库存:公司生产的无人驾驶的“眼睛”?

*激光雷达的“眼睛”的世界

根据雷锋网络:2016即将结束。当我们回顾今年,无论困难或幸运,今年似乎非常快。“2016”影响因素是雷锋在科技高速的行业,在一个正在进行的和被遗忘的,尽量选择那些我们认为可能会在不同领域的因素,对现在和未来有着深远的影响。2016年影响因子,值得2016条记录的人,事,科技公司。

如果有一天你看到无人驾驶汽车在路上跑步,那么只能说明一个问题:无人驾驶汽车有一个“敏感”的眼睛。比其他两个“眼睛”,是激光雷达。

激光雷达,最重要的一个传感器的自动驾驶,自动驾驶仪的一半。大公司如Google,宝马、奔驰、奥迪和沃尔沃汽车供应商如博世、德尔福、大陆和先锋,初创企业克鲁斯自动化NuTonomy等,用于激光雷达的自动驾驶系统。

Lux Research报告显示,2030年,激光雷达将收获自动驾驶领域的近亿美元的商业机会。

国内,北分公司天画,速腾,谷物绘画技术和鄙薄白痴等初创公司介绍他们的产品。在国外,汽车零部件供应巨头矿业首次宣布收购公司激光雷达Ibeo40 %股权;Quanergy系统获得了9000万美元的B系列融资;Innoviz今年8月宣布完成了一轮900万美元的资金,收购英飞凌今年10月在荷兰Innoluce半导体芯片公司准备开发激光雷达…

我们计算激光雷达海外公司,看看这些公司在激光雷达领域进行了综述。

Adjustable speed generator

调速发电机成立于1983年,加州的硅谷,激光雷达领域的老大哥。无人驾驶汽车在美国国防部高级研究计划局的挑战,与HDL – 64固体混合激光雷达传感器成功获得关注。

调速发电机配合工厂“激光雷达俱乐部”的形式,现在10高新技术企业和九汽车公司进行密切合作,共同推动19

自动驾驶汽车

该项目。

目前,公司生产销售激光雷达有三个:高密度脂蛋白- 64 e(64),高密度脂蛋白- 32 e(32),车牌区域- 16(16),这三个产品将在2019年进行迭代更新。谷歌、百度、超级使用64线,一个定制的成本约80000美元。调速发电机说,如果得到数以百万计的订单,价格将达到500美元或更少。

最近,调速发电机还发布了消息,氮化镓(GaN)通过单片集成电路的应用,加强激光雷达组件,减少体积,提高可靠性和降低成本。

今年8月,调速发电机激光雷达对福特汽车(ford motor)与百度共同投资1.5亿美元。

Quanergy

成立于2012年年底Quanergy是一颗冉冉升起的新星,当前团队规模约一百人,超过技术研究和开发,主要成员来自谷歌、IBM、霍尼韦尔、奥迪、奔驰、福特、博世、高通、和其他企业,在光学、光电、光伏设备,

人工智能(ai)

软件有一个深厚的积累和控制系统领域。

该公司一直致力于减少激光雷达的成本。今年1月的CES上,Quanergy S3公布,这是世界上第一个固体激光雷达传感器,并表示如果订货量只要一万台,预计将成本控制在100美元以下。

S3使用相控阵方法(光学相控阵),同时是使用大量的个人控制的小型天线元素安排在每一个独立的孔子面前,通过发射时间元素可以合成不同阶段的主光束。这项技术目前已广泛应用到传统的雷达,但它需要一个相对较大的尺寸相关的组件,和协作的部分也提出了很高的要求。换句话说,固体激光雷达范围产品市场还有很长的路要走。

但即便如此,Quanergy仍有大量的风险投资的青睐:

2014年5月,Quanergy风险投资从三星,特斯拉的创始人和清华企业家协会、天使基金投资的种子;

2014美元在2014年12月,Quanergy完成一轮融资。Quanergy Delphi 2015年战略投资,前者收购Quanergy股份,两家公司的工程师正在研究和开发的激光雷达系统;

