對於本土企業長城來說，和亮道合作是車輛自動駕駛能力提升的一個過程，而在這個過程中激光雷達測試驗證的成本也是忽略不計的。
文丨AutoR智駕 諾一
自動駕駛汽車的發展讓中國初創公司走向臺前。
近日，長城汽車、亮道智能、Ibeo就L3/L4自動駕駛量產研發簽署戰略合作協議，長城汽車將選用新一代4D 固態激光雷達ibeoNEXT作為自動駕駛傳感器系統中的核心組成部分，亮道智能將負責ibeoNEXT和環境感知系統在長城量產項目中的驗證工作。
這是全球第一個純固態激光雷達量產合作項目，也是全球範圍內首個純固態激光雷達的車規量產合作。
Ibeo將作為激光雷達供應商，亮道智能將作為此新型前沿傳感器自動化驗證服務提供商，聯合為長城汽車的L3/L4自動駕駛量產項目提供產品和服務。
"對於本土企業長城來說，和亮道合作是車輛自動駕駛能力提升的一個過程，而在這個過程中激光雷達測試驗證的成本也是忽略不計的。
文丨AutoR智駕 諾一
自動駕駛汽車的發展讓中國初創公司走向臺前。
近日，長城汽車、亮道智能、Ibeo就L3/L4自動駕駛量產研發簽署戰略合作協議，長城汽車將選用新一代4D 固態激光雷達ibeoNEXT作為自動駕駛傳感器系統中的核心組成部分，亮道智能將負責ibeoNEXT和環境感知系統在長城量產項目中的驗證工作。
這是全球第一個純固態激光雷達量產合作項目，也是全球範圍內首個純固態激光雷達的車規量產合作。
Ibeo將作為激光雷達供應商，亮道智能將作為此新型前沿傳感器自動化驗證服務提供商，聯合為長城汽車的L3/L4自動駕駛量產項目提供產品和服務。
三家公司希望通過深度合作，將新一代傳感器技術應用於量產項目，保證搭載L3級別自動駕駛的長城汽車能夠如期上市。
我們知道具備L2級別以下自動駕駛的汽車傳感器方案中激光雷達並非必須品，但是針對L3級別以上自動駕駛汽車，是否需要激光雷達仍然存在分歧。
馬斯克曾表示，激光雷達並不適合自動駕駛領域使用，那些選擇了這項技術的公司遲早會放棄它，Waymo等自動駕駛汽車市場領導者卻將LiDAR看成關鍵技術。
亮道智能與後者觀點一致。
亮道智能CEO劇學銘認為，“L3的項目上激光雷達是一個必須的產品，原因很簡單，就是希望我們有一個安全的駕駛。”
"對於本土企業長城來說，和亮道合作是車輛自動駕駛能力提升的一個過程，而在這個過程中激光雷達測試驗證的成本也是忽略不計的。
文丨AutoR智駕 諾一
自動駕駛汽車的發展讓中國初創公司走向臺前。
近日，長城汽車、亮道智能、Ibeo就L3/L4自動駕駛量產研發簽署戰略合作協議，長城汽車將選用新一代4D 固態激光雷達ibeoNEXT作為自動駕駛傳感器系統中的核心組成部分，亮道智能將負責ibeoNEXT和環境感知系統在長城量產項目中的驗證工作。
這是全球第一個純固態激光雷達量產合作項目，也是全球範圍內首個純固態激光雷達的車規量產合作。
Ibeo將作為激光雷達供應商，亮道智能將作為此新型前沿傳感器自動化驗證服務提供商，聯合為長城汽車的L3/L4自動駕駛量產項目提供產品和服務。
三家公司希望通過深度合作，將新一代傳感器技術應用於量產項目，保證搭載L3級別自動駕駛的長城汽車能夠如期上市。
我們知道具備L2級別以下自動駕駛的汽車傳感器方案中激光雷達並非必須品，但是針對L3級別以上自動駕駛汽車，是否需要激光雷達仍然存在分歧。
馬斯克曾表示，激光雷達並不適合自動駕駛領域使用，那些選擇了這項技術的公司遲早會放棄它，Waymo等自動駕駛汽車市場領導者卻將LiDAR看成關鍵技術。
