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AMEYA360：纳芯微GaN HEMT驱动芯片NSD2017助力解决<span style='color:red'>激光雷达</span>应用挑战

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AMEYA360：纳芯微GaN HEMT驱动芯片NSD2017助力解决激光雷达应用挑战

　　自动驾驶是新能源汽车智能化的重要发展方向，而具备强感知能力的激光雷达则是L2+及以上级别自动驾驶不可或缺的硬件设备。纳芯微的单通道高速栅极驱动芯片NSD2017，专为激光雷达发射器中驱动GaN HEMT(高电子迁移率晶体管)而设计，助力应对激光雷达应用中的各项挑战。　　1)激光雷达系统结构介绍　　自动驾驶中使用的激光雷达通常采用DToF(Direct Time-of-Flight)测距方式，即通过直接测量激光的飞行时间来进行距离测量和地图成像。下图为DToF激光雷达系统的典型结构，其中信号处理单元通过记录激光发射器发出光脉冲的时刻，以及激光接收器收到光脉冲的时刻，根据时间间隔和光速即可计算出目标距离。　　激光雷达为了实现高分辨率与宽检测范围，需要极窄的激光脉冲宽度、极快的激光脉冲频率和极高的激光脉冲功率，这对激光发射器中功率开关器件的性能提出了更高的要求。相比传统的Si MOSFET，GaN HEMT具有更优越的开关特性，非常适合DToF激光雷达应用。GaN HEMT的性能表现依赖于高速、高驱动能力和高可靠性的GaN栅极驱动芯片，NSD2017凭借其优异的产品特性，充分发挥了GaN HEMT在激光雷达中的优势。　　2)NSD2017产品特性　　- 推荐工作电压：4.75V~5.25V　　- 峰值拉灌电流：7A/5A　　- 最小输入脉宽: 1.25ns　　- 传输延时: 2.6ns　　- 脉宽畸变: 300ps　　- 上升时间@220pF负载: 650ps　　- 下降时间@220pF负载: 850ps　　- 封装：DFN6(2mm*2mm)，WLCSP(1.2mm*0.8mm)　　- 满足AEC-Q100车规认证　　- 同相和反相输入引脚可用于产生极窄脉宽　　- 具备UVLO、OTSD保护　　3) NSD2017关键性能应对激光雷达应用挑战　　1. 大电流驱动能力，支持激光雷达远距离探测　　激光雷达的远距离探测能力使自动驾驶车辆能够提前发现障碍物并及时避让，从而提升自动驾驶速度上限。为实现更远的探测距离，通常需要在保证不损伤人眼的前提下，采用更大功率的激光发射器，这就需要更大电流的GaN HEMT以及驱动能力更高的驱动芯片。纳芯微的NSD2017具备7A峰值拉电流和5A灌电流能力，可用于驱动大电流GaN HEMT，从而产生高峰值激光功率，实现远距离探测。　　2. 极窄输入脉宽，满足激光雷达高测距精度要求　　DToF激光雷达通过测量脉冲激光发射和接收的时间间隔来实现测距，但是如果来自两个相邻目标的反射光脉冲发生重叠，系统将无法分辨出这两个相邻目标的距离信息。为了满足厘米级别的距离分辨率的要求，激光雷达需要极窄的光脉冲宽度，通常低至几纳秒，并且具有快速的上升沿和下降沿。NSD2017的最小输入脉宽典型值仅为1.25ns，且开启和关断路径具有优异的延迟匹配，输入到输出的脉冲宽度失真低至300ps。此外在220nF负载下，NSD2017的上升时间典型值为650ps，下降时间典型值为850ps，也有利于产生更窄的脉冲激光。　　3. 小封装和高频开关，优化激光雷达角分辨率与点频性能　　激光雷达的角分辨率表示扫描过程中相邻两个激光点之间的角度差，点频则表示在三维视场内每秒发出的激光点数。一般来说，激光雷达的角分辨率越小，相邻点云之间越密集，往往点频越高，激光雷达的感知能力也就越强。为实现更高的角分辨率和点频，激光雷达需要布置更多的激光发射器，因而对驱动芯片的封装尺寸提出了更高的要求。NSD2017车规级芯片不但提供DFN (2mm*2mm) 封装，还可以提供更小尺寸的WLCSP (1.2mm*0.8mm) 封装。NSD2017支持最高60MHz开关频率，传输延时典型值低至2.6ns，确保了系统控制环路具有足够快的响应时间，也有利于提高激光雷达点频性能。　　4. 强抗干扰能力，保证激光雷达的安全可靠　　在激光发射器中，为了快速开关GaN HEMT，栅极驱动芯片外部的栅极串联电阻通常设置为零;栅极驱动芯片的峰值拉电流和灌电流，会通过芯片的封装寄生电感和PCB寄生电感，引起芯片内部的VDD和GND产生较大的抖动，从而可能导致驱动电路工作异常。NSD2017通过优化封装寄生电感，并且在芯片内部集成去耦电容，有效地滤除驱动电路抽载产生的高压毛刺，从而提升了抗噪声能力。此外，NSD2017具备过温保护和欠压保护功能，保证激光雷达安全可靠地工作。　　4)总结　　GaN HEMT栅极驱动芯片NSD2017具备高开关频率、低传输延时、极窄脉宽、低失真、强驱动能力和抗干扰等特性，采用小尺寸车规级封装，能够助力应对激光雷达各项应用挑战，提升感知能力，确保其安全可靠运行。

