堆料传感器:Uber 发布三季度财报:投资收益缩水、巨亏24亿美元|雷锋网

2021/12/25 05:53 · 传感器知识资讯 ·  · 堆料传感器:Uber 发布三季度财报:投资收益缩水、巨亏24亿美元|雷锋网已关闭评论
摘要:

堆料传感器:Uber发布三季度财报:投资收益缩水、巨亏24亿美元|雷锋网堆料,在PC、智能手机领域,常用于形容在主板或手机上堆砌大量的一流配件,以体现产品差异化和竞争力的现象。新智驾发现,智能汽车似乎也开始出现了这种“堆料”趋势。其中

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堆料传感器:Uber 发布三季度财报:投资收益缩水、巨亏24亿美元|雷锋网

堆料,在PC、智能手机领域,常用于形容在主板或手机上堆砌大量的一流配件,以体现产品差异化和竞争力的现象。
新智驾发现,智能汽车似乎也开始出现了这种“堆料”趋势。其中,环境感知传感器、芯片等硬件配置成了“堆料”的重灾区。
以最近推出的几款智能汽车为例。
蔚来ET7:传感器方面拥有共33个高性能感知硬件,其中包括了11个高清摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达、1个激光雷达;芯片方面,则搭载了4颗全球首发的NIVIDIA DRIVE Orin芯片,算力达1016TOPS;智己汽车:传感器方面拥有15个高清视觉摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达、3个激光雷达;芯片方面,同时搭载了可提供30-60TOPS算力的英伟达Xavier,以及可提供500-1000+TOPS算力的英伟达Orin X芯片;上汽MARVEL R:顶配版共有28个驾驶高精度传感器,包括11个摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达;芯片方面,搭载了华为5G巴龙芯片、Mobileye EyeQ4H芯片的5G双擎智能处理系统;上汽R汽车ES33:传感器方面拥有共33个高精度感知硬件,包括12个超高清摄像头、12个超声波传感器、2个中国首发量产的PREMIUM4D成像雷达、6个长距点云雷达,以及1个全球首发量产的Luminar lris激光雷达;芯片方面,则率先量产应用了英伟达的Orin芯片,拥有500-1000+TOPS的算力;
可以看到,除了越来越多的传感器和芯片,“首发”“首发量产”“率先量产应用”等强调配置前沿性的字眼也成了智能汽车的卖点和噱头。
诚然,能将智能整车的硬件堆砌到当下的顶尖水平,也不失为一种实力的体现。
只是,靠“堆料”真的能堆出一台真正的“智能车”吗?我们对于智能车的想象难道要仅限于此?
智能汽车陷入“堆料”陷阱
当我们在谈论智能汽车时,我们到底在谈论什么?
早些年,人们对智能汽车的想象,更像是从智能手机上延伸而来。
无论是车载信息娱乐系统,还是语音、手势等智能交互,这些技术都与手机智能化的逻辑别无二致。
安信证券曾指出,智能汽车同智能手机一样,皆遵循着“交互的变革-架构的升级-生态的演化”这一相同的发展路径。
目前,由于汽车交互体验逐渐趋同、自动驾驶成果不断涌现和落地,汽车智能化已逐步迈入第二阶段,自动驾驶逐渐超越智能交互、车载操作系统,成为承接人们对智能汽车想象的主要载体。
自动驾驶,自然也成了造车玩家们加码的主要目标。
而其中最能直观地体现自动驾驶系统性能的,莫过于传感器、芯片这类可以用数量、算力等可量化的指标衡量的硬件配置。
再加上,目前推出的几款智能汽车皆以“期货”形式发布,其自动驾驶的性能表现如何无从体现,而且现在进行公开实测的意义也不大,毕竟再经过一两年的迭代优化,系统性能想必会比现在表现得更好,车企实在无须冒此风险。
因而,在没有更进一步的技术突破、更好的营销宣传方向之前,传感器、芯片的硬件堆砌,就成了造车玩家们呈现汽车智能化程度、抢占公众注意力的唯一捷径。
只是,当所有人都在“堆料”的时候,“堆料”也只是一时的商业噱头,难以成为产品真正的核心竞争力。
更何况,豪华的硬件组合并不意味着优秀的产品。一台真正的智能汽车,并非依靠传感器、芯片的“堆料”就能实现。
“堆料”不是智能车的未来
首先,从技术层面,“堆料”复杂化了硬件之间的耦合问题。