亮道智能與後者觀點一致。
亮道智能CEO劇學銘認為，“L3的項目上激光雷達是一個必須的產品，原因很簡單，就是希望我們有一個安全的駕駛。”
他說，“目前主流攝像頭只是作為整個感知的一套解決方案，但是在L3的時候要考慮安全冗餘，比如在攝像頭端要有一個備份，跟攝像頭的感知能力相當，甚至更強，所以在這個層面上我認為激光雷達在L3的項目上是必需的產品。”
基於這個判斷，劇學銘做起新型自動駕駛環境感知系統測試驗證服務，在國內，激光雷達測試驗證方只有亮道科技。
這個領域，亮道智能是孤獨的，但也是有專業基礎的。
目前業內針對自動駕駛測試驗證一般會用幾種方法，包括虛擬仿真測試（軟件在環測試、硬件在環測試、車輛在環測試、駕駛員在環測試）、封閉區域測試、真實道路測試。
其中，虛擬仿真測試使用計算機來搭建模擬的駕駛場景，這種測試方法對平臺開發（例如開發激光雷達算法的通用部分）會有一定幫助，可以節約前期的測試成本，但是尚無法滿足產品量產測試的需要。只有將產品放到真實的交通環境測試，才能獲得感知系統的真實表現。
可以說，目前行業缺乏一家客觀中立的第三方，來幫助大家完成L3-L4自動駕駛量產前的測試驗證。
首先亮道核心團隊之前是搞激光雷達開發和算法開發的，他們對於傳感器自身的理解是最好的。
另外一點，亮道認為未來自動駕駛量產落地必須要有測試驗證，所以亮道從2017年開始搭這條工具鏈。
不過，在這個過程中亮道也遇到一定的壁壘，劇學銘說，“激光雷達測試驗證實際上是一個綜合能力要求極高，甚至不亞於算法開發供應商的能力。”
這裡值得一提的一點是：數據量。
激光雷達在單位時間內產生的數據量是巨大的，在這個過程中採大量的里程需要建數據平臺、數據中心，在數據中心裡面需要工具鏈，進行自動化的標註和自動化的場景抓取。
根據寶馬的一份官方資料，每輛寶馬高度自動駕駛汽車產生的數據量將達到2TB/h，全自動駕駛汽車每小時產生的數據量更多，將達到40TB/h。
目前，針對HWP場景（高速上理想條件下，不考慮惡劣天氣條件下），亮道自動化率的真值建立系統可以達到98%左右。
在標準化方面，亮道是ASAM的正式成員，ASAM，是專門制定自動駕駛標準的國際機構。
目前，亮道自動駕駛環境感知系統測試驗證服務主要包括車輛準備、數據採集、數據處理、測試驗證執行和數據分析，測試驗證過程全部基於被測傳感器（Device under Test）在真實路況獲得的場景數據，測試方法以真實道路測試為主，軟件在環、硬件在環測試為輔。
首先，在測試實驗開始之前，亮道智能需要完成自動駕駛車輛設計和傳感器選型工作，並將待測傳感器安裝至原型車。
第二，根據客戶需求量身定製數據採集方案獲取不同條件、天氣條件下的有效數據，提取對自動駕駛有關鍵意義的特殊工況案例。
第三，DUT和參考系統採集的數據會分別錄入指定的大數據中心，通過對參考系統採集數據的處理，提取目標、獲得目標特徵參數、對目標分類，從而生成基於真實環境的客觀真值。
據悉，亮道智能一週內可以完成4000小時數據的處理，同傳統人工標準數據相比，效率提升近10倍。
第四，在測試驗證執行時，亮道智能的測試驗證工具鏈可以按客戶需求自動提取不同場景的數據，將DUT的實時感知結果與客觀真值對比，其中，工具鏈高度集成化、自動化的特性，全程無需過多的人工干預。
最後，可以根據客戶需求，生成不同場景的環境感知測試驗證報告，提供KPI，依據KPI報告可以針對性地優化感知算法，加速迭代。