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发布时间：2024-07-17 13:10 阅读量：465 继续阅读>>

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纳芯微电子GaN HEMT驱动芯片NSD2017助力应对激光雷达应用挑战

　　自动驾驶是新能源汽车智能化的重要发展方向，而具备强感知能力的激光雷达则是L2+及以上级别自动驾驶不可或缺的硬件设备。纳芯微的单通道高速栅极驱动芯片NSD2017，专为激光雷达发射器中驱动GaN HEMT(高电子迁移率晶体管)而设计，助力应对激光雷达应用中的各项挑战。　　一、激光雷达系统结构介绍　　自动驾驶中使用的激光雷达通常采用DToF(Direct Time-of-Flight)测距方式，即通过直接测量激光的飞行时间来进行距离测量和地图成像。下图为DToF激光雷达系统的典型结构，其中信号处理单元通过记录激光发射器发出光脉冲的时刻，以及激光接收器收到光脉冲的时刻，根据时间间隔和光速即可计算出目标距离。　　DToF激光雷达典型系统　　激光雷达为了实现高分辨率与宽检测范围，需要极窄的激光脉冲宽度、极快的激光脉冲频率和极高的激光脉冲功率，这对激光发射器中功率开关器件的性能提出了更高的要求。相比传统的Si MOSFET，GaN HEMT具有更优越的开关特性，非常适合DToF激光雷达应用。GaN HEMT的性能表现依赖于高速、高驱动能力和高可靠性的GaN栅极驱动芯片，NSD2017凭借其优异的产品特性，充分发挥了GaN HEMT在激光雷达中的优势。　　二、NSD2017产品特性　　推荐工作电压：4.75V~5.25V　　峰值拉灌电流：7A/5A　　最小输入脉宽: 1.25ns　　传输延时: 2.6ns　　脉宽畸变: 300ps　　上升时间@220pF负载: 650ps　　下降时间@220pF负载: 850ps　　封装：DFN6(2mm*2mm)，WLCSP(1.2mm*0.8mm)　　满足AEC-Q100车规认证　　同相和反相输入引脚可用于产生极窄脉宽　　具备UVLO、OTSD保护　　NSD2017典型应用框图　　三、NSD2017关键性能应对激光雷达应用挑战　　1)大电流驱动能力，支持激光雷达远距离探测　　激光雷达的远距离探测能力使自动驾驶车辆能够提前发现障碍物并及时避让，从而提升自动驾驶速度上限。为实现更远的探测距离，通常需要在保证不损伤人眼的前提下，采用更大功率的激光发射器，这就需要更大电流的GaN HEMT以及驱动能力更高的驱动芯片。纳芯微的NSD2017具备7A峰值拉电流和5A灌电流能力，可用于驱动大电流GaN HEMT，从而产生高峰值激光功率，实现远距离探测。　　2)极窄输入脉宽，满足激光雷达高测距精度要求　　DToF激光雷达通过测量脉冲激光发射和接收的时间间隔来实现测距，但是如果来自两个相邻目标的反射光脉冲发生重叠，系统将无法分辨出这两个相邻目标的距离信息。为了满足厘米级别的距离分辨率的要求，激光雷达需要极窄的光脉冲宽度，通常低至几纳秒，并且具有快速的上升沿和下降沿。NSD2017的最小输入脉宽典型值仅为1.25ns，且开启和关断路径具有优异的延迟匹配，输入到输出的脉冲宽度失真低至300ps。此外在220nF负载下，NSD2017的上升时间典型值为650ps，下降时间典型值为850ps，也有利于产生更窄的脉冲激光。　　3)小封装和高频开关，优化激光雷达分辨率与点频性能　　激光雷达的角分辨率表示扫描过程中相邻两个激光点之间的角度差，点频则表示在三维视场内每秒发出的激光点数。一般来说，激光雷达的角分辨率越小，相邻点云之间越密集，往往点频越高，激光雷达的感知能力也就越强。为实现更高的角分辨率和点频，激光雷达需要布置更多的激光发射器，因而对驱动芯片的封装尺寸提出了更高的要求。NSD2017车规级芯片不但提供DFN (2mm*2mm) 封装，还可以提供更小尺寸的WLCSP (1.2mm*0.8mm) 封装。NSD2017支持最高60MHz开关频率，传输延时典型值低至2.6ns，确保了系统控制环路具有足够快的响应时间，也有利于提高激光雷达点频性能。　　4)强抗干扰能力，保证激光雷达的安全可靠　　在激光发射器中，为了快速开关GaN HEMT，栅极驱动芯片外部的栅极串联电阻通常设置为零;栅极驱动芯片的峰值拉电流和灌电流，会通过芯片的封装寄生电感和PCB寄生电感，引起芯片内部的VDD和GND产生较大的抖动，从而可能导致驱动电路工作异常。NSD2017通过优化封装寄生电感，并且在芯片内部集成去耦电容，有效地滤除驱动电路抽载产生的高压毛刺，从而提升了抗噪声能力。此外，NSD2017具备过温保护和欠压保护功能，保证激光雷达安全可靠地工作。　　四、总结　　GaN HEMT栅极驱动芯片NSD2017具备高开关频率、低传输延时、极窄脉宽、低失真、强驱动能力和抗干扰等特性，采用小尺寸车规级封装，能够助力应对激光雷达各项应用挑战，提升感知能力，确保其安全可靠运行。

