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无人驾驶时代的车旋风 | 对话以色列 5D Sensing CEO Roni 博士

作者:中以商桥来源:微信网址:https://mp.weixin.qq.com/s/MP09V_u1Eu4OXNjH-YF7SA

20200817


随着传感器技术的飞速提升,汽车产业的崛起尤其是无人驾驶汽车的出现,以解放驾驶员为宗旨提高着人们的生活质量、出行效率与出行安全,在科技时代引领着一场车旋风。



无人驾驶技术里有三大环节至关重要:环境感知环节识别道路环境、规划决策环节对车辆所处环境进行危险判定、控制执行环节控制车辆进行纵向制动或者横向避让。对每个环节的研发和探讨愈深,无人驾驶领域的突破愈多,有利的时代背景也为各国各企业带来了许多机遇。而在这一背景下,加强技术和人才的跨国交流,实则是各企业抓住时代机遇、提升竞争优势的最佳捷径。

5DSensing传感器获取的图像

以色列在无人驾驶领域堪称全球翘楚,除Mobileye等赫赫有名的独角兽企业外,更有数百家优质的无人驾驶技术创业型公司。这就使以色列为全球无人驾驶领域提供着源源不断的优越技术和顶尖人才,也提供着新理念、新思路。

中以商桥采访到了前华为以色列创新中心CTO、以色列传感技术企业5DSensing的CEO Roni El-Bahar博士,在对话中碰撞出了关于中国无人驾驶前景的有趣火花,来与大家分享。


以色列初创企业5DSensing旨在为汽车和智慧城市市场设计2D 近红外传感器与3D硅传感器。其研发的解决方案基于CMOS技术,因此易于制造且可快速推向市场。


公司创始人和团队成员均具有拥有十余年学术、工业和管理领域的经验,团队能力过硬平。


5DSensing的最终产品包括应用在单个芯片上的2D 近红外夜视和激光雷达3D点云传感器,具有成本低、重量轻、尺寸小、制造简单和性能高的优点。其技术基于前瞻性研究和天才理念的独特技术,简化了系统,不仅成本更低,性能也优于该领域的其他系统。


5DSensing官网:https://5d-sensing.com/


5DSensing的CEO Roni El-Bahar博士是一位有25年丰富经验的研发负责人与管理者。他曾担任华为以色列研发中心的首席技术官,并管理过三星、英特尔和华为的大型工程师团队,在光学、电光、相机、芯片设计和模拟领域的产品、技术和研究方面经验丰富。


Roni博士


Q:

传感器对汽车的安全性能有着重要而直接的影响,您能详细与我们分享您对您的传感器在汽车行业扮演的角色的理解吗?

A:

由于我们的通勤系统都是基于非常古老的原则(从马车道演变而来),因此所有系统都是基于人的能力而建立起来的。这些能力包括视觉(环顾四周)、交流(闪灯、鸣笛)和控制(信号)等。当我们探索更高的安全性能时,我们通过添加摄像头、智能通信和控制系统来模仿这些人的能力。

但是我们能做的远不止于此,我们可以添加人类没有的功能,例如夜视、360度雷达感知,用强大的处理能力以更好地了解如何安全移动,还能实现与控制系统以及周围其他车辆或人员进行远程通信。

但是,对周围环境的所有了解都始于在任何情况下都能获取环境信息的传感器.

自动化驾驶需要的是获取尽可能多的信号并将所有数据融合为连贯的信息,这样才能对其进行处理并做出正确的驾驶决定。


Q:

目前已有许多传感器已在汽车领域应用或处于研发过程中,我们仍需要更多的传感器以实现技术迭代。请与我们分享您创立的5DSensing正在研发什么令人兴奋的技术,又计划如何将这项技术应用于汽车行业呢?

A:

即使是最好的处理器,也需要清晰、连贯和准确的数据。从多源获取数据的问题在于,它可能会产生故障警报,有时甚至犯致命的错误。例如,在两条不同道路中移动的汽车会在不同的地方显示,从而产生嘈杂的数据。

5DSensing以独特的技术脱颖而出,其技术基于简化的传感器,仅需要获取最基本的信息就能正常工作,就像自然界中的任何其他传感器一样(我们称其为“完美系统”)。

我们的技术使用相机读取2D图像,但是同时也从同一传感器读取3D图像,因此得到的结果是具有在任何方面都完全匹配的、2D和3D读数叠加的真实5D图像。

因此,5DSensing的精准简化使图像更清晰、噪音更少、灵敏度更高。当系统的“大脑”(处理器)需要使用此数据时,2D和3D图像便会完美匹配,这就减少了处理需求并优化了决策流程。

5DSensing技术可改善2D和3D图像,从而实现更优化处理和更正确决策,进而改善汽车的安全性。


Q:

中国自动驾驶市场蓬勃发展,已成为不可阻挡的下一个大趋势。道路情况变化无穷,人们最关心的还是安全问题,5DSensing如何帮助自动驾驶汽车在没有驾驶员的情况下更安全地驾驶呢?

