Self-tech Ning Dihao: Akıllı elektrikli araçlar çağında, bir Mobileye yeniden yaratma fırsatımız var.
Büyük Ar-Ge yatırımı ve uzun kar döngüsü ile ADAS aslında "çok zor ve ekonomik olmayan bir iştir." Mobileye bir zamanlar "8 yıl boyunca kar etmemişti, tüm parçalanmış teknolojiyi 10 tur finanse ediyordu."
Ancak bazı insanlar için, ADAS'ın uzun geliştirme ve test döngüsü bir engel değil, uygulayıcıların gıpta ettiği bir fırsattır. Samsung Strateji Direktörü Young Sohn, ADAS'ın yakında on milyarlarca dolarlık bir pazara dönüşeceğini tahmin ediyor. Önümüzdeki aylarda Samsung, kendi ADAS çözümünü de yayınlayacak.
"Akıllı elektrikli araçlar çağında, mobileye seviyesinde gelişmekte olan bir tedarikçiyi doğurma fırsatına sahibiz, bu yüzden bu kesinlikle küçük bir işletme değil." Bunu kanıtlamak için, Self-Technology'nin kurucu ortağı Ning Dihao, Lei Feng'e işaret etti. "2016 Mobileye'nin satışları 400 milyon ABD dolarının altında, ancak ADAS pazarında% 70'lik bir paya sahip. Bu bir sorunu gösteriyor: Endüstrinin gelişimi henüz olgun değil. "
Zizhi Technology'nin öncülü, bilgisayarla görme işiyle ilgili bir dış kaynak şirketiydi.Ning Dihao'ya göre, dış kaynak kullanımı şirketin uzun vadeli gelişimini destekleyemedi ve basitçe yönünü değiştirdi. 2016 yılında, ZTE ve Huawei'nin eski üyelerinden oluşan bu ADAS şirketi, resmi olarak kendi teknolojisi ile kuruldu.
Bu, akıllı otomobil elektroniğine odaklanan, özellikle Seviye0 / Seviye1 ve Seviye 2 modülleri ve çözümleri dahil olmak üzere ADAS ürünleri sağlayan bir başlangıç şirketidir.
Bu yılın Ağustos ayında, ZTE Technology, Minde Electronics and Soling'den on milyonlarca RMB yatırımı aldı.
teknoloji
Aslında, otonom sürüş teknolojisinin gelişinden önce, ADAS'ın optimizasyon için hala büyük bir yeri var.
Ning Dihao, Mobileye'nin teknoloji yolunun aksine Otomatik Teknolojinin ADAS oluşturmak için derin öğrenmeyi kullandığını söyledi. Bu aynı zamanda "Mobileye'nin dezavantajlarından teknik olarak kaçınmak ve onu aşan ürünler geliştirmek için" olarak kabul edilir. Leifeng.com'a, geçen yıl ekibin sinir ağı modelini sıkıştırarak ADAS sisteminin düşük seviyelerde kullanılabilmesi için çok zaman harcadığını açıkladı. FPGA ile çalışmanın maliyeti.
Ancak, FPGA platformuna dayalı derin öğrenmeyi uygulamanın zorluğu çok büyük. Örneğin, büyük miktarda hesaplamaya sahip derin bir sinir ağının küçük ve orta boyutlu bir FPGA üzerinde çalışması için derin bir sinir ağı nasıl optimize edilir? Performans ve maliyet dengesini korurken mi?
İşin püf noktası, sinir ağları ve FPGA'larda birçok optimizasyon yapmaktır. FPGA'nın paralel optimizasyonu, evrişim işlemi paralelliği, özellik içi harita paralelliği, özellikler arası harita paralelliği ve katman / çerçeve paralelliği içerir. Leifeng.com'a göre, kendi kendine teknoloji ekibi esas olarak evrişim paralelliğini optimize etti ve harita paralelliği içeriyor.
