Chương 188
Chương 183 Nút Thắt Của Lidar Trong Nước
Chương 183 Nút thắt cổ chai của LiDAR trong nước
Thực tế, ngay khi vấn đề được giải quyết hôm nay, Xu Yi đã cùng ông đi kiểm tra dây chuyền sản xuất và chiếc xe thực tế của Xingchen S7.
Sau đó, họ đã thảo luận về quan điểm của mình về lái xe tự động và thông tin về thế hệ xe tiếp theo.
Do đó, "tầm nhìn xa" của Xu Yi rất hấp dẫn đối với Wu Xinzhou!
Nếu chiếc xe tiếp theo của Xingchen có thể thâm nhập vào phân khúc giá trên 300.000 nhân dân tệ, ngay cả khi chỉ đạt doanh số 80.000 chiếc mỗi năm,
nó chắc chắn sẽ trở thành chuẩn mực cho lái xe thông minh cao cấp tại Trung Quốc.
"Chào mừng đến với Công nghệ Xingchen, anh sẽ không hối hận về quyết định này!"
Xu Yi lập tức nở một nụ cười rạng rỡ hơn.
Hai người đứng dậy và bắt tay nhau một cách trang trọng.
Theo kế hoạch ban đầu, vị trí Phó Chủ tịch Bộ phận Lái xe Tự động, trưởng nhóm, đã được xác nhận.
Điểm yếu cuối cùng của Xingchen Automotive đã được giải quyết.
“Đối với các giải pháp lái xe thông minh, chúng tôi dự định sử dụng nền tảng NVIDIA Drive PX 2 làm nền tảng chính, và mục tiêu của thế hệ xe tiếp theo này là đạt được chức năng dẫn đường toàn diện trên đường cao tốc, hiện thực hóa sự tự do lái xe thông minh trong các tình huống đường cao tốc,”
Xu Yi hào hứng nói ngay khi vừa ngồi xuống.
Hiện tại, trong ngành công nghiệp lái xe thông minh, chỉ có một vài giải pháp khả dụng trên toàn thế giới.
Bên cạnh “giải pháp Mobileye” của Israel, chỉ còn NVIDIA và Texas Instruments là những lựa chọn.
Chip TDA2x của Texas Instruments chỉ có sức mạnh tính toán 3 TOPS, chỉ hỗ trợ các chức năng L2 cơ bản.
Theo tiêu chuẩn ngành, 1 TOPS tương đương với một nghìn tỷ phép toán mỗi giây.
Nghe có vẻ nhiều?
Trên thực tế, để đạt được khả năng lái xe thông minh thực sự, sức mạnh tính toán của chip là vô cùng quan trọng, và sau này, con số đó sẽ lên tới 1000 TOPS.
Tất nhiên,
ở cấp độ ngành hiện nay,
ngay cả vài chục TOPS cũng được coi là hàng đầu!
"Thưa ông Xu, tôi không ngờ ý kiến của ông lại trùng khớp với ý kiến của tôi. Mặc dù giải pháp của Mobileye rất tốt, nhưng nhìn chung, Drive PX 2 của NVIDIA có tiềm năng cao hơn và phù hợp hơn cho việc phát triển thuật toán của chúng tôi,"
Wu Xinzhou nói, mắt sáng lên.
Trong môi trường ngành hiện nay, Mobileye có thể được coi là công ty dẫn đầu về điện toán cấp độ L2.
Mặc dù sức mạnh tính toán của chip NVIDIA gấp ba lần EyeQ4, nhưng nó không thể cung cấp sự hợp tác sâu sắc với các thuật toán nhận thức tương ứng.
"À—tôi chỉ không muốn làm ăn với các công ty Israel thôi,"
Xu Yi xua tay.
Còn về Mobileye, thì những người hiểu biết đều biết.
Đừng để bị đánh lừa bởi vị thế hiện tại của chúng tôi là nhà cung cấp hàng đầu về lái xe tự động cấp độ L2; lịch sử đã chứng minh chúng tôi có thể bắt kịp nhanh như thế nào.