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发布时间：2024-07-01 10:50 阅读量：661 继续阅读>>

<span style='color:red'>激光雷达</span>应用场景有那些

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激光雷达应用场景有那些

　　激光雷达不仅可以单独使用，也能够同微波雷达，可见光电视、红外电视或微光电视等成像设备组合使用，使得系统既能搜索到远距离目标，又能实现对目标的精密跟踪。除了大众所熟知的自动驾驶，激光雷达在很多领域也发挥着必不可少的作用。　　1、城市三维建筑模型　　“数字城市”是数字地球技术系统的重要组成部分，而表达城市主要物体的三维模型包括三维地形，三维建筑模型、三维管线模型。这些三维建筑模型是数字城市重要的基础信息之一。　　激光雷达技术可以快速完成三维空间数据采集，经过处理便可得到具有坐标信息的影像数据。　　2、大气环境监测　　激光雷达由于探测波长短、波束定向性强，能量密度高，因此具有高空间分辨率、高的探测灵敏度、能分辨被探测物种和不存在探测盲区等优点，已经成为目前对大气进行高精度遥感探测的有效手段。利用激光雷达可以探测气溶胶、云粒子的分布、大气成分和风场的垂直廓线，对主要污染源可以进行有效监控。　　3、自动泊车技术　　自动泊车系统一般在汽车前后四周安装感应器，这些感应器既可以充当发送器，也可以充当接收器。它们会发送激光信号，当信号碰到车身周边的障碍物时会反射回来。然后，车载计算机会利用其接收信号所需时间确定障碍物的位置。　　4、智能交通信号控制　　在城市重要交通路口信号控制系统中集成一个地面三维激光扫描系统，通过激光扫描仪对一定距离的道路进行连续扫描，获得这段道路上实时、动态的车流量点云数据，再进行数据处理获得车流量等参数，根据对东西向和南北向车流量大小的比较以及短暂车流量预测，从而自动调节东西向和南北向信号灯周期。

