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面对多元化的市场需求,全景环视厂商应该如何把握?

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导读:当前,消费者对于汽车的科技性诉求逐年提升,360°全景环视(AVM)的装配率由此迎来了快速增长。面对多元化的市场需求,全景环视厂商应该如何把握?

根据高工智能汽车研究院数据显示,2021年1-12月国内市场新车搭载全景环视(AVM)上险量为458.92万辆,同比增长52.3%,搭载率仅有22.5%,未来全景环视的市场空间仍然很大。

北京鑫洋泉电子科技有限公司创始人兼CEO黄奇表示,在全自动驾驶没有实现之前,只要司机位上还有人,全景环视的市场需求将长期存在。未来各大车企推出车型时,360°全景环视将成为标配。

一方面,360°全景环视已经成为了越来越多消费者安全出行的刚需产品。无论是老司机还是新手司机,仅凭肉眼观察很难看到车辆周围全貌,但环视却能够解决这一痛点,减少司机的泊车焦虑,以及大幅降低因驾驶盲区导致的刮蹭、碰撞等交通事故。

另一方面,由于环视携带4-8颗摄像头,分布在全车周边,也可为更高级的自动驾驶功能提供更大的视觉传感器感知范围。因此,全景环视陆续成为了电子后视镜、融合泊车、遥控泊车、记忆泊车、自主代客泊车、行泊一体等功能的标配模块,目前小鹏P7、小鹏P5、极氪01等车型均在其智能驾驶域控制器中集成了环视模块。

另外,值得注意的是,当前整个汽车电子行业都在向SOA或SDV演进,伴随着智能座舱及智能驾驶域控制器的逐渐普及,以及其处理器运算能力的不断提升和成本控制需要,过去主要由摄像头+独立ECU组成的360°全景环视系统,开始以软件算法的形式被集成到智能座舱域控制器或者智能驾驶域控制器当中。

在这样的背景之下,越来越多Tier1厂商开始选用模块化、标准化的AVM算法模块,从而为主机厂提供可选择的功能选项。

这就意味着,一套标准化、模块化的AVM算法,可以为Tier1、车企等的多元化需求实现提供极大的灵活性和便利性,在未来的智能网联汽车市场将具备巨大的想象空间。

如此,面对多元化的市场需求,全景环视厂商应该如何把握?

一、将算法做成“引擎”

众所周知,围绕环视做更多的功能拓展,环视厂商需要对环视具备深厚的理解、技术积累以及落地经验。同时,只有掌握足够多的场景数据库,环视算法的精准性、普适性才会增强。

事实上,这也是拉开环视厂商之间差距的关键因素。

黄奇表示,软件SOA化的趋势已经无法阻挡,作为一种刚需的车载应用软件,环视在产品化落地的过程中,各家企业对于环视应该集成在智能座舱域控制器还是智能驾驶域控制器当中,众说纷纭。

“两种域控制器拥有着截然不同的操作系统环境,存在较大的不确定。”黄奇补充表示,各大主机厂对环视理解和需求五花八门,既有希望交互体验好一些,也有希望功能完备一些,还有偏向简单实用的。除此之外,伴随着主机厂新车型的不断推陈出新,智能化主机的更新换代,各种芯片平台的迭代更新也是非常普遍。

在这样的背景之下,如何解决操作系统的不确定性问题、灵活满足各大主机厂的个性化需求,以及如何保持环视量产后在后续的芯片更新换代过程中始终保持延续性,鑫洋泉给出了自己的答案。

鑫洋泉是国内第一家将3D环视算法集成进车机并完成量产的公司,鑫洋泉将环视做成了算法引擎,可以实现跨操作系统、跨芯片平台的复用和运行,通过简单调用库函数接口的方式,即可实现环视的全部功能,真正意义上实现一次开发、多端部署。

这样一来,既解决了算法引擎在智能座舱域和智能驾驶域不同操作系统的兼容性问题,也通过跨平台复用的方式,大幅降低了主机厂、Tier1企业在不同代产品量产过程中的开发成本,缩短了开发周期。

当前,几乎所有的车企都会尝试多家芯片平台进行车型开发,比如理想汽车同时选用了英伟达、高通、地平线等多家芯片平台进行ADAS、智能座舱等相关功能的开发。

一般来说,针对不同的芯片平台,算法供应商往往需要进行一系列的工具链适配部署。如果环视算法定制化程度很高、通用性较差的话,这无形之中就增加了研发投入成本,并且大幅拉长了开发效率。

据了解,鑫洋泉的算法引擎既可以用在车机端,也可以部署在云端,还可以运行在手机端,可衍生出更多新奇体验的新业务。“远程3D环视业务就是这样设计出来的。”黄奇表示,截至目前,鑫洋泉已经完成了芯驰、展锐、全志、瑞芯微、杰发、高通、联发科、NXP等市场上各芯片平台超过15款芯片的适配,在2021年算法引擎的出货量超过40万件。

采用鑫洋泉算法引擎的3D环视系统——远程3D环视

简单地来说,只要选用鑫洋泉的环视算法引擎,车企就可以在多个芯片平台、多个操作系统平台、多款车型上面实现连续的“复用”,从而用最少的开发工作量、更少的开发费用实现新项目的快速落地。“我们的环视算法引擎已经很成熟了,甚至比芯片原厂的要成熟,功能也完善很多。拿到我们的算法引擎,一般1个月内就可以推至量产状态。”黄奇表示。

