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1、智能駕駛系統是智能汽車區別于傳統汽車最核心的增量部分,是華為、小米等科技和互聯網巨頭入局汽車領域的主要切入點,也是各玩家搶占的技術制高點。自動駕駛可分為感知層、決策層以及執行層。感知層(眼、耳):主要包括攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器,實現對環境的感知。決策層(腦):包括芯片及計算平臺等,負責處理信息,并根據信息進行預測、判斷、下達指令。執行層(手腳:包括制動、轉向等,負責執行指令,做出制動、轉向、變道等動作智能駕駛的帶來的增量部件市場主要在感知層和決策層,執行層更多的是升級適配。小米作為智能汽車領域“后來者”入局較晚,自身智能汽車相關技術積累不足,從 0 開始并非明智選擇,因此小米采用
2、資源整合,打造開放生態的方式,借助自動駕駛領域內已有技術和多場景應用經驗,追趕賽道領先玩家。小米在智能駕駛領域重點布局感知層與決策層。隨著自動駕駛級別的提高和激光雷達技術的進步,激光雷達將成為不可或缺的部件;未來視覺主導和融合派將走向融合,自動駕駛感知層將深化體積縮小、控制集成、成本降低、感知多元等趨勢。今年 6 月,小米和高瓴、美團共同領投了禾賽超 3 億美元的 D 輪融資。LiDAR行業存在整合趨勢,一方面,汽車制造商與激光雷達制造商加強合作,同時,一級供應商也在收購激光雷達公司。越來越多的公司步入激光雷達研發賽道,包括一些自動駕駛公司,如英特爾子公司 Mobileye,自己開發 LiDA
3、R 技術,形成競爭化、多元化的行業發展格局。另一方面,技術迭代和產品升級形成了機械式到半固態再到固態激光雷達的發展趨勢,降低了激光雷達制造難度,實現量產、性能、車規級平衡。未來 4D 毫米波雷達有望“上車”放量,進一步降低單車成本。與激光雷達相比,毫米波雷達具有較遠的探測距離、更強的抗干擾能力和較低的成本,但目標識別的角度分辨率不足。國內外如德州儀器、華為等企業在 2018 年開始研發 4D 毫米波雷達,不僅支持探測距離、速度及角度參數,還增加了物體的高度信息。小米集團 2021 年 6 月投資的縱目科技推出了“ZM-SDR1”4D 毫米波雷達,兼顧低速泊車和高速行駛場景,輸出可比擬激光雷達的
4、致密點云信息,清晰勾勒出周邊建筑物輪廓,從而實現基于雷達點云的高精度定位。2021 年 7 月參與幾何伙伴融資過程,公司與上汽集團合作,研發以 4D 毫米波成像雷達為主傳感,輔之以可見光和紅外成像多傳感融合的感知系統,再通過感知、規劃、決策、控制一體化軟件模塊與工具鏈,集成軟硬件一體的自動駕駛系統軟件。收購優秀公司縮短自研進程。2021 年 8 月小米以 7737 萬美元收購 Deep Motion(深動科技)。Deep Motion 以高精度地圖和定位為出發點,提供感知、定位、決策的自動駕駛解決方案。四位聯合創始人 CEO 蔡銳、CTO 李志偉、首席科學家楊奎元和研發總監張馳,均出身微軟亞洲研究院,其中李志偉曾經負責過微軟 AR Hololens 項目的技術專家,核心團隊技術涵蓋了計算機視覺中的定位、感知、場景重建以及 AI 圖像識別,這些可以技術可以完美的復用在自動駕駛領域。
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