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图表目录

图表1:

公司发展历程4

图表2:

自动驾驶各产业环节代表公司5

图表3:

公司前装业务快速增长5

图表4:

公司前装收入占比达到80%6

图表5:

公司营收快速增长单位:

百万美元7

图表6:

公司毛利润保持稳定增长,单位:

图表7:

Mobileye的对标公司8

图表8:

车道偏离预警(LDW)9

图表9:

车道保持(LKS)10

图表10:

行人与交通标志识别11

图表11:

自适应远光灯控制(AHC)11

图表12:

Mobileye560系列产品12

图表13:

EyeQ1芯片13

图表14:

EyeQ5芯片架构14

图表15:

EyeQ系列芯片性能比较14

图表16:

单目摄像头识别原理15

图表17:

单双目摄像头比较15

图表18:

Mobileye合作的整车厂16

图表19:

Mobileye合作的Tier1厂商16

图表20:

Mobileye&

BMW合作开发自动驾驶汽车17

图表21:

Mobileye与Delphi共同开发自动驾驶系统(CSLP)17

图表22:

Mobileye历史融资情况18

图表23:

Autopilot1方案19

1.ADAS视觉识别领导者

Mobileye由AmnonShashua教授和ZivAviram先生于1999年在以色列创立,其目标是开发提高驾驶安全的视觉系统。

公司于2014年在纽交所上市,市值达到80亿美元,创下以色列公司在美国最高IPO纪录。

,Intel以153亿美金收购Mobileye。

公司发展历程

1.1.公司在ADAS视觉识别前装领域占据绝对优势

公司业务模式:

1)在ADAS视觉识别前装市场,Mobileye定位为二级供应商,将软件与EyeQ芯片提供给Tier1厂商再由Tier1厂商将软件和EyeQ芯片集成在整车厂所生产的汽车中。

在涉及车辆应用的部分与主机厂配合,通过Tier1厂商提供集成、个性化开发以及测试工作。

Mobileye向整车厂收取样品测试费并向Tier1收取整个系统的费用。

2)在后装市场中Mobileye则采取代理销售的模式。

自动驾驶各产业环节代表公司

前装业务流程:

1、整车厂对Mobileye提供的产品进行测试与评估,Mobileye收取测试费用;

2、整车厂评测结束后向一级供应商给出报价请求(RFQ),Mobileye根据RFQ向Tier1提供摄像头传感器和EyeQ芯片内电子元器件的设计标准,并收取(NonRecurringEngineering,NRE)费用;

3、Tier1厂商根据Mobileye的参考标准,设计出一套传感器系统,该系统包括摄像头和EyeQ芯片;

4、Tier1将该系统出售给整车厂。

Mobileye的产品在2007年成功进入市场,到2013年10月,Mobileye卖出了第100万台产品。

从2013年10月到2016年1月,Mobileye卖出了900万台产品,累计销量达到1000万台。

其中前装产品占80%,后装产品占20%。

公司在智能驾驶视觉识别前装领域有70%的市占率,处于行业领先地位。

公司前装业务快速增长

公司前装收入占比达到80%

1.2.公司营收实现快速增长

公司近年营收实现快速增长,公司2014/2015/2016年营业收入分别为1.44/2.41/3.58亿美元,复合增速达到57.7%;

净利润分别为-3000/6800/10800万美元。

百万美元

Mobileye的对标公司

1.3.Mobileye对标公司分析

驭势科技:

驭势科技成立于2016年6月,办公室位于北京,公司产品包括无人驾驶专用底盘,基于深度学习的感知方案与关键传感器,无人驾驶信息融合和规划控制解决方案与整车控制器,人机交互解决方案和智能交通数据管理与调度大平台。

公司创始人兼CEO为吴甘沙,曾任英特尔中国研究院院长。

公司于2016年4月天使轮融资3000万人民币,于2016年6月A轮融资数百万美元。

地平线机器人:

地平线于2015年7月在北京成立,由前XX深度学习研究院IDL常务副院长余凯博士创立。

公司致力于人工智能的技术解决方案,负责核心系统的软硬件研发及算法集成,目前发布了两款产品:

针对智能家居的“安徒生”系统和针对智能驾驶的“雨果”系统。

公司于2015年7月天使轮融资数百万美元,2016年4月A轮融资数千万美元,2016年7月A+轮融资数千万美元。

MINIEYE:

MINIEYE成立于2013年4月,目前团队约30人,公司在ADAS视觉识别领域采用摄像头方案,主打的基础功能板块有前向碰撞预警和车道偏离预警,且这两块功能已经可以对标Mobileye。