理论上而言,传感器的数量和种类越多,汽车就能收集到越多、越全面的环境信息。但在实际应用中,传感器并非多多益善。
曾有业内人士表示,“除了成本因素之外,不合理的传感器组合也会带来相互之间的干扰。而除了感知传感器外,车辆上还搭载控制传感器、环境传感器等,各类传感器的信号传输、功耗散热等都需要设计考虑。”
而且元件越多,整个系统出现故障的概率也会随之提升。
安森美半导体的高管Sandor Barna曾表示,多个传感器的校准及协调,是设计多传感器系统的挑战之一。
传感器供应商日本村田制作所方面则进一步指出,相比传感器数量的增加,如何在众多的信息中筛选出有效信息,并提高其信赖度,显得更为重要。
换言之,如果能够更好地优化传感器组合、控制传感器数量,通过算法改进等各种手段,充分发挥单个传感器的最佳性能,或许也能实现不错的效果。
行业内,坚持使用第一性原理解决技术问题的特斯拉正是这一路线的践行者。
日前,一向不走寻常路的特斯拉获得了一项“使用视觉图像数据估算物体属性”的新专利。
这项专利,正是特斯拉为了解决多传感器的系统复杂性、成本和输入带宽要求等问题而发明的技术。
特斯拉指出,“随着传感器数量和类型的增加,系统的复杂性和成本也在增加。此外,每增加一个传感器,都会增加自动驾驶系统的输入带宽要求。因此,需要找到传感器的最优配置,限制传感器的总数,而不限制其捕捉数据的数量和类型,从而准确描述周围环境,安全控制车辆。”
据称,该项技术通过两个神经网络,仅使用图像数据,就可以检测和测量车辆与周围物体之间的距离。这一方法可以增加从图像中提取的数据量,进一步降低特斯拉的自动驾驶系统对传感器的依赖。
其次,一昧选择最前沿的产品进行“堆料”,有时并不意味着性能的提升,反而会导致风险叠加。
如上汽R汽车推出的ES33,标榜自己采用了中国首发量产的PREMIUM 4D成像雷达、全球首发量产的Luminar lris激光雷达,以及率先量产应用了英伟达的Orin芯片。
诚然,“首发量产”是一个标榜产品技术前沿的卖点,但有的时候这也同样意味着风险。
而这种风险不仅指向技术的稳定性,首次量产的产品是否能及时交付的问题,也将使整车的生产和交付面临加倍的压力。
更何况,现在的“堆料”更多的是属于硬件预埋,由于现行法规和技术的限制,更高级别的自动驾驶功能目前还无法启用。
例如,要到2022年才能交付的蔚来ET7,其产品预售页上即标明,NAD自动驾驶系统“部分功能可能在交付车辆时无法立即使用,相关功能未来将通过远程方式逐步开启”。
而智己预计在今年底上市、明年交付的智能纯电轿车,尽管“2021年底,具备点到点零接管自动驾驶能力”,但是这一功能要在“在法律法规允许以及高清地图开放的情况下”才能实现。
也就是说,尽管这些汽车有着大量的硬件投入,但实际上这些硬件的智能化功能和价值短期内并不能完全释放。
短期内无法兑现的技术承诺,即使“堆”出了传感器、芯片的豪华组合套餐,恐怕也很难借此提高市场的购买意愿。
需要指出的是,能从根本上反映汽车的智能化及其性能差异化的,大概率会是软件。
“软件定义汽车”的时代,软件或是整车价值的核心所在。
摩根士丹利在一份自动驾驶产业报告中提到,传统的汽车生产中,硬件占据了整车价值的90%,软件仅占据10%。但是,未来软件所占的价值比重将会提高到40%,硬件则将下降到40%,至于剩余的20%将由内容决定。
此外,麦肯锡曾预计,汽车软件市场将以每年9%的速度增长,到2030年整个市场规模将达到840亿美金。
德勤咨询更是进一步指出,决定未来汽车差异性的将是软件及软件更新迭代所带来的性能和功能变化。
或许,硬件“堆料”只能带来一时的话题度,软件才是对战时最有力的武器。
结语
就目前而言,“堆料”是商业的考量,但一定不是技术的未来。
“软件定义汽车”的时代,如果还将目光停留在硬件上,或许根本就是本末倒置。
或许在陷入“内卷”之时,各家都在卯劲往一处使力时,我们更应该沉下心思考,现在所竞逐的东西真的是未来智能汽车的核心竞争力所在吗?
智能汽车的最终形态会是如何?当下尚未有定论,只是行业的发展如果只停留在“堆料”,那么这个问题可能就永远不会出现真正的答案。
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堆料传感器:卢泰文也开始玩堆料,三星S22 Ultra首发2亿像素传感器还有奥林巴斯加持

