Innovusion创始人兼CEO鲍君威：图像级激光雷达，L4及以上级自动驾驶车的锐利双眼

12月16日，第九届全球新能源汽车大会在国家会议中心开幕。Innovusion创始人兼首席执行官鲍俊伟在智能论坛上发表主旨演讲，指出高分辨率图像可以带来革命性的应用。现在激光雷达的低分辨率和高价格将是暂时的，新的变化很快就会实现。

以下是Innovusion创始人兼首席执行官鲍俊伟的演讲录音（略有删减）：大家好，我很高兴与大家分享我们激光雷达产品和公司的进展。图像级激光雷达为无人驾驶汽车增添了一双眼睛。你有没有注意到激光雷达是一幅逐行的图像，大约有16行？作为Innovusion，这是我们在业内首次推出图像级激光雷达。它是什么样子的？让我们看看。第一页告诉了第三、四和五级自动驾驶。我认为存在两个关键的技术差距。从第一级到第三级甚至第四级，我认为技术挑战不大，因为第四级主要用于特定场景中的自动驾驶。在这种情况下，不同的适用性并不是很复杂，但第五级相当于完全取代了人类，各种复杂的场景都可以达到并解决，因此此时的规划控制度非常高。然而，第三级和第四级的感知之间有很大的差距，因为就感知而言，一个人一旦登上第四级汽车，就相当于飞行，把我们的生命交给了汽车。一般来说，人们对人类驾驶准确性的期望是人类驾驶的十倍以上，那么人类一般驾驶时误判的概率是多少？这个误判率非常非常低，大约是10的负十次方和负十一次方。我们可以看到各种各样的传感器。它们的准确性如何？例如，在相机上，我们看到了各种图像的挑战，世界领先的水平。如您所见，准确率分别为90%、92%、95%和99%。你说的反过来是什么意思？误判率约为负二分之十。毫米级雷达基本上处于十分之一的水平，并且存在许多错误信号。我们认为，如果自动驾驶仪能够完全准确地判断感知和感知环境物体，它将承担这些额外准确性的责任，并且它需要达到十分之八的准确性。你可以看到两个常见的场景。一种是低速道路驾驶。例如，当我们在城市道路上行驶时，我们至少可以清楚地检测到附近道路上的交通。一般来说，在城市里开车的速度在30-50公里左右。这个时候，加上感知和判断，再加上机器执行的时间，我们认为我们需要50米的检测距离。在50米之外，我们如何才能达到准确的误判率？我们认为一个人至少应该有十分。在另一个场景中，如果你开车到高速公路上，通过感知来检测制动距离，你至少可以看到你需要有15米以上的检测距离。这时，你必须首先能够探测到150米甚至200米外的物体，不仅能探测到明亮的物体，还能探测到黑暗的物体。如果角度分辨率不够，150米外只有一行点，此时很难区分汽车和物体。正常停车位的高度分别为1.2和1.3。如果需要两行或三行点，0.2度的角分辨率甚至更好。因此，也有必要具有大约100-150行的分辨率。因此，我们可以在这里看到，我们已经绘制了市场上各种传感器的简单图片。横轴是检测距离，纵轴是分辨率或线速度。我们看到左下角，最糟糕的是超声波传感器。一般情况下，检测范围为1米和2米。我们熟悉的雷达基本上是一条线和两条线，它的探测器可以远至100米、200米到300米。各种扫描激光雷达，它的探测距离，现在好的可以达到150米、200米，坏的可能在三四十米左右。你可以看到各种各样的传感器，它们所能满足的性能要求只能是三级或三级自动驾驶的要求。为了满足四级自动驾驶的要求，许多公司可以叠加多个雷达，最终满足四级自动化驾驶的要求。今天，我们向您宣布我们的创新远程图像级激光雷达，这两个方面都可以……

