三星推出电动汽车内存解决方案 且已进行量产

2021年12月10日，由雷锋。com &由新智家主办的第四届全球智能驾驶峰会在深圳正式召开。

此次，以“智能驾驶的决战时刻”为主题，Leifeng.com新智佳将话筒交给了行业内19家标杆企业，辐射13项技术/场景，涵盖智能驾驶算法、芯片、感知、落地等多个维度，仅评选出每个领域最具代表性的企业。

遵循“基础理论与技术的创新”和“行业解决方案的落地”两大黄金标准，演讲嘉宾与业界分享了对过往经验的总结与回顾、对未来趋势的预测以及有效模式的分享。

峰会上方，Innoviz中国区总经理苏书平发表了题为《从技术到量产，激光雷达的挑战与机遇》的精彩演讲。

从毫米波雷达到视觉，再到如今备受关注的激光雷达，智能驾驶车辆的传感技术一直在向前发展。自2016年成立以来，Innoviz的目标一直是做自动驾驶的汽车级激光雷达。

苏书平表示，过去五年，Innoviz主要做了两件事。先是2018年某产品拿下宝马L3自动驾驶汽车指定项目。按照计划，该车将于明年量产，目前正进入最后的整合工作；另一个是几百人的团队。它花了五年时间开发了一款产品InnovizOne，可以为L3-L5自动驾驶车辆和其他非汽车应用提供3D感知。

据介绍，结合计算机视觉软件，InnovizOne可以实现远距离的物体检测、分类和跟踪。

在激光雷达领域，近年来出现了一些新技术，吸引了很多关注。而Innoviz则以市场需求为基础，努力打造一款在性能上能够满足要求，实现量产，质量稳定可靠，价格合理的产品。

“激光雷达是自动驾驶的工具。它想让自动驾驶性能更加强大可靠，减少事故。不是用来车内装饰的，也不是用来‘炫富’(激光雷达一直被诟病价格高)。”苏书平认为。

以下是苏淑萍的发言全文，由雷锋网整理编辑。com新智佳不改初衷:

说到自动驾驶，大家都知道离不开感知方案。对于传感技术，从之前的毫米波雷达到视觉，再到现在的激光雷达，一直在向前发展。

Innoviz主要做激光雷达。我先简单介绍一下我们公司。Innoviz成立于2016年，是一家非常年轻的公司。在成立之初，我们的目标是做一个用于自动驾驶的汽车级激光雷达。

在我们公司成立之前，智能驾驶行业已经在为自动驾驶汽车使用激光雷达了。但在技术和产品上，和传统的机械旋转式激光雷达一样，仍然无法满足自动驾驶汽车量产的需求。因此，2015年和2016年，包括国内在内的多家公司开始向能够满足车辆法规要求的固体和半固体激光雷达转型。

Innoviz过去五年做了两件事:一是2018年，我们的一个产品获得了宝马L3自动驾驶汽车的指定项目。按照计划，该车将于明年量产，目前正进入最后的整合工作；另一个是几百人的团队。它花了五年时间开发了一款产品InnovizOne，可以为L3-L5自动驾驶车辆和非汽车应用提供3D感知。

简单介绍一下我们采用的技术路线。目前我们使用905 nm激光光源，扫描方式为MEMS，探测器为半导体器件，距离探测为ToF。

这些方面几乎没有什么很酷的新技术。其实在激光雷达领域，这几年有很多技术，很多都很吸引大家。

但是我们公司基本都是选择一些传统的技术，因为我们很想做一个性能价格比能满足市场需求的产品。

我们想把这款产品做成性能上能满足要求，能量产，质量可靠，价格合理的产品，所以innoviz选择了以上技术路线的组合。

在谈技术路线的时候，其实更应该关注市场实际需要什么产品。自动驾驶车辆的应用场景非常不同。目前乘用车有L1和L2级，未来几年L3车会陆续出来，还有Robotaxi、干线物流等商用场景。当我们分析这些场景的时候，发现它们也是自动驾驶，对激光雷达的需求是不一样的。