FPGA platformunun derinlemesine optimizasyonundan sonra, ne kadar performans iyileştirildi? Bir teknoloji paylaşım oturumunda CEO Guan Yanfeng şunları söyledi: Örnek olarak ZYNQ7020'yi (xilinx çipi) alarak, YOLO Tiny (gerçek zamanlı hedef algılama) 60 karelik bir işlem hızına ulaşabilir ve VGG16 (evrişimli sinir ağı yapısı) 26 karelik bir işlem hızına ulaşabilir. .
"Sektördeki önemli sayıda insan, görsel ilerlemenin hızını hafife alıyor. Derin öğrenmeyi kullandıktan sonra, vizyonumuz ışığa, şiddetli hava koşullarına ve zorlu ortamlara ve özel yol koşullarına (tüneller, köprüler) uyum yeteneğini büyük ölçüde geliştirdi." Ning Dihao dedi.
Sinir ağı ve FPGA platformunun optimizasyonu sayesinde, monoküler görüntü modülü çevre çeşitliliği ve hedef çeşitlilik açısından iyi performans gösterir. Örneğin: yağmur, gece, kar, tünel çıkışları, yanal araçlar, kısmen açıkta kalan araçlar ve özel şekilli araçlar güvenilir bir şekilde tanımlanabilir; çeşitli araç türleri için çok duruş ve çok açılı tanıma elde edilebilir ve maksimum güvenilir tanıma mesafesi 100 metredir; Yayalar ve motorsuz araçlar, maksimum güvenilir tanıma mesafesi 50 metredir ve geceleri yaya tanımayı destekler.
Ancak, bu sadece görüntü algoritmaları düzeyinde durmak değildir. Bu şirketin şu anki ilerlemesi, ileri ADAS ürün prototipinin hem erken uyarı (PCW, FCW ve LDW) hem de müdahale (AEB, ACC, LKA) ürünleriyle tamamlanmış olmasıdır. İki tip ürünün de bu yılın sonunda seri üretimde olacağı anlaşılıyor.
İniş: Ticari araç pazarı
ADAS şirketlerinin karşılaştığı ortak soru şudur: Hangi pazarı seçmeli? Ve seri üretime ne zaman ulaşılabilir?
C-NCAP'nin piyasaya sürülmesiyle, yerli bağımsız markaları Seviye 1 ve Seviye 2 konfigürasyonlarını popüler hale getirmeye teşvik edecek. Yeni bir arabanın, çarpışma güvenlik derecelendirmesinde (beş yıldız üzerinden) beş yıldız alabilmesi için etkili bir güvenlik koruma sistemi ile donatılmış olması gerekir - bu iyi bir haber ve bazı ADAS şirketlerinin ondan sipariş alacağı anlamına geliyor.
"Bununla birlikte, yerli ADAS şirketleri," yengeçlerin "ilk dalgasını yiyemez. Yeni teknolojiler için, otomobil üreticileri, Bosch ve Çin gibi daha olgun tedarikçileri seçecek." Ning Dihao, 2019 ve 2020'den sonra olduğuna inanıyor. Bu, yerli ADAS şirketleri için fırsattır. Pazarın genişlemesi ve penetrasyon oranının artmasıyla, Çin'in bağımsız markaları kesinlikle ikinci tedarikçilerden yerel alternatifler veya kısmi olgun ve düşük hacimli ürünler arayacak.
Ancak bu durum ticari araç pazarında farklıdır.
Bu yılın Mart ayında Ulaştırma Bakanlığı yeni bir yönetmelik çıkardı: 9 metrenin üzerinde çalışan binek araçlara LEW (Şeritten Ayrılma Uyarı Sistemi) ve AEB (Otomatik Fren Sistemi) takılmasını gerektiriyor Geçiş süresi 13 aydır ve ileride yük taşıtları alanına uzatılacaktır.
Bu düzenleme ticari araç piyasasının ADAS'ın elinden gelenin en iyisini yapabileceği mavi bir okyanus olacağı şeklinde anlaşılabilir - bu aynı zamanda kendi geliştirdiği teknolojinin şu anki yönüdür.
Ticari araç pazarı binek araç pazarının sadece dörtte birini oluştursa da, startuplar yeni düzenlemelere uygun olarak ticari araçlara uygun ADAS ürünleri geliştirirlerse bu teknoloji kısa vadede gerçekten işe yarayabilir.