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激光雷达

发布时间：2023-01-29 11:29 阅读量：2072 继续阅读>>

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世界500强榜单上华为上升至49名华为1万人正研发激光雷达技术

今日, 2020年《财富》世界500强排行榜揭晓！中国大陆公司实现了历史性跨越：今年，中国大陆（含香港）公司数量达到124家，历史上第一次超过美国（121家）。加上中国台湾地区企业，中国共有133家公司上榜。同时，中国上榜互联网公司的数量也超过美国：中国有腾讯、阿里、京东、小米4家企业上榜，而美国只有亚马逊、谷歌、Facebook三家。过去的一年中, 华为遭遇各种挑战, 仍保持上升的势头，排名从去年的61位提升至今年的49位。排行榜最引人注目的变化是，今年中国大陆（含香港）公司数量达到124家，历史上第一次超过美国（121家）。加上台湾地区企业，中国共有133家公司上榜。据《财富》杂志，今年上榜的互联网相关公司共7家，分别是美国的亚马逊、Alphabet（谷歌母公司）、Facebook、以及来自中国的京东集团、阿里巴巴集团、腾讯控股和小米集团。而这些中美互联网公司的排名也较去年有较大提升，其中阿里巴巴上升50位，提升幅度最大。京东集团今年排名比去年提升37位。过去一年京东集团触底反弹，并且今年在香港二次上市，在美股一度进入“千亿美元俱乐部”。腾讯今年最大的特点是其对于产业互联网的投入正在持续产生回报，其2020年第一季度财报显示，腾讯金融科技及企业服务收入为264.75亿元，同比增长58%。今年是小米创办的第10年，创始人雷军在公开信中表示，十年过去，小米没有被困难打倒，小米模式反而经受住了市场的考验。2019年，该公司全年智能手机销量达1.25亿台，市场份额居全球第四，收入达人民币2058亿元。在行业整体向缓背景下，小米依然实现了业内罕见的增长。华为1万人正研发激光雷达技术今天上午，第十二届汽车蓝皮书论坛在武汉开幕。华为智能汽车解决方案BU总裁王军透露，华为在武汉有一个光电技术研究中心，总计有1万多人，该中心就正在研发激光雷达技术，目标短期内迅速开发出100线的激光雷达。华为计划将激光雷达的成本降低至200美元（约1390元人民币），甚至是100美元（约695元人民币）。王军表示，华为将用更高级的5G技术来制造毫米波雷达，进而大幅提升毫米波雷达的性能，甚至让其达到 32 线激光雷达的性能，而价格又远低于激光雷达。王军还介绍了华为在汽车领域的两个打法。一是华为将用ICT技术来打造性能更好价格更低的零部件；二是大规模开发底层软件。

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激光雷达技术

发布时间：2020-08-12 00:00 阅读量：1920 继续阅读>>

背靠百度也没用，<span style='color:red'>激光雷达</span>巨头 Velodyne黯然退出中国

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背靠百度也没用，激光雷达巨头 Velodyne黯然退出中国

