嵌入式传感器将是未来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大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持续不断的市场扰乱的核心,根据市场研究,用于机器人车辆的传感器将成为自己的产业,预计未来15年的复合年增长率为51%。和战略咨询公司Yole Developpement(Yole)。该公司在一份新报告《2020年机器人移动性传感器》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,届时将有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。
机器人车辆传感器系统收入预测
预计到2032年机器人车辆传感器系统的收入
那么,Yole在智能交通发展中看到了哪些挑战?它说,当前的出行方式正面临五个主要限制。首先是最脆弱的方式,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,所以旅行仍然很困难。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。
尤尔(Yole)的首席分析师皮埃尔·坎布(Pierre Cambou)表示,出行业将不得不适应,对于某些人来说,这将是一个巨大的机会。他说:“在这方面,机器人机动性清楚地选中了所有正确的复选框。无论是自动驾驶汽车,航天飞机还是电动VTOL飞机,所有这些新模式的结合都将提供从内城,从城市到郊区,从城市到城市的“ MaaS”。以前的出行方式不会消失,就像大规模部署电视时电影院仍然存在一样。无论反对者如何,机器人汽车技术都将在2032年之前为Netflix提供移动性。”
他补充说:“破坏正在蔓延到我们的街道和城市。移动性已经定义了人类多年来组织社会的方式,目前我们的世界正在围绕新一代机器人车辆进行重新构想。” 被MaaS市场吸引最多的公司是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。
尤尔说,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顶(每秒百万次操作)之内,而最新的机器人车辆则在千顶(Tops)左右。这在传感器数据流方面提供了有限的增加,这与Yole所说的“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。传感相机,雷达和激光雷达的数量增长速度将远远低于机器人车辆计算机的性能。
数据稀疏性的解决方案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。
汽车传感和计算的创新方案
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优势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。到2032年,机器人汽车的总成本将减少至124,000美元。
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