ach是第四级自动驾驶的指标。在这里我画了两条线。这是原始数据。我们用业内相对开放的数据来展示，在这个驾驶场景中，车辆和一些行人都能看得很清楚。现在它是一个低清晰度的图像。如果你看线速度，你可以看到从第一个到顶部总共300个像素，大约是300-500个像素。接下来的图像是高速公路的场景，这相当于我们四环路的速度。你可以在天空中看到这根电线。我的电线很细，距离大约有40或50，可以看得很清楚，这也清楚地表明了我们图像级别的高分辨率。这个俯视图，因为我们想看到我们的汽车可以达到280米，整个探测距离可以达到280m，而在第16码的中间，我无法在这里直接控制这个视频。正如你所看到的，我们拿出其中一张图像，在246米和247米的距离处，你可以看到汽车的后部。即使有相机，除了带特殊长焦的望远镜，我们也可以。因为我们的点质量非常高，我们认为只需很少的数据，就可以实现非常可靠的感知。因为我们的点云质量非常高，我们可以很容易地将其与另一个非常重要的传感器相机融合，从而为激光雷达的点云增添色彩。这张照片左下角的普通二维相机图像约为一万亿像素，激光雷达的点云在右下角。此点云是彩色的。可以看出，这个点云实际上实时构建了三维空间中的彩色点云图像。我们可以看到每个点都是一个点云，但我去掉相机的像素，给它颜色。这是实时进行的，所需的计算量不大，主要是因为我们的点云形状与普通相机像素的分布相似。虽然分辨率稍低，大约是角分辨率的两三倍，但通过良好的校准，很容易将三维空间实时投影到颜色空间中。在这种情况下，许多做感知的算法团队可以很容易地说，激光雷达不仅是三维空间到厘米定位精度的信息，而且是颜色的信息，并且存在真实的RGB（声音）颜色。那么这个激光雷达有多大？刚才，很多人生病了，车顶上的一个大家庭水桶很小。我们的激光雷达是一个工程原型，它已经做得非常非常小，比手机大不了多少，而且它的形状可以改变，所以在不改变汽车形状的情况下很容易与整个汽车集成，这很受整个汽车工厂的欢迎。最后，通过比较，我们在体积、尺寸、数据质量（包括分辨率、检测距离、抗干扰能力和成本）以及传感器融合方面都比现有激光器具有很大优势。介绍我们公司。我们公司成立于2016年。我曾经是“黄埔军校”百度的成员。当时，我在百度负责传感器和硬件。大约六个月前，我们开始向早期合作伙伴交付雷达原型。8月，我们发布了A轮融资。一个多月前，我们正式向业界发布了我们的猎豹图像级激光雷达，目前已经交付了一些订单。我们认为，高分辨率图像在历史上已经出现过多次，可以带来革命性的应用。现在激光雷达的低分辨率是非常昂贵和暂时的，并且很快就会出现新的变化。自动驾驶传感器我们认为，从几行几十行的激光雷达扫描到现在的图像级激光雷达，它也将有助于感知系统的革命性变化。12月16日，第九届全球新能源汽车大会在国家会议中心开幕。Innovusion创始人兼首席执行官鲍俊伟在智能论坛上发表主旨演讲，指出高分辨率图像可以带来革命性的应用。现在激光雷达的低分辨率和高价格将是暂时的，新的变化很快就会实现。

以下是Innovusion创始人兼首席执行官鲍俊伟的演讲录音（略有删减）：大家好，我很高兴与大家分享我们激光雷达产品和公司的进展。图像级激光雷达为无人驾驶汽车增添了一双眼睛。你有没有注意到激光雷达是一幅逐行的图像，大约有16行？作为Innovusion，这是我们在业内首次推出图像级激光雷达。W……