"對於本土企業長城來說，和亮道合作是車輛自動駕駛能力提升的一個過程，而在這個過程中激光雷達測試驗證的成本也是忽略不計的。
文丨AutoR智駕 諾一
自動駕駛汽車的發展讓中國初創公司走向臺前。
近日，長城汽車、亮道智能、Ibeo就L3/L4自動駕駛量產研發簽署戰略合作協議，長城汽車將選用新一代4D 固態激光雷達ibeoNEXT作為自動駕駛傳感器系統中的核心組成部分，亮道智能將負責ibeoNEXT和環境感知系統在長城量產項目中的驗證工作。
這是全球第一個純固態激光雷達量產合作項目，也是全球範圍內首個純固態激光雷達的車規量產合作。
Ibeo將作為激光雷達供應商，亮道智能將作為此新型前沿傳感器自動化驗證服務提供商，聯合為長城汽車的L3/L4自動駕駛量產項目提供產品和服務。
三家公司希望通過深度合作，將新一代傳感器技術應用於量產項目，保證搭載L3級別自動駕駛的長城汽車能夠如期上市。
我們知道具備L2級別以下自動駕駛的汽車傳感器方案中激光雷達並非必須品，但是針對L3級別以上自動駕駛汽車，是否需要激光雷達仍然存在分歧。
馬斯克曾表示，激光雷達並不適合自動駕駛領域使用，那些選擇了這項技術的公司遲早會放棄它，Waymo等自動駕駛汽車市場領導者卻將LiDAR看成關鍵技術。
亮道智能與後者觀點一致。
亮道智能CEO劇學銘認為，“L3的項目上激光雷達是一個必須的產品，原因很簡單，就是希望我們有一個安全的駕駛。”
他說，“目前主流攝像頭只是作為整個感知的一套解決方案，但是在L3的時候要考慮安全冗餘，比如在攝像頭端要有一個備份，跟攝像頭的感知能力相當，甚至更強，所以在這個層面上我認為激光雷達在L3的項目上是必需的產品。”
基於這個判斷，劇學銘做起新型自動駕駛環境感知系統測試驗證服務，在國內，激光雷達測試驗證方只有亮道科技。
這個領域，亮道智能是孤獨的，但也是有專業基礎的。
目前業內針對自動駕駛測試驗證一般會用幾種方法，包括虛擬仿真測試（軟件在環測試、硬件在環測試、車輛在環測試、駕駛員在環測試）、封閉區域測試、真實道路測試。
其中，虛擬仿真測試使用計算機來搭建模擬的駕駛場景，這種測試方法對平臺開發（例如開發激光雷達算法的通用部分）會有一定幫助，可以節約前期的測試成本，但是尚無法滿足產品量產測試的需要。只有將產品放到真實的交通環境測試，才能獲得感知系統的真實表現。
可以說，目前行業缺乏一家客觀中立的第三方，來幫助大家完成L3-L4自動駕駛量產前的測試驗證。
首先亮道核心團隊之前是搞激光雷達開發和算法開發的，他們對於傳感器自身的理解是最好的。
另外一點，亮道認為未來自動駕駛量產落地必須要有測試驗證，所以亮道從2017年開始搭這條工具鏈。
不過，在這個過程中亮道也遇到一定的壁壘，劇學銘說，“激光雷達測試驗證實際上是一個綜合能力要求極高，甚至不亞於算法開發供應商的能力。”
這裡值得一提的一點是：數據量。
激光雷達在單位時間內產生的數據量是巨大的，在這個過程中採大量的里程需要建數據平臺、數據中心，在數據中心裡面需要工具鏈，進行自動化的標註和自動化的場景抓取。
根據寶馬的一份官方資料，每輛寶馬高度自動駕駛汽車產生的數據量將達到2TB/h，全自動駕駛汽車每小時產生的數據量更多，將達到40TB/h。
目前，針對HWP場景（高速上理想條件下，不考慮惡劣天氣條件下），亮道自動化率的真值建立系統可以達到98%左右。
在標準化方面，亮道是ASAM的正式成員，ASAM，是專門制定自動駕駛標準的國際機構。
