■原題:智能駕駛新戰事:火拼「雷視融合」,五股勢力分頭圍剿
■記者:盧潔萍
“雷視融合”,這個以往一直(zhi)存在卻沒有被(bei)放大意義的技(ji)術名詞,如(ru)今開始備受(shou)關注。
一方(fang)面,諸如宇視(shi)這樣的視(shi)頻物聯企業,在今年開始將(jiang)“雷(lei)視(shi)融(rong)合(he)”提高到公司戰(zhan)略的高度,而另(ling)一方(fang)面,速騰聚(ju)創也(ye)(ye)向(xiang)新智駕透露(lu),接下來將(jiang)積極布局路端的雷(lei)視(shi)融(rong)合(he)產品,同時另(ling)一邊,還有智能(neng)駕駛(shi)企業希迪(di)智駕、科技公司百度、阿里(li)、騰訊(xun)等,也(ye)(ye)手(shou)拿雷(lei)視(shi)融(rong)合(he)相關方(fang)案,在路端擺(bai)陣以待。
“雷(lei)視融合”不(bu)算是(shi)什么(me)解題新(xin)路徑,在(zai)各領域擅長使用該技巧的玩家也并不(bu)少見(jian),新(xin)鮮的在(zai)于——幾大(da)本不(bu)大(da)相干的功夫門派,這次終于要在(zai)同一十字路口相遇、混(hun)戰了。
互聯網企(qi)(qi)業、公(gong)路行業技術(shu)產品供應商(shang)、視頻物聯企(qi)(qi)業、車(che)規級雷(lei)達供應商(shang)、智能駕駛企(qi)(qi)業......五(wu)股勢力(li)都在拿著同一本名為”雷(lei)視一體“的(de)劍(jian)宗修煉,當然細看會(hui)發現,各家的(de)起步時間并不(bu)同,招式也各異。
一個更具(ju)誘惑力的(de)胡蘿卜還在于,呼吁已久的(de)車(che)路(lu)協同,很有(you)可能(neng)因此,就被撕開一個口子,從而擺脫單(dan)點智能(neng),開始(shi)真(zhen)正打(da)“聰明的(de)車(che)”+“智慧的(de)路(lu)”的(de)配(pei)合戰了(le)。
但問題則在于,為(wei)什(shen)(shen)么(me)是(shi)現在?為(wei)什(shen)(shen)么(me)是(shi)他們?當(dang)“雷(lei)視一(yi)體”方案被遷移至交通領域,是(shi)否真(zhen)的行得通?最后(hou)誰又會勝(sheng)出?
五股勢力
在(zai)自動(dong)(dong)駕駛行業,普遍被(bei)認(ren)可(ke)的是,多傳感(gan)器融(rong)合是未來(lai)自動(dong)(dong)駕駛感(gan)知(zhi)方向的主要發展趨(qu)勢(shi)。
同樣的(de)故事走向,如今在智慧交通(tong)領域(yu)又重演一遍。
感(gan)應線圈、截(jie)面雷(lei)達、地磁釘等是(shi)主要(yao)的傳統(tong)車(che)(che)輛(liang)檢測器,但通病在于,它們(men)僅能獲得某一截(jie)面或(huo)瞬時的車(che)(che)輛(liang)所在車(che)(che)道和車(che)(che)速(su)信息。
新一代的智能化(hua)車(che)輛檢(jian)測器雙雄,則是(shi)AI攝像頭(tou)和正向交通毫(hao)米波(bo)雷達,它們(men)可(ke)以(yi)獲(huo)(huo)得所有車(che)道全局的實時數據(ju),也可(ke)以(yi)獲(huo)(huo)得每(mei)一輛車(che)精確(que)的位(wei)置(zhi)和矢量化(hua)數據(ju)。
但AI攝像頭和交通毫(hao)米(mi)波雷(lei)達也有各自的硬(ying)傷(shang),比(bi)如(ru)攝像頭在(zai)惡劣(lie)環境下(xia)會誤報(bao)、漏報(bao),而毫(hao)米(mi)波雷(lei)達雖能在(zai)惡劣(lie)環境下(xia)適用(yong),但卻(que)無法看到清(qing)晰(xi)的圖像,也無法識別出車輛的車牌、車型、車標和車身(shen)顏(yan)色等信(xin)息。
