DMS技术的出现不仅仅是为了自动驾驶

日期:2021-09-01        来源:互联网
核心提示:今年已是自动驾驶行业的坎坷的一年。特斯拉的AI DAY虽震撼,但FSD的部署仍旧艰难,而Waymo的Robotaxi则在雪糕筒面前无所适从……

今年已是自动驾驶行业的坎坷的一年。特斯拉的AI DAY虽震撼,但FSD的部署仍旧艰难,而Waymo的Robotaxi则在雪糕筒面前无所适从……

相比之下,人们更加意识到先进的驾驶员监控有可能减少死亡事故。其中一个迹象是,在待定的美国基础设施立法中,有一项关于DMS和其他如AEB和防碰撞系统的安全技术的规定。

根据自2017年以来对汽车DMS市场的研究,我们会注意到近期对安全技术的态度发生了根本性的转变。这主要是因为人们越来越认识到,乘用车不会在短期内提供任何形式的“自动驾驶”功能。

因此,进步将来自于更安全的司机,而不是使用技术来取代人类司机。

这意味着汽车DMS最终将走向大众市场的采用。

有30多家DMS公司瞄准了汽车行业,但只有三家公司Cipia、Seeing Machines和Smart Eyes似乎能够蓬勃发展。
我们来探讨一下供应商的“关键能力指标”,最后评估一下2026年的市场格局。

光路

光路指的是红外照明器和CMOS图像传感器。系统在940nm工作,帧率60fps。940nm红外光对人眼来说是不可见的,但在高功率下也是有害的。这就要求了解并符合人眼安全的IEC 62471标准,这对DMS的运行至关重要。

对驾驶员视线、脸部和头部姿势的最佳测量是通过使用60Hz的交替、频闪照明模式获得的。这需要使用专用的驱动IC。未来的性能提升将来自采用940nm的VCSEL取代红外LED。

VCSEL在比LED更窄的频率范围内发射能量,增加940nm的光功率输出,从而提高中心波长的信噪比。VCSEL的上升和下降时间也比LED快得多,这对60Hz的频闪照明至关重要。

就这点上Seeing Machines是该光路的技术的领导者,领先于Smart Eye。

训练数据在人工智能和机器学习的时代,拥有最大数据集的公司将获胜。Facebook、Amazon、Netflix和Google证明了这一点。对于汽车DMS,Seeing Machines拥有最大的数据集,其“Guardian”系统在过去三年中捕获了约60亿公里的自然驾驶数据,总里程约75亿公里。

Guardian以每周约5500万公里的速度采集训练数据,覆盖超过3万辆商用车辆的车队。没有其他DMS供应商有一个系统可以获得类似数量的训练数据。

功能安全合规

功能安全是由ISO 26262和ASIL(Automotive Safety Integrity Level)定义的。同样相关的还有ASPICE(Automotive Software Process Improvement and Capability dEtermination),这是德国车厂的标准。 

当软件检测到驾驶员分心或疲劳时,DMS的性能要求早已超过了简单的蜂鸣声和铃声。车厂现在正在研究如何利用DMS信号来提供对驾驶员注意力状态和参与程度的实时分析,目的是改变AEB和LKS的敏感性。

将DMS与制动和转向系统相融合,以改变车辆在道路上的位置,这大大提高了DMS软件的功能安全要求和ASIL规范。

开发商业级软件的公司很少拥有实现ISO 26262标准的专业知识。因此,即使是像Apple、Google和Microsoft这样的老牌公司,要想在未来五年内参与汽车DMS市场的竞争,功能安全是一个实质性的障碍。

Seeing Machines是功能安全合规的明显领导者。

Human Factor研究

早期的DMS技术收集原始数据,如头部姿势估计(X,Y,Z)眼睑张开(称为PERCLOS,或百分比闭合)和眼睛眨动。最近,精确的眼球视线矢量测量(X,Y,Z)是可能的,但仍然更具挑战性,需要额外的计算资源和先进的光路专业知识。

