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激光雷达LiDAR市场发展分析

星之球科技 来源:与非网2018-03-19 我要评论(0 )   

激光雷达技术在自动驾驶愿景的推动下大步前进,同时它还在寻找其它用武之地。随着先进计算机视觉技术和雷达传感器芯片的进步,激

 激光雷达技术在自动驾驶愿景的推动下大步前进,同时它还在寻找其它用武之地。
随着先进计算机视觉技术和雷达传感器芯片的进步,激光雷达正在逐渐成为自动驾驶技术体系中日益重要的一部分。不过,激光雷达系统也正在渗透进入其它各种应用领域,包括工业自动化、机器人和无人机。
 
先进地图测绘是激光雷达又一个快速增长的市场,考虑到地图测绘正是激光雷达技术的最初应用场景,所以这一点都不令人感到惊讶。不过,在激光雷达最新技术的推动下,地图绘制功能变得越来越强大,越来越复杂。事实上,激光雷达曾经被用来在危地马拉的丛林中找到了一个隐藏了多个世纪的玛雅人大都会,其中包括成千上万个建筑,以及充满了商业气息的街道。
 
这些不断扩展的应用场景以及LiDAR技术的持续改进,预示着LiDAR市场美好的发展前景。ABI Research预测,到2027年,汽车LiDAR的市场价值将达到近130亿美元。
 
相关市场也将受益于LiDAR的增长。YoleDéveloppement预测,未来五年,氮化镓功率器件的年复合增长率将达到79%,于2022年底达到4.6亿美元市场规模。功率GaN技术非常适合高性能和高频应用。“LiDAR、无线充电和包络跟踪都是高端低/中压应用,GaN是现有技术中唯一能够满足其要求的技术。”Yole的Ana Villamor指出。
 
因此,当领先的LiDAR供应商追逐自动驾驶汽车美好愿景的同时,在开发高级驾驶辅助系统之外,他们还在向无人机、工业系统和地图测绘市场提供相关产品。
自主驾驶和辅助驾驶说到底,LiDAR最大的机会还是在汽车领域,目前业界正在通过采用固态设计减少元件数量、降低系统成本,以加速向汽车领域的渗透。
 
“对我来说,LiDAR是一个非常有趣的系统,因为它有许多非常有趣的组件,而且都与半导体有关,”西门子子公司Mentor的产品策略师Jeff Miller表示。“为了制造固态LiDAR,硅光子学领域正在进行一些非常有趣的研究工作。在如何获得激光功率、如何控制激光脉冲这些激光雷达的传统研究领域有一些非常有趣的工作,功率晶体管设计也非常有趣。从数据处理的角度,如何处理LiDAR传感器的3D点云图产生的大量数据?我如何理解这些数据?最终,数据处理的目的是提供决策我的汽车可以或者不可以继续向前行驶的信息,这也是我们使用这些传感器的最终目标,因为它的主要终端视觉产品是无人驾驶汽车。”
 
激光雷达LiDAR市场发展分析

早期的汽车LiDAR系统安装在车顶上,旋转着运行。这种造型不大适合消费者市场。“业界已经开始着手LiDAR系统的商业化,”Miller说。“它需要看起来就像一辆普通汽车一样。”
 
而这正是LiDAR系统真正开始变得有趣的地方。Cadence公司定制和IC封装事业部高级研发总监Ian Dennison说:“目前的竞争赛道是低成本、小尺寸的固态LiDAR。”他指出,价格需要降到200美元或以下。“这个市场现在有点火热,涌进来很多初创公司,很多投资人也愿意参与。它之所以令人兴奋,部分原因在于存在各种各样的设计材料。比如CMOS、硅光子、硅MEMS等等。不同的玩家对LiDAR系统哪个部分选择哪种方案百家争鸣。”
 
Dennison补充说,LiDAR提供了出色的深度分辨率,“特别适合自动驾驶汽车。这正是LiDAR的真正杀手锏特性。”
 

有什么不同
 
LiDAR的增长也推动了对采用GaN和其他奇异半导体材料制造的大电流、高频率、低电阻、低容性的功率晶体管的需求。
 
Mentor公司产品营销经理Chris Cone表示:“我们看到一种趋势,是将更高性能的III/V族材料应用到传统的硅系统中,从而实现更高的集成度。LiDAR设计对几何形状高度敏感,和硅光子IC设计的许多能力要求相同,包括基于曲线对象生成称设计组件的能力,通过多种波导类型将设计组件和所需的锥形和变换组合在一起的能力,以及采用适当的光电模型进行多域电路仿真的能力。非常重要的一点是,进行物理验证时需要具备光子结构意识,因为标准的验证流程容易产生大量假错误,使用标准的DRC检查技术会产生无法被充分检查的大量误报。这样就只能放弃大量的检查项目,但这样又会漏掉真正的错误。”
 
因此,工具供应商正在研究不同的方法。“LiDAR设计需要新的方法论,设计工具必须足够灵活,”Cone说。“但是,你可以在LiDAR设计中实施同样的开发里程碑-设计完成后,通过包括DRC、LVS和布局后提取等仿真和布局验证手段进行设计分析。”
 