当前,智能网联汽车对于环视功能的需求还处于碎片化、多样化的阶段,鑫洋泉的环视算法引擎具备高通用性、低成本、可连续复用等优势,无疑是不错的量产解决方案。

二、环视“升级战”打响

众所周知,360°全景环视系统主要通过安装在车辆的4-8个广角鱼眼摄像头,并使用算法进行视频合成处理,从而通过车载显示屏幕为用户提供一幅完整的车辆周边环境鸟瞰图,帮助驾驶员轻松泊车、低速行车。

受限于厂商对于系统的优化程度和算法不同,以及摄像头的清晰程度、车机系统的好坏,不少的360°全景环视系统面临着画面边缘都存在广角畸变、拼接区域图像模糊、画面不美观等问题。

伴随着嵌入式处理器计算性能的大幅度提升,以及环视普及率越来越高,车主和主机厂的要求也越来越高,360°全景环视的升级战已经全面打响。

黄奇表示,鑫洋泉环视算法引擎的技术升级主要体现在三个方面:

第一,清晰度升级,主要是体现在摄像头和显示屏幕上。现在全景环视的鱼眼摄像头开始从早期标清的30万像素、高清100万像素升级到现在的超高清(200万像素及以上)像素,显示屏则从早期的7-8寸屏幕升级到了当前主流的10寸、12寸甚至15寸高清屏。

鑫洋泉的算法引擎内置了720P、1080P等多种摄像头分辨率接口,显示输出内置超过四十种以上的不同分辨率,以满足不同车型、不同尺寸、不同形状的屏幕的高清显示需要。

第二,交互体验升级。随着处理器性能的不断提升,环视显示方式正在从上一代基于CPU运算的2D俯视图拼接方式,升级到新一代基于GPU的3D鸟瞰动画渲染方式,画面的显示效果更加酷炫。

为了提升了用户交互体验,鑫洋泉从实用性视角设计等与交互体验直接相关的8个维度都进行了深入的设计开发和优化。

算法引擎内置了30种实用性视角和自定义3D视角,支持动态碗底的底面和立面拼接,支持镜面、金属、哑光等5种以上车模漆面效果,内置触屏、旋钮、语音、按键等多种HMI交互接口,支持六门四轮车身1:1动画和自定义视角切换动画,内置15款倒车轨迹,兼容10种以上不同样式的鱼眼镜头标定场地和标定布设计。

采用鑫洋泉算法引擎的3D环视系统——效果展示

第三,新功能融合升级。环视自身集成了多颗鱼眼摄像头,在汽车智能化的大趋势下,其AI功能和车联网属性不断被唤醒,基于环视基础功能衍生出来的众多高级应用,不断被广大消费者所接受和喜爱。

比如,大陆集团此前基于四颗摄像头+中央控制单元推出的集成多摄像头系统,可以提供360°全景环视功能,还可以提供道路标志识别、车道标记、盲区监测等功能。

此外,宝马在2016年CES发布了remote3D view功能,日产2017年在环视中集成了MOD功能,2021年发布的领克06、长安第二代CS75PLUS搭载的540°全景智能影像系统,便是在360°全景环视系统的基础上,增加了180°底盘透视影像系统。

鑫洋泉会将包括MOD(车身周边动态物体识别)、BSD(盲区监测)、LDW(车道偏离预警)、DOW开门预警功能、车身透视和透明底盘、远程3D环视等这些新功能,做成标准功能模块,集成在3D环视算法引擎中,可根据客户需求灵活激活和开启。

采用鑫洋泉算法引擎的3D环视系统——透明底盘

黄奇表示,伴随着环视产品功能的不断拓展和丰富,环视软硬件厂商也面临着用跨专业、不同技术种类打造环视产品的挑战,比如算法引擎技术、3D图形图像处理技术、传统机器视觉、深度学习目标检测技术、图像编解码技术、5G通信、手机应用开发、云服务部署与开发技术等等。

三、定位于TierN+0.5

“我们只做算法引擎。”黄奇不止一次强调,鑫洋泉的发展方向就是向全行业提供全景环视的标准算法引擎接口。

具体来看,鑫洋泉在前装市场的定位是Tier2、甚至是Tier3,助力主机厂、Tier1和更多的用户做好产品开发。未来,鑫洋泉还将持续完善自身的“算法引擎”,不断提升和优化环视引擎的体验,同时基于环视引擎拓展更多的AI功能和车联网生态服务。

根据高工智能汽车研究院发布数据显示,2020年国内AVM软硬件合计市场规模达到37亿元,预计未来五年累计市场规模将超过300亿元,到2025年市场规模预计年复合增长率为15.74%。

不可否认,随着环视产品的渗透率不断增高,从高端车型到中低端车型不断普及,主机厂对环视产品的价格将会更加敏感。黄奇表示,鑫洋泉的算法引擎已经实现了规模出货,研发成本已经得到了有效的分摊,因此,在定价上面也具有较大优势,“单件激活价格要低于市场同类产品价格50%以上”。

鑫洋泉与国内一流高校进行校企合作多年,掌握了一套非常高效的产学研科技成果转化方法,可持续地进行低成本的创新研发。未来,鑫洋泉将输出更多的创新功能和前沿技术到产品中,核心目标就是与客户一起用高效、低成本的方式,将前沿技术成果向量产产品进行高效转化,打通科学技术研究与产业化同步落地的通路,真正让前沿技术可以为产业赋能,为用户服务,为企业创造效益,为社会创造价值。

来源:高工智能汽车

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