"Kamyon borsası yaklaşık 8 ila 9 milyondur ve yeni pazar her yıl yaklaşık yüzbinlerce. Yolcular ve mallar bir araya getirilirse, yılda 1 milyondan fazla yeni ve 10 milyondan fazla stok olacaktır. Neden yapmasın? Ning Dihao, Leifeng.com'a söyledi. Ona göre, ekibin şu anda bu pazarda bazı siparişleri var.
Aynı zamanda, sürücü yorgunluğu algılama ve 360 derecelik çevre görünümü de başlangıçtaki ürün serisinin bir parçası. Ning'in mantığına göre, Surround View'dan elde edilen gelir, ADAS'ın sürekli araştırılması ve geliştirilmesi için "kan nakli" yeteneği sağlayabilir - yukarıdaki iki ürün kısa vadede karlı olabilir.
Surround görüntü pazarını kanıtlamak için, bir dizi rakamdan da söz etti: ters görüntülerin yükseltilmiş bir konfigürasyonu olarak, surround görünümün penetrasyon oranı 2016'dan% 10'a yakın ve 2025'te% 30'u aşabilir.
Bu yılın Mart ayında Intel, sektörde ses getiren ADAS kıyaslama şirketi Mobileye'yi satın almak için 15,3 milyar ABD doları harcadı. Ancak Ning Dihao'nun görüşüne göre, Mobileye'nin Intel tarafından satın alınması bu endüstrinin tipik bir temsilcisi değildir, çünkü Intel çok yüksek bir prim taşır - bu prim hem tesadüfi hem de kaçınılmazdır. Kaçınılmaz olan, Mobileye'nin benzersiz bir yol izlemesi ve pazarda "yetim" olması.
Uzun vadeli bir perspektiften, yerli ADAS şirketleri bu yolu izlemek isterse, bu yine de pazarın daha fazla olgunluğuna bağlıdır.
ADAS'tan otonom sürüşe
Ning Dihao, otonom sürüş projelerinin neden yatırımcılar tarafından ADAS'tan daha çok tercih edildiğinden bahsederken Leifeng.com'a şunları söyledi: "Otonom sürüş daha çok İnternet ünlüleri gibi olabilir ve onlar (yatırımcılar) hayal gücü için daha fazla yer olduğunu düşünüyor."
Ancak, göz ardı edilemeyecek bir gerçek var: Otonom sürüş Seviye 2'den Seviye 3'e ve sonra Seviye 3'ten Seviye 4'e sıçrayacak. Zorluk katsayısı çok büyük ve kısa vadede seri üretim yapmak zor.
NVIDIA'nın çözüm mimarı Cheng Yabing, bir keresinde Seviye 3 (SAE) otonom sürüş için gerekli hesaplama ve veri miktarının ADAS'ın yaklaşık 5 katı olduğunu belirtti. Çeşitli karmaşık senaryolarda yetkin olabilmek için, Seviye 4 otonom sürüşün güvenlik hatası düzeltme mekanizması daha karmaşıktır ve yazılım çerçevesi Seviye 3'tekinden çok daha karmaşıktır. İlki, ikincisinin hesaplama miktarının yaklaşık 50 katıdır.
Bu sadece bir bilgi işlem gücü meselesi değil. Ning Dihao'nun görüşüne göre, otonom sürüşün temel parçası merkezi kontrolördür. Fonksiyonları tamamlamak için algoritmaları çalıştırmak için sadece yüksek performanslı, düşük güçlü bilgi işlem kaynaklarına sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda sistemin güvenlik yönetmeliklerini (fonksiyon güvenliği) karşılaması gereken AUTOSAR sistemine uygun olarak tasarlanması gerekir. Gereksinimler, bu şu anda yerli şirketler için çok büyük bir eşik. Denetleyici etrafında çevresel çalışma yapmanın makul bir seçim olduğuna inanıyor: sensör füzyonu, yüksek hassasiyetli haritalar, V2X vb.
ADAS ne kadar enerji? Bu, otonom sürüşün resmi olarak gelmesinden önce hala tam olarak doğrulanmamış bir sorudur.
