自动驾驶视觉技术:性能跃升与产业链影响
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更新于2024-07-19
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“视觉在自动驾驶中的应用及地位.pdf”主要探讨了视觉技术在自动驾驶领域的关键角色,包括视觉传感器的性能提升、视觉处理硬件与软件的发展、车载视觉方案的商业化挑战以及国内算法企业的机遇与问题。
自动驾驶是当前汽车行业的重要发展方向,而视觉技术作为其核心技术之一,扮演着至关重要的角色。视觉传感器,特别是摄像头,是自动驾驶系统获取环境信息的主要途径。随着技术的进步,下一代视觉传感器的性能将迎来显著提升,例如单目测距可达200米至300米,像素提升至2到8兆像素,这些改进使得视觉传感器在性能上接近长距离毫米波雷达,同时在成本和图像识别能力上更具优势。纯视觉的L4级自动驾驶方案已经在路测中取得成功,如百度的ApolloLite项目。
硬件方面,车规级高算力处理器,如英伟达的Drive Xavier、特斯拉的FSD和Mobileye的EyeQ5等,为深度学习算法在自动驾驶中的应用提供了基础。这些硬件的进步推动了计算机视觉算法的革新,深度学习有望超越传统的计算机视觉算法。然而,车载软件的研发要求更高,周期更长,对消费级软件企业的进入构成了一定挑战。
在商业化进程中,车载视觉方案的软件通用性和上下游合作关系至关重要。车体视觉因为涉及到车辆控制层面,其封闭性强,算法移植难度大。相比之下,车舱视觉软件的通用性更强,能够适应多种硬件平台和操作系统,这使得软件公司在供应链中具有相对更高的议价权。目前,头部一级供应商往往与专业算法公司深度合作,并有可能发展自己的算法研发能力,使得一级和二级供应商之间的界限变得模糊。
对于国内的算法企业来说,虽然面临上下游议价权较弱、汽车工业技术标准经验不足等问题,但也有着发展的机遇。例如,提升软件的通用性以适应更多应用场景,以及在深度学习等新兴算法领域的创新。然而,商业化应用的规模化落地仍存在不确定性,需警惕这些风险。
视觉技术在自动驾驶中的地位日益凸显,伴随着技术进步和产业合作的深化,视觉解决方案将在自动驾驶领域发挥更大作用。同时,国内企业需要克服挑战,抓住机遇,提升自身竞争力,以在这一快速发展的行业中占据一席之地。
2023-07-23 上传
2023-05-14 上传
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2023-09-06 上传
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