No hace mucho tiempo, el sistema de piloto automático de Huawei se presentó en el Salón del Automóvil de Shanghai. El nivel de conducción cerca de L4 lo hizo muy popular durante un tiempo, y también causó un alto grado de discusión en la industria.
A diferencia del esquema de algoritmos de visión promovido por el gigante de vehículos eléctricos puros Tesla, el esquema LIDAR se utiliza en el sistema de piloto automático lanzado por Huawei esta vez. Después de que Tesla con frecuencia "se volcara" en temas de seguridad en China, la solución LIDAR que había sido "destrozada hasta la muerte" por Musk volvió una vez más al ojo público.
Los expertos de la industria señalaron que la adopción de Huawei ya ha jugado un papel positivo en el mercado y la industria. Creemos que cada vez más soluciones adoptarán LiDAR en el futuro, y los diversos problemas que Tesla ha encontrado varias veces pueden justificar que LiDAR se convertirá en una tendencia importante.
Los nuevos actores estimulan el crecimiento de la demanda
De hecho, las soluciones LiDAR son comunes en la industria. Siempre han existido, pero con la mejora del nivel de conducción autónoma, el número de LiDARs utilizados en la solución también está aumentando. Se entiende que un total de 3 LiDARs se utilizan en la solución de conducción autónoma de Huawei.
Los personajes de la industria antes mencionados dijeron: "De hecho, para lograr la conducción autónoma de alto nivel a través de este tipo de esquema, 3 es el más básico; cuando el costo es suficiente, 5 es definitivamente indispensable".
"Creemos que el estado ideal es que se pueden obtener 5 LiDARs en una solución con unos pocos miles de yuanes, pero según la situación actual, 5 LiDARs necesitan al menos decenas de miles de yuanes. Incluso si el precio se compara con el mismo número de línea de maquinaria para radar, se ha reducido en un orden de magnitud, pero todavía hay bastantes terminales que no pueden aceptarlo". La gente en la industria continuó hablando.
Además del alto costo, la solución LiDAR también tiene mucho margen de mejora en tecnología.
Se entiende que los tres LiDARs utilizados por Huawei son todas soluciones semisó sólidas, que también se pueden llamar soluciones de "espejo giratorio" y "espejo de suspensión". En comparación con los radares mecánicos tradicionales, este tipo de solución tiene una vida útil más larga, un tamaño más pequeño y un precio más bajo. Sin embargo, en comparación con la solución LiDAR de estado sólido puro, es ligeramente inferior en todos los aspectos. No solo eso, la solución de estado sólido puro tiene mejores efectos de detección a larga distancia.
Un fabricante nacional de cadenas industriales nos dijo: "Debido a que la solución actual de estado sólido puro todavía tiene ciertos cuellos de botella técnicos, la solución general debe mejorarse. Por lo tanto, la solución más popular en la industria es la solución semisó sólida. A medida que más grandes fábricas los están adoptando uno tras otro, y hay una oportunidad de reducir el costo de este tipo de esquema primero".
El fabricante cree: "Aunque el precio del semisólido ha bajado, el problema fundamental no se ha resuelto. En general, la integración no es lo suficientemente alta. En nuestra opinión, la solución LiDAR óptima debe ser mayor que esto. Debido al alto nivel de integración, todavía tenemos que esperar a que maduren las soluciones de estado sólido puro".
De hecho, el desarrollo de la industria automovilística tradicional siempre ha sido un camino lento y estable. Hoy en día, la incorporación de nuevos actores como las marcas de electrónica de consumo y las empresas de Internet han aumentado en gran medida la velocidad de desarrollo de esta industria.
Echando la vista atrás, el nivel de conducción autónoma se ha mantenido en L2 durante mucho tiempo, pero ahora ha saltado a L4 bajo el empuje de nuevas fuerzas, lo que también ha provocado una brecha entre todo el mercado y la cadena de suministro original. No solo eso, sino que muchas compañías de automóviles tradicionales han sentido una sensación de crisis bajo la influencia del efecto bagre.