　　百度、福特等参与投资的全球激光雷达巨头 Velodyne，刚刚决定裁撤中国办事处 20 余人，不再直接在中国销售激光雷达。一位消息人士告诉记者，Velodyne 中国在周末接到美国总部正式通知，Velodyne 首席执行官 David Hall(大卫·霍尔)最终决定将取消中国整个直销团队与部分技术团队，仅保留几名负责渠道与大客户售后的人员，产品销售恢复到刚进入中国时的“代理模式”。　　一直以来，百度的自动驾驶解决方案，都是依托摄像头、毫米波雷达和激光雷达的融合解决方案，此次百度为何突然变阵，抛弃激光雷达，发布了纯视觉解决方案?难道已经习惯了在自动驾驶路线上折腾的百度，这次又耐不住寂寞了?　　对于这个问题，百度的官方解释是，研发纯视觉感知解决方案是为了更好地解决视觉方案目前存在的一些问题，而之前这些问题由于被掩盖在融合解决方案之中而得不到应有的重视。　　“一方面是产品自身在中国的价格竞争力问题，另一方面是中国自动驾驶市场的发展已经几乎陷入停滞。” 一位了解内情的自动驾驶人士感叹。　　在上周末腾讯北京总部空地上停放的测试车，仍然使用的是 Velodyne 老款 64 线激光雷达　　众所周知，作为一项重要的传感器技术，通过发射激光来感应与描绘障碍物的激光雷达，其核心价值是“可靠且准确的测距能力”。　　因此，它被圈内严谨的自动驾驶技术专家们视为 L3 级以上自动驾驶汽车必不可少的关键零部件。　　而作为进入市场最早且龙头地位无可争议的激光雷达顶级供应商，Velodyne 在 2017 年以前几乎垄断了整个车载激光雷达市场。　　其首席执行官 David Hall 虽然并不是激光雷达这一硬件的发明者，但其在激光雷达基础上创造的“三维点云”系统，能够利用单一且固定的视线来“发现”障碍物。　　正是 Hall 的这一发明让 Velodyne 的产品成为自动驾驶汽车的激光雷达技术标准。　　因此，如果是两三年前，你可以在任何大型自动驾驶会议中展出的 L4 级自动驾驶汽车车顶上，看到印有 Velodyne 标识的大陀螺。　　2016 年 8 月，百度自动驾驶车的车顶上顶着的正是他们同年刚投资的 Velodyne64 线产品　　根据 2019 年 3 月 Velodyne 公开的一组数字显示，自 2007 年以来，Velodyne 旗下激光雷达的销量已经突破 3 万台，销售额达到 5 亿美元。　　此外，2016 年 8 月，Velodyne 也获得了来自福特与百度(两家各出 7500 万美元)高达 1.5 亿美元的联合投资;　　2018 年，为了合作研发量产能够进入汽车供应链体系的固态激光雷达，尼康也向 Velodyne 投资了 2500 万美元(约合 1.77 亿元人民币);　　而在今年，也就是 2019 年 10 月 24 日，这家激光雷达独角兽又宣布获得了韩国汽车零部件公司现代摩比斯(Hyundai Mobis)高达 5000 万美元的投资。　　激光雷达最大的优势就是用 3D 点云为自动驾驶汽车精确“描绘”出周边环境　　然而，市场就是在这过去 2 年里发生了急剧变化。　　一方面，大量激光雷达创业公司随着自动驾驶赛道的投资热潮，前赴后继进入市场;　　而另一方面，所有相关企业早在 2016 年就提出的“大幅降低激光雷达成本”的目标，如今并没有实现;　　新老激光雷达公司 3 年前曾口口声声马上就能推出的车规级产品——固态 / 混合固态激光雷达，则一直难产，让“拥抱车厂”这条路始终徘徊在研发层面。　　没错，如今大家还在靠结构并不稳定，而且“死贵”的机械旋转式激光雷达“维持生计”。　　换句话说，他们只能卖给有自动驾驶测试业务的公司。　　这就让老牌激光雷达公司 Velodyne 很尴尬，因为虽然他们可以生产出质量最好、性能也不错的机械旋转式激光雷达，但是他们忽略了中国本土企业的“产品反向拆解能力”与“微创新”能力。　　今年 8 月，Velodyne 向加利福尼亚地方法院提起两份诉讼，起诉中国激光雷达创业公司速腾聚创与禾赛科技抄袭了自己的关键技术，并严重威胁到了公司业务。　　但诉讼到现在来看似乎不了了之。　　今年 10 月有人在硅谷自动驾驶明星公司 Zoox 的车上看到了禾赛的产品　　市场就是这么残酷，在产品性能愈加相近的前提下，所有公司都会选择价格更便宜的那个。　　据一位 Velodyne 内部人士告诉记者，Velodyne 的 16 线产品线(激光雷达线数越高，扫描清晰度越高，识别精度越高。16 线也是大部分低端和高端自动驾驶车都会配置的线数，需求量最大，技术也最成熟)，已经受到了速腾聚创的严重威胁，后者几乎是前者价格的 1/2。　　而 Velodyne 高线数 64 线产品，则遭遇了禾赛 40 线产品的猛烈狙击，后者还把生意做到了硅谷。据一位硅谷行业人士向虎嗅反映，旧金山街上在路测的很多车都顶着禾赛的激光雷达。这意味着，做高级别自动驾驶车(L3 级以上自动驾驶车)的客户也被抢走了一部分。　　最后，象征着“把机械激光雷达做到了技术极致”的 128 线产品，零售价格高达 70 万。虽然这个产品线让 Velodyne 在市场中鲜有敌手，但“曲高和寡”，用的人也极少，能够给 Velodyne 贡献的销售额也不多。　　Velodyne128 线产品　　作为 Velodyne 的最大投资方之一，百度从今年也开始把自己车上的 64 线激光雷达都替换成了禾赛的 40 线激光雷达。　　