Các nhà cung cấp Israel này khó mua chuộc đến mức bạn không thể khiến họ phát hành phần mềm và phần cứng của mình; bạn phải năn nỉ họ mới chịu. Điều này là cực hình cho cả bên mua hàng và các kỹ sư R&D. Bất cứ ai từng làm việc với Mobileye đều biết nên tránh xa họ.
Hệ thống Autopilot thế hệ đầu tiên HW1.0 của Tesla sử dụng chip Mobileye, nhưng năm ngoái HW2.0 đã chuyển thẳng sang chip của Nvidia.
Tuy nhiên, các công ty trong nước, để theo đuổi việc áp dụng và triển khai nhanh chóng,
như NIO và XPeng thế hệ đầu tiên, đã chọn EyeQ4 + ZF S-Cam 4.0.
Thật không may, Mobileye có những hạn chế về "hộp đen", khiến việc mở hoàn toàn các giao diện cơ bản là không thể.
Điều này có nghĩa là trong hai hoặc ba năm tiếp theo, họ luôn ở thế bất lợi so với Tesla.
Xingchen, sử dụng nền tảng Nvidia, ít nhất đã bắt đầu với vị thế tương đương với Tesla về phần cứng.
...
Với sự tham gia của Wu Xinzhou,
"xe tự lái" của Xingchen có thể chính thức bước vào giai đoạn ra mắt.
Ngày hôm sau,
lợi dụng việc Wu Xinzhou vắng mặt tại Trung Quốc, Xu Yi đã đưa ông đi kiểm tra một nhà cung cấp LiDAR.
Hiện nay, về phần cứng cho xe tự lái thông minh, ngoài chip, camera và radar sóng milimét, LiDAR là một cấu hình phần cứng không thể thiếu để chạy dữ liệu thuật toán đa phương thức giai đoạn đầu của xe tự hành.
Khái niệm và việc kiểm chứng công nghệ về xe tự hành và lái xe tự hành đã bắt đầu ở nước ngoài từ năm 2004.
Ví dụ, cuộc thi "DARPA Challenge" nổi tiếng lúc bấy giờ.
Trong khi ô tô chạy xăng trong nước vẫn đang chật vật sản xuất, các nước ngoài đã bắt đầu thách thức xe tự hành lái quãng đường 142 dặm trong sa mạc.
Do những trở ngại về công nghệ, cuối cùng chỉ có một chiếc xe hoàn thành được 11 dặm.
Tuy nhiên, năm sau,
một nhóm từ Đại học Stanford đã chiến thắng với thời gian 6 giờ 54 phút, lần đầu tiên chứng minh rằng LiDAR có thể nhận biết địa hình một cách hiệu quả.
Sau đó, lĩnh vực LiDAR đã phát triển mạnh mẽ.
Nó trở thành một thành phần phần cứng thiết yếu trong hầu hết các xe tự hành và các cuộc thi.
Xét cho cùng, khả năng cảm biến 3D của camera còn quá yếu, và độ phân giải của radar sóng milimét lại quá thấp.
Chỉ có dữ liệu đám mây điểm của LiDAR mới có thể nhận biết chính xác "vị trí, khoảng cách và hình dạng" của các vật cản.
Một số công ty khởi nghiệp ở Trung Quốc có khả năng sản xuất LiDAR chủ yếu được thành lập vào năm 2013-2014.
Nhưng tốc độ bắt kịp của họ khá nhanh.
Ví dụ, mục tiêu lần này của họ là Hesai Technology.
Năm nay, họ vừa cho ra mắt một loại LiDAR 40 dòng mới, rất gần với LiDAR 64 dòng của các công ty hàng đầu quốc tế.