原标题:卢泰文也开始玩堆料,三星S22 Ultra首发2亿像素传感器还有奥林巴斯加持

说近几年的三星是所有手机品牌之中保密措施做的最差的,估计没有人会否认。因为近几年三星的当家机型总是被提前曝光,如果说提前一两个月算是正常现象,但提前半年甚至更早的时间那就是非正常现象了。不信大家可以看看三星S21系列提前多长时间曝光的,关键是曝光的信息与真机基本上完全一样。

这不三星S21系列刚发布三个月的时间,三星S22系列信息已经出现在网上了。4月12日一组三星S22 Ultra的高清渲染图突然出现在网上,信息来源是海外媒体。根据曝光的渲染图看三星S22 Ultra的正面将采用屏下摄像头,而背面摄像头的设计与三星S21系列基本完全相同。不同的是这一次三星S22 Ultra回到了双摄 时代,图中明确显示三星S22 Ultra将搭载2亿像素的主摄,并且三星还与奥林巴斯达成了合作,因为相机区域有奥林巴斯的标识。

至于这个渲染图是否真假目前无人得知,但是首发2亿像素摄像头这个事还是可以确定的。不过来自于专业人士的消息显示三星S22 Ultra的主摄不可能那么大,因为这颗2亿像素摄像头的传感器底并不大,还没有现在小米11 Ultra用的GN2底大。但是三星这颗2亿像素的摄像头解析力十足,至于具体表现那只能等三星S22 Ultra正式发布了。(画外音:这个等待时间有点长)

首发2亿像素摄像头、联合奥林巴斯。看来三星要在影像上寻求突破了,因为近几年三星在影像上的表现只能用一般来形容,特别是三星S20系列拍照还翻车了,基本的扫码功能就有问题。三星S21 Ultra是拍照不错,但距离顶级拍照还是有差距的。毕竟 近几年国产品牌在拍照上不仅堆料猛,而且算法也全部上来了。所以三星想在拍照领域翻盘,光靠自己的力量可能是不行了。返回搜狐,查看更多

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堆料传感器:堆料新高度!搭载50个传感器就能实现无人驾驶吗?