而在今年的百度开发者大会上，有百度工程师向虎嗅吐槽，说现在激光雷达同线数清晰度效果趋向一致的情况下，国内厂商除了更便宜，技术支持也更及时。　　此外，以运营 L4 级自动驾驶出租车车队为商业目标的中国自动驾驶独角兽企业文远之行，也已经把车上的 Velodyne 激光雷达替换成了禾赛的产品。　　“你看百度都不用 Velodyne 的产品了，就知道他们在国内是什么情况了，” 一位自动驾驶创业公司从业者认为，激光雷达市场老大在中国市场“混不下去”，根本原因是因为整个自动驾驶发展环境进入了萧条期，　　“虽然不能说跟中国与美国贸易摩擦没有半点关系，但是你会发现这些新兴零部件的发展都是基于自动驾驶‘潮汐’的涨落而定的。　　自动驾驶赛道前途未卜，激光雷达技术瓶颈也迟迟突破不了(固态产品一直不行)，目前来看，这个市场其实小到只能容下几个公司。”　　速腾聚创的激光雷达　　我此前已经不止一次谈到“自动驾驶凛冬已至”的话题了。Velodyne 的举动只不过是这个大趋势下的一个具体表现。　　有 Velodyne 内部人士透露，如果说此前激光雷达公司看的是自动驾驶增量市场，那么目前对于所有该市场的玩家来说，大家都只能守好自己的“一亩三分地”——重点维护存量市场。　　“几乎没有新公司进入自动驾驶赛道，我们的产品没有什么新公司可以卖。　　只能说有自动驾驶团队要扩建测试车队，有新需求。除了这种要求，我们新增的订单很少。”　　事实上，随着越来越多的车企与自动驾驶技术公司认为 L4 级以上自动驾驶乘用车短时间内落地的希望非常渺茫，除了推迟或取消落地计划，也开始将目标向“优化整车的 ADAS 功能”方向偏移，这显然会影响整个车载激光雷达市场。　　没错，大家只能去抱车企的大腿。　　然而，车企在“自身难保”的情形下，能够拿出钱来跟激光雷达公司做联合研发的诉求就更加稀少了。　　而那些“2021、2022 年配有车载激光雷达的量产车会落地”的 flag，除了被证明只是 flag，也不知道能不能让一些激光雷达公司撑到那个时候。　　有消息人士告诉记者，Velodyne 中国与国内外车企的研发项目，以及大客户的批量采购项目都是保留的。譬如联合研发混合固态的车规产品，但这些更多是 3~5 年的长远计划。　　“这些项目都是跟总部的研发团队直接沟通，进行深度联合研发，跟本土团队没太大关系。我们这边没有实验室和研发团队。”　　而此前一位中国自主品牌车企工程师曾向虎嗅证实了这一说法，他们正在测试 Velodyne 的 Mems 混合固态产品 Velarry 系列，效果还不错。　　“对于这种或许真能过车规的量产产品，他们现在学聪明了，肯定不会公开任何产品细节的。”　　如今，无论是量产整车，还是激光雷达，都还没有一个成熟且获得市场成功的产品出现。而后者在成本以及形态上的“进步”，很大程度上决定了前者问世的时间。　　这无疑更加凸显了各家公司捍卫技术知识产权的关键性。　　“其实目前就从车厂反馈的情况来看，除了 Velodyne 和法雷奥，国外那些声称能生产固态激光雷达的明星公司，譬如 innoviz 和 luminar，其实都没什么进展。” 一位车厂工程师吐槽。　　在很大程度上，为了适应目前自动驾驶发展滞缓的节奏，Velodyne 在主攻车厂的同时，有选择性地放弃了中国那些对机械式产品需求量不大的自动驾驶测试车队订单，恢复了几年前刚进中国时的“代理”模式。　　“中国的市场不好啃，竞争也有自己的一套方式，这也是近年来许多外企纷纷退出中国的另一个原因。”　　百度在 2019 年开发者大会上展出的车，已经用了禾赛的产品　　不仅仅是 Velodyne 遭遇了自动驾驶凛冬的打击，其投资方百度自动驾驶事业群在近期一些架构上的调整，也暗示了整个市场的奇妙走向。　　此前有媒体报道，百度正在对智能驾驶事业群进行组织架构调整，推动合并 L3 智能汽车事业部与 L4 自动驾驶事业部。　　但事实上，早在 2016 年 12 月百度内部就爆出将拆分无人车业务。而当时我们就发文猜测，L3 事业部必将与 L4 事业部“合体”。　　虽然多年来，自动驾驶行业美名曰“L3 是渐进式，L4 是跨越式”，但是现在来看，根本没有“跨越式”路径。而且两个事业部的技术部门本来做的就几乎是同样的事情。　　有一位熟悉架构调整的消息人士告诉记者，2018 年陆奇离职时就“留了一个尾巴”，当时他有希望推动百度统一在各地的自动驾驶研发业务。　　“资源不能共享，大家都在做同样的事情，实在是浪费。北京一堆做视觉的，深圳一堆做视觉的，美国也有一堆做视觉的。当时我在的时候，各地也几乎都是互不搭理，也不通气儿。”　　但最终，无人车业务拆分以及 L3 与 L4 合并重组，一直到 2019 年 11 月才算完成。　　而消除资源浪费，必然伴随着“砍掉一部分重复的东西”——裁员。　　一位硅谷地区的自动驾驶行业人士告诉记者，百度美国办事处(美研)原来 100 多人，但现在只剩 1/3 左右了。　　“虽然说的是‘自愿离开’，但其实就是公司找你谈，然后让你签‘自愿走’。”他认为百度美研的实力很强，所以觉得很可惜。　　另外，他表示今年百度在 CES 的展位也撤销了，有点“一切低调从简”的感觉。　　“其实这也跟自动驾驶目前投入与产出不成正比有关，但为了节省开支，这样做也是无奈。”　　如今种种现实表明，对于发酵期过于漫长的“自动驾驶”来说，决定命运的，反而已经不是技术了。　　“整个市场急剧降温，留下的都是有钱+深谋远虑的公司。”一位刚刚黯然离开 Velodyne 的员工表示。