2016年7月,Quanergy赢得B轮融资9000万美元。

Ibeo

Ibeo成立于1998年,是激光雷达的一个供应商,位于汉堡,德国,2000年由传感器制造商生病AG)在2009年独立运营。

Ibeo今年8月,还有一个新动作,汽车零部件供应巨头矿业傅成玉(ZF)宣布收购其40%的股份,目的是获得技术和相关技术的环境感知算法。

车载激光雷达领域,Ibeo是最早选择嵌入方案公司,代表产品是4线勒克斯,价格在100000元左右。根据相关人士,如果实现,一个工厂的价格在3000元以下。

调速发电机和Quanergy,它还在研究和固态激光雷达技术的发展,但目前没有具体的结果。

Innoluce

去年10月,德国英飞凌芯片制造商宣布收购

荷兰Innoluce半导体公司

,准备用它来提高自主传感技术领先,为高性能芯片组件激光雷达系统的发展。

公司最出名的产品是固体硅MEMS微镜,它可以调整激光雷达范围的激光束,当前的独家专利。是否从解析的角度或视图的宽度和刷新率,1 d Innoluce反射器比传统的2 d MEMS表现更好。和对温度的敏感性低,振动特征,也让Innoluce可控性和降低成本。此外,他们还研究和开发和相关的信号处理集成电路的固态激光扫描模块。

主要包括两个方面的实际应用,软件和硬件支持ADAS和自动驾驶激光雷达,扫描固态模块可以达到200米以上的远程监控,和高分辨率小于0.1°。此外,价格也有望控制在100美元以下。申请另一个方面

聪明的

激光扫描的大灯。智能大灯可以基于激光检测,根据天气条件为司机提供最好的驾驶体验。

Innoviz

以色列Innoviz雷达传感器公司今年8月完成一轮900万美元的融资,由著名的风投梭Zisapel,以色列风险投资公司与当地顶点风险资本,顶点,和以色列当地汽车零售初创企业参与投资。

雷锋雷锋网络(公共):网络)从其网站上了解到,该公司是开发自动驾驶的一个核心技术的智能3 d和图纸精确定位传感器,传感器集成。公司表示,在2018年前推出的高精度固态激光雷达InnovizOne(HD – SSL),总体规模将减少到5厘米* 5厘米* 5厘米大小,可以适应不同的光照条件,在保证鲁棒性的前提下,也要控制价格低于100美元。

高级团队约35人,值得一提的是,雷锋网络成员列表中发现,和一只狗叫温斯顿。

TriLumina

TriLumina公司在新墨西哥州半导体激光照明产品公司,成立于2013年。致力于芯片产品的开发,同时减少激光雷达的大小和成本。

他们的合作研究和开发,该公司表示固体激光雷达传感器预计在2017年,通常是公司的主要投资机构包括杨木技术基金,第一阶段投资和太阳山资本。

LeddarTech

在加拿大LeddarTech成立于2007年

儿子,前身是加拿大国家光学研究所的研究项目。目前Leddar赢得了独家专利,激光雷达可以为用户提供高灵敏度,高识别率和识别算法在实时。

LeddarTech宣布6月后无人驾驶汽车在固体激光雷达IC路线图,目前正在与法雷奥研发“最便宜”激光雷达传感器。

12月5日,官方网站宣布它的新产品将在CES展出2017 – 2 d和3 d高精度激光雷达应用的解决方案。

The phantom intelligence

幽灵的情报也是一个加拿大公司,秉承“以人为本”的宗旨,和“拯救生命,排除和节省旅行时间”为终极目标。目前,幻影与欧司朗光电半导体部门情报合作开发一种低成本集成激光雷达,可用于低速障碍检测城市驾驶。

据媒体报道,一个概念产品的公司按照“平面矩形的宽度大于高度安排”,有16个(2 * 8)二极管阵列,探测距离30米。

“眼睛”的自动驾驶仪,激光雷达技术的发展无疑会为添加部分。雷锋还认为,网络产品和技术在未来成为每一个技术公司。

*图片来自网络

智能驱动芯片公司Quanergy融资1亿美元

派遣科技7月14日消息,最近,科学和技术,智能驱动芯片公司在硅谷Quanergy B轮融资1亿美元,由德州仪器领我刚刚收到,中国投资者金浦参与和投资,国内银行“甲方”作为一种新型的独家财务顾问Quanergy融资。在这一点上,站在背后的Quanergy创业投资者三星电子,特斯拉elon musk创始人Delphi和德州仪器等。

