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大規模量產,一直是擺在ADAS初創公司面前的一道坎

高工智能汽車 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-05-17 15:07 ? 次閱讀

大規模量產,一直是擺在ADAS初創公司面前的一道坎。

“我們不盲目選擇酷炫的技術,只追求最極致的應用,只有適合量產的技術,做出來的產品才是最有意義和價值的。從2016開始,我們就著重于技術產品化,因為產品化才能通過用戶獲得更多數據,幫助提升算法,同時健康的現金流也能保證在研發上持續投入。”在MINIEYE創始人兼CEO劉國清看來,公司從2013年成立到現在已經有5年時間了,在視覺感知算法、深度神經網絡技術、FPGA開發、嵌入式系統汽車電子、測試、數據等方面有著長時間的積累,這為大規模量產打下堅實基礎。

2018年5月4日-5日,MINIEYE創始人/CEO劉國清在2018年度高工智能汽車開發者大會發表主題演講

MINIEYE創建于2013年,是一家致力于智能駕駛領域的科技公司,目前公司總部位于深圳,另在南京和北京建有算法研發中心,武漢還有一個銷售中心。

公司全職研發人員有100多人,核心團隊方面,創始人CEO劉國清,新加坡南洋理工大學工學計算機工程博士,新加坡首個MDA-ADAS研發項目的PI,多次入選福布斯和胡潤百富創新與創業榜單;首席科學家吳建鑫,美國佐治亞理工學院計算機工程博士,計算機視覺專家,感知領域國際知名會議CVPR、ICCV、AAAI領域主席;

核心團員還有曾供職于TINASA、Intel三星、Amazon、微軟、BAT、Delphi等行業巨頭,或畢業于賓夕法尼亞大學、新加坡國立大學、清華大學、北京大學、波士頓大學、德州A&M大學、中科院、華科、浙大等國內外知名高校。

和很多初創ADAS公司不同的是,MINIEYE一直堅持前、后裝兩手抓,年初訂單合同已經破萬。

MINIEYE基于視覺的防撞預警產品,具備FCW(前車碰撞預警)、LDW(車道偏離預警)、HMW(車距監測)、STOP&GO(前車啟停預警)、UFCW(城市前車碰撞預警)五項功能。其中FCW(前車碰撞預警系統)及LDW(車道偏離預警系統)通過了交通部《JT/T883-2014運營車輛行駛危險預警系統技術要求和驗證方法》的專業認證

“我們的算法更先進、魯棒性高,在識別率、測距、TTC精度等核心指標上可以對標Mobileye。”在劉國清看來,長期的技術積累,大體量的標注數據,豐富項目經驗,和有力的合作方(Xilinx等核心芯片廠商)支持,使得公司的產品在算法性能、硬件可靠性、功耗、定制化深度以及性價比等方面都得到了前裝和后裝客戶的認可。

作為最先落地的商用車市場,MINIEYE的解決方案能夠達到車規級要求,配合前裝車廠累計已經做了超過一百萬公里的測試,而在南京的研究中心,每天在標注和處理數據,70%用來迭代,另外30%做數據庫級別的測試。截止到去年12月份,測試數據里程已經超過一千萬公里。

2018年美國CES展會上,MINIEYE對外展示了前裝乘用車產品X1。X1增加了行人碰撞預警、限速標志識別等功能,并且,是一款完全滿足乘用車前裝要求的產品。目前,在前裝乘用車市場,MINIEYE已經進行了長周期的前向輔助算法評價與路測,并已定點多家 Tier 1、車企。

此外,面向目前日趨明朗的視覺+毫米波雷達融合趨勢,劉國清透漏,“近期MINIEYE將發布一套主打L0、L1級別的車規級ADAS產品,其最大的亮點是在感知層面使用了視覺融合毫米波利達算法,而且支持擴展功能,目前該產品已經能夠實現量產。這也是MINIEYE產品的一次變革,在國內率先在感知層面做到了視覺與毫米波雷達融合的量產。

而在控制執行層方面,MINIEYE也已經與包括萬向集團在內的多家控制類Tier 1開展合作,將前向輔助產品進一步做到主動控制級別(AEB),目前由MINIEYE提供AEB算法已經進入測試優化階段。

FPGA做車規級ADAS開發

在技術路線和產品架構上,MINIEYE選擇基于FPGA做車規級ADAS開發,主要是因為FPGA相比GPU或者其他定制化芯片有4個優勢:第一采購成本合理,有利于產品化;第二FPGA相對于GPU整機功耗更低,平均小于3W,符合前裝項目要求;第三FPGA可編程

智能駕駛和人工智能都涉及到了深度神經網絡,其中深度神經網絡更新迭代非常快,幾乎每個月都有新的進展和網絡結構、模型出來,可編程非常重要。第四可擴展,能夠把感知從滿足L1的要求提升到L2,甚至提升到滿足L3。

靈活可擴展:基于深度神經網絡,精度可達到L2/L3功能的需求,靈活可編程,快速迭代模型和架構,支持客戶與其他功能模塊打通(液晶儀表、HUD等)和做一些人機交互。

性價比更高:相比同級別競爭對手,MINIEYE基于FPGA平臺的車規級芯片,可以把人、車、車道、標志識別這些功能做到一起,功耗只有2-3W,該類芯片每年出貨量超過kk級,相對于GPU或者是其他的定制化芯片成本非常友好。