公司创始人兼CEO为刘国清,毕业于南洋理工大学,曾任南京车锐科技联合创始人。

公司于2014年8月天使轮融资1000万人民币,并于2016年4月A轮融资数千万人民币。

2.单目识别领导者,前装优势显著

2.1.公司主要ADAS产品及功能

公司主要产品分为前装产品和后装产品。

前装产品主要是提供给Tier1的软件和EyeQ系列芯片。

后装产品主要是5、6系列(550和560),C2(C2-270和C2-200)系列和SafetyShield系列产品。

公司在单目视觉高级驾驶辅助系统(ADAS)的开发方面走在世界前列,提供芯片搭载系统和计算机视觉算法运行ADAS客户端功能,例如车道偏离警告(LDW)、基于雷达视觉融合的车辆探测、前部碰撞警告(FCW)、车距监测(HMW)、行人探测、智能前灯控制(IHC)、交通标志识别(TSR)、仅视觉自适应巡航控制(ACC)等。

车道偏离预警(LDW):

LDW在速度高于55km/h时处于激活状态,当驾驶员无意中偏离车道时发出警报。

如果在换道时使用方向灯,则不发出警报。

车道偏离预警(LDW)

车道保持与支持(LKS):

除了车道偏离报警功能,LKS可以自动调整方向盘使其回到原来车道。

车道保持(LKS)

前碰撞预警(FCW):

FCW在系统开启时处于运作状态,车速在0-200km/h时起效,与前方车辆发生碰撞前2.7秒以内发出警报。

前方车距监测与预警(HMW):

监测与前方车辆及临道车辆的距离,识别由于距离太近可能发生的危险。

自适应巡航控制系统(ACC):

自动调整车辆行驶速度以保持与其他车辆的安全距离。

交通堵塞辅助系统(TJA):

在交通堵塞时,车辆可以在预先设定好的较低速度下跟随前方车辆行驶。

自动紧急制动(AEB):

在紧急状况下自动完成刹车操作,分为部分刹车和完全刹车等等状态,也根据使用场景不同提供不同功能。

行人碰撞警示(PCW):

PCW在速度为1km/h至50km/h时处于运作状态,当可能与前方行人发生碰撞时发出警报。

行人与交通标志识别

行人自动紧急制动(Ped-AEB):

类似于前车碰撞自动紧急制动,情形更加复杂,监测车辆周围的行人,并对可能发生的碰撞采取自动紧急刹车。

自适应远光灯控制(AHC):

会车时,在确保安全驾驶的条件下,根据驾驶需要,自动调整远光灯。

自适应远光灯控制(AHC)

交通标志识别(TSR):

识别交通信号灯,提醒驾驶员。

速度限制指示器(SLI):

识别道路上速度限制的交通标志,提醒驾驶员不超速。

Mobileye560系列产品

2.2.EyeQ系列芯片是公司ADAS产品核心

EyeQ系列芯片是公司产品的核心。

EyeQ视觉处理芯片是由Mobileye和ST(意法半导体,全球最大的半导体公司之一)共同研发的。

EyeQ1芯片

EyeQ1从2004年开始研发,于2007年推向市场,支持车道偏离预警(LDW)和自动紧急制动(AEB)两种ADAS功能。

EyeQ2芯片于2010年推出,在EyeQ1的基础上加入了前碰撞预警(FCW)功能。

EyeQ3于2014年推出,使用的是创新型向量微码六核处理器(VMP),并在特斯拉车型上实现了交通等检测、利用深度神经网路判断自由空间和路径规划。

2015年,Mobileye发布第四代ADAS视觉处理器EyeQ4,并准备于2018年上半年可提供EyeQ5的工程样品,预计2020年正式投入使用。

EyeQ4在EyeQ3基础上引入两个多线程处理集群(MPC)内核和两个可编程宏阵列(PMA)内核,性能进一步提升,同时功耗几乎不变。

EyeQ5将会采用10纳米节点或以下FinFET技术设计,具备多线程8核CPU,外加创新一代18核Mobileye视觉处理器,其性能比EyeQ4提升8倍且功耗低于5W。

EyeQ5芯片架构

EyeQ系列芯片性能比较

2.3.Mobileye单目方案实现了性能、成本、功耗三者平衡

2.3.1.单目方案技术原理

Mobileye的技术原理是通过前置摄像头对前方物体进行实时监测,同时配以算法计算出物体与车辆的距离,从而实现车道偏离警告、前车防撞、行人探测与防撞等ADAS功能。

单目摄像头的算法思路是先识别后测距:

首先通过图像匹配进行识别,然后根据图像大小和高度进一步估算障碍与本车时间。

在识别和估算阶段,都需要和建立的样本数据库进行比较。

单目摄像头识别原理

2.3.2.达成性能、成本、功耗三者平衡

车载硬件必须考虑功耗、尺寸和成本,并把新功能集成在同一平台上,提供最佳性价比的方案。

同时作为前装产品,必须满足主机厂苛刻的技术和质量要求。

Mobileye单目摄像方案,在满足了性能的前提下节省了空间占用并控制了成本,最终达成了性能、成本和功耗三者之间的平衡,成功占领前装市场。

单双目摄像头比较

2.4.Mobileye前装客户优势显著

在前装客户方面,Mobileye从2007年开始和宝马、沃尔沃以及通用开始合作,目前客户已经覆盖全球25家主要车厂。

除整车厂外,Mobileye目前拥有多个Tier1合作伙伴,包括德尔福、大陆/西门子威迪欧、麦格纳电子系统公司、德国科世达集团、美国天合汽车集团、万都公司和三立产业株式会社。