之前和新智家有过一次交流，我当时就说，激光雷达没有一个放之四海而皆准的产品，可以适应所有的应用场景。

从市场的实际需求来看，上述需求的应用场景从探测距离到探测视场大小，再到分辨率和帧率都是不一样的，也就是说你可能满足这个需求，但你可能不满足那个需求。

当然也有相对统一的要求，比如成熟度，质量，大小，价格，尤其是价格。相信大家的要求都是越便宜越好。

但是我们实际做产品的时候，要定义我们的产品用在什么场景。基于这种考虑，innoviz并不想闭门造车，而是想做出一款市场真正需要的产品。

我们目前的产品是针对长距离检测，主要用于前向高速场景。基于这样的定位，我们来看看产品达到了什么样的性能。

我们获得了0.1× 0.1的高分辨率。目前这个行业，如果是能在量产车上使用的，符合车辆法规要求的激光雷达产品，这个分辨率已经是极高了，而且还是满视野的，而不仅仅是某个区域。

我们的视野还是很大的，120× 25。当然我知道25度的垂直视场角对于卡车来说还是有点挑战的。我们也和一些卡车客户沟通过，他们对VFOV也有要求。

我们还有一个门槛，就是客户要买得起，客户不能说太贵我用不起，所以产品做得再好也没用。

基于这样的考虑，InnovizOne产品，分辨率0.1× 0.1，视场115× 15，15 FPS，仅一秒钟就能输出280万个光点。

之前给所有客户介绍这款产品的时候，他们都不相信这个参数，因为激光雷达能拿到50万分，已经是不错的性能指标了，280万只是我们的最低配置。

但是，当客户看到产品真的是从云端出来的时候，他就知道了，因为上述参数InnovizOne是可以同时满足的。他们之前看到的许多产品都在各种参数之间进行平衡和调整，而我们同时也在满足这些参数。

我们如何做到这一点？是因为我们激光雷达产品的核心部件，如MEMS模块、接收单元、信号处理芯片都是自主研发的，唯一对外采集的主要部件就是激光光源。通过这样的努力，我们可以实现一个高性能、紧凑尺寸和合理价格的产品。我只能说价格合理，因为我在中国市场面临的价格挑战太大了。

今天，我还带来了Innoviz上周在SAIC做的测试。SAIC刚刚与亮道智能建立了一个激光雷达联合实验室，我们是第一个在这个联合实验室做测试的。

测试分为非现场测试和现场测试。因为只有一周时间，我们只完成了非现场测试，以及现场测试和其他子任务……nt深入测试将陆续进行。现在我想和你分享一下测试结果。

大家可以看到，我们对大家关注的目标进行了测试，比如10%漫反射板最远距离测试，黑人行人，黑车，白车，冰淇淋甜筒，轮胎等等。在室外情况下，Innoviz可以在200米以上的距离检测到10%的反射体。

同时，我们不仅要看到产品能测量多远，还要看到它能测量多精确，因为精确测量是激光雷达的优势。

我们使用10%的漫反射器来测试精确度。测试条件为:天气晴朗，阳光明媚，电源电压12V，温度13±5℃，湿度65%±15% RH，照度55W/㎡，精度不超过激光雷达标称精度的三分之一，漫反射板尺寸1.5m×2m。从测试结果来看，除了最远距离的一些问题，其他距离的测试结果还是不错的。

在实时点云测试方面，产品在100米以外的行人、车辆和冰淇淋甜筒上测试后得到的点云图像是可用的，这意味着它对算法是有效的。有些市场数据可以看到很远的地方，但是它的数据对于算法来说是不可用的。

同时，我们也收集了一些路面和周围道路环境的数据。可以看到，即使地下室入口很细，我们检测到的图像也是一条直线，没有任何波动，路标和斑马线的识别也很清晰。

另外，很多客户会向我们反馈，早晚有阳光直射时，激光雷达的性能会受到很大影响。

所以，我们也做了这样的测试。在阳光直射的环境下，点云图像还是会看到噪点，但是在做算法的时候其实很容易过滤掉这些噪点，包括我们用我们公司的显示器输出的时候，也可以增加信心直接过滤掉这些噪点。

