000元左右,這也是LiDAR上車聲量大但裝車率低的最根本原因。

    ZVISION EZ6 以“滿足主流應用的最高性價比”為市場核心需求和根本出發點,通過全新一代的SPAD激光雷達架構,保證產品滿足高階智駕所需性能的同時,實現了LiDAR成本的實質降低。

    該架構核心器件是應用在接收端的堆疊式單光子雪崩二極管(SPAD)深度傳感器,它結合了前端大規模的單光子像素陣列和后端高速信號處理芯片,可以直接將前方的多脈沖光子信號進行高靈敏度的探測,并對其進行飛行時間測量(TOF),通過累積直方圖的方式直接得到距離、信號強度等激光雷達關鍵信息。

    與傳統的基于SiPM或者APD的激光雷達架構相比,SPAD一顆芯片替代了以往光電前端→放大鏈路→模數轉換→數字信號處理的絕大多數分立元器件,大大簡化了架構復雜度;同時,得益于核心距離信息獲取在SPAD SOC已經完成,后端僅需配備一顆超低算力的處理器即可完成激光雷達所有的信號處理。

    ZVISION EZ6有效提升了激光雷達接收端集成度并降低了對核心處理器算力資源的要求,實現了接收端鏈路實質的降本。同時,EZ6在發射端也采用了高集成度的最新的VCSEL 線陣芯片,以取代過往單點VCSEL陣列的高成本方案。

    通過架構創新實現激光雷達的高度芯片化和集成化,EZ6的整機成本得到了有效的降低,其價格率先打破2000元的邊界,真正進入“1”打頭時代。此外,該降本增益在激光雷達向高線束演進(如128→192)的時候更為明顯,體現了數字化雷達的優異性,正所謂“加量不加價”。也正是通過架構創新,一徑才能實現良性降本,在提供有價格吸引力和性能競爭力的優質產品的同時保證公司未來業務的健康有“利”的發展。

        激光雷達數字化,換芯即煥新

    通過前端SPAD像元規模數量的增加及后端數字信號處理的帶寬與能力的提升,SPAD芯片可以在成本沒有顯著增加的情況下實現性能質的飛躍。直接體現在激光雷達上,是掃描線束的增加、測距能力的提升或者是幀率的增加;對于SPAD架構的激光雷達而言,換芯即煥新

    此外,得益于數字化的架構,SPAD芯片可以根據不同的像元組合和使用方式,具備角分辨率和探測距離的靈活調節能力,能夠滿足未來高階智駕對于LiDAR靈活ROI的需求——軟件定義激光雷達不再是夢。

    在工程落地方面,SPAD技術路線可以對發射、掃描、接收等部分做出更加低耦合的模塊設計,使LiDAR整體架構臺化。后續的產品升級(角分辨率、測距能力或幀率的提升)或者產品形態演進(純固態架構、補盲產品或者艙內方案)可以在同一技術框架下快速開發迭代,以充分利用臺化積累的開發經驗和算法能力,從而實現開發資源的復用。

    重要的是,基于同臺下的家族化產品演進,雖然產品形態發生變化,能力變強了,但其輸出的點云特性卻具備延續性。客戶對其不會有陌生感,同時客戶在廣泛工況下,特別是針對corner case場景,所積累的針對激光雷達的優化工程都會得到有效的復用,避免了在激光升級換代進程中重復的適配工作,真正實現了增量式的自動駕駛開發。

    PART.2

    ZVISION EZ6 一顆好用的激光雷達

    面向車規量產市場,要定義一款足夠有吸引力的激光雷達,僅有低成本是遠遠不夠的,還需要足夠好用,以確保客戶在自動駕駛開發過程中最大化的利用其價值。作為一徑科技“平權”力作的EZ6,可性能和成本上取得了非常完美的平衡

     

     

        192線,更清晰

    ZVISION EZ6具有業界領先的192線垂直掃描線數,較傳統的方案提升近50%,在立體空間解析力上面又上了一個臺階。其圖像級的點云特征能夠確保出色的感知能力,與圖像信息能夠深度的融合;同時,EZ6輸出的點云均勻規整,相比于非均勻的點云,能夠減少感知網絡適配的不確定性,降低初期工程的適配成本。

    重要的是,192線的分辨力對于視野內的低矮物體,如前方的小障礙物、路沿等,能夠提供更多高度方向的點云信息,從而將低矮物體能夠有效的從地平面上區分出來,實質提升通用障礙物的識別能力

    一款LiDAR好用,除了性能以外,更重要的是要讓客戶用的舒心,降低在自駕開發過程中,對于激光雷達的“伺候”成本。因此,EZ6在工程化上也做了諸多考量,充分利用新一代SPAD架構的優勢,解決過往激光雷達量產過程中所暴露過的問題,“站在先行者的肩膀上”,努力做出更好用的激光雷達產品。

        小體積,易集成

    得益于SPAD架構的高度集成化,EZ6做到了元器件上的大幅減少,進而顯著縮小了傳感器內部所需的PCB面積。再結合一徑多年積累的緊湊型光機設計經驗,EZ6將激光雷達的尺寸做到了極致的110*110*45(單位:mm,W*D*H),在車企客戶“降本增效”的過程中,可以輕易實現直接替換

    此外,EZ6超低的功耗(<15W)可以很好的降低客戶在原有散熱架構下的散熱風險,在極端的工況下能夠獲得更加穩定的傳感器表現。

        臟污雨天不再擔憂

    目前業界存在的痛點是,激光雷達的性能一到雨天就有較大的惡化,進而造成整車智駕ODD受限,也給了大眾一種“激光雷達太金貴”的感受。

    EZ6基于行業痛點和本質訴求的分析,在設計上盡量減小雨天的影響,增加異常天氣魯棒。例如,EZ6在光窗掛水的情況下不會出現“缺點”、“空洞”等異常現象。

    無水滴

    有水滴

    同時,ZVISION EZ6對臟污的抵御能力也很強,并且配備了先進的臟污檢測算法。不會因為輕微臟污而出現點云異常,即便出現了臟污,EZ6也能夠準確的上報臟污信息,這也解決了智駕LiDAR“長時間運行后光窗臟污導致功能異常,有臟污卻無法有效判斷”的癢點,真正讓客戶用得放心,用得舒心。

    PART.3

    ZVISION SPAD產品矩陣助力智駕再上層樓

    得益于SPAD架構的可擴展性,其激光雷達產品可以根據市場需求實現演進。產品性能上,可以實現角分辨率、探測距離和幀率的提升。產品形態上,能夠從半固態向固態演進,從艙外擴展至艙內,從前向激光雷達擴展至大角度補盲激光雷達。

    圍繞著SPAD架構,一徑科技推出了全應用場景產品矩陣,以滿足未來在低成本推進城市NOA應用的大背景下的激光雷達差異化需求,敬請期待!

    PART.4

    ZVISION EZ6 即將亮相2024CES

    ZVISION EZ6是一徑科技經歷長時間的打磨,面向乘用車市場的心血之作。我們深知,在激光雷達這個賽道上我們是追趕者;但我們更希望,EZ6能引領LiDAR行業的進一步提效降本,能夠讓更多的消費者用到激光雷達,真正推動智駕的普及!LiDAR平權,做最好的智能駕駛基礎設施。ZVISION EZ6,讓智駕更Easy!

    2024.1.9~2024.1.12,ZVISION EZ6將正式亮相CES2024,亮相也是亮劍,歡迎大家前來交流試劍!

    免責聲明:市場有風險,選擇需謹慎!此文僅供參考,不作買賣依據。

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    [責任編輯:ruirui]





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