它是什么样子的？让我们看看。第一页告诉了第三、四和五级自动驾驶。我认为存在两个关键的技术差距。从第一级到第三级甚至第四级，我认为技术挑战不大，因为第四级主要用于特定场景中的自动驾驶。在这种情况下，不同的适用性并不是很复杂，但第五级相当于完全取代了人类，各种复杂的场景都可以达到并解决，因此此时的规划控制度非常高。然而，第三级和第四级的感知之间有很大的差距，因为就感知而言，一个人一旦登上第四级汽车，就相当于飞行，把我们的生命交给了汽车。一般来说，人们对人类驾驶准确性的期望是人类驾驶的十倍以上，那么人类一般驾驶时误判的概率是多少？这个误判率非常非常低，大约是10的负十次方和负十一次方。我们可以看到各种各样的传感器。它们的准确性如何？例如，在相机上，我们看到了各种图像的挑战，世界领先的水平。如您所见，准确率分别为90%、92%、95%和99%。你说的反过来是什么意思？误判率约为负二分之十。毫米级雷达基本上处于十分之一的水平，并且存在许多错误信号。我们认为，如果自动驾驶仪能够完全准确地判断感知和感知环境物体，它将承担这些额外准确性的责任，并且它需要达到十分之八的准确性。你可以看到两个常见的场景。一种是低速道路驾驶。例如，当我们在城市道路上行驶时，我们至少可以清楚地检测到附近道路上的交通。一般来说，在城市里开车的速度在30-50公里左右。这个时候，加上感知和判断，再加上机器执行的时间，我们认为我们需要50米的检测距离。在50米之外，我们如何才能达到准确的误判率？我们认为一个人至少应该有十分。在另一个场景中，如果你开车到高速公路上，通过感知来检测制动距离，你至少可以看到你需要有15米以上的检测距离。这时，你必须首先能够探测到150米甚至200米外的物体，不仅能探测到明亮的物体，还能探测到黑暗的物体。如果角度分辨率不够，150米外只有一行点，此时很难区分汽车和物体。正常停车位的高度分别为1.2和1.3。如果需要两行或三行点，0.2度的角分辨率甚至更好。因此，也有必要具有大约100-150行的分辨率。因此，我们可以在这里看到，我们已经绘制了市场上各种传感器的简单图片。横轴是检测距离，纵轴是分辨率或线速度。我们看到左下角，最糟糕的是超声波传感器。一般情况下，检测范围为1米和2米。我们熟悉的雷达基本上是一条线和两条线，它的探测器可以远至100米、200米到300米。各种扫描激光雷达，它的探测距离，现在好的可以达到150米、200米，坏的可能在三四十米左右。你可以看到各种各样的传感器，它们所能满足的性能要求只能是三级或三级自动驾驶的要求。为了满足四级自动驾驶的要求，许多公司可以叠加多个雷达，最终满足四级自动化驾驶的要求。今天，我们向您宣布我们的创新远程图像级激光雷达，这两个方面都可以达到四级自动驾驶的指标。在这里我画了两条线。这是原始数据。我们用业内相对开放的数据来展示，在这个驾驶场景中，车辆和一些行人都能看得很清楚。现在它是一个低清晰度的图像。如果你看线速度，你可以看到从第一个到顶部总共300个像素，大约是300-500个像素。接下来的图像是高速公路的场景，这相当于我们四环路的速度。你可以在天空中看到这根电线。我的电线很细，距离大约有40或50，可以看得很清楚，这也清楚地表明了我们图像级别的高分辨率。这个俯视图，因为我们想看到我们的汽车可以达到280米，整个探测距离可以达到280m，而在第16码的中间，我无法在这里直接控制这个视频。正如你所看到的，我们……

拿出其中一张照片，在246米和247米的距离处，你可以看到汽车的后部。即使有相机，除了带特殊长焦的望远镜，我们也可以。因为我们的点质量非常高，我们认为只需很少的数据，就可以实现非常可靠的感知。因为我们的点云质量非常高，我们可以很容易地将其与另一个非常重要的传感器相机融合，从而为激光雷达的点云增添色彩。这张照片左下角的普通二维相机图像约为一万亿像素，激光雷达的点云在右下角。此点云是彩色的。可以看出，这个点云实际上实时构建了三维空间中的彩色点云图像。我们可以看到每个点都是一个点云，但我去掉相机的像素，给它颜色。这是实时进行的，所需的计算量不大，主要是因为我们的点云形状与普通相机像素的分布相似。虽然分辨率稍低，大约是角分辨率的两三倍，但通过良好的校准，很容易将三维空间实时投影到颜色空间中。在这种情况下，许多做感知的算法团队可以很容易地说，激光雷达不仅是三维空间到厘米定位精度的信息，而且是颜色的信息，并且存在真实的RGB（声音）颜色。那么这个激光雷达有多大？刚才，很多人生病了，车顶上的一个大家庭水桶很小。我们的激光雷达是一个工程原型，它已经做得非常非常小，比手机大不了多少，而且它的形状可以改变，所以在不改变汽车形状的情况下很容易与整个汽车集成，这很受整个汽车工厂的欢迎。最后，通过比较，我们在体积、尺寸、数据质量（包括分辨率、检测距离、抗干扰能力和成本）以及传感器融合方面都比现有激光器具有很大优势。介绍我们公司。我们公司成立于2016年。我曾经是“黄埔军校”百度的成员。当时，我在百度负责传感器和硬件。大约六个月前，我们开始向早期合作伙伴交付雷达原型。8月，我们发布了A轮融资。一个多月前，我们正式向业界发布了我们的猎豹图像级激光雷达，目前已经交付了一些订单。我们认为，高分辨率图像在历史上已经出现过多次，可以带来革命性的应用。现在激光雷达的低分辨率是非常昂贵和暂时的，并且很快就会出现新的变化。自动驾驶传感器我们认为，从几行几十行的激光雷达扫描到现在的图像级激光雷达，它也将有助于感知系统的革命性变化。

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