有些专家并没有将MEMS器件定性为固态元件,因为MEMS激光雷达里面有一些可移动的部件,现在,有些LiDAR厂商没有采用MEMS技术,转而采用了相控阵列技术。
 
“不同的人采取不同的方法,”Cadence的Dennison说。“硅光子技术非常适合像LiDAR这样基于光的应用,如果您可以使用光子来操纵激光,那么您的解决方案就不需要跟踪激光频率了,它本身就使用光。”
 
将MEMS和光子器件、CMOS芯片混合在一起需要解决协同设计问题,他说,“这是一种混合技术。”
 
投资者青睐
 
随着LiDAR前景日益明朗,投资资金也在相应增加。三家领先的LiDAR系统供应商 - Velodyne LiDAR,Quanergy Systems和Cepton科技 - 都位于创业圣地硅谷。过去一年里,所有这些公司都在扩大业务。
 
一方面,这些领头羊们正在为大型汽车制造商及其一级供应商完善并准备LiDAR系统,另一方面,获得丰厚投资的初创公司也在追逐这个市场。Aurora Innovation刚刚在A轮融资中获得了由Greylock Partners和Index Ventures共同领投的9000万美元。密歇根州安阿伯的May Mobility公司也在种子轮融资中从宝马风险投资公司和丰田AI风险投资公司那里获得了1150万美元投资。位于西雅图的SEEVA Technologies公司从Revolution的Rise of the Rest Seed Fund和其他投资者那里获得了200万美元。正在开发自动驾驶送货车的Nuro最近透露,在A轮融资中获得了Banyan Capital和Greylock Partners的9,200万美元投资。加拿大魁北克省魁北克市的LeddarTech去年在C轮融资中筹集了1.01亿美元资金,由欧司朗领投,跟投者包括德尔福、马涅蒂马瑞利和集成设备技术公司。
 
位于加利福尼亚州圣何塞市的Velodyne公司首席技术官Anand Gopalan表示,“我们认为市场需要两样东西,一个是无人驾驶需要的高性能传感,一个是ADAS应用需要的小型传感器。”。他也将工业应用、无人机和地图测绘视为LiDAR系统的快速增长市场。
 
“地图测绘市场正在不断发展壮大中,”他说。“现在,我们的重点正在从简单地提供高清地图向提供可以帮助实现自动驾驶的高清地图转变。我们发现,在地图测绘市场中,360度视角和精确度很高的LiDAR系统显然非常重要,因为这样才能拍摄出高清地图。我们发现这个市场正在不断发展壮大。人们正在发现LiDAR系统的多种有趣用途,比如区域绘图。发现LiDAR的所有新兴应用是一件令人兴奋的事情。目前,在ADAS中,LiDAR已经成为大部分ADAS系统的一种形态,世界各地的电动汽车和ADAS都在计划使用LiDAR。”
 
道路上有雪盖住车道线标识,使得计算机视觉系统很难有效工作时,LiDAR就显得特别有用了。
 
Velodyne首席技术官表示,开发汽车级LiDAR的一个重大挑战是环境问题,它需要在105度的环境温度下工作,最高工作温度可达150度,最低温度达到零下四十度,这对汽车应用来说至关重要,克服了这个问题,反过来又可以推动LiDAR向其它应用的拓展。
 
“当你开始看到第一批LiDAR开始大规模部署时,你会发现这些传感器中蕴含了越来越多的智能,可以提供高级功能,比如本地化或对象跟踪。LiDAR系统中的计算量也在不断增加,这也是人们需要投入大量工作的一个地方。在未来几年中,将出现更多嵌入智能LiDAR的有趣产品。”
 
Quanergy首席执行官Louay Eldada也见证了LiDAR市场的崛起。“LiDAR变得更加真实了,我们正在汽车安全、工业自动化、无人机、航空和地面测绘等方面获得一些大合同。”
 
Quanergy打造了一些采用光学相位阵列的固态LiDAR产品。据Eldada声称,他们的目标是将LiDAR片上系统设备的价格降至100美元。“LiDAR是您实现Level 4自动驾驶必须具备的主要传感器,我们希望能够支持自动驾驶汽车行业的发展。”
 
据估计,现在有50家左右的公司从事LiDAR业务,在未来几年内会淘汰掉一批。但是,在短期内还是会出现一些新公司。Cepton Technologies成立于2016年,该初创公司的工程副总裁Mark McCord表示,他的团队正在研发用于汽车应用的长距离传感器,预计将在今年下半年推出汽车级产品。
 
Cepton的业务发展总监魏伟说,在LiDAR市场中的50家公司中,可以提供200米或更长距离LiDAR系统的公司不到5家。他预计,到今年年底,会有更多汽车制造商推出搭载LiDAR系统的高端车型。
 
结论
 
就汽车电子领域而言,LiDAR市场仍然处于起步阶段。但是,这样技术已经突破了单个垂直市场。除了汽车领域,地图测绘已经重新成为LiDAR技术的重要应用。在无人机和机器人中使用LiDAR,也会给一些公司带来一定收益。
考虑到该技术在数年前还比较小众,现在它已经广为人知。随着价格的不断下降,它会出现在越来越多的应用中,对于LiDAR而言,真正的好日子还在后头。

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