A:

5DSensing技术与其他传感器一样具有2D图像,但它增加了传感器的夜视功能。借助这种活跃的夜视技术,即使在完全黑暗的环境中,我们也可以看到并辨认道路上是否有障碍物。此外,我们使用激光雷达读取3D深度图,显示图像中任何物体的确切位置,避免碰撞、场景检测错误和错误检测问题。


5DSensing的模拟夜视图


在自动驾驶领域处于领先地位的中国,必须采用先进的传感器技术,以确保安全性处于最高水平。5DSensing的技术是确保安全性的有效途径。


Q:

汽车传感器的发展正朝着集成化、多功能和智能化方向发展。您认为传感器行业从业人员可以如何确保所研发的技术跟上时代的变化?

A:

如今,大多数公司都在将数据集成到处理器上,以便将多个数据源输入到主数据库中。但主要问题在于,不同类型的数据(如雷达、2D摄像机、LiDAR、运动传感器、热传感器等)来自不同的帧速率、不同的扫描技术和不同的角度,且每个数据的表示方式也不同。例如,热传感器显示的是物体的热量,而雷达则表示深度和波反射。

我们制作的图像在时间戳(拍摄2D和3D图像的时间)和视场(相同的镜头和相同的像素)的任何方面都是相同的,从而确保了场景构建的准确性。2D图像中的每个像素都具有最佳的深度读数,因此图像显示的数据非常适合工程师和研究人员进行抓取和分析。

这是当前可能的最佳图像对齐方式,我们的竞争对手可能无法在此方面比我们做得更好。我们也正期待在将来进一步提高分辨率,以最大深度测量并添加雷达,不断提高性能。


Q:

福特汽车最近宣布,由于其当前的商业活动面临的全新挑战,将自动驾驶出租车的启用时间延迟到2022年。您认为在COVID-19后的经济形式下,无人驾驶技术如何能走得更远?

A:

我认为COVID-19对每个人都是一个机会。在过去的其他任何危机(例如2008年的经济危机)中,中国都在新技术上进行了大量投资,迅速成长并取得丰硕成果。

众所周知,中国市场和公司积极进取,注重结果。在过去的几年中,福特5次改变了ASAD路线图,并且一直在努力;同时比亚迪和其他中国汽车制造商也没有停下脚步,一直在升级改进。中国又因在应对COVID-19方面处于世界领先地位,所以有希望拉开与其他国家的技术差距。


Q:

近期,除部分自主品牌车企大力宣布进军L3以外,还有福特、沃尔沃、蔚来等一些车企宣布越过L3,直接研发L4;奥迪更是宣布将放弃在2021年推出的奥迪A8车型中引入L3级自动驾驶的计划,而该车型又是全球最早量产的L3自动驾驶汽车。在我们对L3带来的转变有了全面的了解之后,又一个问题浮出水面:L3到底是一个必要的过程吗?既然L3面临法律层面的制约,量产存在瓶颈,那么是不是可以跨过L3,直接研发高度自动驾驶的L4、L5?

A:

进入自动驾驶时代的L4和L5需要更多的变化,这些变化不仅仅体现在汽车硬件上。比如,汽车的控制系统和通信系统也必须变得更好。

这些系统有望在未来2-3年内,在机场、火车站、停车场甚至高速公路等可控环境中实现技术突破,工作量相对较小;而在小区内、交通拥堵的核心区域等环境中将需要更长的时间,我们希望能在5-10年内有所突破。到那时,传感器的性能将变得更好,处理单元也将变得更优质。


除对技术未来展开畅想外,Roni博士还特别表达了他对中以技术与人才合作的期待和愿景:“中以之间技术文化的差异是完美互补的,中国人做事踏实工作勤奋,以色列人愿意冒险、试错、升级。中以合作就是双剑合并,能让好的技术得到完美的交付


但他也提到了实际合作中可能面临的挑战:因为语言、文化和思维习惯等的差异,双边合作往往苦于低效的沟通和交流,技术突破和落地过程漫长且曲折。因此像中以商桥这样有能力理解和连接双边合作的桥梁,是双方沟通和接触中的必要存在。也只有克服了文化的鸿沟,双边的互补优势才能发挥到极致。

科技与市场相辅相成,市场给予科技动力,科技助力市场升级。此端愈强,彼端愈强。

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