“军备竞赛”就此开始小鹏官宣将由Livox提供车规级激光雷达_老虎社区_美港股上老虎

“军备竞赛”就此开始小鹏官宣将由Livox提供车规级激光雷达

每日汽车2021-01-01

原标题：“军备竞赛”就此开始，小鹏官宣将由Livox提供车规级激光雷达　　全新开始的2021，对于各大新能源车企甚至部分头部供应商，位于技术尤其是自动驾驶领域的“军备竞赛”将会愈演愈烈，可以预见的的是，我们率先迎来的将是属于激光雷达的“元年”。　　2021年1月1日，未曾迎来想象中平淡的假期，而对于众多新势力造车而言，拥挤的赛道也容不得其片刻的放松与休息。就在...

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团队自2016年成立以来，始终聚焦于可大规模量产的高性价比激光雷达技术方案的研发与产品化，致力于打破激光雷达行业“价格高”、“难量产”、“可靠性低”三大瓶颈。　　其实，早在去年11月末结束的广州车展期间，何小鹏便已宣布了重磅XPilot 更新计划。具体来看，未来其将采用包括高清摄像头、毫米波雷达、超声波传感器、激光雷达、高精度定位、高精地图、高性能计算平台的方案，总计32个自动驾驶传感器，打造史上最强的硬件冗余设计。 \n　　如此升级带来的提升主要分为四点。第一，控制域高度集成：XPU自动驾驶智能控制单元实现4合1，将行车和泊车的智能控制集成，打破之前4个域之间的交互壁垒，使决策和执行更加高效，同时通过精简控制器、线束数量，减少系统重量，在新增功能的前提下，降低用户的购入成本。 \n　　第二，算力量级提升：高性能计算平台将实现从几十万亿次/秒到几百万亿次/秒的算力增强，整体算力10倍级提升，并且还预留了算力提升空间，支持更高级别的自动驾驶功能落地。 \n　　第三，高精度定位提升：RTK终端从4G升级为5G，高精地图除优化高速道路外，补充城市道路，采用“IMU+GNSS+ RTK(5G)+高精地图(高速&城市)”的新定位方案，实现厘米级高精度定位、毫秒级低延迟，以及高达97.5%以上的覆盖率，并具备超强鲁棒性，覆盖包括高楼、地下停车场等遮挡场景。　　第四，感知融合能力提升：首次在量产车上搭载激光雷达，将大幅提升识别横纵向位置精度、空间分辨率的能力，且其感知能力不受环境光影响。通过视觉+毫米波雷达+超声波传感器+车规级激光雷达的感知高度融合，大幅提升了目标检测性能、测量分辨性能以及光线不足等条件下的性能。 \n　　综上所述，在解决掉受困已久的成本与技术瓶颈问题后，可以说激光雷达“装车”成为了实现上述愿景的第一步。而随着激光雷达的加入，有效的提升车辆的高精度识别性能，大幅度提高整车的感知能力，尤其是在横纵向位置上的精度和空间分辨率，并加强对行人、静态障碍物、小物体等障碍物的监测能力；且其感知能力不受光环境影响，能够为自动驾驶辅助功能提供更深一层的安全冗余，通过覆盖更多、更细节的使用场景。　　而用更通俗的说法表达，对于小鹏即将推出款搭载激光雷达的车型，该部件作用是协助视觉系统，感知某些时刻它看不到的地方，而这也意味着其在硬件层面，拥有了更高的“天花板”，为之后的更高级别自动驾驶做好提前准备。因此，无论从功能性还是可行性上考虑，此举都有着较高的行业推动意义。 \n　　总之，全新开始的2021，对于各大新能源车企甚至部分头部供应商，位于技术尤其是自动驾驶领域的“军备竞赛”将会愈演愈烈，可以预见的的是，我们率先迎来的将是属于激光雷达的“元年”。 （文章来源：每日汽车）\n\r\n                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</p>\n<p>　　综上所述，在解决掉受困已久的成本与技术瓶颈问题后，可以说激光雷达“装车”成为了实现上述愿景的第一步。而随着激光雷达的加入，有效的提升车辆的高精度识别性能，大幅度提高整车的感知能力，尤其是在横纵向位置上的精度和空间分辨率，并加强对行人、静态障碍物、小物体等障碍物的监测能力；且其感知能力不受光环境影响，能够为自动驾驶辅助功能提供更深一层的安全冗余，通过覆盖更多、更细节的使用场景。</p><p>　　而用更通俗的说法表达，对于小鹏即将推出款搭载激光雷达的车型，该部件作用是协助视觉系统，感知某些时刻它看不到的地方，而这也意味着其在硬件层面，拥有了更高的“天花板”，为之后的更高级别自动驾驶做好提前准备。因此，无论从功能性还是可行性上考虑，此举都有着较高的行业推动意义。 </p>\n<p>　　总之，全新开始的2021，对于各大新能源车企甚至部分头部供应商，位于技术尤其是自动驾驶领域的“军备竞赛”将会愈演愈烈，可以预见的的是，我们率先迎来的将是属于激光雷达的“元年”。 </p><p>（文章来源：每日汽车）</p>\n<p>\r\n                (责任编辑：DF407)\r\n            </p>\n</div></body></html>","source":"stock_eastmoney","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>“军备竞赛”就此开始 小鹏官宣将由Livox提供车规级激光雷达</title>\n<style 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\n　　其中，Horiz小鹏定制版首次提出并实现了全新的“超帧率”激光雷达技术概念：通过旋转棱镜式类固态技术方案，可在10赫兹帧率下升维获取20赫兹的点云效果，在没有增加额外激光发射成本的情况下将点云线束效果提升至等效144线。 \n　　同时，该产品的探测距离将达到150米量程(针对10%反射率目标物)，助力小鹏汽车XPILOT自动驾驶辅助系统更好地应对高速公路、城区道路等场景下远处障碍物的超前检测，更密的点云输出也让算法可以更快检测出远处路面上诸如行人、自行车、雪糕桶等细小目标物体。而在视场角方面，单台Horiz小鹏定制版的横向FOV也达到120°，超宽的点云视野极大提升整车应对侧方车辆加塞等场景的能力。 \n　　而作为供应商，Livox 团队自2016年成立以来，始终聚焦于可大规模量产的高性价比激光雷达技术方案的研发与产品化，致力于打破激光雷达行业“价格高”、“难量产”、“可靠性低”三大瓶颈。　　其实，早在去年11月末结束的广州车展期间，何小鹏便已宣布了重磅XPilot 更新计划。具体来看，未来其将采用包括高清摄像头、毫米波雷达、超声波传感器、激光雷达、高精度定位、高精地图、高性能计算平台的方案，总计32个自动驾驶传感器，打造史上最强的硬件冗余设计。 \n　　如此升级带来的提升主要分为四点。第一，控制域高度集成：XPU自动驾驶智能控制单元实现4合1，将行车和泊车的智能控制集成，打破之前4个域之间的交互壁垒，使决策和执行更加高效，同时通过精简控制器、线束数量，减少系统重量，在新增功能的前提下，降低用户的购入成本。 \n　　第二，算力量级提升：高性能计算平台将实现从几十万亿次/秒到几百万亿次/秒的算力增强，整体算力10倍级提升，并且还预留了算力提升空间，支持更高级别的自动驾驶功能落地。 \n　　第三，高精度定位提升：RTK终端从4G升级为5G，高精地图除优化高速道路外，补充城市道路，采用“IMU+GNSS+ RTK(5G)+高精地图(高速&城市)”的新定位方案，实现厘米级高精度定位、毫秒级低延迟，以及高达97.5%以上的覆盖率，并具备超强鲁棒性，覆盖包括高楼、地下停车场等遮挡场景。　　第四，感知融合能力提升：首次在量产车上搭载激光雷达，将大幅提升识别横纵向位置精度、空间分辨率的能力，且其感知能力不受环境光影响。通过视觉+毫米波雷达+超声波传感器+车规级激光雷达的感知高度融合，大幅提升了目标检测性能、测量分辨性能以及光线不足等条件下的性能。 \n　　综上所述，在解决掉受困已久的成本与技术瓶颈问题后，可以说激光雷达“装车”成为了实现上述愿景的第一步。而随着激光雷达的加入，有效的提升车辆的高精度识别性能，大幅度提高整车的感知能力，尤其是在横纵向位置上的精度和空间分辨率，并加强对行人、静态障碍物、小物体等障碍物的监测能力；且其感知能力不受光环境影响，能够为自动驾驶辅助功能提供更深一层的安全冗余，通过覆盖更多、更细节的使用场景。　　而用更通俗的说法表达，对于小鹏即将推出款搭载激光雷达的车型，该部件作用是协助视觉系统，感知某些时刻它看不到的地方，而这也意味着其在硬件层面，拥有了更高的“天花板”，为之后的更高级别自动驾驶做好提前准备。因此，无论从功能性还是可行性上考虑，此举都有着较高的行业推动意义。 \n　　总之，全新开始的2021，对于各大新能源车企甚至部分头部供应商，位于技术尤其是自动驾驶领域的“军备竞赛”将会愈演愈烈，可以预见的的是，我们率先迎来的将是属于激光雷达的“元年”。 （文章来源：每日汽车）\n\r\n                (责任编辑：DF407)","news_type":1,"symbols_score_info":{"XPEV":1}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"hasMoreComments":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":1,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"isCrawlerRequest":true}