Innoviz CEO专访:拿下6500万美元后,如何用固态化和深度学习在激光雷达市场先跑起来?

摘要: 本文来自海外汽车媒体Futurecar对Innoviz CEO兼联合创始人Omar Keilaf的专访。

01-12 02:08 首页 新智驾



文 | 思佳

来自新智驾(AI-Drive)的报道


新智驾按:日前,海外汽车媒体Futurecar对Innoviz CEO兼联合创始人Omar Keilaf进行了专访,话题围绕Innoviz进展、远期规划以及激光雷达技术路径展开。新智驾对专访内容进行了整理编译。


在宣布最新一轮6500万美元融资后,以色列激光雷达厂商Innoviz已经有了领跑行业的十足野心。据Innoviz表示,为了迎接即将崛起的自动驾驶市场,公司已经做好了车用激光雷达的量产和商业化准备。除此之外,Innoviz还对外公布了与德尔福和麦格纳两家汽车零部件供应商在自动驾驶技术上的合作。


日前,Futurecar对Innoviz CEO兼联合创始人Omar Keilaf进行了独家专访。


Innoviz CEO Keilaf的身份其实很多面,在创办Innoviz前,Keilaf曾在以色列一家名为Consumer Physics的高新技术公司领导团队的研发和产品定义,并一手打造世界首个移动设备可使用的SCiO分子扫描仪,颇具未来科技感,例如,用户只需要将扫描仪对准水果,就可以知道水果生熟程度,不需要触摸或剥皮。此外,Keilaf还曾就职于Anobit公司,后者被苹果收购。


在访谈中,还提到了深度学习与激光雷达技术的整合,以及为自动驾驶汽车带来更好的驾驶决策的相关思考。


*Innoviz高管团队:左起,研发副总裁兼联合创始人Oren Buskila、首席商务官Oren Rosenzweig、CTO兼联合创始人Amit Steinberg、CEO兼联合创始人Omer Keilaf。


Q:请简析一下Innoviz部署的“算法层”技术,如何使用深度学习将3D视觉转换为关键的驾驶决策参考?


A:激光雷达赋予了车辆视觉感知的能力。激光雷达技术越先进,视觉感知的精准程度越高。这是自动驾驶得以实现的底层技术基础。


为了提升整个自动驾驶系统性能,我们搭建了一个强大的底层技术,同时在我们的激光雷达技术之上,我们还集成了软件能力以及深度学习算法层,这些能够增强自动驾驶汽车的环境感知能力,包括检测和识别障碍物等计算机视觉能力,也包括诸如SLAM(即时定位与地图构建)的车辆自定位能力,后者会应用在GPS信号消失等场景中。最终,我们加入的软件算法层将能够支持人工智能算法的应用,也就是让车辆在海量数据基础上进行驾驶决策的自学习。


Q:与传统的激光雷达扫描相比,Innoviz的3D扫描技术有哪些不同?


A:激光雷达对环境进行扫描,并实时构建车辆周围的3D地图信息。这是激光雷达相较于其他诸如摄像头、毫米波雷达等传感器方案最大的优势,因为它能够获得带有深度的3D环境信息。所以,三维激光雷达都能获取3D地图,但问题在于,测量的地图精度以及是否满足出色的传感器性能指标。至于与传统激光雷达扫描的区别,考虑这个问题,就好比考虑我们与Velodyne机械式激光雷达的区别,因为我们采用了固态设计。


Q:您如何看待未来深度学习在自动驾驶汽车方案中的应用?


A:自动驾驶汽车将需要多种技术融合来满足车辆复杂的自动驾驶需求,这些技术中就包括深度学习。


深度学习,是对自动驾驶汽车研发工程师而言的挑战之一——基于Rule Base的方案会用代码穷举车辆在道路可能遇到的各种场景,并给出应对策略,但这却并不能成为真正实际的方案,这也是深度学习发挥用武之地的地方。一个深度学习神经网络,能够最终被应用于车辆在复杂城市道路的安全巡航,并实时针对其他车辆或行人等做出避障等决策。


Q:目前一些公司还在使用在车顶装配旋转式激光雷达的方案进行导航,Innoviz的固态技术有哪些主要区别?