但是我们关心的是阳光直射对我们的激光雷达产品探测目标物体有没有影响。如果产品因为噪声干扰而对目标物体的探测产生影响，这款激光雷达的性能就值得怀疑，但从测试结果来看，我们的激光雷达产品输出信号质量还是很不错的。

前面讲的是一些技术和产品，但是当产品真正量产的时候，就要讲质量了。开发一款汽车级激光雷达的目的是满足汽车内的各种应用场景，满足所有汽车级的需求。

在测试方面，我们从组件开始，需要两年多的时间来做各种测试。其实很多工作并不能完全由OTA来完成。很多基础的东西还是要做好，尤其是面对快速增长的市场，要坚持不走“敏捷”但不切实际的路。

过去五年，我们只做了一个产品。我们的下一代产品是InnovizTwo，我们希望价格更低，性能更好。怎么会？我们在自研产品上做了很大的调整，尤其是MEMS振镜。

这也是我们的产品在整个行业中最大的疑问，因为MEMS振镜如果在尺寸和旋转角度上放大，性能会下降，使用寿命会降低，这是一个很大的挑战。如何做到两者之间的“都”，是我们下一步的努力。

接下来，我将为我们的主机厂做一个广告。看这满屏的主机厂logo，也是2021年中国激光雷达市场的繁华现状。希望未来几年，激光雷达辅助的高端自动驾驶车辆能服务大众的出行。

目前国内智能驾驶车辆在激光雷达上的应用，如果直截了当的说，还处于堆砌材料的阶段。但我觉得激光雷达应该是智能驾驶车辆的一个工具，让车辆性能更强大，减少车辆事故。

目前to C市场对激光雷达的需求越来越强，带来的好处是会促进激光雷达行业的快速发展，但我希望在快速之后加上“健康”二字，即快速健康发展。我们希望在主机厂的支持下，把产品做得更好，迭代得更快，有利于整个行业的长期正增长。

雷锋网#雷锋网#雷锋网(微信关了……ial账号:雷锋网)

雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。2021年12月10日，由雷锋。com &由新智家主办的第四届全球智能驾驶峰会在深圳正式召开。

此次，以“智能驾驶的决战时刻”为主题，Leifeng.com新智佳将话筒交给了行业内19家标杆企业，辐射13项技术/场景，涵盖智能驾驶算法、芯片、感知、落地等多个维度，仅评选出每个领域最具代表性的企业。

遵循“基础理论与技术的创新”和“行业解决方案的落地”两大黄金标准，演讲嘉宾与业界分享了对过往经验的总结与回顾、对未来趋势的预测以及有效模式的分享。

峰会上方，Innoviz中国区总经理苏书平发表了题为《从技术到量产，激光雷达的挑战与机遇》的精彩演讲。

从毫米波雷达到视觉，再到如今备受关注的激光雷达，智能驾驶车辆的传感技术一直在向前发展。自2016年成立以来，Innoviz的目标一直是做自动驾驶的汽车级激光雷达。

苏书平表示，过去五年，Innoviz主要做了两件事。先是2018年某产品拿下宝马L3自动驾驶汽车指定项目。按照计划，该车将于明年量产，目前正进入最后的整合工作；另一个是几百人的团队。它花了五年时间开发了一款产品InnovizOne，可以为L3-L5自动驾驶车辆和其他非汽车应用提供3D感知。

据介绍，结合计算机视觉软件，InnovizOne可以实现远距离的物体检测、分类和跟踪。

在激光雷达领域，近年来出现了一些新技术，吸引了很多关注。而Innoviz则以市场需求为基础，努力打造一款在性能上能够满足要求，实现量产，质量稳定可靠，价格合理的产品。

“激光雷达是自动驾驶的工具。它想让自动驾驶性能更加强大可靠，减少事故。不是用来车内装饰的，也不是用来‘炫富’(激光雷达一直被诟病价格高)。”苏书平认为。

以下是苏淑萍的发言全文，由雷锋网整理编辑。com新智佳不改初衷:

