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慧尔视做客赛文交通网重庆直播间畅谈交通雷达

2021-05-17

来源 : 慧尔视

作者 : 慧尔视

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2021年5月12 日,第十二届中国道路交通安全产品博览会在重庆国际博览中心举行,展会吸引不少行业知名媒体前来采访,赛文交通网特邀慧尔视总经理姜荣军先生做客直播间,畅谈基于目前市场下的交通雷达发展。以下是访谈实录。

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主持人:姜总您好,欢迎您来到赛文直播间,首先有请您介绍下本次展出的展品。

姜总:慧尔视是一家基于交通雷达为核心的交通场景解决方案提供商,我们耕耘交通雷达行业已经第九个年头。此次重庆展会我们带来了基于雷达的交通十大解决方案,分别是雷观1000-6000和雷哨1000-4000,分别针对城市交叉口、快速路、高速公路、国省干道等不同场景下交通的排堵保畅和事故压降提供解决方案。为支撑上述应用,我们新推出了四款基于不同场景下的交通雷达及雷视融合产品。

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主持人:2020年,以雷视一体为主的路口、路侧感知产品成为市场的热点。到2021年,有了更多厂家投入进来。为什么大家都在围绕路口、路段交通采集融合做新产品呢?

姜总:我觉得可以从以下三个方面来解读这种趋势。

第一、智能交通场景化需求和产业技术发展的必然。智能交通的场景无非是在路口和路段,这些场景也是我们交通管理的重点和难点。就路口来讲,它是我们交通管理的核心节点,也是难点。我们有多个系统在赋能路口的畅通和安全,如电子警察、监控、信号控制等,因此路口成为商业逻辑里市场重点对象也是必然。另外就是技术驱动行业的发展,雷达技术的发展、芯片算力的提升等方面提高了前端传感器的感知能力;

第二、数据得到客观的重视。智能交通发展这么多年来,我们往往重视很多上层的应用,却忽略了原始基础数据的提取。如今随着车路协同、数字孪生等需求和技术的发展,针对交通场景下的数据需求越来越高,路口和路段高精度、全天候的数据采集成为当下智能交通建设的基础。

第三、单一技术体系难以实现目前应用的需求。单一传感器的技术往往很难实现对于交通的全天候、高精度和大区域采集的需求,彼此的融合互补在某一程度上取得了良好的应用效果。

主持人:我们知道市场竞争很激烈,实际上到底有多激烈呢?

姜总:激烈程度不亚于当年视频刚起步的时候。此次展会上,展出雷达、雷视的厂商有十几家,全国估计有几十家,都在参与路侧雷达感知的市场竞争。总体上我觉得主要有以下几类厂商,从而形成不同的竞争格局:

第一,传统的视觉厂商。他们目前主要以对外合作的方式推出雷视融合产品,以弥补其自身视觉产品在交通场景下的不足。

第二,一直致力于交通雷达研发的厂商。该类厂商从原来的断面雷达到多目标雷达的研发一路走来,具备一定的交通行业和雷达技术的积累。但这方面企业相对来说较少,应该不超过10家。

第三,原汽车领域做车载雷达的厂商。此类厂商在汽车领域面临较大的挑战,从而转入到路侧雷达赛道以寻求新的突破点。

总体来说,目前行业处于一个充分竞争的局面,谁能真正脱颖而出,还要看各自的技术沉淀和市场上的应用效果。同时,雷达研发是非常烧钱的,因为有较高的技术壁垒,能否保持持续的现金流投入也是竞争的关键。这对每个厂商是一个很大的机遇,当然更是一个很大的考验。

主持人:您认为路口的雷视一体,路侧的感知融合,会成为未来的基础设施智能化标配吗?

姜总:目前对于路侧的感知需求已经成为大家的共识,我们认为会成为路口的标准化产品,这是智能交通的基础设备,如同一个人的感觉器官一样。这一点我相信在此次展会上各大厂商已经体现的淋漓尽致。目前主流的感知手段就是视频、毫米波雷达和激光雷达,未来这些传感器会成为智慧的路和聪明的车上成为标配。下一步谁能为市场提供更高精度、更高性价比的产品会成为竞争的关键。

主持人:雷视一体产品的技术难点在哪?各家技术水平差异化如何?

姜总:我们认为雷达融合的技术难点主要有以下几点:

第一,各自传感器本身的技术水平。就雷达本身的技术差异化是比较大的,天线的机制参差不齐,其角度和距离分辨率,低速目标的检测精度等都是相关技术难点。我们在雷达的底层技术上和国外相比还有一定的差距,需要进一步的积累。因此在两者的融合上各自传感器底层的性能决定了融合的效果。

第二,像素级的融合。首先要解决的是雷达数据和视频数据的同步问题,目前彼此是有一定的延时的。解决好同步的同时,做好两者坐标系的标定,基于两者才有可能做到像素级的融合。

第三,融合算法平衡和取舍的问题。雷达和视频都有自身的检测机制,如果雷达检测有目标,视频检测到没有,如何判断?如何取舍?这些都需要大规模的数据积累和验证以提高融合算法的精度;

第四,交通应用场景的融合问题。我们觉得融合是要分场景的,在不同交通场景下融合算法是需要平衡的,这需要我们对交通行业有深刻的洞察,才有可能做好雷视融合。

各家技术产品的差异化主要体现在各自的背景上,其不同的技术背景决定了其产品的差异化。传统视频厂商以视频为主,主要依赖视频检测为核心,雷达为辅用来弥补远端的数据感知问题;传统雷达厂商会以雷达为主,核心在提高雷达的感知能力,视频为辅,使用其特征化的检测能力补充雷达感知不可视化的问题。

技术差异的不同带来的是各家产品的最终呈现效果也不尽相同。我们认为不管怎么融合,最终还是要看能否解决不同交通场景下的问题,能否针对不同交通场景提供针对性的精确和可靠的数据,这才是我们应该最为关心的,而不要被概念所牵绊。

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