算法方面:我們采用的FPGA有很大優勢, FPGA有更好的可編程性,但是這對技術要很高的要求,MINIEYE在這方面有一支很不錯的團隊,可以根據客戶的需求在FPGA里邊做一些改動。

在近日舉行的2018高工智能汽車開發者大會上,劉國清談到MINIEYE在技術上有多方面和長時間的積累,其中視覺感知算法、深度神經網絡技術和FPGA開發是重點。

在系統架構里MINIEYE采用了傳統感知算法和深度神經網絡融合的方式,紅色區域(下圖)是感知模塊。

劉國清博士介紹到,傳統感知算法與深度神經網絡之間各有所長。在產品研發過程中對于方法的選擇應該是需求導向的。結合過去幾年前裝項目的經驗,MINIEYE的系統架構里采用傳統感知算法和深度學習融合的方式,在功能、成本、功耗和靈活性上找到平衡。

如果要把基于部分使用深度學習的系統實現真正的產品化,放在面積比較小且計算力有限的FPGA平臺而且需要低功耗、高性價比,這對技術的研發有一系列的挑戰。MINIEYE提出了ThiNet,讓整個神經網絡變的更“瘦”,計算復雜度變的更低,存儲更少。這主要牽扯的核心技術是剪枝。

對神經網絡進行剪枝這個想法其基本的思想是:神經網絡的參數眾多,但其中有些參數對最終的輸出結果貢獻不大而顯得冗余,剪枝顧名思義,就是要將這些冗余的參數剪掉。

它的優勢是可以對大網絡進行縮減。對于一個有一百個通道的網絡,通過對網絡架構做裁減,把一百個通道降低到三十個甚至是二十個通道,而帶來的精度損失可能只有千分之幾。

這可以幫助我們在產品化過程中對性能和效率之間取一個平衡。意味著付出千分之一的精度損失,可以節省十倍甚至幾十倍的計算資源,這使得本來要在30美金、50美金芯片上做的事情,在低成本的芯片上就可以實現,大大提高了產品性價比。

目前通過網絡壓縮可以完成四種任務,檢測、分類、回歸、分割。這四種任務基本上覆蓋了L1—L3里面的感知需求。

ADAS前裝量產落地邁過的坎

從技術儲備到技術產品化落地,MINIEYE非常清楚需要邁過哪些坎。

劉國清表示:第一、提升性價比。客戶除了要求高質量的算法以及一些車規級門檻限制以外,還有很多其他需求,比如、低功耗、高性價比、功能可以擴展等一些定制化需求,其中最重要的就是要高性價比,低成本。

想打進前裝市場,哪怕價格貴一百塊錢都是一個很大的數字,如何把成本控制下來,把東西做好,而且價格上有優勢,這在技術上是一個很大的挑戰。我們很高興已經做到了這一點。

第二,從算法、系統、硬件、應用層面逐步打磨產品,這需要時間。從demo到前裝量產,Mobileye花了8年,我們即便站在巨人的肩膀上也用了4年多的時間。

第三、訓練優秀的模型,即是技術活,又是體力活。不僅需要一流的研發團隊,提出先進的人工智能算法,也同樣需要大體量的數據。如果把算法比作武器,那么數據就是彈藥。”

對公司接下來的規劃,劉國清表示:公司的發展方向還是堅持“坐標系戰略”,從橫向、縱向兩個維度去發展。

橫向指產品落地拓展市場。 我們不盲目選擇高級的技術,只追求最極致的應用,只有適合量產的技術,做出來的產品才是最有意義和價值的,從2016開始,我們就著重于技術產品化,因為產品化才能通過用戶獲得更多數據,幫助提升算法,同時健康的現金流也能保證在研發上持續投入。

縱向方面,今年我們除了推進前裝(AEB)ADAS應用以外,還會向更高階的自動駕駛、芯片研發領域發力。在劉國清看來,公司在未來進入ADAS芯片領域是水到渠成的,只是目前時機還不成熟。

主要有兩方面原因,第一,芯片的成本跟出貨量有直接關系,所以做芯片至少能夠充分滿足一個細分市場的需求。在汽車行業,想做出滿足汽車類客戶需求的感知或者深度神經網絡專用芯片,一定要對市有足夠的了解。所以我們會等產品配套10個車型以上,對市場需求定義有了非常清晰的認識以后,才會做這樣的事情;

另一個是芯片開發周期長。從流片到最終量產需要一到兩年時間,現在深度學習算法方面更新換代速度太快,每一個禮拜都有幾十篇新領域的文章出來,在這樣一個階段,芯片還沒開發出來里面的算法就已經很OUT了。

劉國清的一句話或許是最好的注解:“一個人一輩子能做好一件事,便是莫大的成功。MINIEYE正全力以赴!”

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原文標題:高性價比前裝ADAS量產背后, 是FPGA、深度學習、多傳感器融合 | GGAI獨家

文章出處:【微信號:ilove-ev,微信公眾號:高工智能汽車】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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