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百度持有约8%的股份,中国激光雷达是何塞科技的首次公开募股 加息的影响

时间:2021-03-24 23:12:50作者:佚名

原标题:百度持股8%左右,中国激光雷达首次IPO。

作者|樊沂

来源|龙辉新股

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如今,智能汽车很受欢迎。

昨天,百度正式宣布成立智能车公司,以整车厂商身份进入汽车行业,再次落下重磅炸弹。据市场消息,百度已经全面赋予汽车公司人工智能、阿波罗自动驾驶、小型车载、百度地图等核心技术。

在百度的智能汽车产业链中,一家公司最近开始向科技创新板块冲刺——激光雷达供应商何塞科技。百度既是它的客户,也是它的股东。如果上市过程顺利,何塞科技将成为首家a股激光雷达制造商。

沃赛科技和百度的造车计划可能有着千丝万缕的联系。截至目前,何塞已完成融资总额超过2.3亿美元。百度作为第二大机构投资者,持有7.88%的股份,百度自动驾驶技术部总经理王云鹏直接担任合赛科技董事。

沃赛科技背后有什么诀窍?

智能驾驶的重要组成部分——激光雷达

2013年,黑森科技在美国硅谷圣何塞成立,2014年总部迁至上海。该公司的主要业务是R&D,制造和销售高分辨率3D激光雷达和激光气体传感器产品。激光雷达主要用于无人驾驶汽车领域,其次是服务机器人;此外,激光气体传感器产品主要用于气体检测领域。

激光雷达在无人车/机器人领域扮演着“眼睛”的角色。准确地说,它是一种通过发射激光来测量物体和传感器之间距离的设备。其主要原理是通过激光器和探测器组成的收发器阵列扫描光束,然后利用该装置实时感知汽车或机器人的环境,从而获得周围物体的精确距离和轮廓信息,从而实现避障功能。

因此,激光雷达是无人驾驶的重要组成部分。在无人驾驶车辆领域,激光雷达自身的功能与预先采集的精确地图数据相匹配,使车辆通过激光雷达的精确定位(防撞测量达到厘米级)实现无人自主导航和驾驶。

在百度的造车计划中,沃赛科技已经出现。2017年,何塞科技和百度阿波罗联合发布了一套自驾车开发者工具包——潘多拉,解决了国产自驾车的痛点,实现了激光雷达、全景相机模块、多传感器融合和感知识别算法的集成,提高了传感器检测性能,解决了数据同步问题,降低了集成的继承难度。

2018年,沃赛帮助百度推出阿波罗机器人大西(Apollo Robotaxi),可以识别路况,实现自动避让车辆、自动变道、自动减速行人,让自动驾驶在未来更上一层楼。2019年,百度投资了何塞与ai加速芯片开发商Horizon的合作项目,开发一款性能更高的激光雷达传感方案。

百度从客户变成了投资人,这无疑是对赫赛科技的肯定。

沃赛的激光雷达有什么优势?

沃赛科技因为其技术得到了百度的认可。

根据日本OPERA对市场上10款激光雷达产品功能测试的最新报告,测试中10款激光雷达产品性能最好的是威力登产品:VLS-128和VLP-32C和黑森科技产品:潘达尔64和潘达尔40p;四种产品的检测距离可达180米,其余六种产品的检测距离分布在35米-85米范围内。

资料来源:招股书,广汇整理

为了进一步比较威力登和黑森州技术产品之间的差异,OPERA进一步测试了威力登和黑森州技术的四种产品。(测试中提到的点云数量和线的数量代表了识别多少障碍物和识别多远和多近障碍物的参数。).

在何塞科技Pandar64与威力登VLS-128的测试对比中,从角度分辨率来看,虽然Pandar64的产品手册指标中的点云数量少于VLS-128,但测试中Pandar64的具体线数却是VLS-128的两倍。在何塞技术潘达尔40P和威力登VLP-32C的测试对比中,VLP-32C的点云总数低于潘达尔40P。

因此,何塞技术、Pandar64和Pandar40P在目标检测和识别测试中表现最佳。何塞科技的两款激光雷达,无人驾驶市场公认;其中,何塞科技Pandar64于2019年在全球无人应用市场售出2.24亿元,成为市场上最具影响力的激光雷达之一。

高性能激光雷达

真的是无人驾驶的首选吗?

现在消费者对无人驾驶的概念暂时停留在特斯拉的无人驾驶上。但根据国际汽车工程师学会对无人驾驶和高级辅助驾驶的统计分类,特斯拉的无人驾驶概念停留在L2-L3水平(驾驶操作由驾驶员和系统协调)。如果驾驶员在驾驶过程中没有选择高级辅助驾驶,这可以理解为L2水平,驾驶员应该在整个驾驶过程中根据路况做出驾驶决策。然后,当司机选择高级辅助驾驶时,就是L3级别。在驾驶过程中,系统会根据路况做出驾驶决策,但对于一些紧急路况,驾驶员会做出适当的驾驶操作。

特斯拉使用超声波传感器、摄像头、毫米波雷达和车载传感器来检测障碍物距离,以实现L2-L3无人驾驶的概念。也就是说,主流的L2-L3方案不使用激光雷达。其中车载超神波雷达成本低,有效探测距离小于5米,无法测量远距离物体;毫米波雷达同时具有测距和测速功能,有效探测距离可达200米。但单车载毫米波雷达角度分辨率较弱,无法识别物体细节,在混合路况和强光条件下检测效果不好;此外,相机对物体和距离的识别高度依赖深度学习算法,距离测量不能完全准确。

总的来说,在今天的无人驾驶理念下,系统不能完全代替驾驶员做出驾驶决策来应对各种路况。

资料来源:招股书,广汇整理

那么对于激光雷达在无人驾驶中的应用,相应的无人驾驶的概念是停留在L4-L5级别,可以理解为系统完全代替驾驶员在驾驶过程中面对各种路况进行决策。

激光雷达测量距离远,角度分辨率高,受环境光影响小,不需要深度学习的方法直接获取物距和方位信息;与上述L2-L3级别中使用的传感器相比,激光雷达可以提高自动驾驶系统的可靠性,并将驾驶员的手从方向盘上解放出来。

高性能激光雷达对应高价。根据赫赛科技激光雷达的销售数据,2017年1月至9月至2020年激光雷达的平均销售价格分别为11.38万元、10.42万元、11.36万元和8.94万元。假设激光雷达应用于特斯拉的新款Model3(市场平均价格30万元),激光雷达的价格约占车价的33%;可见,激光雷达的高价是汽车厂商拒绝在汽车量产中使用激光雷达的原因。

对于激光雷达的高价,特斯拉创始人埃隆·马斯克说:“我不认为激光雷达对于无人驾驶汽车是绝对必要的;相反,我有信心通过超声波传感器、摄像头、毫米波雷达和车载传感器的结合,到2020年实现L5级自动驾驶。”

总的来说,激光雷达在无人驾驶领域实现L4-L5自动驾驶的应用还处于市场的萌芽阶段。

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成本是激光雷达能否广泛应用于无人驾驶的最重要的关键。这也是黑森科技的产品能否大批量替代现有雷达方案的关键。

2017 -2020年1-9月,赫赛科技激光雷达成本价从11.38万元降至8.94万元,但成本还是比较高的。激光雷达在无人驾驶中的应用是未来的趋势,但当它可以广泛应用于智能驾驶汽车时,也许我们还需要等待很长时间。回搜狐多看

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