追求无人化,已经成为Robotaxi赛道企业当前面临的主要课题,AutoX计划通过硬件加持,打通任督二脉。
01
精装版Robotaxi
7月6日,AutoX发布第五代全无人驾驶系统AutoX Gen5,搭载50个高清车规级传感器,其中包括:28个800万像素的车规级摄像头, 2个128线主激光雷达,4个64线盲区盲区专用激光雷达,以及高分辨率4D毫米波雷达等。
为了支撑这些传感器,AutoX自研了计算平台AutoX XCU,匹配算力达到2200 TOPS。
AutoX创始人肖健雄介绍,第五代AutoX XCU的打造得到了全球头部半导体公司 Intel英特尔、Nvidia英伟达、Xilinx赛灵思的技术加持,具体来看:
第5代AutoX XCU采纳的是32核的双CPU的架构,主频达到3.4Ghz;
与英伟达在7纳米安培架构、车规级GPU方面进行合作,算力可以达到2200 TOPS;
与赛林斯Xilinx深度合作ZU系列车规级FPGA,来确保能够支持强大的数据流,最多能支持32个800万像素的摄像头、10个高精的激光雷达、10个4D高精度毫米波雷达。
除了传感器、域控制器等核心部件外,为了实现完全无人驾驶,AutoX的工作也深入到与无人驾驶相关的电子电气架构(EEA)上。
例如,AutoX与车企联合打造了车规级的热管理系统,确保车上仪器处于最佳的运行状况;自研开发了电源管理系统,以便在任何情况下都能够提供一个安全的电源供应给其他的电子设备,确保车辆安全驾驶。
除此之外,肖健雄认为,优秀的AEB(automatic emergency brake)应该是无人驾驶的标配。一个有效的AEB可以利用车上盲区的感知激光雷达、摄像头进行深度融合,进而避免安全事故的发生。
在单车智能以外,第五代AutoX还推出了辅助的车路协调路端感知系统,以增加单车智能的感知范围,用来专门处理像鬼探头等特殊的路况,避免一些不必要的减速和刹车。
肖健雄介绍,AutoX整个第五代系统,历时两年半,是专门为国内Robotaxi所需的安全级别量身定制,目前已进入量产阶段。
做了这些准备,AutoX的核心目标就是要实现真正的无人驾驶。
02
堆硬件=安全?
有人和无人是完全不一样的技术要求。就好像是,吊着威亚走钢丝和直接走钢丝,后者容不得一点误差。肖健雄引用一个比喻,来解释AutoX在硬件配置上看似用力过猛的举措。
无人驾驶的最大痛点直接指向安全,不止AutoX,其他 Robotaxi企业也面临同样困境。
“在L2- L3级别的自动驾驶领域,‘做减法’来降低成本的行为是存在的。但在Robotaxi领域,是不允许‘偷工减料’的,我们必须坚持提供最好的性能,最过硬的硬件和架构,通过更强大的软硬件一体化设计,才能最大程度上保证安全性。AutoX的理念是安全第一。”
肖剑雄认为,用足料是实现无人驾驶的前提保障。
AutoX在发布会现场直播展示了一段Robotaxi的实际运营,选取的路段是深圳市的一处城中村,车辆在拥挤的路段,顺利的完成了变道、直行、右转等动作,尽管全程平稳,但从仪表盘显示的数字来看,这辆车全程没有超过30km/h。
肖健雄在后续的访谈中,对此解释称,采取低速是AutoX对于路段环境的智能决策。但从外部来看,尤其是普通消费者角度,这辆车似乎有些过于战战兢兢。
堆硬件是否能带来真正的安全,需要先打个问号,有待后续验证。与此同时,堆硬件还带来了一个直接的问题,就是成本难降。
打造这样一辆车究竟要花多少钱?AutoX准备投放多少辆?
关于这两个问题,肖健雄都没有直面回答,他只表示,这款车不是面向消费者出售,消费者不需要考虑车辆成本价格,只需要考虑服务价值就OK。