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发布时间：2019-12-11 00:00 阅读量：1679 继续阅读>>

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激光雷达芯片厂商飞芯电子获数千万pre-A轮融资

激光雷达芯片级解决方案提供商西安飞芯电子科技有限公司日前已获得由Bosch(博世)和奥比中光共同领投的数千万pre-A轮融资，本轮融资将用于LiDAR芯片级解决方案的技术研发、市场拓展等方面。据透露，飞芯电子计划于2018年四季度发布第一款LiDAR产品，2019年实现小批量生产。公开资料显示，西安飞芯电子科技有限公司成立于2016年，是一家专注于光电设备、激光雷达研发、集成电路设计的民营高新技术企业。在成立的两年时间内，飞芯电子先后获得了Bosch(博世)、西科天使、上海峰瑞、金沙江联合资等注资。目前，公司估值达4.7亿元人民币。随着无人驾驶汽车的逐渐普及，激光雷达市场也保持着高速增长的态势。据最新数据显示，受益于技术提升及产能提升，激光雷达2020年市场规模有望超100亿。按照2020年前装市场25%渗透率、后装市场5%渗透率估算，中国市场规模有望近200亿。目前在激光雷达市场，国外厂商主要有Velodyne、Ibeo、Innoviz、Leddar Tech和Quanergy等。相对而言，国内的厂商起步较晚，主要厂商有北科天绘、禾赛科技、速腾聚创等。值得注意的是，目前美国的Velodyne和Quanergy、德国的Ibeo公司的产品在无人驾驶试验车中已得到应用，处于市场垄断地位。而西安飞芯电子自成立以来，通过自主研发的芯片设计、电路设计、信号处理、系统集成等核心技术，研制低成本、体积小、高可靠且具有高抗干扰性和对人眼保护的激光雷达产品。针对行业痛点，目前飞芯研发产品采用了连续波载调制或相干外差探测方案，利用焦平面点云测距技术，满足较高的空间分辨率和较大的视场角，探测距离可超过200m，且无需复杂昂贵的机械扫描装置，不断提高系统可靠性，也使获得的图像更为清晰。据了解，目前飞芯电子以B2B的商业模式为主，以研发、生产激光雷达系统及核心芯片为主要业务。未来客户群体主要面向国内外汽车、机器人、无人机等生产研发厂商。公司发展初期主要针对国内外汽车电子、整车厂商及无人驾驶等高科技公司进行合作，且目前已经与主要目标客户达成战略合作协议。

