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车载激光雷达老大哥破产如今工资仅够发一个月

时间:2024-09-21 来源:常见百科

  它是全球*个瞄准车规开发Lidar(激光雷达)的公司,一度是整个赛道内*能量产交付产品的玩家。

  智能汽车革命浪潮开端,激光雷达赛道乘风而起,勃勃生机万物竞发,先驱成了先烈,Ibeo的倒下,揭开的是激光雷达行业的洗牌序幕。

  Ibeo自1998年成立以来,公开的融资只有两轮,分别是2016年采埃孚收购40%的股份,以及2021年国内精密设备制造商瑞声科技参与的股权融资。

  除此之外,Ibeo 20多年来再没透露过任何其他融资,不过从常识出发,Ibeo肯定有持续的营收和其他未公开的融资手段,否则无论如何支撑不了20多年。

  今年5月开始,Ibeo管理层已经和潜在的投资人接洽,但商谈进度显然没续上最后一口气,最终只能先行申请破产重组,然后接着谈投资方。

  尽管工资只能保证到11月,但400多员工目前还不会遣散,日常的运营研发仍然继续,公司管理团队也没有跑路。

  申请破产的最大的目的,是为了给投资谈判争取时间,尽可能保留现有团队和架构。

  但如果从汽车供应链领域的规律,客户往往入点股,或许可以盲猜一个在中国耳熟能详的名字:长城汽车。

  理由是目前Ibeo的全固态激光雷达产品,官宣过长城汽车的魏牌摩卡——需要说明的是,长城摩卡可不止它这一家固态激光雷达供应商。

  所以Ibeo到底是一家什么样的公司,它的技术路线与国内的同行相比,有优势吗?

  创始人Ulrich Lages博士,研究方向正是激光扫描器的实践应用。博士还没毕业,Lages就成立了ibeo公司,旨在将激光雷达技术应用在汽车上。

  2000年,Ibeo被德国传感器巨头SICK收购,此后在2004、2005和2007年举行的DARPA无人驾驶汽车挑战赛上,有多辆参赛车辆即是使用了SICK的1线激光雷达。

  比如谷歌无人车之父、Waymo前身发起者Sebastian Thrun当年带领的斯坦福团队,正是在传感器方案中史无前例地加入Ibeo激光雷达,才在DARPA脱颖而出。

  而DARPA挑战赛也让当时的音响公司Velodyne看到无人驾驶的前景,转身投入激光雷达的行业。

  说回Ibeo。DARPA挑战赛上的产品,还是单线年Ibeo从SICK独立,商业化进程走上正轨。

  2010年,Ibeo和法雷奥达成合作,一起承接了奥迪的L3无人驾驶量产项目。

  这时的法雷奥,还不是一个独立的激光雷达供应商,仍然以普通产业链公司身份参与智能汽车项目。

  这款专为奥迪L3级无人驾驶系统打造的激光雷达,采用4线激光收发装置+一维转镜方案,水平视场角达到145°,能够探测150m以内的目标物。

  项目投入近10亿美元,一大亮点在于,当车辆在高速上堵车且时速不超过60km时,驾驶员可解放双手;而当系统检测到车速超过60km/h后,会提示驾驶员接管,并给出8-10秒缓冲时间。

  不过方案在量产下线最后一秒被奥迪砍掉,最终错失“智能汽车”头把交椅的位置。

  不同于其他厂商的半固态激光雷达,Ibeo的技术路线一步到位:全固态激光雷达。

  IbeoNEXT采用Flash全固态方案,能够在1秒内发出76.8万个点,得到25.6万个像素数据,角分辨率可达0.05 (H) x 0.07 (V),可识别130m外的小目标物,还能感知行人、车道线等。