另外,他还谈到,AutoX具备也一定的成本控制能力,一是通过规模化量产,二是通过自研,三是通过ODD拓展加大有效运营时长增加收入。
即便如此,配备50个传感器以及高阶计算平台的AutoX第五代自动驾驶系统,依然要贵的惊人。
单就激光雷达一项成本来看,AutoX可能就需要支付几十万元。据行业人士介绍,目前单个国产16 线、32线、40线激光雷达价格已经下探到1-4万元不等,但64线则要超过15万元,128线无疑要更高。
面对敏感的成本难题,百度选择了一条不一样的思路,并以此来推动规模化发展。
6月17日,在“Apollo Moon共享无人车发布会”上,百度副总裁、自动驾驶技术部总经理王云鹏第一次对外透露了整车成本:第五代百度Apollo Robotaxi——Apollo Moon(包括整车和无人驾驶套件)总成本为48万元。
Apollo moon基于极狐阿尔法T打造,搭载了百度第五代自动驾驶套件,车辆仅搭载一个带车外交互屏的低线数激光雷达、一颗前向冗余的激光雷达、13颗摄像头、5颗毫米波雷达和12颗超声波雷达。
依靠堆硬件到底能不能解决安全问题,AutoX和百度谁能率先跑通技术困境,或许还需要时间检验。
03
数据困境
AutoX还借此次发布会机会,正式对外公布中文名称——安途,安全的路途,安全的旅途。
AutoX创立于2016年9月,总部位于深圳,是Robotaxi赛道的重要选手之一,布局全球八大地区城市,在北京、上海、硅谷、圣地亚哥等地均分别设有研发中心。
2018年,AutoX获得广东省首张自动驾驶牌照;2019年5月,获广州首发第一批自动驾驶路测牌照。同年年底,上海颁布自动驾驶新规2.0并发布首个升级版牌照,AutoX再次获准。
2019年6月,AutoX成为首家获得加州CPUC(加州公共事务委员会)颁发的自动驾驶试运营牌照的中国自动驾驶公司,允许其在加州向公共乘客提供自动驾驶打车服务。2020年7月,AutoX继Waymo后获全球第二张、中国首张加州全无人驾驶牌照。
四年以来,AutoX在深圳市中心闹市区展开大规模自动驾驶,通过积累城市中心复杂路况数据,获得了相关L4级自动驾驶数据。同时,AutoX在上海、武汉等高人口密度城市均落地了大规模Robotaxi公开示范应用。
自2020年起,AutoX展开公开道路上完全空车的无人驾驶测试,并于2021年1月面向公众开放其真正全无人驾驶运营。至今,AutoX全无人Robotaxi运营已达6个月。
国内市场正处于群雄逐鹿阶段。2019年下半年来,百度Apollo、小马智行、文远知行、Auto X及滴滴自动驾驶都在面向公众测试。
就目前来看,这些企业都尚未解决Corner Case难题,没能实现真正的无人化运营、规模化发展。
一位自动驾驶领域的科学家谈到,直接做高速L4级自动驾驶的科技公司,现在陷入了一个“鸡生蛋还是蛋生鸡”的困境。没有足够的数据就做不到L4级,而上来就宣称做L4级的企业,就注定搜集不了海量的数据。
“谷歌做了这么久都没有跑出凤凰城,说明目前谷歌还是没有搞定这个问题,不认为其他公司的技术比谷歌更牛”。
“另一个问题是,没有人知道多少数据和里程足够。人工智能本质要依靠数据驱动,没有任何天才工程师能够在没有数据情况下,做出搞定所有情况的算法”。
而Robotaxi企业仅仅依靠几十台示范运营的车辆采集数据,与自动驾驶训练所需要的海量数据需要相比,还仅是杯水车薪。
如何解决这个问题,或许是Robotaxi企业更需要思考的。而高成本与规模化无疑是难以调和的矛盾点,这也将是AutoX后续的面临的重大挑战。
-END-

