嵌入式传感器是智能交通发展的关键
随着移动即服务(MaaS)被视为智能移动的关键要素,对增长至关重要的一个重要因素是机器人车辆技术,而机器人技术又将高度依赖嵌入式传感器。
在这种情况下,高端传感器技术和原始计算能力将成为这一持续的市场扰乱的核心,根据市场研究,用于机器人车辆的传感器将成为自己的行业,预计未来15年的复合年增长率为51%。《2020年机器人移动性传感器》报告中表示,预计到2024年将产生9亿美元的收入,到2028年将产生34亿美元的收入,到2032年将达到170亿美元,而此时可能有100万辆机器人在漫游我们的街道。
2024年的传感器收入数据分为激光雷达4亿美元,雷达6000万美元,相机1.6亿美元,IMU 2.3亿美元和GNSS设备2000万美元。在接下来的15年中,不同传感器模式之间的划分可能不会保持相同。
那么,目前在智能交通发展中看到了哪些挑战呢?
第一个问题涉及最脆弱的方式,即行人安全正在恶化。其次,在当今人们倾向于居住的主要城市中,公共交通在效率和成本方面面临挑战。第三,汽车不再是过去的出行解决方案。拥塞和拥有成本正在破坏这种选择。第四,空中交通目前正在迅速扩展,但是由于城市到机场的连接仍然很差,所以出行仍然困难。第五,由于目前所有的出行方式造成的二氧化碳排放,迫切需要进行紧急改变。监管机构和客户愿意以自上而下和自下而上的方式进行更改。
而这些挑战对于未来也将是一个巨大的机会。 受到MaaS市场最吸引的公司是Google,百度,亚马逊和Uber等公司,预计在未来十年内其价值将达到2.4万亿美元。通过销售个人拥有的自动驾驶汽车将额外产生1.1万亿美元,自动驾驶的附加值表明,到2032年,总价值将达到3.5万亿美元。
机器人车辆并不关注其他汽车主要关注的成本和长期可靠性问题。重要的是其传感器套件的即时可用性,性能和可支持性。机器人传感器数据流受到下游计算能力的限制。前几代机器人的速度在几百MIPS(每秒百万次操作)之内,而最新的机器人车辆则在一千MIPS。这在传感器数据流方面提供了有限的增加,这与“莫尔定律”有关。所需的计算能力随数据流输入的平方而增加。传感摄像机,雷达和激光雷达的数量增长将远远慢于机器人车辆计算机的性能。
数据稀疏性的解决方法是让机器人专家使用“更好”的数据,这意味着传感器会带来其他类型的信息。信息的质量提高了,而不是数量增加了。除了工业级相机和雷达,它们还大量使用3D感应激光雷达,导航级GNSS设备和IMU,以及最近使用的热红外相机。
汽车传感和计算的未来创新方案
报告中的市场和收入预测表明,2020年将是第一批机器人车辆产业化的一年。对于最初的机队的制造,该报告预测,在传感设备上的支出将占据最高份额,占总成本的36%。到2032年,传感设备支出仍将占机器人车辆硬件总资本支出的28%。固态的使用和技术扩展的好处将有助于降低传感设备的价格,同时该设备的性能也将提高。该报告预测,在2019年,机器人汽车的价格为200,000美元,到2032年,机器人汽车的总成本将减少至124,000美元。
来源: 科技小论