Quanergy是一家技术公司。M8-1 2014年9月,第一个产品,已经应用于奔驰等公司,现代实验模型之上;后来,Quanergy推出了首个固体激光雷达。

数据显示,Quanergy硬件产品包括8件激光和传感器芯片,可以准确测量和设备领域的对象轮廓边缘、轮廓信息之间的相对距离所谓的点云,在地图上标出3 d环境。流行的比喻,Quanergy公司可以提供无人驾驶汽车的眼睛和大脑。

Quanergy创始人和CEO Louay博士在哥伦比亚大学电子工程专业,现在人们用28日在美国和世界专利公司,现有40多名员工,其中一半以上学校相关的博士毕业生在美国。

与谷歌的智能汽车雷达系统相比,Quanergy激光雷达系统的成本低于1%的谷歌,并认为激光雷达产品体积孝外形美观、适应环境等。

在未来,Quanergy希望通过与汽车制造商合作推出了智能汽车,OPA雷达公司负责研发、制造商负责无人驾驶汽车的生产。

数据显示,2014年上半年,该公司获得了风险投资从三星、天使基金投资的种子的创始人,特斯拉和清华企业家协会。同年下半年,完成了一轮3000万美元的融资和奔驰和现代等汽车制造商签署合作文件。2015年,该公司获得了德尔福的战略投资,最近在德州仪器公司,中国投资者金浦投资1亿美元的融资。

金浦投资是第一个获得全国社保基金投资机构,创造了中国养老金投资私募股权基金。成功的投资ant黄金套装、中国银联开关式知名案例,如安全、惠民,kateeva公司团队投资30多家上市公司,健壮的布局各类细分技术。

帮助Quanergy完成这一轮的海外融资的副总裁杰告诉科学和技术,它是党和在美国设立办事处后完成的第一个项目。杰认为,国内资本对海外高质量项目(特别是技术领先的项目)有很强的投资需求,能促进全球技术和市场的融合,Quanergy国内资本参与此轮融资。

在杰的观点,虽然智能驾驶是时代潮流,但核心技术基本分布公司在硅谷,以色列和德国和其他地区,大规模的核心技术之前,国内业务领域的项目仍将在使用和发展消费习惯,不会出现爆裂现象。(他Shulong)

(声明:本文涉及到金融数据技术支持)

人机大战评:所有的负面AlphaGo李se-dol 1:4遗憾

他Shulong文本\ \/崔絮娴

3月15日,谷歌人工智能软件AlphaGo与前世界第一,韩国明星李se-dol九对在首尔举行的第五场比赛,韩国,四季酒店。两天前第一次克服AlphaGo李se-dol未能继续盛行,总分在4:1帧。

在这一点上,完全高调人机战争结束。从3月9日到3月15日,AlphaGo五局,李se-dol全面战争前三局AlphaGo胜利,第四李se-dol逆转腐烂,但第五再次失败,总分1:4错过了谷歌提供了数百万美元。

下面是“人机大战的技术审查的方式”。

战争的前夜:AlphaGo失败者

战争前夕AlphaGo和李se-dol,excel在互联网领域,很多老板发表他对战争的看法,AlphaGo不是很多人有价值。

创新工场的首席执行官lee说,机器赢得概率是暂停。

9 p .认为职业围棋选手,AlphaGo应该是业余水平六、七段。

中国著名教练去玉本认为,谷歌AI想赢李se-dol是不可能的。五年后,十年人工智能可以克服人类。

来自韩国,根据调查问卷是56.3%的韩国人认为李se-dol可以赢,和11.3%的韩国人认为AlphaGo能赢,和12.6%的韩国人认为结果很糟糕。可以认为李se-dol参赛者的韩国人(12.9%),认为AlphaGo 5结果可以达到11.3%。

但是搜狗王小川认为谷歌CEO AlphaGo会赢得职业围棋选手李se-dol人工智能。搜索+深度学习,该算法可以完全覆盖游戏规则,人们下棋过程和思维方式,只有AlphaGo的子集。这决定了算法没有上限,有机会“耐心”领域的围棋。除了游戏,人工智能在其他封闭的游戏中,游戏类将扫描,这些人类。