目前，亮道自動駕駛環境感知系統測試驗證服務主要包括車輛準備、數據採集、數據處理、測試驗證執行和數據分析，測試驗證過程全部基於被測傳感器（Device under Test）在真實路況獲得的場景數據，測試方法以真實道路測試為主，軟件在環、硬件在環測試為輔。
首先，在測試實驗開始之前，亮道智能需要完成自動駕駛車輛設計和傳感器選型工作，並將待測傳感器安裝至原型車。
第二，根據客戶需求量身定製數據採集方案獲取不同條件、天氣條件下的有效數據，提取對自動駕駛有關鍵意義的特殊工況案例。
第三，DUT和參考系統採集的數據會分別錄入指定的大數據中心，通過對參考系統採集數據的處理，提取目標、獲得目標特徵參數、對目標分類，從而生成基於真實環境的客觀真值。
據悉，亮道智能一週內可以完成4000小時數據的處理，同傳統人工標準數據相比，效率提升近10倍。
第四，在測試驗證執行時，亮道智能的測試驗證工具鏈可以按客戶需求自動提取不同場景的數據，將DUT的實時感知結果與客觀真值對比，其中，工具鏈高度集成化、自動化的特性，全程無需過多的人工干預。
最後，可以根據客戶需求，生成不同場景的環境感知測試驗證報告，提供KPI，依據KPI報告可以針對性地優化感知算法，加速迭代。
通過以上測試驗證服務五步法，亮道為長城汽車選型了Ibeo固態雷達，並且將通過一年多的時間為長城汽車進行測試驗證。
在雷達選型方面，劇學銘也提出五點，第一，雷達需要有更遠的探測距離、有更廣的探測視角、更大的FOV、更高的分辨率。
第二，更好的集成方式、小型化、輕量化，這個由於量產車型對雷達外觀的要求較大。
第三，使用壽命和可靠性，其實市面上很多激光雷達的固態的方案裡面實際上用了Mems的振鏡，因為Mems實際上本身還是在振抖，但是Ibeo的方案裡面是純固態的，裡面沒有任何的移動部件，這個從它的使用壽命上或者可靠性上應該是有比較好的一個基礎。
第四，針對自動駕駛的方案整個產品設計的靈活性，因為在自動駕駛開發過程中從L3到L4使用場景實際上還是有差異的，現在也沒有任何一個傳感器可以應用於所有的場景。如果一款激光雷達可以根據用戶制定的定義的場景相應做出一些性能上的調整，包括參數上的調整，在保持成本不變的情況下，所以這個是對於自動駕駛有比較強的推動意義。
第五，車規，現在來看市面上真正完成車規量產的激光雷達產品也只有法雷奧的SCALA，雖然這個激光雷達大家使用比較多，但是真正推到量產和車規還是非常有挑戰的。
綜合而言，Ibeo一個不錯的選擇。
"對於本土企業長城來說，和亮道合作是車輛自動駕駛能力提升的一個過程，而在這個過程中激光雷達測試驗證的成本也是忽略不計的。
文丨AutoR智駕 諾一
自動駕駛汽車的發展讓中國初創公司走向臺前。
近日，長城汽車、亮道智能、Ibeo就L3/L4自動駕駛量產研發簽署戰略合作協議，長城汽車將選用新一代4D 固態激光雷達ibeoNEXT作為自動駕駛傳感器系統中的核心組成部分，亮道智能將負責ibeoNEXT和環境感知系統在長城量產項目中的驗證工作。
這是全球第一個純固態激光雷達量產合作項目，也是全球範圍內首個純固態激光雷達的車規量產合作。
Ibeo將作為激光雷達供應商，亮道智能將作為此新型前沿傳感器自動化驗證服務提供商，聯合為長城汽車的L3/L4自動駕駛量產項目提供產品和服務。
三家公司希望通過深度合作，將新一代傳感器技術應用於量產項目，保證搭載L3級別自動駕駛的長城汽車能夠如期上市。
我們知道具備L2級別以下自動駕駛的汽車傳感器方案中激光雷達並非必須品，但是針對L3級別以上自動駕駛汽車，是否需要激光雷達仍然存在分歧。