先进的DMS系统已经远远超越了原始数据的收集,而变成了可操作的高层信号,对驾驶员的状态进行实时评估。测量的参数包括视觉和认知上的分心、瞌睡、注意力状态和损伤。

同样,当从原始数据收集过渡到高级信号时,Seeing Machines是明显的领导者,这是Human Factor和行为研究的一个功能。

软硬件协同开发

要在60fps的速度下实现强大而精确的头部、面部和眼球追踪,需要一个全系统的设计方法,包括光学元件、图像处理和相关算法。我把这称为“成像信号链”,它要求DMS的硬件和软件并行设计,以优化性能、功耗和价格。

Mobileye是汽车硬件/软件并行设计的一个典型例子,它同时提供带有定制图像加速器和内部图像算法的EyeQ系列处理器。高通试图通过收购Veoneer和在Snapdragon Ride处理器上运行的Arriver视觉堆栈软件来复制这种模式。

Seeing Machines再次成为硬件/软件并行设计的明显领导者,其定制设计的图像加速器在其专有的Fovio处理器上运行。它还运行在高通专有的加速器和定制设计的神经处理单元Occula上,现在可作为IP core进行授权。

Cipia与Mobileye合作,优化其DMS软件以在EyeQ4处理器上运行,而Smart Eye则采取了它称之为“硬件不可知”的纯软件方法。

SOP

Seeing Machines为通用的Super Cruise、奔驰新S级和EQS提供DMS软件。研究表明,它还将在今年在宝马、福特和Jeep车型上量产。Smart Eye已在宝马和现代起亚车型上实现量产。Cipia将于今年与通用开始生产。

爱信、Jungo和三菱是其他仅有的实现量产的DMS供应商,但在先进技术开发方面,这三家都明显落后于市场领导者,且很可能会进一步拉开距离。

车厂通常倾向于至少有十年汽车研发经验的技术合作伙伴。只有Seeing Machines和Smart Eye符合汽车DMS软件的这一要求。虽然爱信和三菱都是成熟的供应商,但他们的DMS性能却大大落后于最先进的技术。例如,它们都没有提供强大的眼球追踪功能。

Tobii等成熟的眼球追踪公司缺乏汽车领域的专业知识,这在未来五年内会造成巨大的阻碍。

Seeing Machines最近宣布它正在与16家领先的供应商合作。他们可能包括Aptiv、博世、大陆、电装、Garmin、Gentex、Harman、Joyson、LG电子、麦格纳、三菱、松下、法雷奥、Veoneer、伟世通和采埃孚。

在其最新的财务业绩中,Smart Eye提供的细节很少,但估计它正在与八家供应商合作,包括Aptiv和多家中国公司。同样,Cipia也可能与Aptiv和Jabil以及一些中国公司合作。

安全法规

DMS需求主要由法规推动,包括欧盟一般安全条例和Euro NCAP五星安全评级发布的安全技术路线图。

在美国,拟议的立法将使用DMS来监测危险(醉酒)驾驶,而NHSTA在对特斯拉致命事故的详尽调查中一再提出安全建议。必须采用强大的DMS,既要监测驾驶员的参与,又要防止自动驾驶的自满。

众所周知,车厂要求“以消费者价格提供军事级的产品”。汽车行业的要求结束了许多人的职业生涯,使更多的投资者筋疲力尽,也使更多的供应商误入歧途,这也许是其他行业所没有的。

当与考虑进入汽车行业的供应商合作时,我建议他们,“time-to-money”至少是十年,他们将需要投资者有深厚的财力和钢铁般的勇气。进入汽车行业是整个企业的承诺,必须从董事会开始。它不适合胆小的人。

市场分析

下图包括对2026年汽车DMS供应商市场份额的估计。重点是五年后,因为到那时所有的主要竞争者都将站稳脚跟,市场份额应该是稳定的。

 

 

2026年,Seeing Machines将成为汽车DMS的领先供应商,市场份额估计在60-65%之间,领先于Smart Eye的20-25%。Cipia排名第三,占5%-10%,主要是由于它与Mobileye合作的结果。

Jungo和Xperi排在前五位。预计这两家公司将在2021年底前被收购,可能被Mobileye、瑞萨或德州仪器等芯片供应商收购。也可能被Tobii这样的软件公司收购。

虽然这些名字可能很陌生,但在这个十年结束之前,你极有可能会驾驶一辆采用这些安全技术的汽车。

 
 
推荐文章