因此將攝像頭和雷達(da)相融(rong)合,優(you)勢互補,各取所長而(er)成的(de)雷視一體產品,就成了近一年交通感(gan)知方(fang)案中的(de)黑(hei)馬挑(tiao)戰者。
其中具有(you)代(dai)表性的一派,就是(shi)諸(zhu)如宇視科技、海康威視、大華股(gu)份這(zhe)樣的視頻(pin)物聯企業。
它們原本就長于視(shi)頻技(ji)術,在(zai)To G的交(jiao)通領(ling)域更是耕耘多年,近幾年紛紛轉型,開(kai)始以視(shi)頻為核心,融合進雷達、大數據、人工智能等(deng)技(ji)術,在(zai)交(jiao)通領(ling)域做整體的場景解決方案。
比如宇視科技,就(jiu)在(zai)今年(nian)打(da)出(chu)了“雷(lei)視融合”的Slogan,并發布了雷(lei)視一體機產品(pin)和相關的解(jie)決方案。
宇視科技雷視產(chan)品線總(zong)監劉圣寧(ning)對新智駕表(biao)示,在視頻AI方面,最先落地(di)的(de)就是交(jiao)(jiao)通路側領(ling)域,比如在城市交(jiao)(jiao)通治(zhi)理中,基于卡口及(ji)非(fei)現場(chang)(chang)執法(fa)設備(bei)的(de)非(fei)現場(chang)(chang)執法(fa)系統有效(xiao)地(di)降(jiang)低(di)了違章駕駛行為,而針對出入(ru)口、路側停車、車位反尋與誘導等靜態交(jiao)(jiao)通治(zhi)理,視頻AI基礎有效(xiao)的(de)提升了服務(wu)效(xiao)率。
“交(jiao)通(tong)強國(guo)戰略以(yi)及十(shi)四五規劃,強調了在(zai)交(jiao)通(tong)基礎(chu)設(she)施建設(she)基礎(chu)上(shang),進(jin)一步提升交(jiao)通(tong)信息化(hua)、智(zhi)能(neng)化(hua)水平,圍繞(rao)秩序(xu)、效率、安全三要素(su)構建整體交(jiao)通(tong)網(wang)絡,足夠密(mi)度的(de)(de)全天(tian)候、高(gao)精(jing)度、多維度的(de)(de)感知路(lu)側設(she)備成為建設(she)的(de)(de)關鍵要素(su),尤其是雷達與視頻(pin)的(de)(de)融合,近一年已越來(lai)越多地(di)被應用到智(zhi)慧交(jiao)通(tong)路(lu)側領域。”
另一派(pai)則是速(su)騰聚創(chuang)、Ouster、萬集科技這(zhe)樣的(de)車規級激光雷(lei)達(da)供(gong)應商,他們正以雷(lei)達(da)傳感器為刀(dao),切(qie)割出智能駕駛(shi)、智慧交通(tong)等細分市場。
除(chu)此(ci)之外,推(tui)出(chu)雷視融合方案的,還(huan)有百(bai)度(du)、希迪(di)智駕、華為這樣的智能駕駛企業,早早瞄(miao)準了智慧城市(shi)的騰(teng)訊(xun)、阿里巴(ba)巴(ba)當然也沒有缺席。
可以這么總結,目(mu)前以雷視融(rong)合為(wei)指針,在智(zhi)慧交通戰場打磨產品或方案的,主要有5股勢(shi)力,分(fen)別為(wei)視頻物聯企業、路側毫米波(bo)雷達供(gong)(gong)應商(shang)、智(zhi)能駕駛相(xiang)關企業、車規(gui)級激(ji)光雷達供(gong)(gong)應商(shang)和互聯網企業。
他們有的(de)在交通領(ling)域深扎根基,有的(de)精(jing)于(yu)雷(lei)達傳感(gan)器(qi),有的(de)則側(ce)路搶(qiang)道,從(cong)汽(qi)車領(ling)域一路殺(sha)來。
各有殺手锏
不同(tong)門派各自的發家(jia)技術不同(tong),殺招(zhao)當然也會各有(you)側重。