第一场:AlphaGo借李se-dol错误回赢

开放,儿子李se-dol开始你玩黑,走出一个新的布局,AlphaGo开始处理。李se-dol形势越来越好,这是在袋子里,我们也认为象棋浪费时间,李se-dol出现一个小错误,AlphaGo下两个强国,掌握优势,扭转局势。最后,李se-dol清单认输。

李se-dol赛后表示,AlphaGo性能很惊讶,但我不认为如此完美。AlphaGo算法能力更强,实践中人类思维的技巧,出乎他们的意料。

计算机人工智能专家博士”编辑安迪:被AlphaGo击败李se-dol九节,但如果科学实验来评估流程规范,我仍然认为这场比赛是不合格的。谷歌在线多人在线游戏AlphaGo同时,应该尽早开始为了消除这个问题的测试规范。

中国科技大学,物理博士,他的业余section 5波:这是一个具有里程碑意义的一天。AI点掌握超过人类,不是因为心态,和之后的对手的,坚定地走每一步感觉最大的价值点,我觉得很可怕。此外,我认为现在为时过早说人工智能超过人类,AI现在输入信息,没有产生更多的信息,如果有一天,AI将创建自己的数学公式,或总结物理定律,这是奇点来临。

英国贵族天使基金李朱:AlphaGo胜利意味着深度学习和高性能计算现在发展很快,你可以逐渐应用到其他行业。未来智能可以完全取代互联网,高性能计算和深度学习在一起,可能不再需要云计算在一些地区,可以当场解决,如无人。智能人工智能是越来越多的现实,而不是互联网时代很快就会到来。

上海纽约大学计算机科学教授说张正AlphaGo没有缺陷。彼此在他的手里,部分效率的计算值与“闪电战”战略,可能是粗糙的,但怎样才能弥补。五套样品不工作的机器,不是在这,工程效率高和战略上粗心但在正确的方向上。AlphaGo问题:泛化能力差和不能在检查线路,甚至告诉它这一步是错的,也不知道为什么,只是在完成,直到撞在墙上。

第二:AlphaGo赢得风险,李se-dol再次击败

第一,积极提供AlphaGo第二set.Start选择方法惊讶的人,回中国后流布局,可以看出AlphaGo去很多自己的技巧有了新的理解。但在AlphaGo也触底让大师们高呼“大ChouQi”方法,李se-dol发挥积极和有一些优势。但AlphaGo让人是一个可怕的地方,即使每个撤军或妥协,情况不错。最后,李se-dol耗尽的时候,进入秒,AlphaGo再次逆转,击败李se-dol。

李se-dol赛后说:我输了,因为不知道什么是对手的弱点。从一开始我没有找到很好的机会,我应该说我今天被击败了。

中国人认为第一棋手KeJie:我不认为今天是脆性破坏,我在李se-dol彻底失去信心。AlphaGo有自己独特的东西,而不是一个单一的模仿人类,这是可怕的地方。

中国QiJie“小诸葛”曹大元:AlphaGo很多很好的人,这样的地方AlphaGo五尖钝刷的路上走的球员,没有人所以接下来,值得我们学习的。

王小川:AlphaGo显示12段的水平,我们的目标也在“逆转”,“错误”和“笑”,这是由宽松一点的,甚至不知道它。这是一个人工智能的启蒙,让公众接受和相信机器的力量,将促进研究和人工智能的发展和应用。

计算机,人工智能专家编辑安迪:博士AlphaGo挑战这一次李se-dol游戏数量的考试,就不能真正代表的能力来决定。背后的强大AlphaGo计划,别忘了有一个更强大的工程师或产品经理团队,不断调整AlphaGo背后的人工智能程序参数。

第三:李se-dol最后AlphaGo胜利

后两局,李se-dol被认为是一场战斗,这也是结婚十周年纪念日。局,李se-dol你玩黑第一,不断引发一场斗争,但专业AlphaGo,找到机会,白色32他的一只手,让李se-dol变成劣势。在这个会话,李se-dol测试,那些开始,无论如何,ko战斗,但AlphaGo占主导地位。最后,李se-dol清单毛巾。

