嵌入式传感器是智能交通发展的关键
随着移动即服务（MaaS）被视为智能移动的关键要素 ， 对增长至关重要的一个重要因素是机器人车辆技术 ， 而机器人技术又将高度依赖嵌入式传感器 。
在这种情况下 ， 高端传感器技术和原始计算能力将成为这一持续的市场扰乱的核心 ， 根据市场研究 ， 用于机器人车辆的传感器将成为自己的行业 ， 预计未来15年的复合年增长率为51％ 。 《2020年机器人移动性传感器》报告中表示 ， 预计到2024年将产生9亿美元的收入 ， 到2028年将产生34亿美元的收入 ， 到2032年将达到170亿美元 ， 而此时可能有100万辆机器人在漫游我们的街道 。
2024年的传感器收入数据分为激光雷达4亿美元 ， 雷达6000万美元 ， 相机1.6亿美元 ， IMU2.3亿美元和GNSS设备2000万美元 。 在接下来的15年中 ， 不同传感器模式之间的划分可能不会保持相同 。
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那么 ， 目前在智能交通发展中看到了哪些挑战呢？
第一个问题涉及最脆弱的方式 ， 即行人安全正在恶化 。 其次 ， 在当今人们倾向于居住的主要城市中 ， 公共交通在效率和成本方面面临挑战 。 第三 ， 汽车不再是过去的出行解决方案 。 拥塞和拥有成本正在破坏这种选择 。 第四 ， 空中交通目前正在迅速扩展 ， 但是由于城市到机场的连接仍然很差 ， 所以出行仍然困难 。 第五 ， 由于目前所有的出行方式造成的二氧化碳排放 ， 迫切需要进行紧急改变 。 监管机构和客户愿意以自上而下和自下而上的方式进行更改 。
而这些挑战对于未来也将是一个巨大的机会 。 受到MaaS市场最吸引的公司是Google ， 百度 ， 亚马逊和Uber等公司 ， 预计在未来十年内其价值将达到2.4万亿美元 。 通过销售个人拥有的自动驾驶汽车将额外产生1.1万亿美元 ， 自动驾驶的附加值表明 ， 到2032年 ， 总价值将达到3.5万亿美元 。
机器人车辆并不关注其他汽车主要关注的成本和长期可靠性问题 。 重要的是其传感器套件的即时可用性 ， 性能和可支持性 。 机器人传感器数据流受到下游计算能力的限制 。 前几代机器人的速度在几百MIPS（每秒百万次操作）之内 ， 而最新的机器人车辆则在一千MIPS 。 这在传感器数据流方面提供了有限的增加 ， 这与“莫尔定律”有关 。 所需的计算能力随数据流输入的平方而增加 。 传感摄像机 ， 雷达和激光雷达的数量增长将远远慢于机器人车辆计算机的性能 。
数据稀疏性的解决方法是让机器人专家使用“更好”的数据 ， 这意味着传感器会带来其他类型的信息 。 信息的质量提高了 ， 而不是数量增加了 。 除了工业级相机和雷达 ， 它们还大量使用3D感应激光雷达 ， 导航级GNSS设备和IMU ， 以及最近使用的热红外相机 。
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汽车传感和计算的未来创新方案
【嵌入式传感器是智能交通发展的关键】报告中的市场和收入预测表明 ， 2020年将是第一批机器人车辆产业化的一年 。 对于最初的机队的制造 ， 该报告预测 ， 在传感设备上的支出将占据最高份额 ， 占总成本的36％ 。 到2032年 ， 传感设备支出仍将占机器人车辆硬件总资本支出的28％ 。 固态的使用和技术扩展的好处将有助于降低传感设备的价格 ， 同时该设备的性能也将提高 。 该报告预测 ， 在2019年 ， 机器人汽车的价格为200,000美元 ， 到2032年 ， 机器人汽车的总成本将减少至124,000美元 。
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