布(bu)萊恩?阿瑟在其(qi)《技術(shu)的(de)本質》一書中提(ti)到(dao),技術(shu)(所有的(de)技術(shu))都(dou)是某種組(zu)合(he),這意味著任何(he)具體技術(shu)都(dou)是由當下(xia)的(de)部件、集成(cheng)件或(huo)系統組(zu)件構建或(huo)組(zu)合(he)而成(cheng),同時,技術(shu)的(de)每(mei)個組(zu)件自身(shen)也是微(wei)縮(suo)的(de)技術(shu)。
簡單來(lai)說(shuo),就是新技術產生(sheng)于已有技術的組合,由已有技術進化(hua)而來(lai)——而所謂“雷(lei)視(shi)融(rong)合”,要做的也是做好雷(lei)達和視(shi)頻的融(rong)合,這(zhe)其中(zhong)的雷(lei)達,有毫米(mi)波雷(lei)達,也有激(ji)光雷(lei)達。
毫(hao)米波(bo)雷(lei)達主(zhu)要利用(yong)其發(fa)射(she)波(bo)長為毫(hao)米波(bo)的(de)電(dian)磁波(bo),來實現對目標的(de)探測識(shi)別(bie),經過(guo)目標反(fan)射(she)回(hui)來的(de)電(dian)磁波(bo),通過(guo)公式計算,就可以(yi)得出(chu)被探測目標相對于雷(lei)達位置(zhi)的(de)距離和(he)相對速度。
目前(qian)大多數毫(hao)米(mi)波雷(lei)達輸出(chu)信息(xi)(xi)為(wei)點云,是(shi)不含高度(du)的二維(wei)信息(xi)(xi),攝像機獲取的圖像也同樣是(shi)二維(wei)信息(xi)(xi)。
而為了實現毫(hao)米(mi)波雷達和(he)視頻的(de)融合檢(jian)測(ce),需要將2個坐(zuo)(zuo)標空間進行轉(zhuan)換(huan),比如將毫(hao)米(mi)波雷達點云由雷達坐(zuo)(zuo)標系,轉(zhuan)換(huan)到攝像(xiang)機(ji)獲取的(de)圖(tu)像(xiang)坐(zuo)(zuo)標系下。
這就需要(yao)將二者的底層(ceng)數據進行融合,這一(yi)(yi)方(fang)面(mian)可以達到更好的檢測(ce)精度,另一(yi)(yi)方(fang)面(mian)也能保證(zheng)關鍵數據的時間一(yi)(yi)致性。
劉圣寧(ning)表示(shi),前端融(rong)合(he)、一體化交付將是雷視融(rong)合(he)的主要形式(shi),比如(ru):
在特征層可利用雷達(da)為視頻提(ti)供更(geng)加準(zhun)確的特征區域(yu)信息(xi),也(ye)可利用視頻識別來彌補雷達(da)的多徑效應;
在數據層通過大量的(de)數據與場景化(hua)的(de)算法,來同步進行雷達和視頻的(de)AI模型訓練(lian),適應不同的(de)業務需求。
激光雷達則通過對外部環境進(jin)行掃描(miao),利用點云(yun)構建出(chu)三維空間(jian)地圖。
在傳感器硬件層(ceng)面,激光(guang)雷達和(he)攝像頭(tou)融合主要是(shi)進行(xing)時間(jian)和(he)空間(jian)的標定(ding),也就是(shi)將激光(guang)雷達三(san)維(wei)點(dian)云(yun)和(he)攝像頭(tou)二維(wei)彩色圖像進行(xing)空間(jian)匹配(pei)和(he)時間(jian)同步。
“車端(duan)(duan)和路端(duan)(duan)都是如(ru)此,區(qu)別主要(yao)在于部署位置和數(shu)量不同(tong)。與(yu)此同(tong)時,相比車端(duan)(duan),路端(duan)(duan)還有多基站融(rong)合,即要(yao)對某(mou)一段道路上多個基站的感知結果進行融(rong)合。”
主打的(de)技術路(lu)線不同,因(yin)此也就導致了不同企(qi)業(ye)間(jian),雷視一體(ti)機實(shi)際應用效(xiao)果的(de)差(cha)異(yi)。
比(bi)如煙臺市自2020年開(kai)始,就先后(hou)與華為、百度、科達三家(jia)公司合作,進行(xing)全息路(lu)口/智慧路(lu)口應用(yong)測試(shi),并曾對比(bi)了三家(jia)企(qi)業雷視融(rong)合方案的(de)實際(ji)應用(yong)情況。