李se-dol赛后感言:我不知道该说什么,我想我应该先道歉,我应该更好的结果,更好的内容,对不起,我不能满足很多人都期待着,我感觉非常虚弱。

中国少年汤唯明星相信李九se-dol就像第一个人类空间,即使是死亡也在太空对人类做出了巨大的贡献。

AlphaGo杰米,哈萨比的父亲在赛后激动地说:AlphaGo赢得第三场比赛,这是一个历史性的时刻。

海银王宇权资本:为什么那些李se-dol AlphaGo,值得进一步讨论。AlphaGo劳动力是惊人的,但今天的劳动力也没有,只计算能力是必要条件,但不是充分;蒙特卡罗算法并不是一个新鲜的事情,和做太多的改变,使用蒙特卡罗算法不能最终改变,所以只能是不够的,一个必要条件,真正的突飞猛进,最近开发了基于人工神经网络的深入学习。AlphaGo胜利意味着人类可以给电脑是一个重要的任务,更关注自己的智慧在挖掘。

小米公司的CEO雷军说,AlphaGo赢得如此敏捷,远远超出他的想象。他认为,一方面,AlphaGo开门的出现一个全新的游戏理论。人工智能,另一方面,作为一个新飞跃扩展人类的能力。

第四:AlphaGo漏洞,李se-dol第一次赢了

局,AlphaGo你玩黑第一个中国流分布,双方模仿开场第二set.Lee se-dol反应温和,挣扎的揭幕战。进入中央磁盘后,李se-dol白色巨大损失,如果不是在黑大肚皮的象棋,肯定会输。李se-dol赌博,第78手“挖”,黑色的腹部,成为他的手之一。AlphaGo从黑孩子开始分发87死亡,经常错误,产生一系列反应崩溃,最终投降。

李se-dol赛后说:输了三场比赛之前,我也是一个巨大的打击,因此可以说是一个非常宝贵的赢得了比赛。

计算机科学教授,前微软亚洲研究院的副总裁张正:估值网络或闪电战是否意味着,这暴露了缺陷。简而言之,人类玩家藏在一方面,机器被低估了。理解这一点,是帮助进步的重要信息。但这不会影响整个AlphaGo框架的有效性。因为网络模型训练,同样的问题存在于第五。

的创始人,深度学习专家于:从结果的角度,确实是一个错误,但yu认为此举AlphaGo是基于网络的稳定性做决定,所以问题应该在决策网络,是一种结构误差,而不是随机错误。在随后可以固定和结构错误。Yu说,机器算法有其自身的内在逻辑,由于深度的神经网络模型的复杂性,人们不能清楚地理解AlphaGo战略网络决策机制。

图灵机器人首席战略官谭明洲:AlphaGo并不完美,它也有缺点。此外,AlphaGo整个系统,在面对复杂的情况下,尤其是当多个分支选项,包括多个分支交叉之间的权衡选择,会有一片混乱。在未来与AlphaGo玩,可以把磁盘复杂的游戏更好。

图灵机器人首席执行官YuZhiChen:无论多么准确AlphaGo算法,仍有一些方法和程序,为创新和创造力是人的最大的特征,人工智能也遥不可及。

第五:挣扎,AlphaGo惊险取胜

局,李se-dol你玩黑首先,AlphaGo应付稳定,双方进入一个漫长的苦AlphaGo也首次在秒。条件下的情况非常复杂,AlphaGo赢得了鼻子。(李se-dol在第五局的意见和评论来自各行各业的比赛结果,请注意科学和技术更新的报告)

第五人机战争结束,第二个AlphaGo和人类玩家去竞争。审查影响人机在整个第二次世界大战,其意义远远超过出去,人们喜欢谈论AlphaGo更关心的人工智能技术。由于人工智能领域的高壁垒能打败人类,所以在其他领域有更多的机会。和人工智能的人类在各行各业的替代作用越来越明显,ray kurzweil口中的“奇点”可能已经不远了。

人类命运和机器智能的冲突和共存,或许将开始上升,这是人机战斗到奇点。