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芯片厂商,飞芯电子

发布时间：2018-08-09 00:00 阅读量：1481 继续阅读>>

通用收购<span style='color:red'>激光雷达</span>公司Strobe,成本降低99%

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通用收购激光雷达公司Strobe,成本降低99%

据外媒消息，近日通用汽车宣布，将收购LIDAR技术厂商Strobe公司，使激光雷达成本降低99%，从而进一步推动自动驾驶汽车的研发。未来，Strobe的激光雷达也将用于通用收购的另一家自动驾驶公司Cruise。作为一家美国老牌汽车厂商，通用汽车最近在新能源汽车和自动驾驶方面比较积极，一方面宣布将在2023年前发布18款纯电动汽车，另一方面收购了无人驾驶技术企业Cruise Automation，还投资了自驾汽车初创公司Nauto。而现在，通用汽车收购了激光雷达厂商Strobe公司，进一步推动自动驾驶汽车的研发。激光雷达对于自动驾驶的重要性自不必多说，几乎所有将目标定在全自动驾驶的公司，都相信激光雷达是至关重要的部分。激光雷达会每秒发射数百万个激光束，并测量返回时间以得到周围物体的距离信息。与摄像头不同，激光雷达不依赖于环境光；与雷达相比，它的精度也高出许多。今年5月，研究公司ABI Research预计，到2027年激光雷达市场的价值将达到130亿美元。此前被通用汽车收购的Cruise的创始人兼CEO Kyle Vogt表示，“我们的使命是解放司机，大规模部署自动驾驶车辆”，而“激光雷达已经成了通向自动驾驶的瓶颈之一”。到目前为止，已经有数十家公司都在提供激光雷达相关的产品，不过目前还没有出现在测量距离、鲁棒性、生产难度和成本上达到平衡的方案，Velodyne的64线激光雷达的售价达到数万美元。 Strobe公司目前正专注于利用LIDAR技术帮助自动驾驶汽车识别周围目标，并且大大降低了激光雷达的成本，这也是通用汽车选择收购Strobe的重要原因之一。Kyle Vogt表示，Strobe的解决方案可以将制造激光雷达的成本降低99％。“激光雷达太昂贵太少见，很难用在商业产品中的想法，已经过时了。” Vogt称，Strobe将整个传感器整合到了单个芯片上，可以将单个激光雷达的成本降低99％，“这消除了几乎所有的成本”。据称，Strobe的激光雷达除了能测距，还能测量探测到的物体的速度，这样可以为其它传感器的类似信息提供冗余。雷达通常也提供距离和速度信息，并且能在极具挑战性的天气条件下运行，但它们缺乏角度分辨率（angular resolution）。当一起使用时，摄像头、激光雷达和雷达可以相互补充，形成拥有强大容错能力的感应套件。如果Strobe的激光雷达真有宣传的那么好，那自动驾驶的时代很快就会来临了。Velodyne的激光雷达帮助一些团队完成了2005年的自动驾驶挑战赛，但其成本还引起了特斯拉创始人埃隆·马斯克等人的争论，他们认为用激光雷达实现自动驾驶是不值得的，并认可摄像头加人工智能的组合。

关键词：

通用汽车,激光雷达公司Strobe

发布时间：2017-10-11 00:00 阅读量：1539 继续阅读>>

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