堆料传感器:硬件堆料不是目的 一款影像旗舰应该具备什么特质?

当下,市面上号称影像旗舰的手机有很多,这些旗舰的传感器硬件素质都不差,随便拉出一个来都可谓出类拔萃。但是手机影像传感器的硬件堆料是身为旗舰的基本要求,用户真正关心的还是拍摄体验的便捷性与差异化。
前不久,三星携手12位时代见证者共同打造“21视记”微电影,其中每一部微电影都是全程使用三星S21系列手机拍摄完成的,用手机就能拍出大片质感,而这正是得益于手机丰富的拍摄功能。以三星Galaxy S21 Ultra 5G为例,依托底层硬件,三星开发了独具特色的影像玩法,今天我们就来分享一下。
三星Galaxy S21 Ultra(16GB/512GB/全网通/5G版)
01 导演视角 充分利用多摄像头拍摄的优势
现在市面上所售的新手机,上至万元旗舰下至百元入门机,基本都搭载了多个摄像头。但是,如何充分利用多摄像头的优势,三星有着自己的思考。
双景录制功能,可以支持前后摄像头同时打开并记录,三星Galaxy S21 Ultra 5G在此基础上做了创新,带来了更为便捷的拍摄方式——导演视角功能。
导演视角充分调用多摄像头拍摄(GIF动图)
导演视角能一次性调用前后多个摄像头进行拍摄,让手机的镜头随意切换,前置、广角、超广角和长焦不同焦段下,画面的视角变得丰富,我们可以根据自己的需求切换镜头。操作体验上不仅流畅,而且更丰富了拍摄玩法。
对于喜欢拍摄Vlog的朋友来讲,导演视角一键切换,不同视角的画面一起剪辑,省出以往需要导出不同焦段视频的时间,非常方便。通过切换镜头突出画面主体,导演视角充分发挥了多摄像头的硬件优势。
02 AI一键多拍 软件算法的强大之处
依托强大的处理器,手机摄影的AI算法应用越来越先进。三星Galaxy S21 Ultra 5G也充分利用了AI算法的强大,带来了AI一键多拍功能。
AI一键多拍
虽然,早在三星Galaxy S20系列就已经加入AI一键多拍功能,不过三星Galaxy S21 Ultra 5G却拥有新的升级。相较上一代,AI一键多拍的时长由之前的固定10秒改为5~15秒可变范围调节,同时可以直接在相机界面调整,设置更加人性化。
AI一键多拍拍摄不同风格的照片和视频(GIF动图)
AI一键多拍可以让用户在在最短时间内同时完成照片与视频的拍摄,我们只需要按下快门后移动镜头拍摄想要的画面,其他的部分AI算法会自行处理,几秒钟就能记录不同风格的照片和视频,滤镜风格、动态慢动作等特殊效果也会有,特别适合需要抓拍的场景。对于摄影小白来讲,这个功能显得很实用。
03 超级稳定模式 视频拍摄不能少
日常拍摄视频时,画面的抖动是最为影响画面质量的。目前,我们常见的手机视频防抖有两种——OIS 光学防抖和 EIS 电子防抖。
OIS光学防抖可以称为硬件防抖。其工作原理是通过在镜片组中增加一个使用磁力悬浮的镜片,配合陀螺仪工作。当机身发生震动时,相机系统能检测到轻微的抖动从而控制镜片浮动对抖动进行位移补偿,避免光路发生抖动,减少抖动造成的画面模糊问题。
区别于硬件防抖,EIS电子防抖是一种软件算法。它通过对影像的裁减补偿来减少画面模糊。综合来看,OIS光学防抖效果更好,成本也更高。
开启超级稳定模式
三星Galaxy S21 Ultra 5G支持OIS光学防抖技术,我们在拍摄视频时,只需要开启相机界面上方的超级稳定模式,整个画面的抖动控制会有质的提升。
未开启超级稳定(左)和开启超级稳定(右)效果对比(GIF动图)
通过动图我们可以看到,三星Galaxy S21 Ultra 5G开启超级稳定模式后,画面的防抖控制显然更稳。所以,在拍摄需要运动的场景时,手机的防抖功能很关键,它可以为后期创作省去很多时间。
结语
在手机硬件素质拉不开较大差距的环境下,手机厂商也为打造影像系统的差异化而努力,像跨界联名合作、配备双主摄等等。三星Galaxy S21 Ultra 5G则选择了更为简单且实际的办法,打造富有特色的影像功能玩法。无论是导演视角、AI一键多拍还是超级稳定模式,每一项功能都不玩噱头,可以实打实的提升用户拍摄体验。
三星Galaxy S系列旗舰一直是手机行业的影像旗舰,经过几代版本的迭代,用户口碑是有目共睹的。目前最新的三星Galaxy S21 Ultra 5G不仅具备强大的传感器硬件,并以此基础打造出系统级的拍摄功能,软硬相辅相成,真正拿出了一款影像旗舰该有的特性。
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