馬斯克曾表示，激光雷達並不適合自動駕駛領域使用，那些選擇了這項技術的公司遲早會放棄它，Waymo等自動駕駛汽車市場領導者卻將LiDAR看成關鍵技術。
亮道智能與後者觀點一致。
亮道智能CEO劇學銘認為，“L3的項目上激光雷達是一個必須的產品，原因很簡單，就是希望我們有一個安全的駕駛。”
他說，“目前主流攝像頭只是作為整個感知的一套解決方案，但是在L3的時候要考慮安全冗餘，比如在攝像頭端要有一個備份，跟攝像頭的感知能力相當，甚至更強，所以在這個層面上我認為激光雷達在L3的項目上是必需的產品。”
基於這個判斷，劇學銘做起新型自動駕駛環境感知系統測試驗證服務，在國內，激光雷達測試驗證方只有亮道科技。
這個領域，亮道智能是孤獨的，但也是有專業基礎的。
目前業內針對自動駕駛測試驗證一般會用幾種方法，包括虛擬仿真測試（軟件在環測試、硬件在環測試、車輛在環測試、駕駛員在環測試）、封閉區域測試、真實道路測試。
其中，虛擬仿真測試使用計算機來搭建模擬的駕駛場景，這種測試方法對平臺開發（例如開發激光雷達算法的通用部分）會有一定幫助，可以節約前期的測試成本，但是尚無法滿足產品量產測試的需要。只有將產品放到真實的交通環境測試，才能獲得感知系統的真實表現。
可以說，目前行業缺乏一家客觀中立的第三方，來幫助大家完成L3-L4自動駕駛量產前的測試驗證。
首先亮道核心團隊之前是搞激光雷達開發和算法開發的，他們對於傳感器自身的理解是最好的。
另外一點，亮道認為未來自動駕駛量產落地必須要有測試驗證，所以亮道從2017年開始搭這條工具鏈。
不過，在這個過程中亮道也遇到一定的壁壘，劇學銘說，“激光雷達測試驗證實際上是一個綜合能力要求極高，甚至不亞於算法開發供應商的能力。”
這裡值得一提的一點是：數據量。
激光雷達在單位時間內產生的數據量是巨大的，在這個過程中採大量的里程需要建數據平臺、數據中心，在數據中心裡面需要工具鏈，進行自動化的標註和自動化的場景抓取。
根據寶馬的一份官方資料，每輛寶馬高度自動駕駛汽車產生的數據量將達到2TB/h，全自動駕駛汽車每小時產生的數據量更多，將達到40TB/h。
目前，針對HWP場景（高速上理想條件下，不考慮惡劣天氣條件下），亮道自動化率的真值建立系統可以達到98%左右。
在標準化方面，亮道是ASAM的正式成員，ASAM，是專門制定自動駕駛標準的國際機構。
目前，亮道自動駕駛環境感知系統測試驗證服務主要包括車輛準備、數據採集、數據處理、測試驗證執行和數據分析，測試驗證過程全部基於被測傳感器（Device under Test）在真實路況獲得的場景數據，測試方法以真實道路測試為主，軟件在環、硬件在環測試為輔。
首先，在測試實驗開始之前，亮道智能需要完成自動駕駛車輛設計和傳感器選型工作，並將待測傳感器安裝至原型車。
第二，根據客戶需求量身定製數據採集方案獲取不同條件、天氣條件下的有效數據，提取對自動駕駛有關鍵意義的特殊工況案例。
第三，DUT和參考系統採集的數據會分別錄入指定的大數據中心，通過對參考系統採集數據的處理，提取目標、獲得目標特徵參數、對目標分類，從而生成基於真實環境的客觀真值。
據悉，亮道智能一週內可以完成4000小時數據的處理，同傳統人工標準數據相比，效率提升近10倍。
第四，在測試驗證執行時，亮道智能的測試驗證工具鏈可以按客戶需求自動提取不同場景的數據，將DUT的實時感知結果與客觀真值對比，其中，工具鏈高度集成化、自動化的特性，全程無需過多的人工干預。