根據介紹,在華為(wei)的全息路(lu)口,通(tong)過對雷達數據和視頻數據的融合,可以初步實(shi)現(xian)對道路(lu)交通(tong)全要素的高精度實(shi)時采集(ji),真(zhen)實(shi)還原(yuan)行(xing)人、非機動車(che)和車(che)輛的行(xing)駛(shi)軌跡。
幫助交通事故快處快賠(pei),通過AI算法對行(xing)駛軌跡(ji)進行(xing)精準判(pan)斷、對事故的(de)自(zi)動識別預警,減少(shao)二次事故和擁(yong)堵的(de)發生、配合智慧(hui)燈控(kong)后臺系統實現信號控(kong)制的(de)優化......這些都是(shi)能(neng)在華為全息路口實現的(de)功(gong)能(neng)。
再比(bi)如科達(da)的(de)智慧路口,從功能側(ce)看,就著重兩方面的(de)應用:
一是多種視頻融合方式的呈現,像科達會提供高點(dian)視頻和地(di)面視頻的融合,從(cong)而實現(xian)高點(dian)畫面上的動態AR標簽;
二則是強調利用實時車輛位置信息在交通信號控制中產生價值,例如科達會通(tong)過(guo)將車輛實時(shi)位置導入(ru)交通(tong)仿(fang)真,去(qu)做路網(wang)運行(xing)短時(shi)預測,從(cong)而對(dui)交通(tong)信號方案(an)進(jin)行(xing)優(you)化(hua)。
煙臺市相關部門副科長孫振興表示,整體來看,華為的全息路口通過采集全量數據,強調軌跡熱力圖在交通安全上的應用;百度傾向于車路協同方向,比較重視與互聯網數據的融合應用;科達則偏向于可視化和實時信號優化。
殺手锏不(bu)一,實際上(shang)客戶關注的指標也不(bu)盡相同(tong)。
“價格、檢測精度、施工難易程(cheng)度這些都是用戶(hu)關(guan)注的(de)(de)指標,但(dan)不(bu)(bu)同(tong)的(de)(de)客戶(hu)根據實際應(ying)用場景(jing),關(guan)注的(de)(de)側重點不(bu)(bu)同(tong),不(bu)(bu)能一概而論。”速騰聚創對新智(zhi)駕表示(shi),比如有(you)的(de)(de)客戶(hu)還會(hui)關(guan)注解(jie)決方案(an)的(de)(de)功能性(xing)(xing),有(you)的(de)(de)會(hui)更加看(kan)重感知信息的(de)(de)整(zheng)體性(xing)(xing),有(you)的(de)(de)則(ze)會(hui)更加看(kan)重感知信息的(de)(de)應(ying)用能力。
曖昧的邊界:斗爭由來已久
很(hen)多時候,為了生(sheng)存,如今戰場(chang)的(de)界線早已曖昧(mei)模糊。
在智(zhi)慧城市的大(da)趨(qu)勢下,視(shi)頻(pin)物聯企(qi)(qi)業(ye)跨界(jie)殺入(ru)智(zhi)能駕(jia)駛領(ling)域(yu)(yu),智(zhi)能駕(jia)駛企(qi)(qi)業(ye)邁入(ru)交通賽(sai)道,而(er)家大(da)業(ye)大(da)的互聯網企(qi)(qi)業(ye)在各細分相通領(ling)域(yu)(yu),四(si)路出擊的動作,更(geng)是早已見(jian)怪不怪。
事(shi)實上,由于(yu)對(dui)基于(yu)云邊端的(de)系統整(zheng)合、交通大(da)數據及物聯(lian)網應(ying)用的(de)整(zheng)體(ti)整(zheng)合、推出以視頻技術(shu)為(wei)核心(xin)的(de)感(gan)知方案得心(xin)應(ying)手,因此,對(dui)智能駕(jia)駛領(ling)域信心(xin)滿滿的(de)視頻物聯(lian)企業除了海(hai)康,還有(you)大(da)華股份、商湯(tang)、奧比(bi)中(zhong)光、虹軟、曠視、格靈深瞳、的(de)盧深視等一系列玩家(jia)。
