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激光雷達的趨勢與挑戰(zhàn)

2019-01-21
關鍵詞: 激光雷達

  2018年11月19日一筆早期投資交易事件引發(fā)媒體關注,美國科技新創(chuàng)企業(yè)AEye完成了B輪募資4,000萬美元,約新臺幣12億元。在全球早期投資仍相當熱絡之際,若只是一般的交易事件,恐還不足以吸引大眾目光。但當發(fā)現(xiàn)這筆B輪募資的領投者是臺杉基金時,確實給這筆交易帶來不少的新聞性。除了這是臺杉第一筆對外揭露的交易外,這家新創(chuàng)公司所做的產(chǎn)品更是值得進一步探討。

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  AEye成立于2013年,2016年獲得種子投資310萬美元;2017年Intel Capital與Airbus Venture參與了1,600萬美元的A輪募資;去年11月則是由臺杉領投B輪。AEye是一家光學雷達(激光雷達,Light Detection And Ranging, LiDAR)生產(chǎn)與設計公司,而光學雷達是發(fā)展自駕車,甚至是無人機的關鍵技術,也是需要高度軟硬整合的產(chǎn)品。

  AEye的CEO Luis Dussan表示,臺杉是策略投資伙伴,透過臺杉能更密切地與亞洲制造業(yè)者、物流以及科技資源有更廣泛的接觸。臺杉總經(jīng)理翁嘉盛也表示,各國紛紛布局自駕車領域,其中光學雷達要做到普及化,一定要想辦法降低成本,臺灣在此領域扮演著關鍵角色。另外也能切入自駕車的供應鏈,帶動產(chǎn)業(yè)數(shù)字轉型。

  相對于利用無線電波偵測物體的雷達,「激光雷達」顧名思義,乃是利用光量測目標物距離的技術。早在1932年,愛爾蘭物理學家Edward Hutchinson Synge就提出了應用掃描成像的概念;1960年美國工程與物理學家Theodore Harold Maiman所開發(fā)雷射技術則讓激光雷達得以實現(xiàn);1970年代之后LiDAR陸續(xù)被應用于大氣研究、月球表面探測、考古等。

  直到2007年,美國科技公司Velodyne推出「大水桶」造型的64線激光雷達,該技術始成為自駕車的重要解決方案。激光雷達可說為自駕車之眼,其重要性不言可喻。雖然有其他相對便宜的解決方案,如攝影機或毫米波雷達,但考量其可偵測距離、速度與精確性,激光雷達目前仍是自駕車開發(fā)者的首選。

  觀察全球激光雷達發(fā)展,最初設計的機械式激光雷達需透過不斷旋轉的發(fā)射結構,將雷射從「線」變成「面」,并以垂直排列方式達到動態(tài)3D掃描的效果。雖然成效不俗,卻也存在結構笨重、訊號間隔、成本高昂等缺點。以Velodyne 64線激光雷達為例,要價高達7.5萬美元。成本過高是未來自駕車市場化與規(guī)?;囊淮笞枇Γ虼私晗嚓P業(yè)者不斷推出許多激光雷達技術上的變革。

  最先被廣為采用的是微機電系統(tǒng)(Microelectromechanical Systems, MEMS)模式。其與機械式同需透過讓光線「轉動」達到大范圍掃描的目的,但MEMS激光雷達將整個結構的機械式旋轉,改良為以內部鏡面「微動」改變光線射出的角度達成掃描效果,又稱為混合固態(tài)(Mixed Solid-state)激光雷達。MEMS激光雷達具備體積小、成本低、低耗損等優(yōu)點,但其穩(wěn)定性仍有待驗證。

  其次是全固態(tài)激光雷達模式,沒有任何外觀或內部上的轉動結構,耗損率與體積都比MEMS模式更小,因此成為眾家業(yè)者開發(fā)的終極方向,其中,又以光學相控陣列(Optical Phased Array, OPA)模式最受注目,由多個獨立發(fā)射接收單元組成陣列,具備掃描速度快與可控性佳的優(yōu)點。其中最為知名的OPA激光雷達制造商為成立于2012年的美國新創(chuàng)企業(yè)Quanergy,背后重要的支持者為汽車大廠Daimler。惟目前探測距離僅150公尺,仍在產(chǎn)品改善階段。

  全固態(tài)激光雷達的另一個發(fā)展路徑為Flash (快閃) LiDAR,如同閃光燈一般,同時照射自駕車周圍,產(chǎn)生物體距離資訊。然而,因探測距離要求與能耗問題,F(xiàn)lash LiDAR的制作難度甚高。目前該領域較知名的廠商為成立于2007年的加拿大激光雷達開發(fā)商Leddar Tech,關鍵投資者則有Audi與Delphi。

  回到臺杉所青睞的AEye,其指出傳統(tǒng)激光雷達的一大痛點。傳統(tǒng)激光雷達的感測仰賴獨立的發(fā)射與接收裝置,并在短時間內搜集大量的數(shù)據(jù)資訊,在過度采樣下,大幅增加解析時間與電腦運算成本。基于此,AEye提出智慧激光雷達解決方案,即iDAR (Intelligent Detection and Ranging)。結合MEMS激光雷達與低光源高解析攝像頭,采用邊緣處理技術,融合激光雷達與彩色成像資訊。并且賦予激光雷達大腦,在終端直接解決數(shù)據(jù)處理的問題,大幅減少決策所需的資訊量,提升自駕車的反應速度。換言之,智慧化的軟硬整合為AEye所提出的激光雷達解決方案。

  近年激光雷達技術如雨后春筍般萌芽,雖然標準規(guī)格尚未出現(xiàn),但就趨勢發(fā)展來看,多重感測器的融合技術將是重要的發(fā)展方向,而前提是需要演算法作為支持。對臺灣發(fā)展自身激光雷達技術而言,切入供應鏈的一級供應商(Tier 1)將是一大考驗。目前國際激光雷達制造商大都與各家車廠或正推動自駕車項目的科技巨頭合作,持續(xù)進行道路測試,優(yōu)化產(chǎn)品并尋求大規(guī)模量產(chǎn)、訂定標準的機會。對此,臺杉透過跨境投資的方式,建立策略合作關系,切入激光雷達生產(chǎn)的上下游產(chǎn)業(yè)鏈,不啻是臺灣因應自駕車崛起的可行之道。


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