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前瞻汽车视觉系统的下个阶段:潜力无比大
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Mobileye 在 CES 2022 上发布了下一代芯片,在这之前还爆出来 Intel 想要把 Mobileye 推到市场上进行分拆、单独上市。

个人觉得车载视觉的发展在经过了一个周期之后,接下来会进入一个新的阶段,在这个层面上有很多新的东西出来,我们结合 Mobileye 的案例来看看这个细分市场的技术发展和投资可能性。

备注:2021 年出货量 2810 万,这个数据客观展现了视觉系统在 ADAS 领域渗透率的快速提升。

图1 Mobileye的1亿交付量还是非常让人震撼的

Part 1:感知的增强

我其实挺喜欢“自动驾驶是汽车企业的灵魂”这个金句的。智能驾驶技术的发展会改变人类驾驶车辆的行为习惯,将在交通安全、运输成本、用车效率和空气污染等方面推动整体社会的发展和进步,这是一场由工业领域和交通领域共同拉动的产业革命。

在自动驾驶这个赛道的投资,最主要是看到了空间的收益,对社会、对汽车企业来说,整个目标达成以后带来的收益是完全颠覆传统认知的。

备注:这个是算账面大收益,因为该市场过于巨大,每个人都看得到,这使得全球从 VC 到产业资本都在往里面下注,但产出是什么时候,在短期内还看不到答案。

图2 自动驾驶时代的到来带来的效益

从社会到企业,这块高地在中国其实一直很受重视,尤其在 2021 年是有很大的突破的。比如,大部分汽车企业都在增加摄像头上不遗余力。从目前的实际情况来看,汽车视觉系统是最确定的感知赛道,几乎所有的汽车企业都是围绕视觉感知来做一套主要的演进规则。

图3 围绕摄像头的感知系统

如图 4 所示,在大众的 MEB 平台架构里面,是依赖于 Mobileye 的视觉芯片和算法,然后通过 Renesas 的芯片把感知解决方案发回 ICAS(这个还没部署)。

图4 大众的系统架构

这在摄像头层面就演变出两种本质的差异:一种是围绕分布式摄像头处理的模式——汽车企业关注于感知融合的算法。从本质来说,就是车企要不要在视觉处理中让自己的算法工程师做整合的工作。

图5 特斯拉的摄像头和传统车企的差异

另一种是特斯拉采取的模式,这种模式其实从核心领域来区分,逻辑特别简单——特斯拉的采购负责找到全球最具性价比的技术供应商。举例来说,在摄像头领域特斯拉将导入 LG Innotek,加上最早之前的三星电机,两家韩系做 Camera 模组的厂家轻易就拿下了 1 万亿韩元和 4900 亿韩元的项目——如果考虑到这里没有视觉处理芯片,这个数量是非常大的。

备注:这是韩国媒体报道的,LG Innotek 的电动摄像头将部署在面向北美和欧洲市场的特斯拉 Model Y、Model 3,以及即将发布的电动卡车 semi 上。

图6 这个差异决定了汽车摄像头本质差异,价值量下降巨大,特斯拉对供应商的掌控力太强了

Part 2:视觉市场的下个阶段如何区分

从 Mobileye 公布的信息里,我们能看到很多的东西。在新一代的 L3 系统方面,传统汽车也在发生着从分布式摄像头到集中式处理的核心变化。 

备注:Mobileye 也在做 4D 毫米波芯片,这个是很有意思的变化。

图7 Mobileye的基本盘
图8 Mobileye的新东西

在 2021 年汽车企业更明确地采用集中式自动驾驶计算平台架构来开发,这套系统主要包括“异构分布硬件架构”、“自动驾驶操作系统”。

自动驾驶操作系统: 基于异构分布硬件架构,包含系统软件和功能软件的整体基础框架软件。系统侧重于可靠、运行实时、分布弹性、高算力优势,具备感知、规划、控制、网联、可扩展、云控等特点。

异构分布硬件架构: 是指面向 L3 级以上自动驾驶平台需要兼容多类型、多数量传感器,现有单一芯片无法满足诸多接口核算力要求,常采用异构芯片的硬件方案,体现在单板卡集成多种架构芯片,也体现为单芯片集成多个架构单元。

经过系统性实践,主要的汽车企业还是明确了方向,围绕高算力的系统,一方面自己开发,一方面采用供应商的豪华高算力硬件套装。

顺着这个趋势,Eye Q ULTRA 也是打算从分布式到集中式的体系去做,我个人觉得这种思维比较契合当下传统汽车企业围绕成本的模式。

图9 这颗ULTRA和Atlan比似乎没办法拼性能

围绕把不同层级的自动驾驶当作服务去销售,整个硬件成本其实并没有受到部署的制约,所以这里就出现了很大的差异。而且高通的出现,也使得整个视觉处理主芯片的选择开始增多。

图10 2021年主流的车企都开始部署英伟达的产品

小结:

视觉围绕小算力和算法积累的时代已经成了一种“传统”,我们能看到汽车里面的技术演进的速度,比起在 2017 年看到的 Mobileye 的技术,如今已经产生了巨大的差异,跟踪 Eye 后面的一串企业的天花板就是被卡住的。

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