他們在智能駕駛領(ling)域陸續集(ji)結,從艙(cang)里到艙(cang)外,從零部件到整車(che),從硬件到軟件,均有所涉獵、各有所長,儼然對智能駕駛賽道內的原有玩家,形成了圍堵追趕之勢。
穿越大江大河
云譎波詭,群賢畢至,當各(ge)方角色于同一路(lu)口會合,就是風云戰場。競爭(zheng)于同一片領土上,眾人(ren)揮刀開(kai)路(lu),而隊(dui)伍剛(gang)剛(gang)拔寨開(kai)赴,究竟是百家爭(zheng)鳴還是造出幾(ji)大英(ying)雄互斗,尚(shang)不得(de)而知。
當然最(zui)先(xian)受益的,則(ze)是整個車(che)路協同領域的發展,畢(bi)竟“聰明(ming)的車(che)”+“智慧的路”的協同配合(he),構成了車(che)路協同的最(zui)基礎主體,而雷視融合(he)路側感知(zhi)系(xi)統,則(ze)可同時支(zhi)持車(che)路協同和(he)自動駕(jia)駛的高速(su)應用,實現互相配合(he)。
在(zai)大量(liang)、豐富(fu)、準確的(de)實時信息加持下,在(zai)單車(che)(che)智(zhi)(zhi)(zhi)能和路側智(zhi)(zhi)(zhi)能的(de)協同下,智(zhi)(zhi)(zhi)慧交通(tong)(tong)將能實現從單車(che)(che)智(zhi)(zhi)(zhi)能向智(zhi)(zhi)(zhi)能網聯的(de)全局式跨越,向“聰明的(de)車(che)(che)”+“智(zhi)(zhi)(zhi)慧的(de)路”的(de)全局智(zhi)(zhi)(zhi)能網聯交通(tong)(tong)構(gou)想邁進。
這從近兩年各地(di)相關部門(men)的招標項目要求變化中,可發現蛛絲馬跡。
比(bi)如濮陽(yang)市相(xiang)關部門采購(gou)中心在(zai)今年7月發布(bu)的(de)智慧交通項目交通信(xin)號控制系統項目,除了(le)會采購(gou)126套聯網自適應信(xin)號機外,同(tong)時還會采購(gou)120套雷(lei)視一體機。
從對雷(lei)視一(yi)體機的要(yao)求看,該項(xiang)目明確要(yao)求產品以雷(lei)達(da)監測(ce)為(wei)主,視頻為(wei)輔,像素不(bu)低于(yu)(yu)400萬像素,應不(bu)小于(yu)(yu)1500線(xian),做到可將雷(lei)達(da)目標(biao)位置和速度(du)信息與視頻圖像疊加(jia)。
在功能方(fang)面,則需(xu)實現對車流量、車道速度(du)、車頭(tou)間(jian)距、車頭(tou)時(shi)距、車道時(shi)間(jian)占有率、車道空間(jian)占用率、排(pai)隊長度(du)、交(jiao)通狀(zhuang)態(tai)和(he)車輛類型等(deng)信息(xi)的感(gan)知、統計,并能識別出通暢(chang)、緩慢及擁堵等(deng)交(jiao)通狀(zhuang)態(tai)。
一個具體的應用例子就是“綠波(bo)帶”。
所謂綠(lv)波(bo)帶,指(zhi)的(de)是通(tong)(tong)過(guo)計算車(che)(che)(che)輛通(tong)(tong)過(guo)某一路(lu)(lu)(lu)段的(de)時(shi)(shi)間,再對各個路(lu)(lu)(lu)口的(de)紅(hong)綠(lv)燈(deng)信號進行協調,以使車(che)(che)(che)輛在行駛時(shi)(shi)能連(lian)續(xu)獲得一路(lu)(lu)(lu)綠(lv)燈(deng)的(de)技術,這(zhe)就需要交(jiao)通(tong)(tong)后端系統掌握道路(lu)(lu)(lu)上近期的(de)機(ji)動(dong)車(che)(che)(che)流(liu)量變化,以及實時(shi)(shi)的(de)車(che)(che)(che)輛交(jiao)通(tong)(tong)數(shu)據。