最後，可以根據客戶需求，生成不同場景的環境感知測試驗證報告，提供KPI，依據KPI報告可以針對性地優化感知算法，加速迭代。
通過以上測試驗證服務五步法，亮道為長城汽車選型了Ibeo固態雷達，並且將通過一年多的時間為長城汽車進行測試驗證。
在雷達選型方面，劇學銘也提出五點，第一，雷達需要有更遠的探測距離、有更廣的探測視角、更大的FOV、更高的分辨率。
第二，更好的集成方式、小型化、輕量化，這個由於量產車型對雷達外觀的要求較大。
第三，使用壽命和可靠性，其實市面上很多激光雷達的固態的方案裡面實際上用了Mems的振鏡，因為Mems實際上本身還是在振抖，但是Ibeo的方案裡面是純固態的，裡面沒有任何的移動部件，這個從它的使用壽命上或者可靠性上應該是有比較好的一個基礎。
第四，針對自動駕駛的方案整個產品設計的靈活性，因為在自動駕駛開發過程中從L3到L4使用場景實際上還是有差異的，現在也沒有任何一個傳感器可以應用於所有的場景。如果一款激光雷達可以根據用戶制定的定義的場景相應做出一些性能上的調整，包括參數上的調整，在保持成本不變的情況下，所以這個是對於自動駕駛有比較強的推動意義。
第五，車規，現在來看市面上真正完成車規量產的激光雷達產品也只有法雷奧的SCALA，雖然這個激光雷達大家使用比較多，但是真正推到量產和車規還是非常有挑戰的。
綜合而言，Ibeo一個不錯的選擇。
Ibeo是汽車激光雷達系統開發商，可為自動駕駛汽車提供可靠的障礙物及行人檢測，確保自動駕駛車輛及時對路況做出反應。
本次長城汽車選用的4D固態激光雷達ibeoNEXT是一款革新性產品，可以很好地匹配未來駕駛需求。
這款固態激光雷達不含任何運動部件，傳感器更輕便、結構更緊湊，適用於SAE L2-L5自動駕駛系統。
值得注意的是，ibeoNEXT不但可以構建具有豐富細節的3D環境模型，而且能利用能量信息顯示環境圖像，即三維空間內每個測量點的第四類屬性，這也是ibeoNEXT被稱為4D固態激光雷達的原因。
ibeoNEXT創建的能量信息圖，和黑白攝像頭記錄的視頻圖像類似，可以與激光雷達點雲信息配合同步輸出， 再與其他車載感知傳感器採集的信息形成冗餘。
該雷達還可構建高度精確的3D環境模型，涵蓋道路指引信息、道路設施、標牌、交通信號燈等詳細信息，可迅速記錄道路變化並準確發送至自動駕駛地圖平臺，同時將採集到的真實環境數據與自動駕駛地圖數據進行匹配，形成不斷更新的數據源，確保地圖更新的持續性，保證地圖數據鮮度。
長城汽車甄龍豹認為，“新型的激光雷達初次上車其實是面臨很多的挑戰以及很多複雜情況的應用，從激光雷達本身性能的保證來說，這是我們跟Ibeo還有亮道共同來做這件事的原因，不過在激光雷達測試驗證層面作為車企是沒有那麼多精力和時間來每一條都做驗證。”
從這一點也可以看出，全新奧迪A8搭載的L3級別自動駕駛功能在某些場景並不一定適合，尤其針對中國需要尋求本地化合作。
針對奧迪A8被簡化的功能，智駕君也在國內進行了測試，其測試結果並不是很理想。
當前，自動駕駛功能的複雜性和量產節點臨近，前沿主機廠與傳感器公司、驗證服務提供商的開發合作將更為緊密。
對於本土企業長城來說，和亮道合作是車輛自動駕駛能力提升的一個過程，而在這個過程中激光雷達測試驗證的成本也是忽略不計的。
可以說，對於三方合作是一個多贏的過程。
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