Mobileye合作的整车厂

Mobileye合作的Tier1厂商

2016年7月Mobileye宣布将和宝马以及英特尔三方将基于宝马iVisionFutureInteraction概念车合作开发自动驾驶汽车,量产版将在2021年正式推出。

2017年2月Mobileye宣布和大众汽车一起为自动驾驶打造全新的导航标准,大众汽车未来的车型将应用Mobileye基于摄像头的实时绘制地图以及定位技术。

除了和一流整车厂的合作,Mobileye还将与德尔福展开合作,共同开发自动驾驶系统(CSLP),预计将于2019年投入生产。

BMW合作开发自动驾驶汽车

Mobileye与Delphi共同开发自动驾驶系统(CSLP)

3.联姻英特尔,谱写新篇章

3.1.公司历史融资情况

1)Mobileye于2006年5月11日融资1500万美元,参与机构DanielGutenberg,DelekGroup,FIBIHolding,GandyrGroup和GlenRockIsrael。

2)Mobileye于2007年10月12日融资1亿美元,参与机构为高盛。

3)Mobileye于2013年7月7日融资4亿美金,参与机构为贝莱德

集团(BlackRockInc)、美国富达投资集团(FidelityInvestments)、威灵顿管理公司(WellingtonManagementCo)、汽车租赁公司EnterpriseHoldings以及中国的赛领资本管理有限公司。

4)Mobileye于2014年8月1日在纽交所IPO上市,发行价格为25美元/股,对应发行市盈率为2013年267倍PE,共发行股本3558.9万股,募集资金8.9亿美元。

上市首日收盘价为37美元,市值达到80亿美元,创造以色列公司IPO之最。

5)Mobileye于13日被英特尔以153亿美元收购,对应2016年的PE为126倍。

Mobileye历史融资情况

3.2.与Tesla合作

特斯拉于2014年10月开始在ModelS和ModelX车上安装第一代自动驾驶系统Autopilot1,该系统使用了Mobileye的EyeQ3芯片,并配以博世的毫米波雷达和12个超声波传感器。

Autopilot1系统通过OTA(OVERTHEAIR)的方式不断升级系统功能,使得特斯拉的自动驾驶体验超越了以往所有的量产车型。

然而在2016年5月,特斯拉ModelS车型发生严重的交通事故并导致车主死亡,该事件之后Mobileye和特斯拉宣布双方终止合作。

我们认为双方终止合作主要基于以下两点原因:

1、单目摄像头+毫米波雷达的技术方案冗余度不足;

2、特斯拉激进的无人驾驶策略与Mobileye一贯的稳健作风不符。

Autopilot1方案

3.3.Intel高价收购Mobileye

13日英特尔宣布以153亿美元收购Mobileye。

收购完成后,Mobileye将与英特尔原有的自动驾驶事业部合并为全新的自动驾驶部门,并由Mobileye联合创始人及首席技术官AmnonShashua领导。

对于英特尔而言,通过并购Mobileye可以利用其在自动驾驶领域的算法积累,完成“感知+决策+通信”的自动驾驶全产业链闭环布局;

更重要的是英特尔能有效利用Mobileye的前装客户优势与整车厂展开合作,大大缩短了其进入整车厂的时间。

而对于Mobileye而言,英特尔强大的芯片设计及制造能力有助于提高其视觉处理芯片的产品能力并降低生产成本。

4.Mobileye成长启示录

Mobileye的发展对我国自动驾驶行业和从事自动驾驶行业的公司带来了很多启示:

1)注重产品研发,分级推进深化技术领先优势。

无人驾驶对技术和产品的要求非常高,需要聚焦于产品研发和技术提升。

Mobileye成立之初前十年几乎将所有的融资都用于产品研发和技术提升,最终才实现了单目视觉识别方案的成功。

国内的初创公司也应该聚焦于产品和技术的提升,才有望在自动驾驶行业取得成功。

2)统筹布局形成产业合力。

无人驾驶的实现需要整车厂、Tier1、视觉识别公司、驾驶决策公司等所有产业链的相互配合,任何一个环节的公司单独很难实现。

因此不仅需要致力于自身技术的研发和积累,更需要注重全要素的通盘协调配合,共同推进自动驾驶技术各环节的参与。

3)推动商业化落地。

产品应聚焦于成本、性能和功耗三者之间的平衡,以更贴近实际需求的思维研究高度自动驾驶技术在真实交通环境下的适用性,促进自动驾驶商业化的步伐。

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