“當前的車(che)路(lu)(lu)協同技術需要(yao)路(lu)(lu)側(ce)(ce)提供一定范圍內的交通信(xin)息,便于車(che)輛(liang)或駕(jia)駛員提前決策,雷視融(rong)合方案能(neng)夠為(wei)(wei)車(che)輛(liang)提供全(quan)天候、高(gao)精度、超視距、車(che)道級的交通信(xin)息,有(you)效提升通行(xing)安全(quan)及行(xing)車(che)效率(lv)。即便是(shi)單車(che)智能(neng)的自動駕(jia)駛,在有(you)路(lu)(lu)側(ce)(ce)感知系統(tong)的加持下也會更(geng)具安全(quan)性。”劉圣寧(ning)如此認為(wei)(wei)。
不(bu)過目前各(ge)玩家(jia)在路(lu)端的雷(lei)視(shi)融(rong)合之路(lu)并不(bu)平坦。
影響雷視融合的因素主要包括傳感器技術水平、產品穩定性和數據沉淀的精準性等,而目前這些因素都有待(dai)進一步的提(ti)升。
雷(lei)(lei)視一體機在進行像素級的融(rong)合時,雷(lei)(lei)達數(shu)據與視頻數(shu)據會出現同(tong)步問題,兩者本(ben)身對(dui)數(shu)據的處理方式(shi)不同(tong),會造成二者數(shu)據之間具(ju)有一定的延時性。
另外還有傳感(gan)器采集(ji)數(shu)據(ju)(ju)的取舍和(he)平衡問(wen)題(ti),當采集(ji)數(shu)據(ju)(ju)出現問(wen)題(ti),應(ying)該選擇(ze)和(he)相信(xin)哪種方(fang)式下(xia)的數(shu)據(ju)(ju)信(xin)息,這(zhe)就需要根(gen)據(ju)(ju)實際的場景來(lai)完善數(shu)據(ju)(ju)處理的算法等。
海口交警(jing)支隊科(ke)技科(ke)科(ke)長陳冬則(ze)表示,雷(lei)達視頻檢(jian)測(ce)數據(ju)可以代(dai)(dai)替(ti)道路上(shang)的(de)檢(jian)測(ce)器,但無法代(dai)(dai)替(ti)互聯網浮動車數據(ju),如何進行兩個(ge)數據(ju)的(de)更好(hao)融合(he),仍是(shi)一個(ge)問題(ti)。
除此之外,雷視(shi)一體機如(ru)何與路口原有(you)的檢測設備(bei)相互利用、如(ru)何能進一步降低(di)成本、如(ru)何提高(gao)對靜止目(mu)標的探測能力、如(ru)何降低(di)產品安裝(zhuang)調試和后(hou)期運維復(fu)雜(za)度等(deng)等(deng),都是(shi)尚待解(jie)決(jue)的問(wen)題(ti)。
戰事初(chu)度,仍有大江大河待跨。
孰勝孰負?
對此,不(bu)同派系各有看(kan)家本領。
劉圣(sheng)寧指出,比(bi)如互聯網企業擁有海量級的C端客戶入口、基于大數據與云計(ji)算的中臺能力及業務(wu)層能力比(bi)較強,但(dan)其硬件產品及整(zheng)體(ti)方(fang)案仍需要通過生態(tai)來完善,而(er)海康(kang)、大華、宇(yu)視則在前(qian)端數據獲取分析、融合計(ji)算存(cun)儲、場景化工程化等(deng)方(fang)面(mian)具有較強優勢(shi)。
事(shi)實上(shang),在當下(xia)一些城市的交(jiao)通(tong)信號優化服(fu)務項目(mu)的招(zhao)標要(yao)求中,很多都會提到要(yao)利用滴滴、高德、百度、智慧(hui)交(jiao)管大腦等平(ping)臺,對交(jiao)通(tong)運行情況(kuang)進行監測、預測,從(cong)而及時(shi)發現并解決交(jiao)通(tong)擁堵問(wen)題。
還是拿綠(lv)波帶(dai)舉例,像百度早就在2018年已(yi)經向地方(fang)交警(jing)提供了其浮動車(che)軌跡數(shu)據,可協助(zhu)交警(jing)打造(zao)信(xin)號實(shi)時監測評估平臺,進而(er)實(shi)現(xian)綠(lv)波帶(dai)的優(you)化。
另外就雷(lei)達(da)而言,百(bai)度、阿里都是速騰聚(ju)創的(de)客戶。