说到自动驾驶，大家都知道离不开感知方案。对于传感技术，从之前的毫米波雷达到视觉，再到现在的激光雷达，一直在向前发展。

Innoviz主要做激光雷达。我先简单介绍一下我们公司。Innoviz成立于2016年，是一家非常年轻的公司。在成立之初，我们的目标是做一个用于自动驾驶的汽车级激光雷达。

在我们公司成立之前，智能驾驶行业已经在为自动驾驶汽车使用激光雷达了。但在技术和产品上，和传统的机械旋转式激光雷达一样，仍然无法满足自动驾驶汽车量产的需求。因此，2015年和2016年，包括国内在内的多家公司开始向能够满足车辆法规要求的固体和半固体激光雷达转型。

Innoviz过去五年做了两件事:一是2018年，我们的一个产品获得了宝马L3自动驾驶汽车的指定项目。按照计划，该车将于明年量产，目前正进入最后的整合工作；另一个是几百人的团队。它花了五年时间开发了一款产品InnovizOne，可以为L3-L5自动驾驶车辆和非汽车应用提供3D感知。

简单介绍一下我们采用的技术路线。目前我们使用905 nm激光光源，扫描方式为MEMS，探测器为半导体器件，距离探测为ToF。

这些方面几乎没有什么很酷的新技术。其实在激光雷达领域，这几年有很多技术，很多都很吸引大家。

但是我们公司基本都是选择一些传统的技术，因为我们很想做一个性能价格比能满足市场需求的产品。

我们想把这款产品做成性能上能满足要求，能量产，质量可靠，价格合理的产品，所以innoviz选择了以上技术路线的组合。

在谈技术路线的时候，其实更应该关注市场实际需要什么产品。自动驾驶车辆的应用场景非常不同。目前乘用车有L1和L2级，未来几年L3车会陆续出来，还有Robotaxi、干线物流等商用场景。当我们分析这些场景的时候，发现它们也是自动驾驶，对激光雷达的需求是不一样的。

之前和新智家有过一次交流，我当时就说，激光雷达没有一个放之四海而皆准的产品，可以适应所有的应用场景。

从市场的实际需求来看，上述需求的应用场景从探测距离到探测视场大小，再到分辨率和帧率都是不一样的，也就是说你可能满足这个需求，但你可能不满足那个需求。

当然也有相对统一的要求，比如成熟度，质量，大小，价格，尤其是价格。相信大家的要求都是越便宜越好。

但是我们实际做产品的时候，要定义我们的产品用在什么场景。基于这种考虑，innoviz并不想闭门造车，而是想做出一款市场真正需要的产品。

我们目前的产品是针对长距离检测，主要用于前向高速场景。基于这样的定位，我们来看看产品达到了什么样的性能。

我们获得了0.1× 0.1的高分辨率。目前这个行业，如果是能在量产车上使用的，符合车辆法规要求的激光雷达产品，这个分辨率已经是极高了，而且还是满视野的，而不仅仅是某个区域。

我们的视野还是很大的，120× 25。当然我知道25度的垂直视场角对于卡车来说还是有点挑战的。我们也和一些卡车客户沟通过，他们对VFOV也有要求。

我们还有一个门槛，就是客户要买得起，客户不能说太贵我用不起，所以产品做得再好也没用。

基于这样的考虑，InnovizOne产品，分辨率0.1× 0.1，视场115× 15，15 FPS，仅一秒钟就能输出280万个光点。

之前给所有客户介绍这款产品的时候，他们都不相信这个参数，因为激光雷达能拿到50万分，已经是不错的性能指标了，280万只是我们的最低配置。

但是，当客户看到产品真的是从云端出来的时候，他就知道了，因为上述参数InnovizOne是可以同时满足的。他们之前看到的许多产品都在各种参数之间进行平衡和调整，而我们同时也在满足这些参数。

我们如何做到这一点？是因为我们激光雷达产品的核心部件，如MEMS模块、接收单元、信号处理芯片都是自主研发的，唯一对外采集的主要部件就是激光光源。通过这样的努力，我们可以实现一个高性能、紧凑尺寸和合理价格的产品。我只能说价格合理，因为我在中国市场面临的价格挑战太大了。

