摩尔芯光:首届AutoSens与唯一FMCW激光雷达厂商

MEMS

2天前

根据国际保险巨头瑞士再保险的量化评估,配备激光雷达系统的车辆比未配备激光雷达的同一车型能够多避免高达25%的碰撞事故,同时缓解事故影响的能力也将提升高达29%。
2024年11月19日-21日,中国首届AutoSens在合肥召开。作为全球最重要的专注于汽车传感器及智能技术垂直领域的汽车工程师会议,AutoSens旨在推动量产汽车的车辆感知技术革新,为ADAS(高级辅助驾驶系统)和自动驾驶的发展贡献智慧与力量。
摩尔芯光,作为唯一受邀的下一代车辆感知传感器—FMCW激光雷达的国际领先者,与会发表了“Shaping tomorrow’s roads:The future of automotive FMCW LiDAR”的主题演讲,并向业界展示了我们的最新技术突破与产品进展。
AutoSens的首次中国之行,不仅汇聚了宝马BMW、大众VCTC、蔚来NIO等全球知名车企,还吸引了众多自动驾驶产业链上下游的头部企业、行业专家及投融资机构。
在这个平台上,大家共同探讨了中国自动驾驶的现状和趋势,其中速度与质量的平衡成为了2024年中国自动驾驶发展的关键。中国正以L3-L4级车辆为先导,加速自动驾驶技术的道路部署,进而实现规模化应用。
克服挑战,定制SoC引领FMCW技术革新
“功率”一直是FMCW激光雷达讳莫如深的话题,然而,在AutoSens展会现场,摩尔芯光直接将功率测试摆上了台面。
图片为摩尔芯光的FMCW激光雷达整机功率对比测试

图(左)为FPGA版本FMCW激光雷达整机,图(右)为SoC版本FMCW激光雷达整机,橘色为实时功率测量值。

对比可见:通过定制化SoC,整机显著降低了约60%的功耗。

摩尔芯光使用高度定制化的SoC芯片成功代替了传统的FPGA芯片在单个SoC芯片上实现了高速数模转换器和数字信号处理的集成,完成了ADC + FFT + DSP + PHY的功能。

不仅保持了并行处理的高灵活性和计算能力的高性能表现,而且降低了硬件的复杂性。使整机系统尺寸减少了15%,更显著降低了60%的整机功耗。

这一技术突破不仅克服了FPGA编程复杂以及功耗过高的限制,解决了FMCW计算过程复杂的挑战,还彰显了FMCW激光雷达高性价比解决方案的潜力。
让FMCW激光雷达体积更小、功耗更低、性价比更高。为FMCW激光雷达的广泛应用开辟了新道路,使FMCW技术能够更深入地服务于智驾多场景感知和工业高精度测距领域。
性能优越,克服物理环境挑战的安全卫士
在演讲现场,众多主机厂分享了智能驾驶技术的最新进展和技术壁垒。其中,客观物理环境下的行车安全成为了大家共同关注的焦点。阳光直射、昏暗光线、雨天、雾天、飞尘等环境因素,对ADAS(自动辅助驾驶)提出了严峻考验,被当作步入AD(高阶自动驾驶)的敲门砖。
然而,摩尔芯光作为国际FMCW激光雷达技术的领军者,凭借FMCW激光雷达的原生抗干扰能力,无论明暗变化还是阳光直射,又或是雨雾等恶劣天气,FMCW激光雷达都能保持稳定的性能,无惧鬼影和高反膨胀现象,这是ToF激光雷达难以比拟的优势。

摩尔芯光FMCW激光雷达_阳光直射场景

此外,FMCW激光雷达的直接测速功能和强大的测远能力,也为其在自动驾驶领域的应用提供了有力支持。通过速度维数据,FMCW激光雷达只需两个点就能准确识别目标,有效弥补了ToF激光雷达在远处识别和探测目标点云稀疏的缺陷。

同时,FMCW激光雷达还能通过速度区分动静态物体,实现多帧叠加,从而轻松达到任意超高线数的图像级分辨率。相比之下,ToF激光雷达在提升线数上则需要依赖硬件升级,不仅成本高昂,还存在技术上限。

ADAS/AD与激光雷达,共同守护行车安全
面对自动驾驶技术发展的重重挑战,实施ADAS已经被证明能够显著降低交通事故的发生频率。在中国,如果广泛采用ADAS技术,将有望每年减少63,000起交通事故。
而根据国际保险巨头瑞士再保险的量化评估,配备激光雷达系统的车辆比未配备激光雷达的同一车型能够多避免高达25%的碰撞事故,同时缓解事故影响的能力也将提升高达29%。这无疑证明了激光雷达在提升行车安全方面的巨大潜力。
智能驾驶的初衷是为了提升驾车体验和行车安全,而非成为科技炫技的舞台。安全,才是智能驾驶最大的奢华体验。在摩尔芯光看来,没有人能够用生命安全去赌一个智驾方案的概率。因此,我们致力于提供更安全、更可靠、更高效的FMCW激光雷达解决方案,为自动驾驶技术的发展保驾护航。
摩尔芯光将继续深耕FMCW激光雷达技术,不断推动技术创新和产品升级。我们相信,在自动驾驶的征途上,摩尔芯光将携手业界同仁,共同塑造更加美好的道路,让智能驾驶成为每个人都能安心享受的科技福利。
延伸阅读:《激光雷达(LiDAR)技术及市场-2024版》
《汽车激光雷达(LiDAR)专利全景分析-2022版》
《汽车雷达技术及市场-2023版》