在車(che)路協同激(ji)光(guang)雷(lei)達路側感知系(xi)統領域,諸(zhu)如速騰聚創等(deng)車(che)規(gui)級雷(lei)達供應(ying)商(shang)的(de)優勢,則主要體現在其擁有(you)高性能(neng)的(de)激(ji)光(guang)雷(lei)達硬件(jian)、技術(shu)積累深厚的(de)點云(yun)感知軟件(jian)和全國各(ge)地的(de)大量應(ying)用案例這(zhe)三方面。
宇(yu)視(shi)、大華股份等企業,則是在路端的算法上積累(lei)功底深(shen)厚,對于綠波優化,這些視(shi)頻物聯企業是早已入局,對系統和算法打磨已久(jiu)。
事實上,關(guan)于路端感(gan)知方案基(ji)礎(chu)功能(neng)的(de)實現(xian)并不難(nan),真正(zheng)難(nan)的(de),是(shi)企業對客戶(hu)習(xi)慣的(de)了解和對復雜生態的(de)建設,那些經年累(lei)月攢下的(de)應用場景(jing)的(de)算法、文檔,并不是(shi)一時一刻就能(neng)夠澆(jiao)筑出(chu)來的(de)。
風物長宜(yi)放(fang)眼量,當然目前關于雷視融合(he)的(de)系統性解決(jue)方案產品(pin),仍處于試點的(de)不斷發展過程中,如(ru)何滿足(zu)更多的(de)智(zhi)慧交(jiao)通應用場景(jing),仍需(xu)(xu)進一步深(shen)挖需(xu)(xu)求。
比如前述提到(dao)的(de)雷視一(yi)(yi)體機如何進一(yi)(yi)步降(jiang)低成本(ben)問題(ti),就有業(ye)(ye)內人士對新智駕表示,設備成本(ben)受(shou)產(chan)(chan)業(ye)(ye)鏈(lian)和應(ying)(ying)用(yong)(yong)規模(mo)(mo)影響,目前雷視一(yi)(yi)體機的(de)高成本(ben),主要是(shi)由于(yu)產(chan)(chan)品(pin)應(ying)(ying)用(yong)(yong)剛起步,尚不具(ju)有規模(mo)(mo)效應(ying)(ying),“隨著用(yong)(yong)戶認可度的(de)提升,行(xing)業(ye)(ye)廠商的(de)大力(li)投入(ru),產(chan)(chan)品(pin)成本(ben)或(huo)將會快(kuai)速達到(dao)用(yong)(yong)戶的(de)預(yu)期”。
而在雷(lei)視一(yi)體(ti)機的安裝(zhuang)部署工程方面,視頻已經非常(chang)成熟(shu),雷(lei)達也較為(wei)成熟(shu),因此廠商在設計雷(lei)視一(yi)體(ti)機時,就需要重點考慮(lv)融合設備的易(yi)安裝(zhuang)調試性等因素。
總結
實(shi)際上(shang),關(guan)于(yu)雷視融合(he)(he)技術在車路協(xie)同(tong)領域(yu)的作(zuo)用,還有很長(chang)一段(duan)路要走,發展到某一階(jie)段(duan),或許又會出現(xian)多雷達(da)融合(he)(he)、激(ji)光與視頻融合(he)(he)等新融合(he)(he)技術。
不(bu)過正(zheng)如(ru)(ru)(ru)劉圣寧所言,就像智能識別技(ji)術(shu)在這幾年所獲得(de)了大量成(cheng)功應用,基于ReID的技(ji)術(shu)如(ru)(ru)(ru)今(jin)很大程度上提升了治安管理效(xiao)率(lv),“如(ru)(ru)(ru)果(guo)(guo)時間倒推幾年,這些(xie)成(cheng)果(guo)(guo)是難以預見的”。
風起(qi)于青萍之(zhi)末,不同派系之(zhi)間過招的(de)寶劍(jian),如今正在(zai)各毫支末節處(chu)撞擊(ji),發出(chu)清脆的(de)震(zhen)顫聲。
[出處] 盧(lu)潔(jie)萍. 智能駕(jia)駛新戰事(shi):火拼(pin)「雷視融(rong)合」,五股勢力分頭圍(wei)剿. 雷峰網新智駕(jia), 2022-12-14 本(ben)文有刪(shan)節