今天，我还带来了Innoviz上周在SAIC做的测试。SAIC刚刚与亮道智能建立了一个激光雷达联合实验室，我们是第一个在这个联合实验室做测试的。

测试分为非现场测试和现场测试。因为只有一周时间，我们只完成了非现场测试，以及现场测试和其他子任务……nt深入测试将陆续进行。现在我想和你分享一下测试结果。

大家可以看到，我们对大家关注的目标进行了测试，比如10%漫反射板最远距离测试，黑人行人，黑车，白车，冰淇淋甜筒，轮胎等等。在室外情况下，Innoviz可以在200米以上的距离检测到10%的反射体。

同时，我们不仅要看到产品能测量多远，还要看到它能测量多精确，因为精确测量是激光雷达的优势。

我们使用10%的漫反射器来测试精确度。测试条件为:天气晴朗，阳光明媚，电源电压12V，温度13±5℃，湿度65%±15% RH，照度55W/㎡，精度不超过激光雷达标称精度的三分之一，漫反射板尺寸1.5m×2m。从测试结果来看，除了最远距离的一些问题，其他距离的测试结果还是不错的。

在实时点云测试方面，产品在100米以外的行人、车辆和冰淇淋甜筒上测试后得到的点云图像是可用的，这意味着它对算法是有效的。有些市场数据可以看到很远的地方，但是它的数据对于算法来说是不可用的。

同时，我们也收集了一些路面和周围道路环境的数据。可以看到，即使地下室入口很细，我们检测到的图像也是一条直线，没有任何波动，路标和斑马线的识别也很清晰。

另外，很多客户会向我们反馈，早晚有阳光直射时，激光雷达的性能会受到很大影响。

所以，我们也做了这样的测试。在阳光直射的环境下，点云图像还是会看到噪点，但是在做算法的时候其实很容易过滤掉这些噪点，包括我们用我们公司的显示器输出的时候，也可以增加信心直接过滤掉这些噪点。

但是我们关心的是阳光直射对我们的激光雷达产品探测目标物体有没有影响。如果产品因为噪声干扰而对目标物体的探测产生影响，这款激光雷达的性能就值得怀疑，但从测试结果来看，我们的激光雷达产品输出信号质量还是很不错的。

前面讲的是一些技术和产品，但是当产品真正量产的时候，就要讲质量了。开发一款汽车级激光雷达的目的是满足汽车内的各种应用场景，满足所有汽车级的需求。

在测试方面，我们从组件开始，需要两年多的时间来做各种测试。其实很多工作并不能完全由OTA来完成。很多基础的东西还是要做好，尤其是面对快速增长的市场，要坚持不走“敏捷”但不切实际的路。

过去五年，我们只做了一个产品。我们的下一代产品是InnovizTwo，我们希望价格更低，性能更好。怎么会？我们在自研产品上做了很大的调整，尤其是MEMS振镜。

这也是我们的产品在整个行业中最大的疑问，因为MEMS振镜如果在尺寸和旋转角度上放大，性能会下降，使用寿命会降低，这是一个很大的挑战。如何做到两者之间的“都”，是我们下一步的努力。

接下来，我将为我们的主机厂做一个广告。看这满屏的主机厂logo，也是2021年中国激光雷达市场的繁华现状。希望未来几年，激光雷达辅助的高端自动驾驶车辆能服务大众的出行。

目前国内智能驾驶车辆在激光雷达上的应用，如果直截了当的说，还处于堆砌材料的阶段。但我觉得激光雷达应该是智能驾驶车辆的一个工具，让车辆性能更强大，减少车辆事故。

目前to C市场对激光雷达的需求越来越强，带来的好处是会促进激光雷达行业的快速发展，但我希望在快速之后加上“健康”二字，即快速健康发展。我们希望在主机厂的支持下，把产品做得更好，迭代得更快，有利于整个行业的长期正增长。

雷锋网#雷锋网#雷锋网(微信关了……ial账号:雷锋网)

雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。

标签：RAM

汽车资讯热门资讯