根据国际保险巨头瑞士再保险的量化评估,配备激光雷达系统的车辆比未配备激光雷达的同一车型能够多避免高达25%的碰撞事故,同时缓解事故影响的能力也将提升高达29%。
2024年11月19日-21日,中国首届AutoSens在合肥召开。作为全球最重要的专注于汽车传感器及智能技术垂直领域的汽车工程师会议,AutoSens旨在推动量产汽车的车辆感知技术革新,为ADAS(高级辅助驾驶系统)和自动驾驶的发展贡献智慧与力量。
摩尔芯光,作为唯一受邀的下一代车辆感知传感器—FMCW激光雷达的国际领先者,与会发表了“Shaping tomorrow’s roads:The future of automotive FMCW LiDAR”的主题演讲,并向业界展示了我们的最新技术突破与产品进展。
AutoSens的首次中国之行,不仅汇聚了宝马BMW、大众VCTC、蔚来NIO等全球知名车企,还吸引了众多自动驾驶产业链上下游的头部企业、行业专家及投融资机构。
在这个平台上,大家共同探讨了中国自动驾驶的现状和趋势,其中速度与质量的平衡成为了2024年中国自动驾驶发展的关键。中国正以L3-L4级车辆为先导,加速自动驾驶技术的道路部署,进而实现规模化应用。
克服挑战,定制SoC引领FMCW技术革新
“功率”一直是FMCW激光雷达讳莫如深的话题,然而,在AutoSens展会现场,摩尔芯光直接将功率测试摆上了台面。
图片为摩尔芯光的FMCW激光雷达整机功率对比测试

图(左)为FPGA版本FMCW激光雷达整机,图(右)为SoC版本FMCW激光雷达整机,橘色为实时功率测量值。

对比可见:通过定制化SoC,整机显著降低了约60%的功耗。

摩尔芯光使用高度定制化的SoC芯片成功代替了传统的FPGA芯片在单个SoC芯片上实现了高速数模转换器和数字信号处理的集成,完成了ADC + FFT + DSP + PHY的功能。

不仅保持了并行处理的高灵活性和计算能力的高性能表现,而且降低了硬件的复杂性。使整机系统尺寸减少了15%,更显著降低了60%的整机功耗。

这一技术突破不仅克服了FPGA编程复杂以及功耗过高的限制,解决了FMCW计算过程复杂的挑战,还彰显了FMCW激光雷达高性价比解决方案的潜力。
让FMCW激光雷达体积更小、功耗更低、性价比更高。为FMCW激光雷达的广泛应用开辟了新道路,使FMCW技术能够更深入地服务于智驾多场景感知和工业高精度测距领域。
性能优越,克服物理环境挑战的安全卫士
在演讲现场,众多主机厂分享了智能驾驶技术的最新进展和技术壁垒。其中,客观物理环境下的行车安全成为了大家共同关注的焦点。阳光直射、昏暗光线、雨天、雾天、飞尘等环境因素,对ADAS(自动辅助驾驶)提出了严峻考验,被当作步入AD(高阶自动驾驶)的敲门砖。
然而,摩尔芯光作为国际FMCW激光雷达技术的领军者,凭借FMCW激光雷达的原生抗干扰能力,无论明暗变化还是阳光直射,又或是雨雾等恶劣天气,FMCW激光雷达都能保持稳定的性能,无惧鬼影和高反膨胀现象,这是ToF激光雷达难以比拟的优势。

摩尔芯光FMCW激光雷达_阳光直射场景

此外,FMCW激光雷达的直接测速功能和强大的测远能力,也为其在自动驾驶领域的应用提供了有力支持。通过速度维数据,FMCW激光雷达只需两个点就能准确识别目标,有效弥补了ToF激光雷达在远处识别和探测目标点云稀疏的缺陷。

同时,FMCW激光雷达还能通过速度区分动静态物体,实现多帧叠加,从而轻松达到任意超高线数的图像级分辨率。相比之下,ToF激光雷达在提升线数上则需要依赖硬件升级,不仅成本高昂,还存在技术上限。

ADAS/AD与激光雷达,共同守护行车安全
面对自动驾驶技术发展的重重挑战,实施ADAS已经被证明能够显著降低交通事故的发生频率。在中国,如果广泛采用ADAS技术,将有望每年减少63,000起交通事故。
而根据国际保险巨头瑞士再保险的量化评估,配备激光雷达系统的车辆比未配备激光雷达的同一车型能够多避免高达25%的碰撞事故,同时缓解事故影响的能力也将提升高达29%。这无疑证明了激光雷达在提升行车安全方面的巨大潜力。
智能驾驶的初衷是为了提升驾车体验和行车安全,而非成为科技炫技的舞台。安全,才是智能驾驶最大的奢华体验。在摩尔芯光看来,没有人能够用生命安全去赌一个智驾方案的概率。因此,我们致力于提供更安全、更可靠、更高效的FMCW激光雷达解决方案,为自动驾驶技术的发展保驾护航。
摩尔芯光将继续深耕FMCW激光雷达技术,不断推动技术创新和产品升级。我们相信,在自动驾驶的征途上,摩尔芯光将携手业界同仁,共同塑造更加美好的道路,让智能驾驶成为每个人都能安心享受的科技福利。
延伸阅读:《激光雷达(LiDAR)技术及市场-2024版》
《汽车激光雷达(LiDAR)专利全景分析-2022版》
《汽车雷达技术及市场-2023版》

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