Tất nhiên, về hình thức nó vẫn là một loại radar cơ khí, và chi phí lên tới 100.000 nhân dân tệ mỗi chiếc – đủ để mua một chiếc ô tô. Chỉ những chiếc xe tự lái được sử dụng để huấn luyện thuật toán mới có thể mua được; người tiêu dùng thông thường đơn giản là sẽ không mua.
Tuy nhiên, điều này vẫn tốt hơn nhiều so với hàng nhập khẩu, có giá gấp ba lần.
Trụ sở chính của Hesai Technology đặt tại Thượng Hải.
Đoàn người đến bằng tàu cao tốc và gặp gỡ ban quản lý cấp cao của Công ty Công nghệ Hesai.
"Chào ông Xu..."
CEO Li Yifan của Công ty Công nghệ Hesai cùng hai nhà sáng lập khác đều sinh năm 1980, trẻ hơn hầu hết các giám đốc điều hành chuỗi cung ứng mà Xu Yi từng gặp.
Tất nhiên,
đây cũng là một công ty thuần túy nghiên cứu và phát triển, tập trung vào công nghệ; ba nhà sáng lập đều là những thiên tài trong lĩnh vực điều khiển chuyển động và cảm biến.
Li Yifan và toàn bộ đội ngũ công ty đương nhiên hoan nghênh sự xuất hiện của một "khách hàng mới".
Nhưng cũng có một nỗi lo lắng rõ rệt.
Quả nhiên,
câu nói tiếp theo của Xu Yi đã nói trúng tim đen.
"Ông Li, chúng tôi đã thảo luận về việc này trước đó rồi. Xingchen Automotive dự định đặt hàng một lô 'Pandar40' để huấn luyện thuật toán đa phương thức cho lô xe tự lái đầu tiên của chúng tôi. Giá cả không thành vấn đề; chúng tôi hy vọng ông có thể hỗ trợ chúng tôi."
Pandar40 là LiDAR cơ khí 40 dòng mới được Hesai công bố, có giá thấp hơn đến hai phần ba so với các sản phẩm tương tự của nước ngoài.
Đương nhiên, nó trở thành lựa chọn hàng đầu của Xingchen để mua sắm.
Li Yifan suy nghĩ, "Xingchen định mua bao nhiêu chiếc?"
Xu Yi đáp: "Ít nhất 200 chiếc. Nhu cầu của chúng tôi đối với lô xe thử nghiệm không người lái đầu tiên rất lớn."
Giọng điệu của anh ta dứt khoát và quyết đoán.
Trên đường đến đây, anh ta và Wu Xinzhou đã thảo luận về điều này.
Để thu thập dữ liệu trên một khu vực rộng lớn và trên các tuyến đường khác nhau trong thành phố, và để "vượt xe trên các khúc cua", một vài hoặc thậm chí một chục chiếc xe rõ ràng là không đủ.
Cần ít nhất bảy mươi, tám mươi, hoặc thậm chí một trăm chiếc xe.
Xét đến sự hao mòn của LiDAR cơ khí và kịch bản mỗi xe mang theo hai LiDAR để thu thập dữ liệu, ít nhất 150-200 chiếc xe sẽ cần thiết để hỗ trợ thử nghiệm này.
Nghe vậy,
Li Yifan và hai người đồng sáng lập khác lập tức cười gượng.
"Thưa chủ tịch Xu, chúng tôi e rằng không thể đáp ứng nhu cầu hiện tại của Xingchen.
Mặc dù Pandar40 đang được sản xuất hàng loạt, nhưng sản lượng hàng năm chưa đến bốn trăm chiếc. Phần lớn đơn đặt hàng của chúng tôi đã được ghi nhận, và chúng tôi e rằng năm nay chỉ có thể sản xuất thêm vài chục chiếc là cùng. Khả năng sản xuất của chúng tôi thực sự có hạn, và chúng tôi muốn cung cấp càng nhiều càng tốt."
Lời nói của Li Yifan rất khéo léo, rõ ràng không muốn làm mất lòng Xingchen Automotive, một "khách hàng lớn" tiềm năng trong tương lai.
...
(Hết chương)