  所谓激光雷达的“固态化”,指的是其中的机械移动部件慢慢地减少,直至绝对没移动部件,即为“全固态”。

  Flash固态激光雷达的成像原理类似于快闪相机,在短时间内向前方发射大面积的激光照亮整个场景,再依靠高灵敏度的探测器收集回波信号,从而绘制成像。

  但由于发光面的分散,导致单位功率下的探测距离过短,难以用作车辆前向的主激光雷达。

  Ibeo的解决方案,除了在产品本身的扫描形式、接收器灵敏度等等方面创新,其实是通过3颗布置在不同方案的激光雷达满足探测的距离、范围需求。

  首先是最早认识到激光雷达在无人驾驶上的重要性和前景,并开创了“车规”激光雷达这个新品类。

  其次,Ibeo从奥迪项目7年磨一剑开始,在“量产”这个挑战中不断踩雷排雷,给所有后来者摸索出一条道路。

  一个是行业刚刚出现的“胚胎期”,前景有,但不是很清晰。产业下游的意愿又不是很强烈,大多都在观望。

  另一个点,是激光雷达技术发展的“未来”——纯固态激光雷。短期可以量产,但难度大、成本高,性能也没和友商拉开“代差”优势。

  从产品形态上看,机械式激光雷达一般都供给Robotaxi项目,或无人驾驶量产的前期研发,本身很难通过车规验证。

  一种是像Ibeo这样,做激光雷达就为了乘用车,产品的形态、设计、技术路线都以实现规模量产为原则。

  另一条路线,则是从专用激光雷达(测绘、安防)起家,然后转向Robotaxi,再逐渐进入乘用车量产领域的玩家。

  比如这两年来,在车载、固态激光雷达量产落地上,走得更快的是大疆Livox、禾赛、Luminar……以及汹涌的新势力探维、图达通,而不是国内最早把车载喊得响亮的速腾聚创,后者呈现的往往也都是只听楼梯响不见人下来,据称已经拿下40多家车企客户定点,但上车节奏上差强人意。

  甚至最近还因为造车新势力两款新车的交付,再度让激光雷达量产上车的供应问题受到关注。

  一款是理想新车L9,一款是小鹏G9,两款都是年度旗舰SUV,两款都带激光雷达。

  虽然发布时间相隔1个月,但理想L9首月(今年9月)交付破万之后,同样的小鹏G9带激光雷达的车型最早要12月才能交付,预估交付时间最晚的甚至排到了明年3月——而非激光雷达车型最快10月就能交付。

  于是一时间,关于理想L9供应商禾赛和小鹏G9供应商速腾聚创的量产供应对比,被不断放大。更有意思的是,禾赛还在理想L9宣布月交付过万后,饶有深意地紧跟着官宣激光雷达月交付破万——这是行业的一大步。

  当然,这种借势上热度对于禾赛来说也能理解,更早之前因为主要供应面向的是L4、Robotaxi市场,一度在量产车的上车进程中显得被动,还有友商不断传递认识:禾赛点错科技树了。

  总之,从行业先驱Ibeo的破产,到国内智能车竞速中供应商的白热化,也都在反映激光雷达的上车,量产不仅是方案、制造这么简单,背后还有整个软硬件耦合和共振,这也是智能车厂商与激光雷达供应商越来越深度绑定的核心原因,也是当前激光雷达行业格局和排名在重新洗牌的原因。

  爆款的车带动爆款供应商,爆款供应商才能持续稳定帮助形成爆款车,个中循环,从一开始就种下了。

  激光雷达上车要经历功能定义、系统模块设计、软件开发、测试验证和系统集成等步骤,其间对每个环节的诸多细节的打磨,需要一些时间积累。

  比如安装公差的问题。一方面,需要开发专用软件模块定义安装参数和安装公差。反复调试、迭代才能确保激光雷达满足车辆全生命周期的工况要求;另一方面,还要与客户之间形成紧密配合,深度参与激光雷达的集成设计。

  但怎么个“紧密配合”法?集成设计有没有公式?Ibeo认为“很遗憾,现在还没找到”。

  而当激光雷达“固态化”程度慢慢的升高时,量产能力的竞争将转化为基于精密光学设计能力的芯片生产能力,包括相关的供应链能力。

  车用激光雷达还没演化出大一统的技术路线,现在的竞速,考验的是企业的总实力,没有谁拿稳了车票,先发也可能成先烈,后发也有一定可能会先至。

  Ibeo的破产正是这种现状的展示,激光雷达这个赛道,正在驶入全新的分水岭。

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