A:在这个行业里,多数人赞同一个观点,那就是激光雷达对于自动驾驶汽车的环境感知是十分必要的,因为激光雷达能够提供障碍物检测功能,也能提供摄像头等传感器不能测量的信息。


但问题在于,目前市面上许多激光雷达方案还不能够交付足够的产品性能,以支持Level 3-Level 5级自动驾驶,一些产品体积太大,也不够实用。当然所有人都知道的是,许多现存方案价格仍非常高(以Velodyne HDL-64E为例,价格75000美元,约合人民币49万元)。


我们的激光雷达技术采用专用MEMs(微机电系统)系统和环境监测设计,能够交付优质的环境感知性能,甚至应对一些有挑战的天气环境,如强光直射、雨天以及多激光雷达相互干扰的场景等。


同时,我们的固态激光雷达进行了更小型化的设计,比其他一些解决方案更可靠和耐久。与传统旋转式扫描方式不同,固态激光雷达不包括机械转动部件,所以能够增强安全性和可靠性。以上是从技术角度而言,另一方面,我们在产品商业化落地的实现上,是比其他许多方案都更接近量产的。


Q:Innoviz推出的两款固态激光雷达产品 InnovizOne 和InnovizPro 的主要区别是什么?


A:InnovizOne和InnovizPro都能够提供高分辨率3D感知,帮助车辆对周边环境精准扫描。


其中,InnovizOne尤其能提供宽检测视野和长探测距离,采用紧凑式固态设计,价格在可接受范围内。InnovizOne是专为与自动驾驶汽车的无缝嵌入式整合而设计,能应用于Level 3-level 5级自动驾驶,计划于2019年推向市场。


InnovizPro装备了更加先进的激光雷达技术,可为车企、共享出行公司、自动驾驶技术公司以及Tier 1供应商等客户提供有效的自动驾驶技术研发和测试支持。InnovizPro计划于2018年实现商业化部署。


对于自动驾驶汽车的研发测试而言,InnovizPro算得上是相比于那些置于车顶的、笨重而昂贵的激光雷达产品的另一种选择。对于那些正在测试自家自动驾驶系统的企业而言,InnovizPro是更具吸引力的选择。


Q:能否列举一下目前与Innoviz激光雷达有合作的汽车行业伙伴?


A:我们已经与一级零部件供应商德尔福和麦格纳签署了正式的合作协议,他们将在自己的自动驾驶系统中集成Innoviz的先进激光雷达技术。另外,我们也在与这个产业中的其他一些巨头在合作。


Q:能否详细讲讲Innoviz与德尔福的合作?德尔福将为Innoviz带来什么?


A:我们正与德尔福和麦格纳进行密切的合作,为的是给OEM厂商提供最好的解决方案,并帮助市场一起推动自动驾驶车辆的大规模商用化落地。Innoviz的专利激光雷达感知方案,将集成到德尔福和麦格纳的系统中,为汽车制造商提供自动驾驶技术的复杂方案集。通过我们之间的合作关系,将能够更快让产品和推广形成规模化。


Q:能够简单解释一下激光雷达的障碍物检测功能是如何实现的?这是否需要一套专门的硬件模组,就像英伟达Drive PX2平台那样?


A:就像上面提到的,Innoviz也在进行一些计算机视觉技术和软件层面的研发,后者将被集成到我们的激光雷达技术中。通过软件和复杂算法,我们能够使我们的产品同时具备3D地图构建以及障碍物识别和分类的能力,此外,我们的SLAM算法能够在GPS失效时进行车辆的精准自定位。


Q:Velodyne是激光雷达领域的主要玩家之一,Innoviz与Velodyne在技术路径等方面是如何形成差异化的?


A:Innoviz的两款激光雷达产品,InnovizOne和InnovizPro都能提供高分辨率的智能3D环境感知。通过Innoviz专利级MEMs系统和检测技术,能够比市面上许多激光雷达解决方案具备更高的性能,尤其在夜晚、强光等复杂环境时。


此外,我们规避了传统激光雷达的机械式设计,采用固态激光雷达方案,这使得Innoviz在激光雷达成本和可靠性上都离规模化量产和商业化更近一步。


目前,汽车行业的许多玩家都在布局激光雷达技术,如另一家以色列创业公司Oryx,近期宣布了5000万美元融资,并计划为自动驾驶汽车生产新型激光雷达,去年,美国福特汽车和中国科技巨头百度联合斥资1.5亿美元投资了Velodyne,加速了对自动驾驶技术的布局。


但我们也相信,随着近期Innoviz融资落地,以及我们与国际顶尖汽车供应商企业等公司的合作,Innoviz也将迅速成长为自动驾驶领域激光雷达技术的主要玩家。【完】


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